HashMap vs memcached vs jdbc 性能比較 - dreammindの日記
ConcurrentHashMapとmemcachedとjdbcの性能比較を行いました。memcachedのクライアントライブラリは、com.dangaとnet.spyの両方で実施しました。 計測は、それぞれ100万件のデータを生成したり、読み取った時間です。単位はmsecです。 対象 Create Bulk Create Read Bulk Read ConcurrentHashMap 4,586 --- 859 --- Memcache(com.danga) 422,290 216,359 592,190 90,960 Memcache(net.spy) 60,074 --- 425,191 49,515 jdbc(mysql) --- 88,974 654,895 11,554 計測時の注意点を列挙します。 com.dangaのmemcachedの「Bulk Create」は、複数ス
JavaのいろんなORMのクエリとLINQを見比べる - 平々毎々（アーカイブ）
id:masanobuimaiに紹介してもらった後でナニだけど、はてなに移動。 Java屋さんとC#屋さんの両方向け。Java屋さんは「へー、LINQってこういうことなのね」と思ってくれれば。C#屋さんは「へー、ORMっていろいろあるんだね」と思ってくれれば。 (追記)CayenneとActiveObjectsを入れておけばよかったかな。 Criteriaクラスを使う (Torque) Torqueの場合、問い合わせは各エンティティのPeerクラスに対して行う。Criteriaクラスで条件指定。Criteria.CUSTOMを使えば条件部を文字列で書ける。あと、Criteriaを使ってJOINもできる。 ただ、いわゆる「流れるようなインターフェース」ではないので、コードが少々めんどくさい。 Criteria criteria = new Criteria(); criteria.add(E
Effective Java 読書会 3 日目「それ Apache Commons で出来るよ」 - IT戦記
はじめに じゃっばじゃばにしてやんよー♪っと ( ´ー`)フゥー．．．(ﾟДﾟ)ﾊｯ！ どーん 今日読んだところ 45 ページ〜 66 ページ 前回はこちら Effective Java 読書会 2 日目 「equals night」 - IT戦記 hashCode 2 契約 シグニフィカントなフィールドを変更しなければ、いつ hashCode を呼び出しても値は変わらない x.equals(y) が true の場合は、 x.hashCode() == y.hashCode() が true equals をオーバーライドしたら hashCode もオーバーライドすべき 前述の 2 契約を守るために必要 x.equals(y) が false の場合 かならずしも、 x.hashCode() != y.hashCode() になる必要はないが、 値がバラけているほうが HashMap の
将来性から見たJavaと.NETの違い、そして連携は？
将来性から見たJavaと.NETの違い、そして連携は？：Javaから見た.NET（3）（1/4 ページ） システム開発がますます複雑化していく中、エンジニアには、テクノロジを理解して、さまざまな場面に適した選択が求められます。本連載では、Javaと.NETの基本的な仕組みから最新の傾向や技術などについて、数回に分けて紹介します 将来性があるのは、どっち？ 連携はできる？ 前回の「設計者／SEが覚えておきたいJavaと.NETの違い」では、Javaと.NETにおけるリッチクライアント／RIAを含むクライアントサイドの技術や、Webアプリケーション開発のための技術をフレームワークやデータベースアクセス技術も交えながら、紹介しました。 今回は近年、システム開発の手法として標準化しつつある分散システム開発やWebサービスを利用するための技術や、さらにそこから派生してJavaと.NETの連携を紹介し
その分析、Hadoopなら速く安くできます
ビジネスデータを分析するビジネスインテリジェンス（BI）分野の新たなプラットフォームとして注目されているHadoop。Hadoopでは、どのようなデータ分析が可能なのでしょうか？ 現在、Hadoopビジネスの牽引役であるClouderaのJeff Hammerbracher氏が、Hadoopでデータ分析が可能なビジネス上の課題を示した「10 Common Hadoop-able problems」（Hadoop化可能な10の一般的課題）と題したプレゼンテーションを公開しています。 Hadoopにとって得意な処理とは、複雑で複数のデータソースからなる大量のデータの分析であり、それをバッチ処理の並列実行によって実現することです。 従来は、データがあまりに複雑だったり膨大だっために、計算時間やコストなどの理由で実現が難しかった処理でも、Hadoopによる低コスト化、計算時間の短縮、高い柔軟性など
GAE/JでXML解析（xpath）を行う方法 - あおうさ＠日記
セットアップ ここから下記のjarを取得 serializer.jar xalan.jar xercesImpl.jar xml-apis.jar xsltc.jar war/WEB-INF/libにコピーする サンプルソース String xml = " <inventory> " + " <book year=\"2000\"> " + " <title>Snow Crash</title> " + " <author>Neal Stephenson</author> " + " <publisher>Spectra</publisher> " + " <isbn>0553380958</isbn> " + " <price>14.95</price> " + " </book> " + " <book year=\"2005\"> " + " <title>Burning Tower
Song of Cloud: Slim3 Datastoreに乗り換える(1)
Slim3 DatastoreはGoogle App Engine for Javaのデータストアを操作するライブラリです。 最近JDOからSlim3 Datastoreに乗り換えつつあるので、背景や使い方などをつらつらと書いていきます。 Slim3 Datastoreの特徴 Slim3 Datastoreはデータストア低レベルAPIの薄いラッパーとして作成されています。他のラッパープロダクト(JDO/JPA)と違いApp Engineのデータストア専用に作られているため、提供される機能が非常に直感的で、さらにかなり高速に動きます。 ざっくり説明すると、以下のような機能を提供しています。 データストア上のデータと自作のモデルオブジェクトを相互に変換する 他にも色々とあった気がしますが、Slim3 Datastoreを利用する最大のメリットは上記の点でしょう。 しかもこの変換層をコンパイル時
ActiveObjects - Develop with pleasure!
