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dbに関するsuperbrothersのブックマーク (10)

  • Google Sites: Sign-in

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  • wedata

    もとは、androidのN2TTSやVocalizerという読み上げアプリ用に作ったユーザー辞書(読み替え単語集)です。 最近のTTSエンジンは十分に賢いので、このユーザー辞書を使うと、かえって読み上げ精度や抑揚が悪くなるかも。 (例:「青瓦台」は、googleテキスト読み上げでは「セイガダイ」と正しく読めるが、マイクロソフトのHarukaでは「アオガワラダイ」と読んでしまうなど、TTSエンジンによって得意・不得意がある) ベクターのフリー辞書などを転用して、時代小説などに頻出する地名や人名などを登録してみました。 TabSpeechというChromeプラグインでユーザー辞書(読み替え)のデータベースを指定できるので、このデータベースも利用できると思います。 ★ユーザー辞書を充実させるため、単語追加歓迎します。 ただ、隆盛(人名でのタカモリ、普通名詞のリュウセイ)とか意味によって読み方が変

  • 実録、ほぼ無停止なMySQLのフェイルオーバ (動画もあるよ) - (ひ)メモ

    レプリケーションしてるMySQLで、マスタやスレーブが障害停止した場合のリカバリプラン でも掲げたゴールである、「マスタが落ちてもぐーすか寝ていられるようにしたい」がほぼできたので、ほとんどサービスが停止することなく、フェイルオーバする様をスクリーンキャストに収めました。 埋め込みプレイヤーだと、小さくてわからないと思うので、リンク直接でみてください。 http://www.irori.org/pub/mysql-mm.mov 登場するホスト 登場するホストは2台、db901db902です。 最初は、db901が更新系クエリを受けるプライマリでdb900の浮動IPアドレスを持っています。 画面分割 画面は5分割しています。 左上 = 「select sysdate(),@@server_id」をdb900に対して(sleep 1しながら)延々と実行しまくりんぐ 右上 = ping -n

    実録、ほぼ無停止なMySQLのフェイルオーバ (動画もあるよ) - (ひ)メモ
  • MyISAMとInnoDBのどちらを使うべきか

    Twitterで話題になってたので簡単にまとめました。 ●MyISAMにしか無い機能を使いたい場合はMyISAMを使うしかない ・全文検索 (TritonnやSphinx) ・GIS ●InnoDBの利点(MyISAMの欠点) ▲障害対応系 ・クラッシュしても再起動するだけでリカバリができる ・クラッシュリカバリにかかる時間はテーブルサイズに比例するようなことはなく、コミット済みのデータは修復できる (巨大なMyISAMテーブルのREPAIRには数日単位で時間がかかることがある) ・オンラインバックアップができる ・INSERTやLOAD DATAなどを実行している途中でCtrl+Cでその更新系SQL文を止めても、テーブルは壊れないし、中途半端な状態で更新されることも無いし、スレーブが止まることも無い ▲性能系 ・行レベルロックなので並列性が高い(MyISAMはテーブルロック)。またSEL

  • レプリケーションしてるMySQLで、マスタやスレーブが障害停止した場合のリカバリプラン - (ひ)メモ

    MySQLで、レプリケーションベースのHAな構成について考えたメモです。 3台(というか2台+1台)がいいかなぁと思っていて、前半はその理由を、後半では{マスタ,スレーブ}が{再起不能になった,ちょっとダウンしてすぐ復帰した}場合のリカバリプランについて書きます。 今のところはこれがベストかなと思っているのですが、「こうしたほうがいいと思う!」「ここがおかしい!」などなどのご意見はコメント、TBなどでいただけるとうれしいです。 ゴール マスタが落ちてもぐーすか寝ていられるようにしたい リカバリの作業はできるだけ単純に、かつ、短時間で完了するようにしたい めんどくさいのはいや 基構成、方針 2台+1台 サービスで使うのは2台 (db1, db2) もう1台は管理用 (db3) スレーブを多数並べる構成にはしない 台数増えると管理コストが上がる マスタダウン時のフェイルオーバとそのフェイルバ

    レプリケーションしてるMySQLで、マスタやスレーブが障害停止した場合のリカバリプラン - (ひ)メモ
  • データベースの動的デフラグ - mixi engineer blog

