漢(オトコ)のコンピュータ道: MySQLを高速化する10の方法
ちょっとキャッチ−なタイトルをつけてしまったが、今日は独断と偏見でMySQLを高速化する方法を10個紹介しよう。MySQLサーバをチューニングするときや初期導入する場合などに参考にしてもらいたい。 1. バッファを増やす、または減らす チューニングの基本中の基本であるが、適切なバッファサイズを設定することはパフォーマンスチューニングの要である。主なバッファは次の通り。 innodb_buffer_pool_size・・・InnoDBだけを利用する場合は空きメモリの7〜8割程度を割り当てる最も重要なバッファである。余談だが、実際にはここで割り当てた値の5〜10%ぐらいを多めにメモリを使うので注意が必要だ。 key_buffer_size・・・MyISAMだけを利用する場合は、空きメモリの3割程度を割り当てるといい。残りはファイルシステムのキャッシュ用に残しておこう。 sort_buffer_
村上春樹さんのイスラエル講演をハルキ風に和訳してみた Kittens flewby me
壁と卵 - 池田信夫 blogで英語のスピーチの抄録が紹介されていたので、ちょっとハルキ風に和訳してみた。 僕は小説家として － あるいは嘘の紡ぎ屋として、エルサレムにやって来た。政治家や外交官も嘘をつくけれど(すみません大統領)、小説家のそれは違う。 小説家の嘘は告訴されないし、またその嘘は大きければ大きいほど、賞賛も大きくなる。彼らの嘘と小説家のそれとの違いは、それが真実を明らかにするところ － 全体の中から掴み取るのが難しい真実をフィクションの世界で紡ぎ出すところ、にある。だが、小説家はまず、自分たちの嘘を明らかにするところから始めなければならない。 今日は真実を話そう。そんな日は1年のうちほとんどないことだけれど。 この賞を受けるのかどうか、僕はガザでの戦闘のことで忠告を受けた。それで自分にこう問うた：イスラエルを訪れるのは適切なことか？それは一方の立場を支持することにはならないか
最大マージン kNN と SVM の関係: kNN も最近はがんばっています - 武蔵野日記
先日書いた機械学習における距離学習の続き。 kNN (k-nearest neighbour: k 近傍法)は Wikipedia のエントリにも書いてある通り、教師あり学習の一つで、あるインスタンスのラベルを周辺 k 個のラベルから推定する手法。memory-based learning と呼ばれることもある。単純に多数決を取る場合もあれば(同点を解決する必要があるが)、近いインスタンスの重みを大きくする場合もあるのだが、いずれにせよかなり実装は単純なので、他の機械学習との比較(ベースライン)として使われることも多い。 簡単なアルゴリズムではあるが、1-NN の場合このアルゴリズムの誤り率はベイズ誤り率(達成可能な最小誤り率)の2倍以下となることが示されたり、理論的にもそれなりにクリアになってきているのではないかと思う。また、多クラス分類がちょっと一手間な SVM (pairwise に
HadoopでのMapReduceを気軽に試すサンプル 2009-02-15 - きしだのはてな
Googleの分散処理技術であるMapReduceを、そのオープン実装のHadoopを使って試したいと思っても、なんか設定がめんどくさそうで二の足を踏んじゃう人は多いはず。 そこで、並列計算をせずにサーバーなしで動かせるサンプルを作ってみた。 ただ、設定は不要なんだけど、Windowsの場合はCygwinがやっぱり必要で、PATHにCYGWIN_HOME\binを追加しておく必要がある。残念。 今回は、Javaソース中のimportされたクラスを数えるっていう処理をMapReduceでやってみる。 Hadoopは、こっからダウンロード。0.17.2.1を使った。 http://hadoop.apache.org/core/releases.html コンパイル・実行には、解凍してできる次のJARをクラスパスに追加しておく必要がある。 HADOOP_HOME/hadoop-0.17.2.1-
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