ASP.NET CoreとEntityFrameworkで最速でWeb APIを作るには
ステップ１ - プロジェクトを作成する dotnet new mvc --auth None --framework netcoreapp1.1 -o MySampleWeb cd MySampleWeb dotnet restore code . VS Codeでフォルダを開いて、拡張子が.csのファイルを表示すると2〜３秒後にダイアログが表示されるので、「Yes」をクリックします。 ステップ２ - 依存パッケージを追加する dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.SqlServer 上のコマンドを実行すると「MySampleWeb.csproj」ファイルにEntityFrameworkでSqlServerに接続するためのパッケージ参照のエントリが追加されます。 ステップ３ - モデルクラスを作成する プロジェクト直下にDataと
あなたが知らない リレーショナルモデル
1. あなたが知らない リレーショナルモデル @dbtech showcase tokoy 2014 奥野 幹也 Twitter: @nippondanji mikiya (dot) okuno (at) gmail (dot) com 3. 自己紹介 ● MySQL サポートエンジニア – 日々のしごと ● トラブルシューティング全般 ● Q&A回答 ● パフォーマンスチューニング など ● ライフワーク – 自由なソフトウェアの普及 ● オープンソースではない ● ブログ 今日は個人として 参加しています。 – 漢のコンピュータ道 – http://nippondanji.blogspot.com/
SQL Azureの主な制約と特徴 2012年4月時点のまとめ | 開発メモ
SQL Azureについては、基本的にはSQL Serverと同じように利用できるというのが利点ですが、制約もあります。 思わぬところで後戻りとならないように、既存システムの移行の場合でも、新規構築の場合でも、その違いをしっかりとおさえておきましょう。 ここでは、SQL Serverと比較した際の主な制約と特徴をまとめてみました。 特に重要だと思えるものから順に挙げています。 ＜機能上の制約＞ ・バックアップと復元 ・SQL Serverエージェントおよびジョブ ・フルテキスト検索 ・複数データベースへの分散トランザクション ・テーブルには必ずクラスター化インデックスが必要（※１） ・拡張ストアドプロシージャ ・データベースのデタッチ／アタッチ ・SQL Serverレプリケーション ・データベースミラーリング ・テーブルパーティション分割 ・リソースガバナー
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
データベース サイズの見積もり - SQL Server
適用対象: SQL Server Azure SQL データベース Azure SQL Managed Instance Azure Synapse Analytics Analytics Platform System (PDW) データベースをデザインするときは、データを格納したときにデータベースのサイズがどのくらい大きくなるかを見積もる必要性が生じる場合があります。 データベースのサイズを見積もると、次の目的に必要なハードウェア構成の決定に役立ちます。 アプリケーションが必要とするパフォーマンスの実現。 データとインデックスの格納に必要となる適切な量の物理ディスク領域の確保。 データベースのサイズを見積もると、データベースのデザインを改良する必要があるかどうかを判断する場合にも役立ちます。 たとえば、見積もったデータベースのサイズが大きすぎて組織内で実装できず、正規化の必要性があると
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