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Titan: Distributed Graph Database
Titan is a scalable graph database optimized for storing and querying graphs containing hundreds of billions of vertices and edges distributed across a multi-machine cluster. Titan is a transactional database that can support thousands of concurrent users executing complex graph traversals in real time. In addition, Titan provides the following features: Elastic and linear scalability for a growin
「Obama For America」の開発チームが作り上げた大規模な選挙キャンペーンシステムの舞台裏（後編）
日本でも選挙活動にインターネットを利用するという議論が始まっていますが、世界でもっとも大規模にインターネットを利用して選挙活動が行われたのが、昨年の米大統領選挙です。 その選挙戦を勝ち抜いたオバマ大統領のチーム「Obama for America」が、どのような選挙キャンペーンシステムを構築したのか。3月15日に都内で行われたAmazonクラウドのイベント「JAWS DAYS 2013」で、語られました。 （本記事は「「Obama For America」の開発チームが作り上げた大規模な選挙キャンペーンシステムの舞台裏（前編）」の続きです） アプリケーション開発を優先した開発環境に Amazon Web Services、Solution Architect ManagerのMiles Ward氏。 チームはボランティアのデベロッパーで構成されています。私たちがもしも会社であり、社内でRu
ソーシャルゲームのためのデータベース設計
2. 自己紹介 MySQL/Linux周りのスペシャリスト 2006年9月から2010年8月までMySQL本家(MySQL/Sun/Oracle)で APAC/US圏のMySQLコンサルティングに従事 主な著書に「現場で使えるMySQL」「Linux-DBシステム構築/ 運用入門」「Javaデータアクセス実践講座」 DeNAでの主な役割 安定化/パフォーマンス/運用周りの中長期的な改善活動 L3サポート/運用/トラブルシューティング – 難度の高いMySQL周りの問題の根本原因の特定と解決 多くのプロジェクト支援 社内勉強会/トレーニング – MySQLやデータベース周りのベストプラクティスを社内で共有し、 技術スキルを底上げする 技術マーケティング – 国内外のカンファレンスや、技術雑誌等
Amazon's Dynamo - All Things Distributed
Amazon's DynamoOctober 02, 2007 • 4557 words In two weeks we’ll present a paper on the Dynamo technology at SOSP, the prestigious biannual Operating Systems conference. Dynamo is internal technology developed at Amazon to address the need for an incrementally scalable, highly-available key-value storage system. The technology is designed to give its users the ability to trade-off cost, consistency
もしもデータベースサーバがクラッシュしたら
人の作ったものは完璧ではない。完璧でないものはクラッシュする。故にデータベースはクラッシュする。サーバハードウェアの故障、OSのクラッシュ、データベースそのもののバグなど原因は様々であるが、永遠に停止することなく動き続けるRDBMSというものは存在しない。もちろん数年間無停止で問題が出ない場合もあるが、クラッシュするときはするので対策が必要である。もしもの時に備えて抜かりないのがスマートなオトコのスタイルである。データベースのご利用は計画的に。 と思ったそこのアナタ！！人生そんなに楽ではありません。 もちろんRDBMSはトランザクションのDurabilityを保証しているので99%の場合はそれでOKだけど、それはCOMMITが成功した場合の話。COMMITは大抵の場合高速な処理であるが、それでも処理にかかる時間はゼロではない。アプリケーションがデータベースサーバにCOMMITを送信してから
Frans Bouma's blog - Soft-deletes are bad, m'kay?
