MySQLのFLOAT型を使う理由が見つからない件 - hnwの日記
MySQLのデータ型としてFLOAT型という型があるのですが、これを採用するのは混乱の元ではないか？と感じたので、その詳細を紹介します。 そもそもこの話のきっかけは「MySQLで6桁までの小数点を丸めずに扱うならFLOAT型を使うべき理由」という記事が目に止まったことです。それなりに人気を集めている記事のようですが、私の読んだ限りではFLOAT型を使うだけの根拠が文中から読み取れず、さらに類似する一次情報や英語記事が全く見つからなかったので、真偽が怪しい情報だと感じました。 その後、MySQL上で実験したりCソースコードを読んでみたりした結果、私の得た結論は真逆のものになりました。MySQL警察の方や浮動小数点数警察の方、追試や反論など頂けると助かります。 MySQLのFLOAT型とは MySQLのFLOAT型は原則としてIEEE754浮動小数点数単精度型（32bit）で実現されます*1。
PostgreSQL誕生以前 -INGRESの技術-
この投稿はPostgreSQL Advent Calendar 2013の8日目の記事です。 前回の記事では、PostgreSQLのご先祖様であるリレーショナルデータベースシステムINGRESについて、文献からわかる史実を元に(多少の脚色を加えて)その歴史的な側面をご紹介しました。 今回の記事では、1976年に発表された論文 "The design and implementation of INGRES" をもとに、INGRESの技術的な側面に注目してみたいと思います。 クエリ言語QUEL リレーショナルデータベースでは、それ以前のナビゲーショナルデータベースとは異なり、どんなデータが欲しいかwhatを記述するだけで、具体的にどのようなデータ構造やアルゴリズムが実装されているかを一切知る必要なくデータを取得することができる、というのが大きなウリの一つです。そのwhatを記述するための言語
RDBMSのコネクションプーリングとかその辺の話 - wyukawa's diary
データベース技術の羅針盤 from Yoshinori Matsunobu これは素晴らしい資料で後半のキャリアの話とか面白いんだけど、今回書くのはp6,p8に書かれていた下記の話です。 PosgreSQLは接続がプロセスベースなのでLL言語との相性がよくない Pgpool(これはプロキシサーバー的に使うらしい)などのコネクションプールと併用することが多い MySQLは接続がスレッドベースなのでコネクションプーリングが使いづらいLL言語環境では魅力 なんでLL言語だとコネクションプーリングが使いづらいのかわからずつぶやいたらリプライもらってついでにちょっと前に話題になったRDBMSでコネクションプールが必要な理由、わからない。 - Togetterや7年前のブログエントリであるコネクションプーリングの話 - naoyaのはてなダイアリーを読み返してみて思ったことを書いてみる。全然まとまって
MySQL管理者最速マスター
巷ではプログラミング言語の最速マスターが流行ってるので、MySQLも参戦。ただし管理者向け。 まずはダウンロードとインストールダウンロードサイト http://dev.mysql.com/downloads/ バイナリにはインストールパッケージ（Windows=MSI、Mac=DMG、Linux=RPMとか）とアーカイブ（*NIX=tar.gz/Windows=zip）があるけど、初心者は黙ってパッケージをチョイス。インストールはウィザードに従うだけ。英語だけどそこはガマン！ パッケージリポジトリがあるOSを使ってるなら、リポジトリからインストールするのもありだ。例えば、 shell> sudo yum install mysqlとか shell$gt; sudo apt-get install mysqlとか。これは楽チンだけどMySQLのバージョンがちょっと古くなるので注意。 もちろん
MySQLでインデックスを使って高速化するならCovering Indexが使えそう - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2009年10月28日09:33 MySQL MySQLでインデックスを使って高速化するならCovering Indexが使えそう Linux-DB システム構築/運用入門 (DB Magazine SELECTION) 著者：松信 嘉範 販売元：翔泳社 発売日：2009-09-17 おすすめ度： クチコミを見る 最近、この本を読んでいます。非常に面白いし、参考になります〜。中でもインデックスについての記事が特に興味深かったので簡単にまとめてみます。 前提 ・インデックスは検索性能には効果があるが、更新性能は落ちてしまう ・MyISAM と InnoDB ではインデックスの構造が違う ・インデックスは B+Tree インデックスと呼ばれ、ルート、ブランチ、リーフの階層構造になっている ・インデックスはソートされた状態で作成されている まずは MyISAM と InnoDB でのインデックス
HyPer – 未来のIn-Memory DBMSは古の魔法で超絶OLTP性能とOLAP性能を両立させる | 独り言v6
昨今のDBMSの分野の進歩はGoogleがパンドラの箱を空けてからずっと凄いスピードで進化し続けているが、中でもVoltDBは飛び抜けたOLTP性能に特化したDBMSだ。しかしそのプロトタイプであるH-Storeからもう何年も経っており、当然その先の何か、というのが見えてくる。 最近久々に技術に立ち戻ってちょっと最新のDBMSに関する論文を読むか、とカラム指向データベースの圧縮手法について学ぼうかとStonebraker教授の前作C-Store（後のHP Vertica）を調べたり、ハイブリッドDBの前段に使われるインメモリDBの構造について勉強しようと思ったりしてたら非常に興味深いシステムを見つけたので紹介したい。それはミュンヘン工科大学のHyPerだ。HyPerはH-Storeのあとを受け、そのOLTP性能の高さを受け継ぎながら、OLAP性能に関してもインメモリDBならではのずば抜けた
Entity-Attribute-Value: SQL アンチパターン - ペンギンラボ Wiki
Bill Karwin “SQL Antipatterns: Avoiding the Pitfalls of Database Programming” の読書メモ。 Jaywalking 目的 ある属性について、複数の値を持たせる。 アンチパターン : カンマ区切りリスト カンマ区切りで複数の値を 1 つの列に納める。 例では、特定の製品についての担当者を複数設定するのにカンマ区切りで、担当者のアカウントIDを記述している。 create table products ( product_id integer, product_name varchar(1000), acount_id varchar(100), -- comma separated list -- ... ); insert into products (product_id, product_name, accou
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現場指向のレプリケーション詳説
SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル