Storage Class Memory - 急がば回れ、選ぶなら近道
ACMの2016 Jan.の会報の記事に上がっていたので、面白かったのでちょっとまとめておきます。 http://cacm.acm.org/magazines/2016/1/195724-non-volatile-storage/abstract 前提として、SCM（Storage Class Memory）について書いておくと、いわゆる不揮発性メモリー(Non-Volatile memory)で、次世代の主流になるだろうとは言われています。DRAMまでのレイテンシーは出ていないので、DRAMのリプレースにはならないと思われる（のが今の常識）ですが、ストレージとしては最速で、一般にDiskの1000倍（3桁）は速い。が、値段は30倍と言われていますね。 ・ハイライトハイライトは以下 ・The aged-old assumption that I/O is slow and computat
PHP Framework MVC Benchmark - v20111201-4 | ruilog
Case Test Simple "Hello World" page output, Simple MVC logic(Router -> Controller -> Viewer), No Database Connections, No complex logic. Hardware platform CPU: Intel Core i5 750 (2.67GHz x4) RAM: 4GB Software Environment Debian 6.0.4 x86_64 (2.6.32-41) apache 2.2.16 (mpm-prefork,mod-php5) php 5.3.10 php-apc 3.1.9 (Optimization for include/require) Copy all projects to /dev/shm/* (Optimization for
セクハラ・インタフェース：性と身体を巡る表象とテクノロジー « 機関誌「xett」 « 学生の活動 « 早稲田大学 文化構想学部 表象・メディア論系
2009年10月～現在にかけて制作した「セクハラ・インタフェース」は、生の大根をインタフェースとし、鑑賞者／パフォーマーが大根を撫で擦ることで女性の喘ぎ声を発生させるパフォーマンス用ガジェットだ。加速度センサーを組み込んだ泡立て器型デバイスの併用により喘ぎ声を攪拌し、音の波形を歪ませるエフェクトをかけることができる。キッチンを模した空間でまな板、包丁、フォークなどの日常的な台所用品を駆使し、二人の女性パフォーマーの相互作用により、喘ぎ声が歪み、捻れ、ノイズに変化していく。この一連の装置は当初、日本に溢れる性的イマジネーションを表現するデバイスとして制作を始めたが、一年間にわたる開発の間にテーマは身体の人工/ヴァーチャル化、女性性の孕む美と醜など様々な分野に飛び火していった。 日本人と性的イマジネーション この作品が生まれたきっかけは、日本人が潜在的に持つ性的なイマジネーションに触発されたこ
2億7000万ヒットのサービスを作るための7つのレッスン | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー ソーシャルニュースサイトRedditのco-founder Steve Huffman さんが，月間2億7千万PVを誇るサービスを作る課程で学んだことを7つのレッスンにまとめてます。RedditはPython+PostgreSQL(リプリケーションはSlony)という構成で運用されていて，2億7千万ものPVを裁くために20以上のデータベースサーバを使っています。 RDBMSをKey/Valueのように使っているレッスン3のスキーマ設計の話などとても面白い。レッスンのいくつかはRDBMSバックエンドのシステムにのみ有効のようですが，たとえばレッスン6などはGoogle App Engin
Kazuho@Cybozu Labs: MySQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法
MySQL のチューニング、と言った場合には、サーバーパラメータの調整や EXPLAIN コマンドを利用したクエリ実行計画の最適化が話題に上ることが多いです。しかし、発行する全ての SQL について、いちいち EXPLAIN コマンドを使って確認していては、いくら時間があってもたりません。チューニングを効率的に進めるには、まず、ボトルネックとなっている SQL クエリを特定し、次にその最適化を行うべきです。 ではどのようにして、ボトルネックを特定するのか。MySQL Conference & Expo 2009 のキーノートにおいて Mark Callaghan 氏は、Google では SHOW PROCESSLIST コマンドを使った統計的アプローチを使っていると述べていらっしゃいます (参照: MySQLConf 09: Mark Callaghan, "This is Not a
MySQLノウハウ
いろいろな本からメモってきたメモのメモ。出典を書いておくのを忘れた。思い出し次第補完するかも。 deleteのコストは高いので、無効化を示すフィールドを作ってupdateすべき slow query logに要注意 多くのエントリでほとんどのフィールドが同じ値を持つ場合はインデックスの効果が小さい →複合インデックスの効果が大きい 複合インデックスは指定の順番が大切。AとBという指定の場合、A単独でもインデックスの効果がある。逆は真でない。 インデックスが使われる場面は フィールド値を定数と比較するとき (where name = 'hogehoge') フィールド値でJOINするとき (where a.name = b.name) フィールド値の範囲を求めるとき (<,>,between) LIKE句が文字列から始まるとき (where name like 'hoge%') min(),
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