2019 September (1) 2018 (6) December (2)November (1)October (1)May (1)February (1) 2017 (7) December (1)November (1)October (1)September (2)May (1)April (1) 2016 (8) November (1)October (1)September (1)August (1)June (1)April (1)February (2) 2015 (4) December (1)October (1)March (1)February (1) 2014 (10) December (1)September (1)August (1)July (2)June (1)March (1)February (2)January (1) 2013 (16)
Leo's Chronicle: ぜひ押さえておきたいデータベースの教科書
先日のエントリで少し話したのですが、僕が在学していたときの東大にはデータベースを学ぶためのコースというものがありませんでした（DB関係の授業は年に１つか２つある程度。現在はどうなんだろう？）。そんなときに役だったのは、やはり教科書。読みやすいものから順に紹介していきます。（とはいってもすべて英語の本です。あしからず） 一番のお薦めは、Raghu Ramakrishnan先生 (現在は、Yahoo! Research) の「Database Management Systems (3rd Edition)」。初学者から研究者まで幅広く使えます。データベース管理システム（DBMS）の基本概念から、問い合わせ最適化、トランザクション管理など、これらを実装・評価するために必要な、「DBの世界での常識」が、丁寧な語り口でふんだんに盛り込まれています。この1冊を読んでおけば、DBの世界で議論するための
Gerald the half a schema — Gerald v0.4.1 documentation
A Python Schema Comparison Tool¶ Gerald is a general purpose database schema toolkit written in Python. It can be used for cataloguing, managing and deploying database schemas. It is designed to allow you to easily identify the differences between databases. You can use Gerald to determine the differences between your development and test environments, or to integrate changes from a number of diff
SQLAlchemyに対応したDB2アダプタリリース | Unofficial DB2 BLOG
以前より予告されていた通り、DB2のSQLAlchemy 対応アダプタがリリースされました！ 同時にそのアダプタから使用しているibm_dbも0.25にバージョンアップしています。 - IBM releases DB2 adapter for SQLAlchemy (Zen and the Art of Ruby Programming) - Python, DB-API and SQLAlchemy components for IBM Data Servers (Google Code) - ibm_db (Googleグループ) SQLAlchemyは、TurboGearsのORMとしてサポートされています。また、ちゃんと勉強していないので分からないですが、Djangoのバックエンドとしても使用可能なようです。Googleで検索すると色々情報が見つかります。例えば以下のblogエント
DBIx::Class が生産性10倍っていうけどさぁ - TKSKを作る人のネタ帳 〜人格崩壊〜
何をもって10倍と言うのか、、、と思ったんだけど、 何に比べて生産性が10倍かというとPerl標準のDBIに対してです。 相手が悪い。 JPAと比べてどうするのって思う。 2007-10-25 - ぜろ部ー屋？CDBIと比較することで、CDBIのユーザをDBICに移行させることにどれほど意味があるのかは疑問です。それで、O/R Mapper のユーザが増えるわけではないから。 これまで、O/R Mapper のユーザではなかった人たちが、DBIC の生産性の高さに引かれて新規ユーザになってくれるのが望ましいシナリオではないでしょうか。 DBIはPerlの標準だし、比較対照としては妥当だと思います。標準だけど、生産性は高くない。一見簡単そうだけど、はまりどころが多くて結局生産性は悪くなる。だから、生産性を比較しやすいって「ずるい」計算もあります。 jdbcManager->callBySql
S2JDBCについてもう少し言っておくか - Doge log
ヨシオリがDISられてるのは無視するとしても。 生産性 S2JDBCに期待されてるような人もいるけど実は言うほど生産性ってあがらないんじゃないかなと思う。 S2JDBCのドキュメントにも書いてあるんだけどあくまで"JPAに比べて"だから。 JPAは世間でなんて言われてるか知らないけど僕はクソだと思ってる。 なので"JPAに比べて"とか言われるとそりゃ生産性あがるわ！って話なのです。 ひがさんクラスの人がが低いところに標準を合わせてどうすんだと。 流れるようなインターフェイス こいつがウリのようだけどここにも少し気になるところがある。 流れるようなので思考を中断せず云々みたいな事があるようだけどホントにそうかな？ 気にしてるのは"where"とかってメソッドでこれってバリバリSQL意識してるからこの名前なんだろうなって気がする。 って考えるとここで言ってる思考ってのは実は「SQLを考える」っ
2007-10-25 - ひがやすを blog
っていうか、Hibernateにも昔からcriteriaあるよね？ http://www.hibernate.org/hib_docs/v3/reference/en/html_single/#querycriteria List cats = sess.createCriteria(Cat.class) .add( Restrictions.like("name", "Fritz%") ) .add( Restrictions.between("weight", minWeight, maxWeight) ) .list(); 流れるようなインターフェースとメソッドチェーンは違うものだよヨシオリ。ぱっとみは似ているかもしれないけど。 流れるようなインターフェースでは、ソースコードを書いている人が、中断することなく流れるようにコーディングできなければいけない。 HibernateのCrit
ウノウラボ Unoh Labs: Migrateのご紹介
こんにちは、chihiroです。今回はデータベース・スキーマのバージョン管理ツールであるMigrateを紹介します。 Migrate http://erosson.com/migrate/docs/index.html インストール 開発版の方を使いますので、レポジトリからコードをチェックアウトしてインストールします。 $ svn co http://erosson.com/migrate/svn/migrate/branches/monkeypatch_removal migrate $ cd migrate $ python setup.py install もしくは、easy_installで直接インストールします。 $ easy_install http://erosson.com/migrate/svn/migrate/branches/monkeypatch_removal
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GitHub - twitter-archive/flockdb: A distributed, fault-tolerant graph database
http://neta.ywcafe.net/001023.html
MongoDB 3.0.8 is released - MongoDB Blog
https://memcachedb.org/
Martin Fowler氏はデータストレージについての凍結した考えがほぐれてきたと考えている
2007-11-01 - 冬は間近だはぶにっき - [仕事]それは言語の問題じゃない