クエリキャッシュは切ったほうがいいんじゃなイカ？ : DSAS開発者の部屋
KLab Advent Calendar 2011 「DSAS for Social を支える技術」の2日目は、昨日に引き続き、MySQLを骨までしゃぶるためのテクニックです。 ソーシャルゲームは一般サイトよりもDBへの更新クエリの割合が多くなりがちです。更新クエリが多いMySQLでは、通常は有益なクエリキャッシュが無益どころか有害になります。 そもそもキャッシュヒット率が低い。20%以下なんてこともザラにある しかもクエリキャッシュの更新はグローバルなロックを取得する からです。特に後者は問題です。ただの参照クエリもクエリキャッシュを更新する上に、更新クエリはクエリキャッシュの全エントリをチェックして、更新したテーブルに影響がありそうな全キャッシュをdiscardしていくためです。たとえばユーザーの行動力のようなパラメータを格納した参照も更新も多いテーブルでクエリキャッシュが有効になって
ギリギリまで「まとめに入らない」能力 - Chikirinの日記
会社で働いていた頃、「この人、すごいっ！」と思う人にたくさん出会いました。 中でも私が一番感心したのは、「超ギリギリのタイミングまで、まとめに入らない人たち」です。 なんでもそうですが、何かを作り上げる時には「作る」＋「整える」という二段階の作業が必要です。 最初の「作る」は「中心的な価値」を生み出す作業で、 後半の「整える」は、生み出した価値をお客様に説明しやすく＆売りやすくするため、細部や体裁を整え、きれいにパッケージする、みたいな作業です。 この「作る」から「整える」に移行するタイミングを「まとめに入る」と呼びます。 たとえば 10日後に締め切りの企画書があるとしましょう。 このとき、デキる人は最初の 9日間は「まとめ」についていっさい意識せず、思考をどんどん発散させて、考えることに集中します。 一方、6日目くらいからは「まとめ」を意識して「落としどころ」を探りに入る人もいます。これ
nana music | 世界と歌おう
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April 11, 2024 Using Foursquare’s Places API to Enhance User Experience The digital age has changed the way we find information. Instead of flipping through the Yellow Pages, users turn to mobile and web applications to find locations and information about points of interest (POI) (i.e. Google Maps). Most developers of these apps don’t have their own databases containing information on POI. Theref
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
/proc/meminfoを考える - めもめも
通りすがりの貴方・・・・ /proc/meminfoのあっちの値とこっちの値を足したら、なんでそっちの値と同じにならないの・・・・ と悩んだことありますよね？ /proc/meminfoは、カーネルが内部的に管理している枠組みでのメモリ情報をそのまま出しているので、残念ながらユーザ視点で知りたいメモリ情報とは一致しません。 とはいえ、変な解釈をして無意味に悩まないために、それぞれの値の意味合いと項目間の関係を知っておくのは有意義です。私の理解の範囲で、それらの関係をまとめていきます。 ＃私の理解も完璧ではないので、間違いあればやさしくご指摘お願いします。 参考資料 http://mkosaki.blog46.fc2.com/blog-entry-1007.html 2011/09/07 追記： tmpfsがSwapCachedに含まれるのは幻想でした。tmpfs=Shmemに修正しました。
Objective-CエンジニアのためのObjective-C Blocks入門 - terazzoの日記
Mac OS X v10.6以降とiOS 4.0以降ではObjective-CにBlocksというシンタックスが追加されているらしい。 Blocks Programming Topics: Introduction http://unknownplace.org/memo/2010/05/11/1/ RubyエンジニアのためのObjective-C Blocks入門 : As Sloth As Possible 後者のエントリから引用: void (^f)(id) = ^(id x) { NSLog(@"世界の全てを敵に回しても、僕は%@の味方だ", x); }; f(@"うどん"); id型(Object)としてコレクションに突っ込んだりも出来るし、関数呼び出しのように使うこともできるらしい。つまり…どういうことなんだってばよ？ てことで調べてみた。 まとめ Blocksは__NSGlo
Beginning iCloud in iOS 5 Tutorial Part 1
Update 10/24/12: If you’d like a new version of this tutorial fully updated for iOS 6 and Xcode 4.5, check out iOS 5 by Tutorials Second Edition! Note from Ray: This is the ninth iOS 5 tutorial in the iOS 5 Feast! This tutorial is a free preview chapter from our new book iOS 5 By Tutorials. Enjoy! This is a post by iOS Tutorial Team member Cesare Rocchi, a UX designer and developer specializing in
Redis bitmaps - Fast, easy, realtime metrics -
At Spool, we calculate our key metrics in real time. Traditionally, metrics are performed by a batch job (running hourly, daily, etc.). Redis backed bitmaps allow us to perform such calculations in realtime and are extremely space efficient. In a simulation of 128 million users, a typical metric such as “daily unique users” takes less than 50 ms on a MacBook Pro and only takes 16 MB of memory. Spo
電動折りたたみ式ベビーカー | 秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ
世界初の電動で折り畳みや展開ができるストローラー Origamiだそうです。 ストローラーの閉じ方って各社ごとに違うギミックを使っていたりして、駅の階段等で周りの人にストローラーを畳んでもらうような場合に、なかなか畳めないというようなこともあります。このOrigamiだと、開くのも閉めるのもボタン一個なので簡単ですし、そもそも他の人に頼まなくても済む場合もかなり増えるでしょうね。 安全面ですが、子供が勝手に閉じたりすると危ないので、ボタンを押すにはその周りのリングを回さないと押せない、という設計。また、赤ちゃんが載っている場合はセンサーで感知して、閉じないようにもなっているそうです。ぱっと見て一番危なそうなところがそこなので、ちゃんと対策をしているということですね。 折り畳みは電動ですが、この電力も電池等ではなく、街中を転がしている時に車輪から充電するんだそうです(電源コードをつないでの充
混合ガウス分布モデルのクラスタをk平均法とEMアルゴリズムと変分ベイズでそれぞれ推定 - 西尾泰和のはてなダイアリー
「クラスタは球状だ」と想定しているk平均法が苦労するように、細長くて交差したクラスタのデータを使った。また変分ベイズの「クラスタの個数を自動調整する」というメリットを確認するために、クラスタの個数は2, 4, 8個で行った。EMアルゴリズムと変分ベイズでは、k平均法ができていない「長細いクラスタだ」という推定ができている。またEMアルゴリズムではクラスタの個数は人間が与えないといけないが変分ベイズでは自動調整されている。ただし、自動調整に失敗することも結構あるので「何回か実行して一番良かったものを取る」というアプローチが必要だろうな。変分ベイズの8クラスタでの実験は10回やって一番良かったものを取っている。4クラスタの実験は6回。それぞれ初期状態から20ステップの学習過程を動画にしている。 k平均法 k平均法では細長いクラスタを見つけられないのでこれが限界 4クラスタの例。クラスタの個数を
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GitHub - stf-storage/stf: STF - Distributed Object Storage (Perl/MySQL/(Q4M|TheSchwartz|Resque|Redis)/Memcached)