フルパワーで加速するGPUの咆哮を聞け!最先端GPUでPostgreSQLを20倍高速化!?:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
GPUってあるだろ? グラフィックス・プロセッシング・ユニット。 コンピュータの中で最も高速な部品はなんといってもGPUだ。 たとえばnViditaの最新SoCであるTegra K1。 CPU部は単精度で73.6ギガFLOPS(フロップス)、だがGPU部は364.8ギガFLOPSだ。 これが30万円する最新のGPUボード、GeForce GTX TITAN Zになると、なんとびっくり、8テラFLOPSだ。 これはIntelの最高級IA-64チップ、Xeon ES-2687Wの198.4ギガFLOPSを大きく上回る。 Core i7は92ギガFLOPSに過ぎない。 ちなみにかつて数億円したスーパーコンピュータ、Cray-2はわずか1.9ギガFLOPSに過ぎず、今のコンピュータがどれだけ速いか窺い知れる。JAMSTECの地球シミュレータは131テラFLOPSだが、追いつかれるのは時間の問題だろ
東大・喜連川研、地理空間DB「PostGIS」を100倍以上に高速化
東京大学生産技術研究所喜連川研究室がオープンソースソフトウエア（OSS）の地理空間データベース（DB）「PostGIS」に、喜連川優教授の研究チームが開発した「非順序型実行原理に基づく超高速DBエンジン技術」を実装し、従来に比べて処理速度を100倍以上高速化した。2014年7月9日に東京都内で開催する「FIRST喜連川プロジェクトの報告とビッグデータの今後に関するシンポジウム」で詳細を発表する。 PostGISはOSSのリレーショナルDBである「PostgreSQL」をベースにした地理空間DBである。PostGISに対して、非順序（アウト・オブ・オーダー）型実行原理に基づく超高速DBエンジン技術（非順序型DBエンジン技術）を適用することで、地図上の特定エリアにターゲットを絞って解析を行うようなクエリー処理が、従来に比べて100倍以上高速化したという。9日に開催するシンポジウムでは「渋谷にい
Database Sharding
Database ShardingThe Rise of Database Sharding The concept of Database Sharding has been gaining popularity over the past several years, due to the enormous growth in transaction volume and size of business application databases. This is particularly true for many successful online service providers, Software as a Service (SaaS) companies, and social networking Web sites. Database Sharding can
シェアード・ナッシング・アーキテクチャ - Wikipedia
シェアード・ナッシング・アーキテクチャ（英語: shared nothing architecture、SN）とは、分散コンピューティングにおいて、各ノード（コンピュータ）がネットワークを除いてリソースを共有しておらず、それぞれが独立しており、自律的であり、システムにおいて単一競合箇所が無い物を指す。 シェアード・ナッシング・モデルは通常は、大規模な状態(state)データを中央に集中的に格納するシステムと対比されるが、これはデータベースやアプリケーションサーバなど、その他の単一競合箇所のいずれについても適用される。 例えばDBMSの場合は、Oracle Databaseはシェアード・ディスク・モデル（DISK共有モデル）であり、DB2の分散系におけるPE、EEE、DPFなどはシェアード・ナッシング・モデルである。 シェアード・ナッシング・モデルは現在では、Webのシステムにおいて頻繁に議
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分割 (データベース) - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "分割" データベース – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2019年1月) データベースの分割（ぶんかつ、英: Partitioning）は、データベースを複数の部分に分割することである。 この分割は管理しやすさ、性能、可用性などの向上を理由として行われるのが一般的である。パーティション化とも呼ばれ、分割された各部分をパーティションと呼ぶ。 最もよくあるものは、分散データベースでの分割である。各パーティションは複数のノードに分散配置され、ユーザーはそれぞれのノードでローカルにトランザクションを実施できる。これは、可用性とセキ
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カーソル (データベース) - Wikipedia
データベースにおけるカーソル（英: cursor）は、一連のデータに順にアクセスする際の検索条件および「現在位置」を保持するデータ要素である。 一般にデータベースは、同じ種類のデータを数多く蓄積しており、利用者が求めるデータも1件だけではなく複数件になる可能性がある。このようなケースは、カーソルを使って以下のようにイテレータの要領で実現できる。 利用者は検索条件やソート順序を指定してカーソルを定義する。 パラメータを利用している場合は値を決定し、データへのアクセスを開始する。 カーソル位置のデータを取得する。検索結果の終端なら7へ。 必要に応じてカーソル位置のデータを変更・削除する。 カーソルを「次のデータ」へと進める。 3から繰り返し。 繰り返しの終了後、カーソルを解放する。 システムによっては5において、次のデータに進む以外に、ひとつ前のデータに戻ることも許している。 カーソルを使う理
リレーションの正規化 - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 脚注による出典や参考文献の参照が不十分です。脚注を追加してください。（2023年9月） ほとんどまたは完全に一つの出典に頼っています。（2023年9月） 出典検索?: "関係の正規化" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL 関係の正規化（かんけいのせいきか）は、関係データベース (リレーショナル・データベース) において、関係（リレーション）を正規形と呼ばれる形式に準拠させることにより、データの一貫性の維持と効率的なデータアクセスを可能にする関係設計を導くための方法である。正規形には様々なものが存在するが、いずれにせよ、正規化を行うことにより、データの冗長性と不整合が起きる機会を減らすことができる。 多くの関係デ
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