Java いまふたたびのJDBC
この記事は Java Advent Calendar 2018 の 9 日目のエントリーです。 流行をとらえた話題が多いなか、10~15年前感のあるコンテンツです。化石です。 しかし化石とはいえ、よく使う技術ではあります。 ということで、何気なく使ってたけど改めて勉強し直しました。 検証バージョンjava 1.8.0_181JDBCドライバ postgresql 42.2.5PostgreSQL 10.5 自前ビルド検証環境Java動作環境 Windows 10 Pro ver.1803CPU 4コア(Hyper-Vと共用)RAM 16GB(うち、Hyper-Vへ8GB割り当て)Intel Core i5-4690 CPU 3.50GHzSSDPostgreSQL動作環境 Hyper-V 仮想インスタンスCentOS Linux release 7.1.1503 (Core)CPU 4コア
PostgreSQLでSQLチューニングや障害状況調査に使ったクエリ達まとめ - $shibayu36->blog;
最近PostgreSQLでSQLチューニングや、DBが詰まった時の状況調査をいろいろやった。その時に便利だったクエリ達をまとめていく。PostgreSQLのバージョンは9.6系です。 SQLチューニングなどに便利だったクエリ達 それ以降に実行するSQLの実行時間を表示する。参考 https://morumoru00.wordpress.com/2011/05/08/postgresql-sql%E5%87%A6%E7%90%86%E6%99%82%E9%96%93%E3%82%92%E8%AA%BF%E3%81%B9%E3%82%8B%EF%BC%88timing/ \timing 実際にクエリを実行して実行計画や実行時間を表示する。クエリが実行されるので破壊的な操作も実行されてしまうことに注意。トランザクション張って最後にROLLBACKしましょう。参考 https://www.post
Elasticsearch の位置検索（Geolocation）を学ぶ | DevelopersIO
ども、藤本です。 最近、Elasticsearch を使うプロダクト開発に本格参画し、Elasticsearch を改めて勉強しています。機能レベルで理解していても、要求を実現するためにインデックス構造、クエリを設計・実装するのは難しいですが、それ以上に面白い！今回は位置検索について調べたことをまとめました。 概要 GPS 対応デバイスの普及に伴い、位置情報による検索は多くのシステムに必要となってきました。例えば、お腹すいた時に現在地から近い食事処を検索します。ただ位置情報で検索できればいいわけではなく、定食屋、焼肉屋、カレー屋などカテゴリで絞りたいですし、今現在オープンしているお店だけに絞りたいですし、近さとともに食事処の評価・スコアを踏まえてソートして欲しいです。ユーザーはワガママです。 著名な RDB でも位置情報の検索にも対応しています。例えば、MySQL では、geometry型
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！ オープンソースのデータベースとしてよく比較されるPostgreSQLとMySQL。どんな長所・短所があるのでしょう？ それぞれの専門家による対談で明らかにします。 エンジニアとして働いていると必ず直面する悩み。それは、「どのリレーショナル・データベース（以下、RDB）を選ぶのが最善なのか？」です。 RDBごとに長所と短所は異なっています。そのため自社サービスにマッチしないRDBを選んでしまうと、それがボトルネックとなり開発・運用にトラブルが生じるケースは少なくありません。 なかでもよく比較検討されるのが、PostgreSQLとMySQL。ともにオープンソースRDBのデファクトスタンダードであり、高い性能と数多くの機能を持っています。 では、両者は具体的にどのような長所・短所があるのでしょうか。そ
「Hadoopの時代は終わった」の意味を正しく理解する - 科学と非科学の迷宮
Hadoopの時代は終わった、という言説をたまに見かけるようになりました。 もちろん終わってなどいません。しかし、Hadoopとその取り巻く環境が変化したのは事実です。 本記事では、この変化が何なのかを明らかにし、その上で、なぜHadoopの時代は終わったという主張が実態を正しく表していないのかを説明していきます。 DISCLAIMER 私はHadoopを中心としたデータ基盤を取り扱うベンダー、Clouderaの社員です。 中立的に書くよう努めますが、所属組織によって発生するバイアスの完全な排除を保証することはできません。 以上をご了承の上、読み進めてください。 要約 データ基盤は、Hadoopの登場により非常に安価となり、今まででは不可能だった大量のデータを取り扱えるようになりました。 Hadoopは、NoSQLブームの中、処理エンジンであるMapReduceとストレージであるHDFSが
Amazon RDS for MySQL と全文検索 | DevelopersIO
