Riak - Riak Wiki - Basho Wiki
Riak: An Open Source Internet-Scale Data Store Riak is a Dynamo-inspired key/value store that scales predictably and easily. Riak also simplifies development by giving developers the ability to quickly prototype, test, and deploy their applications. A truly fault-tolerant system, Riak has no single point of failure. No machines are special or central in Riak, so developers and operations professio
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
Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server
UPDATE: Oracle officially released memcached daemon plugin that talks with InnoDB. I'm glad to see that NoSQL+MySQL has become an official solution. It's still preview release but will be very promising. Let's try it to make it better! Most of high scale web applications use MySQL + memcached. Many of them use also NoSQL like TokyoCabinet/Tyrant. In some cases people have dropped MySQL and have sh
分散 Key-Value ストア mio-0.0.1alpha をリリースしました - higepon blog
分散 Key-Value ストア mio-0.0.1alpha をリリースしました。(mio-0.0.1-alpha.tar.gz) Mio とは何か？ 範囲検索(range query) が出来る KVS です。例えば「key が "1000"〜"2000" にあるものを昇順に10件取り出す」という検索が可能です。 Mio は memcached 互換プロトコルを実装しているので、多くのプログラミング言語から簡単にアクセスする事が可能です。（後述のコード例参照） Mio のアーキテクチャ Mio は Skip Graphs（スキップグラフ）というアルゴリズムに基づいて実装されています。詳細はErlang 分散システム勉強会での発表資料 Mio - a distributed Skip Graph based orderd KVSをご参照ください。 インストール 最新の Erlang をイ
KiokuDB
KiokuDB is a Moose based object oriented persistence frontend for various document oriented storage backends. KiokuDB focuses on predictability and transparency, allowing noninvasive persistence while minimising the unpleasant surprises that come with naive serialization approaches. The project builds on Moose's metaprogramming for runtime support, Search::GIN's indexing and querying facilities, a
京都収納棚紅玉束縛： Rubyで簡単、DBプログラミング - mixi engineer blog
静かに暮らしたいmikioです。今回は、新進気鋭のDBMであるKyoto CabinetのRubyバインディングを駆使してお手軽にデータベースプログラミングを行う方法について述べます。 Kyoto Cabinetのおさらい Kyoto Cabinet（KC）は、Tokyo Cabinet（TC）に比べて、最適化された性能よりも保守性を重視したDBMの実装です。オブジェクト指向プログラミングの技法を用いて、少ないコード記述量で容易に機能追加できるように設計しています。また、実装としては、空間効率の向上と並列処理性能の向上を重視しています。以下のプレゼン資料も参考になると思います。 TCでもハッシュ表やB+木などのデータ構造を動的に切り替えて同じインターフェイスで操作するための「抽象データベース」という機構がありましたが、KCでは同じことを「多相データベース（polymorphic datab
Apache Cassandra | Apache Cassandra Documentation
What is Apache Cassandra? Apache Cassandra is an open source NoSQL distributed database trusted by thousands of companies for scalability and high availability without compromising performance. Linear scalability and proven fault-tolerance on commodity hardware or cloud infrastructure make it the perfect platform for mission-critical data.