    ノートPCの冷却ファンがうるさいのを対処しようとしてWebで調べたら、そのファンの設計者が「静音性へのこだわり」を語ったページにたどり着いて複雑な心境のmikioです。今回は、Tokyo Cabinet(TC)の最新バージョンで実装された動的デフラグ機能について長々と説明します。 断片化とデフラグ 任意のサイズのデータを管理する記憶装置においては、利用可能領域の断片化(fragmentation)の問題が常につきまといます。ファイルシステム上で任意のサイズのファイルを管理する際にも、データベースファイル内で任意のサイズのレコードを管理する際にも、C言語のmalloc/free関数群でメモリの管理をする際にも、様々なレイヤで断片化が起きうるのです。なぜなら、データを削除もしくは移動した際の空き領域を再利用するにあたって、その領域と同じサイズのデータが常に入ってくるとは限らないからです。特にデ

    データベースの動的デフラグ - mixi engineer blog
  • AndroidでSQLiteのDB操作をするための基礎知識 (1/3) - @IT

    AndroidSQLiteDB操作をするための基礎知識:Androidで動く携帯Javaアプリ作成入門(6)(1/3 ページ) 連載で、SDKとEclipseを使ってAndroidの携帯端末で動くJavaアプリを作成し、Android Market配布を目指しましょう Androidのデータベースも、いま流行中の「SQLiteJavaプログラマは、大きく分けると2種類に分類されます。エンタープライズ・サーバサイド系Javaプログラマと、組み込み系Javaプログラマです。 筆者は組み込み系ですが、Javaを始めたきっかけはサーバサイド系(正確には、Javaアプレット)です。サーバサイド系ではデータベースは必須、というよりむしろ最重要のシステムですが、組み込み系ではデータベースを使用することはほとんどありませんでした。ただし、「これまでは」です。 今回はAndroidに標準で組み込ま

    AndroidでSQLiteのDB操作をするための基礎知識 (1/3) - @IT
  • 限界までMySQLを使い尽くす!!

    どこまで出来るか?!やれるところまでやってやるぜ!!と、威勢が良いのは若い間だけの話。オトナのオトコは、攻めるときはとことん攻めるが自らの限界もわきまえて賢く振る舞うのがスマートってものである。というわけで、今日はMySQLのいろいろな限界についてまとめてみる。皆さんも是非MySQLの限界を知り、MySQLをもっとスマートに使って頂きたい。 SQL文の最大長 MySQLサーバーが実行出来るSQL文の最大長は、max_allowed_packetシステム変数で表される。max_allowed_packetの最大値は1GBである。max_allowed_packetの値はセッションごとにも設定可能なので、デフォルトではそこそこの値(16MBなど)に設定しておいて、必要に応じて大きな対を使うと良いだろう。 データベースの個数 データベースオブジェクトの個数に制限はない。データベースオブジェクトは

    限界までMySQLを使い尽くす!!
  • DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな

    ここのところ、javaccとawsに魅了されている米林です。 よく使うDB(Oracle/MySQL/PostgreSQL/SQLServer)における設計時のサイズ見積もりで使うサイトの備忘録。 あとは、OracleからのPython情報。 Oracle Oracle 物理設計 http://www.oracle.com/technology/global/jp/columns/skillup/oracle9i/index.html 領域サイズ見積もり http://otn.oracle.co.jp/document/estimate/index.html OTNにログインする必要ありますがオンラインで見積もりが出来ます。 アカウント持っていない人は、この見積もりツールを使う目的でアカウントを作ってみてはいかがでしょうか。 OLTP系とDWH系においてブロックサイズを考慮し、DWH系はブ

    DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな
  • DBMによるテーブルデータベース - mixi engineer blog

    正月早々インフルエンザにかかって寝込んだmikioです。電車に乗る時や繁華街などに出る時はマスク着用が必須ですね。さて今回は、Tokyo Cabinetで実装したテーブル方式のデータベースについて紹介します。意外にどうして強力な機能なので、このネタは連載することを予告します。 テーブルデータベースとは 簡単に言えば、リレーショナルデータベースのテーブルのように、複数の列からなるレコードを格納できるデータベースです。SQLや表結合などの複雑な機能はサポートしませんが、そのぶん高速に動作します。つまり、DBMの速度で動くリレーショナル風データベースです(厳密にはリレーショナルデータベースではありません)。 TCの基となるハッシュデータベースは、単純なkey/value型のデータベースであり、つまりキーにも値にもスカラ(数値や文字列などの特に構造を持たない単一の値)しか格納することはできません

    DBMによるテーブルデータベース - mixi engineer blog
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