こんにちは、藤本です。 先日開催された Developers.IO 2017 で「Amazon Elasticsearch Service の使いドコロ」というタイトルで登壇しました。 Developers.IO 2017セッション「Amazon Elasticsearch Service の使いドコロ」で話しました #cmdevio2017 資料を作成する中で MySQL 5.7 から追加された全文検索の日本語対応に関して調べました。せっかくなのでまとめた内容をブログに書き出すとともに、RDS だとどこまでできるのかということを追加調査してみました。 MySQL 5.7 の日本語全文検索に関しては公式ドキュメントや、Oracle の方のスライドに詳しく説明されていますので、詳しく知りたい方は下記をご参照ください。 12.9 Full-Text Search Functions MySQL
「Google Cloud Spanner」発表。地球規模の大規模分散環境で稼働するミッションクリティカルなリレーショナルDB。NoSQL並のスケーラビリティでSQL対応、トランザクション処理を実現
「Google Cloud Spanner」発表。地球規模の大規模分散環境で稼働するミッションクリティカルなリレーショナルDB。NoSQL並のスケーラビリティでSQL対応、トランザクション処理を実現 Googleは、クラウド上で高度なスケーラビリティを実現する、ミッションクリティカルな業務に対応したリレーショナルデータベースサービス「Google Cloud Spanner」を発表しました。 Google Cloud Spannerは、地球規模の大規模分散処理データベースとして、NoSQL並の非常に高いスケーラビリティと高い可用性、そして高速な処理を実現しつつ、SQLに対応。強い一貫性を持つトランザクション処理も実現。企業のミッションクリティカルな業務にも使えると説明されています。 地球規模に分散したリレーショナルデータベース 一般に、ミッションクリティカルな業務に対応したリレーショナルデ
SlowQuery を検知して Explain で解析し Slack へ通知 - 長生村本郷Engineers'Blog
以下に移行しました。 kenzo0107.github.io
MySQLインデックスのお手入れの基本 | Yakst
Percona Database Performance Blogの翻訳。既に運用を始めたデータベースで、インデックスが正しく使われているか、無駄や不足がないかを確認する方法のまとめ記事。クエリをひとつひとつ確認するのではなく、統計情報を元に判断する分かりやすい方法。 このブログ記事では、MySQLインデックスに手入れする基本的なステップについて見ていこうと思います。 データベースは、インデックス次第でハイパフォーマンスにも、役立たずで遅くて大変にもなりうることはご存知でしょう。インデックスは、時々手入れをする価値がある非常に重要なものです。それでは、何をチェックすればよいのでしょうか？順不同ですが、確認すべき点を挙げてみます。 1. 使われていないインデックス sysスキーマで、使われていないインデックスをとても簡単に見つけられます。 schema_unused_indexes ビューを
若手プログラマー必読！５分で理解できるER図の書き方５ステップ
データベース設計の基本中の基本であるER図。ER図を書きたいけど、「記法が分からない」「どういうステップで書けば良いか分からない」という若手エンジニアも多いのではないでしょうか。 ER図は１０種類近くあり、種類によって記法が異なります。このことが難しいイメージを与えていますが、実はそれほど難しいものではありません。覚えれば良いER図は２種類だけです。 しかも、この記事で解説している基礎知識を押えれば、たった５つのステップで作成することができます。 この記事では、ER図の基礎知識からER図の書き方まで、エンジニアが抑えておくべきER図の全知識をどこよりも分かりやすく解説します。 この記事を読み終えたとき、若手エンジニアもER図を書けるようになっているでしょう。 この記事を参考に最適なデータベース設計を進めて下さい。 １．ER図とは ER図とは、「データベース設計（データモデリング）で使う設計
分散システムの一貫性に関する動向について
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog システム統括本部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか？ 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性（Eve