いまからでも間に合う開発者テスト - mixi engineer blog
はじめまして。開発部じゃない加藤和良です。 最近、mixi では Buildbot をつかった継続的インテグレーションをはじめています。安定版の mixi のソースコードにコミットすると Buildbot がそれを検知し、自動的にテストが走るようになりました。 ここでの「テスト」は Test::Simple や prove(1) をつかった、Perl でかかれた開発者テストを指しています。mixi の開発者テストをとりまく環境は、ここ数年でかなり改善されました。今回はその歩みをふりかえりながら、テストの無いコードベースをどこからどうやって変えていったかという話をしたいと思います。 開発環境 はじめに、前提となる mixi の開発環境について説明します。mixi では複数人の開発者がひとつのマシンで作業を行います。それぞれの開発者は、あらかじめ割り当てられたポートで Apache を起動し、
54行で分散KVSを実装する（レプリケーション機能付き） - Blog by Sadayuki Furuhashi
Ruby と MessagePack-RPC があれば、簡単なkey-valueストレージは簡単に作れます。54行で書けます（レプリケーションと負荷分散機能付き。サーバー38行、クライアント16行）。 簡単なKVSをベースにして、ログ集計や遠隔デプロイ、遠隔管理機能などの機能を追加していけば、ちょっと便利なサーバープログラムをサクサク自作できるハズ。 この分散KVSは、（keyのハッシュ値 % サーバーの台数）番目のサーバーにkeyを保存します。また、サーバーの名前順でソートしたときの「次のサーバー」と「次の次のサーバー」にデータをレプリケーションします。 すべてのサーバーで同じ設定ファイルを使います。サーバーごとの設定は引数を自分のホスト名に書き換えるだけなので、デプロイが容易です。 MessagePack-RPC for Ruby を使うと、分散しないkey-valueストレージ*1は
Kazuho@Cybozu Labs: パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
スキーマ不定のデータをRDBに永続化する方法の比較 — ありえるえりあ
Recent entries Apache2.4のリリース予定は来年(2011年)初め(あくまで予定) inoue 2010-12-23 Herokuの発音 inoue 2010-12-20 雑誌記事「ソフトウェア・テストPRESS Vol.9」の原稿公開 inoue 2010-12-18 IPA未踏のニュース inoue 2010-12-15 労基法とチキンゲーム inoue 2010-12-06 フロントエンドエンジニア inoue 2010-12-03 ASCII.technologies誌にMapReduceの記事を書きました inoue 2010-11-25 技術評論社パーフェクトシリーズ絶賛発売中 inoue 2010-11-24 雑誌連載「Emacsのトラノマキ」の原稿(part8)公開 inoue 2010-11-22 RESTの当惑 inoue 2010-11-22 「プ
tokuhirom blog
Blog Search when-present<#else>when-missing. (These only cover the last step of the expression; to cover the whole expression, use parenthesis: (myOptionalVar.foo)!myDefault, (myOptionalVar.foo)?? ---- ---- FTL stack trace ("~" means nesting-related): - Failed at: ${entry.path} [in template "__entry.ftlh" at line 3, column 25] - Reached through: #include "__entry.ftlh" [in template "entry.ftlh" at
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
鳥獣保護区 | places.sqlite の最適化で Firefox 3 は速くなる…か？
Firefox 3 では履歴とブックマークを統合した Places を始め、様々なデータが SQLite で管理されるようになりました。一ユーザとしては便利になるなら何でもいいんですが、なんとなく気になるのがデータベースファイルの肥大断片化による速度低下。 これを解消するには vacuum コマンドでデータベースファイルを再構築すればいいようで、これは以前に Mail.app の高速化 Tips としても流行りました。Mail.app の場合かなり効果があるようで。 Hawk Wings » Blog Archive » A faster way to speed up Mail.app OS X ハッキング! (236) SQLiteが広げるこれからのアプリケーション | マイコミジャーナル I deleted a lot of data but the database file di
mysql と drizzle の負荷テストツール「skyload」が凄い！ - kazuhoのメモ置き場
tmaesakaさんがやってくれました。 ずいぶん前からSQLのベンチマークを測定するのに使いやすいプログラムないかなーと思ってました。個人的にはmysqlslapというのを使ってたのですが、幾らか気に入らない所があったりコマンドラインオプションが複雑で毎回 --help を読んだりしていました。余計な機能なんかなくて、指定したSQLを高速にくりかえしてくれる物が欲しいなぁって思ってたんです。 とあるIRCでこの前、tmaesakaさんから「いま作ってる」という話を聞いて、いろいろ要望を言ってたんですが、ついさっきチュートリアルが公開されました。速いw 名前はskyload。とても小さく、実装コードだと800行程度です。しかもオプションが少ないので使い方が単純です。試しに適当な INSERT の速度を測ってみました。 $ skyload --server=localhost --mysql
Using filesort
去年ソートに関する記事を書いたが、今日はその続きである。 MySQLでEXPLAIN SELECT...を実行するとExtraフィールドでよく見かける「Using filesort」という文字列。Filesortって一体なんだろう？と思ったことはないだろうか。単刀直入に言ってFilesortの正体はクイックソートである。 クエリにORDER BYが含まれる場合、MySQLはある程度の大きさまでは全てメモリ内でクイックソートを処理する。ある程度の大きさとはsort_buffer_sizeであり、これはセッションごとに変更可能である。ソートに必要なメモリがsort_buffer_sizeより大きくなると、テンポラリファイル（テンポラリテーブルではない）が作成され、メモリとファイルを併用してクイックソートが実行される。 Filesortは全てのソート処理において実行されるわけではない。前回の記事
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_
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
FoursquareのMongoDBが機能停止
Membase.org
http://1978th.net/tech/promenade.cgi?id=70