JavaにもRailsのActiveRecordと同様のOSSフレームワークがあったねの。 「ActiveObjects」 https://activeobjects.dev.java.net/ ActiveRecordに触発されて作られた軽量Java O/Rマッパ「ActiveObjects」｜gihyo.jp … 技術評論社 １つのJarだけで設定ファイルレスと、導入が簡単なのは魅力だ。 基本的にEntityというインタフェースを継承したインターフェースを作成する。その際、そのインターフェース名はテーブル名と同じ名前を付ける。これだけで、基本的なCRUDができるようなると。 何でインターフェースだけで？と思ったら、どうもActiveObjectsは、DynamicProxy利用してオブジェクトを生成するので自分で実装クラスを作る必要が無いらしい。（作成するのも可）。 civic sit
blog.katsuma.tv
CakePHPで作成したアプリケーションに対して、Javaアプリケーションから簡単なDB操作（実際はselectだけできればOK）をする必要があって、生のSQLを書くか、それともいい機会だしORマッパのライブラリを勉強がてら使ってみるか、、なんて悩んでいました。保守性を考えるとやっぱり生SQL案は無しで、ORマッパを使うことにしたのですが、Hibernateはどうもリッチすぎる印象があってなかなかやる気が進みませんでした。大規模アプリ開発ならまだしも、今回は上で書いた通り、最低限の参照だけできればそれで事足りる状況だったので、そのためだけにわざわざ設定用のXMLを書くのは気が引けていたのです。 3分で始められるORマッパ 3分間クッキングじゃないですけど、それくらい手軽に操作できるものをずっと探し続けていたら、ActiveObjectsなるプロジェクトに辿り着きました。 AcitiveOb
403 Forbidden
＼閉鎖予定のサイトも売れるかも？／ アクセスがないサイトもコンテンツ価値で売れる場合も… ドメインの有効期限を更新してサイト売却にトライしてみましょう
ソフトウェア開発の責任者名を、法律の名の下に明記せよ：＠IT自分戦略研究所の「おすすめエンジニアライフ」：エンジニアライフ
本音が語れるエンジニア参加型メディア「＠IT自分戦略研究所 エンジニアライフ」。日々、ITエンジニアの「生の声」を公開している。 ここでは、編集部がおすすめするコラムを紹介しよう。Google App Engine for Javaにおける開発のポイントを解説したコラム、「ITソフトウェア基準法」（仮称）の制定を提案するコラムを紹介する。また、新規コラムニストを2人紹介する。 Google App Engine for Javaでわたしがはまった5つのポイント 『“ITソフトウェア基準法（仮称）”の制定に向けて』 エンジニア能力開発あれこれ New! 深センの車窓から New! Google App Engine for Javaではまったポイント×5 研究開発支援を行うエンジニア かるたや氏による『プロトタイプ開発の日々』。Google App Engine for Javaでアプリケー
素数プログラミング〜エラトステネスのふるい - necoffeeのにっき
素数を発見するアルゴリズム、エラトステネスの篩のプログラミングについて。エラトステネスのふるいというのは素数を見つけ出すアルゴリズムで、 1．２からｎの数を全て「ふるい」にいれる 2．「ふるい」の中で最小数を素数とする。 3．今求めた素数の倍数を全て「ふるい」からはずす。 4．2〜3を繰り返しｎまで繰り返し「ふるい」に残った数が素数である。 上のアルゴリズムのはじめのほうを追っていくと・・・、 まず2を素数とみなす。次に2の倍数全てを「ふるい」からはずす。2の倍数がなくなった「ふるい」に残った数の中で、最小の数は3。それを素数とみなし、3の倍数を「ふるい」からはずす。2の倍数･3の倍数がなくなった「ふるい」の中で最小数は5。それを素数とみなし・・・（以下ｎまで繰り返す) という仕組みですね。ではプログラム import java.awt.*; import java.awt.event.*
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