『MySQL初心者に贈るインデックスチューニングのポイントまとめ2014』
サイバーエージェント公式ブログをご覧の皆さんこんばんは、インフラ＆コアテク本部の須藤(@strsk)です。普段はAmebaのソーシャルゲーム全般のインフラを見つつ、日本語ラップの啓蒙をしながら弊社社員を素材にコラ画像をつくったりしています。好きなAAは麻呂です。 はい、というわけで今回はMySQLインデックスチューニングの基本的な流れについてまとめてみました。 ソーシャルゲームは更新も参照もめちゃくちゃ多いです。数秒のレプリケーション遅延も致命的なので適切なテーブル、クエリとインデックス設計が重要です。（何でもそうですけど）インデックスが多くなると更新コストなどが懸念されますが、インデックスが正しく使われていないクエリを放置している方が悪です。そんなこんなで、割と例も偏ったりしてるかもしれませんがあしからず。 前提としてはInnoDBを想定しています。MyISAMはほとんど使っていません。
実践に繋げるように勉強する - $shibayu36->blog;
遅延評価勉強法だと得られなかったもの - As a Futurist... 漢(オトコ)のコンピュータ道: ヒゲモジャのギークが提案する技術習得戦略 を読んで、なんとなく気分が高まったので、自分の学習のことについて書いてみる。 以下の様なことを書いているつもり。 勉強は実践につなげると知識が定着すると思っている 実践課題を探すのではなくて、実践の目処のあるものを勉強する 一番簡単な実践課題として、自分の言葉でまとめ直すということをしている 実践に繋げる 僕は勉強する時は、いろいろ本を読んだり、情報を調べたりして、まず知識をつけようとすることが多い。ただし、それだけだとだめで、実践しないと知識が定着せず、どんどん忘れていき、結局意味ないということになる。実践大事。 大事なのはわかってるんだけど、実践するのは意外と難しい。本に練習問題あったりすることもあるけどあんまり面白くないし、良い実践課題
「チーム開発実践入門」を読んだ - $shibayu36->blog;
チーム開発実践入門という本が最近出ていたので、読んだ。 チーム開発実践入門 ~共同作業を円滑に行うツール・メソッド (WEB+DB PRESS plus) 作者:池田 尚史,藤倉 和明,井上 史彰技術評論社Amazon この本は良くない開発フローの例をケーススタディとして2章で紹介し、その後の章でそれに対応する形でバージョン管理やチケット管理、テスト、構成管理などの紹介をしている。 なんとなくエンジニアリングの開発フローがうまく行っていないけど、どこから始めていいか分からないという人には非常に面白いと思う。2章のケーススタディの例を読んでみて、その中で確かに自分のチームでもあるあると思えたところを中心につまみ読みしてみると良いと思う。 個人的にはほとんど知っている内容ばかりだったので、どちらかというと事例を含めてもう少し内容があると良かったように思う。 この本を読んでいる中で一番良かったの
グラフDBのNeo4jを1日触ってみた - Wantedly Engineer Blog
こんにちは！Wantedlyで12月中にインターンシップをしていた後藤です． 今回，業務の一環としてグラフDBであるNeo4jを1日触ってみたので，それに関してつらつら書いてみたいと思います． Neo4jって？ Neo4jはグラフDB（データの構造が全てグラフ構造で表されるDB）の1つです． Javaで実装されており，オープンソースとして公開・開発が進められています． Neo4j公式 グラフDBの位置付け，及びその性質に関しては次の記事が分かりやすいでしょうか． SQLかNoSQLかという分類だと勿論NoSQLに分類されます．が，Key-Value型やドキュメント指向のものとはまた異なります． InfoQ グラフデータベース、NOSQL、Neo4j RDBやKey-Value型のDBなど，他のタイプのDBとの比較については公式マニュアルに簡単にまとめられています． 2.2. Compari
非エンジニアにもわかるR言語で何ができるか？【データマイニング】 | Sanow Labs blog（サノウラボブログ）
GMOアドパートナーズ(株)がソーシャルメディア・Web広告戦略を提供するラボサイト!Web広告のトレンドや、SEO/SEM、ソーシャルメディアの最新手法の紹介から、ニュース、インタビュー記事等を掲載していきます。実績を通じて得た経験や専門的且つ、実践的なテクニックを活かして、他社の先を行く実効性のあるマーケティング戦略論を提供します。はじめに 「おむつとビール」 この言葉を聞いて、一体どれだけの人が”ピンと”来るでしょうか。 この言葉は「おむつを買った人はビールを買う傾向がある」という米国におけるマーケットバスケット分析の事例としてよく知られています。 一体どういう事なのかというと、とある店舗の販売データを分析したところ、顧客はおむつとビールを一緒に買う傾向があることが分かりました。その結果を受けて、実際に店舗内でこの二つの商品を並べて陳列したところ、売り上げが上昇したという事例がありま
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