グリー、2013年6月期の業績予想を下方修正…国内ソーシャルゲームが予想下回る 40億円の特損計上 | gamebiz
グリー<3632>は、本日（5月14日）、2013年6月期の連結業績予想を下方修正し、売上高1500億円（前回予想1600～1700億円）、営業利益460億円（同500～600億円）、経常利益490億円（同500～600億円）、当期純利益240億円（同310～370億円）とした。 従来予想からの修正率は、売上高が6.3～11.8％減、営業利益8.0～23.3％減、経常利益.0～18.3％減、当期純利益22.6～35.1％減となる。 同社では、「GREE」で提供する国内向けソーシャルゲームの伸長および海外向けソーシャルゲームの成長により、下期の売上高が増加すると予想していたが、国内向けソーシャルゲームが前回予想したほどの売上増加が見込めないため、としている。また、国内と海外スタジオの一部タイトル関連資産の減損損失（40億3000万円）を計上し、今後も事業の選択と集中を推進するための費用を見込
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グリーが業績予想を下方修正 国内ソーシャルゲーム伸び悩み、事業の選択と集中へ
グリーは5月14日、2013年6月期の連結業績予想を下方修正し、売上高は1500億円（前回予想は1600億～1700億円減）、営業利益は460億円（同500億～600億円）になる見通しだと発表した。今期の下方修正は2月に続き2回目。前期比では増収ながら大幅な減益となる。 国内外のソーシャルゲーム成長により下期売上高の拡大を見込んでいたが、国内向けが前回予想ほどの売り上げ増加が見込めず、前回予想値を下回る見通しになったという。 経常利益は490億円（前回予想は500億～600億円）。一部タイトル関連の減損損失として40.3億円を計上するほか、事業の選択と集中を推進するための費用を見込み、最終利益は240億円（同310億～370億円）にとどまる見通し。 前期の実績は、売上高が1582億円、営業利益が827億円、経常利益が819億円、最終利益が479億円だった。 関連記事 グリーが業績予想を下方
MySQL でシーケンスをエミュレートしてみた - amari3の日記
Oracle とか PostgreSQL 等にあるシーケンスのエミュレートを、MySQLの公式ドキュメント で紹介されているので試してみた。 シーケンス用のテーブルの作成と初期値 数値型のカラムが一つあるテーブルが必要。 下記例では 1 から採番される。途中から採番したい場合は、初期値に 0 以外を入れればよい。 mysql> CREATE TABLE sequence (id INT NOT NULL); mysql> INSERT INTO sequence VALUES (0); シーケンス値の取得方法 下記要領で取得する mysql> UPDATE sequence SET id = LAST_INSERT_ID(id + 1); mysql> SELECT LAST_INSERT_ID();これだけで、シーケンスのエミュレートができる。 上記の事が実現できるメカニズムは、LAST
MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 12.16 情報関数
BENCHMARK(count,expr) BENCHMARK() 関数は、式 expr を count の回数だけ繰り返し実行します。 MySQL による式の処理速度を計測する際に使用される場合もあります。 NULL や負の繰返し回数などの不適切な引数の場合、結果値は 0 または NULL です。 この使用目的は、mysql クライアント内から、クエリーの実行時間をレポートすることです。 mysql> SELECT BENCHMARK(1000000,AES_ENCRYPT('hello','goodbye')); +---------------------------------------------------+ | BENCHMARK(1000000,AES_ENCRYPT('hello','goodbye')) | +-----------------------------
Pinterestはいかにスケーラビリティと格闘してきたのか（後編）。QCon Tokyo 2013
4月23日に都内で開催されたエンジニア向けのイベント「QCon Tokyo 2013」。急速に人気サイトへと成長したPinterestが、その裏でいかにスケーラビリティと格闘してきたのかをPinterestのエンジニア自身が紹介するセッション「Scaling Pinterest」が行われました。 この記事は「Pinterestはいかにスケーラビリティと格闘してきたのか（前編）。QCon Tokyo 2013」の続きです。 クラスタリングは怖い スケーラブルなシステムで問題なのは、データベースがひとつのサーバに収まらなくなったときにどうするのか、ということだ。 例えば、Cassandraは自動的にスケーリングしてくれて設定も簡単。可用性も高く単一障害点はない。しかし障害はそれでも起こるもので、クラスタリングの技術はまだ枯れておらず基本的に複雑なものだ。コミュニティもまだ十分ではない。 私たち
Sharding & IDs at Instagram
Welcome to the Instagram Engineering Blog, where we share insights on building and scaling our service. With more than 25 photos & 90 likes every second, we store a lot of data here at Instagram. To make sure all of our important data fits into memory and is available quickly for our users, we’ve begun to shard our data—in other words, place the data in many smaller buckets, each holding a part of
シーケンスの代わりにuuidをIDとして使う
stop using numbers as IDs. just use UUIDs. seriously — Postgres: The Bits You Haven’t Found by pvh UUID の違い v1 Generate a UUID from a host ID, sequence number, and the current time. v3 Generate a UUID from the MD5 hash of a namespace UUID and a name. v4 Generate a random UUID v5 Generate a UUID from the SHA-1 hash of a namespace UUID and a name. この内、ID として利用できるのは v1 と v4 の2つ。v1 は最後 48 ビットがハード固有のノー
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GitHub - twitter-archive/snowflake: Snowflake is a network service for generating unique ID numbers at high scale with some simple guarantees.