Hibernateはどのようにして私のキャリアを破滅寸前にしたか | To Be Decided
このエントリでは、Grzegorz Gajosによる記事、How Hibernate Almost Ruined My Careerを紹介する。 (Grzegorzから和訳と転載の許可は得た。) 以下はその全文の和訳だが、意訳超訳が混じっているので、もとのニュアンスを知りたければ元記事を読んでもいいし、読まなくてもいい。 想像してくれ。 君はJava開発者で、次のビッグプロジェクトを開始しようとしているところだ。 君は、そのプロジェクト全体に影響する根本的な決断をする必要がある。 君の柔軟なデータモデルをオブジェクト指向で抽象化するベストな方法を選択したい。生のSQLを扱いたくはないからね。 どんな種類のデータもサポートしたいし、理想では全種のデータベースをサポートしたい。 すぐに思いつくのは、単にHibernateを使うという解だ。そうだろ？ Javaディベロッパの90%は君に同意するだ
NoSQL Databases List by Hosting Data - Updated 2024
The decision was made after the owners recognized that they have a common objective - helping people in the UK (and beyond) understand web hosting and all its intricacies, including NoSQL databases. This list is updated monthly. Learn more here. We've tested every single one of the best web hosting companies in the U.K. many of which use NoSQL databases in their server management. See our results
Nosqldbs | PDF | No Sql | Databases
The document provides an overview of NoSQL databases. It discusses the motives and drivers behind the NoSQL movement, criticisms of NoSQL databases, and classifications and comparisons of different types of NoSQL databases including key-value stores, document databases, and column-oriented databases. Specific NoSQL databases like Dynamo, MongoDB, Bigtable, and Cassandra are also examined.
memcachedと“正反対”、Redisが仮想メモリをサポート － ＠IT
2010/09/07 KVS（キー・バリュー・ストア）に分類されるオープンソースのRedisの新バージョン、「Redis 2.0.0」が2010年9月5日にリリースされた。Redisはmemcachedと同様にキーと値のペアをメモリ上に保持するKVSの一種だが、3つの際立った特徴がある。1つはハッシュ以外のデータ構造もサポートしていることで、リスト型、集合型、順序付き集合型などのデータ構造が扱え、サーバ側でコレクションに対するpush/pop、コレクション同士のunion/intersection、数値のincr、decrなどの操作がアトミックに行える。バージョン2.0では複数の操作を1つにまとめてアトミックに操作するコマンドも増えている。 もう1つのRedisの特徴は、マスター・スレーブによるレプリケーション設定ができ、リード側のスケールアウトが容易にできること。 そして3つ目の特徴は、
A5:SQL Mk-2でER図を描こう！！
A5:SQL Mk-2を使ってER図を描こう！！ このページでは ER図の簡単な説明と A5:SQL Mk-2 からER図を描く手順を示します。 ER図とは ER図とはコンピュータシステムを設計するときに、現実社会でのシステム化対象を「モデル化」するために用いる図です。 一そろいのデータの集まりをエンティティ(Entity)、エンティティ同士の結びつきをリレーション(Relation)と呼んで図にします。これがER図（Entity-Relation Diagram）と呼ばれるゆえんです。 データベース設計では特に、エンティティをテーブル、リレーションを参照整合性制約として図を描くことが多いですが、本来ER図は現実社会をモデル化したものであることを心にとめておいてください。 ER図の記号 エンティティとリレーション エンティティの記号 エンティティは箱の中にデータの名前を列挙して表します。
MongoDB JP を立ち上げました！ - doryokujin's blog
こんにちは、@doryokujinです。本日はMongoDB JPの立ち上げに伴って、その告知と本グループにかける想いを少し書かせて頂きたいと思います。まずは改めて、 MongoDB日本ユーザー会： MongoDB JP を立ち上げました！興味のある方、ご登録宜しくお願いします！ 記念すべき第1回勉強会＆懇親会はCouchDB JPの皆様と合同で開催させて頂こうかと思っています。 2010年12月12日(日) 第1回 MongoDB & CouchDB 合同勉強会 ※ 開催場所は規模などを見て後日ATNDとメーリングリストで告知します。 ※ 現在MongoDBに関する発表者を募集中です。是非とも、という方がいらっしゃれば@doryokujin 宛かメーリングリストに連絡宜しくお願いします。 今回の立ち上げに当たってはCouchDB JPの@yssk22さんと@mkouheiさんの温かい支援
dblp: VLDB
has part: International Workshop on Accelerating Data Management Systems Using Modern Processor and Storage Architectures (ADMS)has part: International Workshop on Big Dynamic Distributed Data (BD3)has part: Data Integration over the Web (DTWeb)has part: International Workshop on Data Management and Analytics for Medicine and Healthcare (DMAH)has part: International Workshop on In Memory Data Mana
TwitterとDiggがNoSQLの「Cassandra」を選ぶ理由
スケーラブルなデータベースを実現する手段として「Sharding MySQL plus memcached」がよく知られる方法だとは、1つ前の記事「MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論」で紹介しました。 ちなみに「Sharding」（シャーディング）とは複数のデータベースにデータを分散して運用することで、ざっくりいえばShared Nothing的な分散データベース構成のことです（この記事で紹介する英文中には「Shared MySQL」（共有MySQL）との記述がありますが、これは恐らく「Sharded MySQL」（ShardされたMySQL）のミススペルではないと推測します）。 日本で（たぶん）もっともMySQLについて詳しく解説してあるブログ「漢(オトコ)のコンピュータ道」のエントリ「さらにMySQLを高速化する7つの方法」では、Sh
key-valueストアの基礎知識
首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は Software Design 誌 2010年 2月号に掲載された以下の記事の元原稿です。 Software Design 誌編集部の了承の元に、本ウェブページに掲載しております。 首藤一幸: "key-valueストアの基礎知識", Software Design 2010年 2月号, p.14-21, (株)技術評論社, 2010年 1月 18日 クラウド、特にPaaS向けのソフトウェア開発が現実のものとなり、 そこではリレーショナルデータベースとは違ったデータベースが 勢いを増しています。 その代表であるkey-valueストアを解説します。 もくじ key-valueストアとは なぜkey-valueストアか key-valueストアの使いどころ key-valueストアとNoSQLの
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（1）（1/3 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle Map、Google Earth、Google Analytics、Goog
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SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
http://1978th.net/kyotocabinet/
https://www.seiji.janjan.jp/index.php
http://www.news.janjan.jp/editor/0703/0703150748/1.php