NEWスーパーマリオブラザーズDS極限攻略データベース[DSニュー･マリオ攻略サイト 攻略法]
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[ThinkIT] 第4回：データベースレプリケーション (1/4)
第2回と第3回に渡り、サーバクラスタを使ってデータを分散配置し、全体として大きなデータベースを構築する方法について解説しました。今回は、サーバクラスタを使ってデータベースの二重化、三重化を行う方法について解説します。 データベース全体のコピーを作ったり、そのコピーのことをレプリケーションと呼びます。 データベースのテーブル設計をする上で「データの正規化」が重要だと聞いたことがある人は多いと思います。「データの正規化」で重要なことの1つに「同じデータは複数テーブルで重複させない」という考えがあります。 図1に示すように、「住所」を「顧客テーブル」と「注文テーブル」の2ヶ所に重複させておくと、お客様の住所を変更するアプリケーションは「すべて」「例外なく」この2つのテーブルの情報を「同じ」に保っておかなければならなくなります。
[ThinkIT] 第2回：データベースのスケールアウト（前半） (1/4)
前回はシステム部品としてのデータベースの特徴、データベースの性能がどのようにして決まるか、なぜデータベースを単純に並べただけではスケールアウトできないのかを説明しました。今回は、データベースをスケールアウトさせるにはどうすればよいのかを解説します。 スケールアウトとは、何台もサーバを並べて全体で処理能力を上げる方法です。WebサーバやJavaのアプリケーションサーバの場合には、共有データが必要ない場合が多いので、単純にサーバを増やして、負荷分散装置（あるいはサーバと不可分散ソフトウェア）を使えばスケールアウトが可能でした。 一方データベースは本質的に共有データを扱うソフトウェアなので、そうは簡単にはいきませんが、図1に示すように、2つの方法のスケールアウトが考えられます。
[ThinkIT] 第3回：データベースのスケールアウト（後半） (1/3)
さてデータを分割すると、特定のサーバで膨大なデータを一手に読み書きする必要はなくなります。 一方、図1に示すように、このままではSQLの処理を行う際には、すべてのデータをいったんSQLの処理をするサーバに送らなければならなくなります。 これは通常、LAN（ローカルエリアネットワーク）を介して行われますが、この時の速度はサーバ内の磁気ディスクのデータ転送速度よりもかなり遅いのが現状で、単純にデータを蓄積しただけでは、かえって効率が低下する場合もあります。 そこで、SQLの処理の内部構造に着目してみます。この内部構造を非常に単純にモデル化したものを図2に示します。 SQLの処理は、SQLの構文を解釈する部分（パーサ）と、この構造を理解して処理手順を決める部分（プランナ）、そして実際に処理を行う部分（エグゼキュータ）に分けられます。 SQLの結果を受け取るデータはわずかでも、何百万何千万のレコー
Diigo--ソーシャルブックマークの「スイスアーミーナイフ」登場:コラム - CNET Japan
ふと気がつくとソーシャルブックマークサービス（SBS）の話題ばかり採り上げている気がしますが、今日もある同僚がOSの再インストールの際に「（ローカルに保存していた）ブックマークをとばしてしまった」といっていたので、ウェブブックマークの良さを伝えるためにも懲りずに新しいサービスを紹介します。 今日採り上げる「Diigo」は一昨日（米国時間）に正式版が公開（一部には7月２４日説もあり）になったソーシャルブックマーク。その名称は、「Digest of Internet Information, Groups and Other stuff（インターネット上にある情報やグループ、その他のもののダイジェスト）」の頭文字からとったものだそうです。 「ソーシャルブックマークの"スイスアーミーナイフ"」（CNET AlphaブログのRafe Needleman）との例えもみられるように、このDiigoには
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