Elasticsearch の Percolator を使った地理属性判別システムの構築 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、ホリデー株式会社の内藤です。Holiday ( https://haveagood.holiday/ ) というサービスの開発を行っています。 先日開催した Cookpad TechConf 2016 では、『おでかけスポット検索のむずかしさ - Holiday を支える検索技術』という題で発表を行いました。 おでかけスポット検索のむずかしさ - Holidayを支える検索技術 from Yusuke Naito www.slideshare.net この発表では、 おでかけスポットの検索では、全文検索だけでは満足のいく結果は得られない 地理空間検索に拡張することでよりよい検索体験を作ることが可能 これを実現するための Elasticsearch の機能を紹介 というような内容を紹介しました。 例えば、我々が「中目黒」を思い浮かべた時にイメージするエリア内の住所には、「中目黒」
第１回 Elastisearch 入門 インデックスを設計する際に知っておくべき事 | DevelopersIO
今回、第1回目の Elasticsearch 入門という事で、今回は「インデックスを設計する際に知っておくべき事」というテーマにしてみました。ここでのインデックスの設計とは RDB のデータベースとかテーブル、ビューの設計に当たるところです。 Elasticsearch は RDB など他のデータベスに比べ、その設計方法も結構独特です。（と言うか同じ事を実現するにしても色々な方法が用意されていて、さらにアプリケーション要件〜システムアーキテクチャ、運用面など広い範囲が関わってくる）RDB との比較も交え解説していきます。 Index で分けるか？ Type で分けるか？ 例えば、商品情報を保存するインデックスの設計を考えてみましょう。いわゆるRDBの設計で言うところのテーブル設計ですね。おそらくRDBではアプリケーション要件のみが、その設計の中心になるはずです。例えば、商品名や説明、価格情
Elasticsearchとkuromojiでちゃんとした日本語全文検索をやるメモ | GMOメディア エンジニアブログ
技術推進室の浅井です。Elasticsearchで日本語全文検索をちゃんとやるための説明、日本語でちゃんと書かれているものが無くて少々困ったので、ちゃんと書いてみます。 Elasticsearchのインストール※ 2013/12/17 13:30 インストールするJDKのバージョンを7u45から7u25に変更 ※ 2013/12/17 12:50 JDKのバージョンについての説明を追記 @johtani さん指摘ありがとうございます この記事内の説明でOracle JDK 7u45をインストールしていましたが、Apache Luceneが7u45を推奨していないため、7u25をインストールしたほうが良いようです。（後ほど記事内の説明も修正します 修正しました） http://lucene.472066.n3.nabble.com/What-is-recommended-version-of
Elasticsearchで AND OR LIKE 検索したい
Elasticsearchでクエリ書くときにちょっとわかりづらかったので、メモ 例えば、SQLだとこういう検索をしたい SELECT * FROM table WHERE (body = 'わーい' OR body = 'ろくでなし' ) AND create_at >= '2014-03-01' AND create_at <= '2014-04-01'; これをelasticsearchのqueryだとこう { "query": { "bool": { "should": [ { "bool": { "must": [ { "term": { "body": "わーい" } }, { "range": { "create_at": { "from": "2014-03-01", "to": "2014-04-01" } } } ] } }, { "bool": { "must": [
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GPUとSSDがPostgreSQLを加速する～クエリ処理スループット10GB/sへの挑戦～ [DB Tech Showcase Tokyo/2017]![GPUとSSDがPostgreSQLを加速する～クエリ処理スループット10GB/sへの挑戦～ [DB Tech Showcase Tokyo/2017]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/255658386c37b7f0c6de69ed4efa7023f74b1176/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20170906dbtsgpussdacceleratespostgresqljp-170906073226-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
雪うさぎの夢: Proxyサーバーを経由する環境での、elasticsearch、fluentd 導入
2大OSSデータベースのMySQLとPostgreSQLの違い(後半)
2大OSSデータベースのMySQLとPostgreSQLの違い(前半)
PHPerに知ってほしいRDBな事
