![Amazon.co.jp: 達人に学ぶDB設計 徹底指南書: ミック: Digital Ebook Purchas](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cf90a0d55eaef0cb66e7f7f2d3c84bd7c17b3f1a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fm.media-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51sApXJW7HL._SL500_.jpg)
Realmを使ってデータ管理【Swift編】-その1- 前回はRealmを使用してデータの追加/更新/削除等の基本的な項目について書きました。 今回は前回かけなかったRelation、Inmemory、Backgourndに関して書いて行きます。 環境は前回と一緒です。 Bookクラスは前回の定義を引き継いでますので、 まだみていない方は前回から見ていただけると理解が深まると思います。 Relation 実は出来たりするんですよ奥さん! やり方は至って簡単なので早速やりましょう。 BookとPublisherの関係で説明していきます。 import Foundation import Realm class Book : RLMObject { dynamic var isbn = "" dynamic var name = "" dynamic var price = 0 // Publ
1ヶ月以上前にHackerNewsで話題になっていたRealmというmobile用のDBを使ってみた。 使い方も含めて書いておく。 ※今回はobjective-cで使ってますが、swiftでも勿論使えます! 何故作ったか? 紹介ページの要約を見てもらえれば詳しくは分かるが、mobileのDBって2000年にでたSQLite以降全然刷新されないよねっていう内容が書いてある。 確かに、mobileのあり方は昨今大幅に変わって来ているのにDB周りは出てないみたい。 自分はwebのアプリケーションを普段は作ってるので、こっち側はResis等のNOSQLが注目されていたり技術的な流れは結構起きてるのに、、、 確かにソシャゲー作ってる人がSQLiteは遅くてtextデータで保管して・・・みたいな話しを聞いた事がある。 まぁなんせ、時代の流れに適したDBを作りたいとの事ね。 何が凄いの? Yコン出身者が
mongo, nodejs 某mizchiです。 次はデータベースを扱います。 nodejsとnpmを扱う環境が整ったでしょうか。 まだの方は「2011年最速のウェブアプリ開発環境はnode.js/CoffeeScript/Expressだ!」 http://d.hatena.ne.jp/eureka_tech/20110629/1309375362 を参考に環境を作ってください。 MongoDBとは? -> BSONという簡単なデータ構造でデータベースを構築できます なんでSQL使わないの? -> 「あれ学習コスト高くね?」 MySQLとMongoDBのパフォーマンスは一長一短 だったら簡単な方から! ついでに言えば、MongoDBで扱うBSONは拡張されたJSONで、JSONとはつまりJavascriptで書かれたデータ形式なわけで、そこらへんの相性もいいわけです MongoDBのイン
Karl Seguinさんの「The Little MongoDB Book」を和訳しました。 この本はMongoDBの基礎を実際に手を動かして学ぶチュートリアルです。 MongoDBの基礎から、データモデルの設計方法、MapReduceなど幅広い内容をカバーしています。 また、特別MongoDBに興味が無くても筆者のNoSQLへの考え方は一読の価値があるだろう。 ダウンロードPDF版 the-little-mongodb-book-ja.pdf epub版 the-little-mongodb-book-ja.epub(あんまりきれいに組版できてないけど…) 誤訳などあれば @hamano まで ソースはこちら: https://github.com/hamano/the-little-mongodb-book 更新履歴2012/04/17 v1.0 初版公開。 2012/06/15 v
米スタンフォード大学は、今秋から同大学で行われているコンピュータサイエンスの講義のうち、3つのコースをオンラインで無料公開することを発表しました。 公開されるのは、「Machine Learning」(機械学習)、「Introduction to Databases」(データベース入門)、「Introduction to Artificial Intelligence」(人工知能入門)の3コース。どのコースも今年の10月に開講し12月に終了する3カ月間の予定。コースによっては実際の講義とほぼ同様の宿題も用意され、提出すると自動採点してくれるようです。 機械学習のコースを担当するAndrew Ng准教授は発表の中で次のようにコメントしています。 “Both in the United States and elsewhere, many people simply do not have a
結論 SQLがどーのデータの持ち方がこーのというアプリ開発側の話題がメインのDB勉強会をやりたいからやるよという話 以下補足 コンテンツ アプリ開発者がDBを握らなければならない時代 DBを握るということ 勉強会について アプリ開発者がDBを握らなければならない時代 データ爆発の時代 データ爆発の時代がくると言われて久しいです。扱うデータの量が増えてきているだけでなく、データの構造も多種多様になってきていると感じています。これまではOne Size Fits AllでRDBが対応してきたのが、増加し複雑化していくデータにRDBのみでは対応しきれなくなってきている為にNoSQLのようなプロダクトが盛んに開発され利用されています。 アプリ開発者としてやるべきこと そういった時代を迎えるにあたって、アプリ開発者は何も備えなくていいんでしょうか?DBはインフラ/サーバーエンジニアのもの? 僕は「D
カスタマイズ可能なポータルサービスを提供するフランスの「NetVibes」は、バックエンドデータベースとしてミクシィの平林幹雄氏が開発し、同社内でも利用されているNoSQLデータベースの「Tokyo Tyrant/Tokyo Cabinet」(以下Tokyo Tyrant)を採用しているそうです(追記:平林氏は7月末でミクシィを退職されるとのこと)。 なぜNetVibesはTokyo Tyrantを採用したのか、その理由がmyNoSQLの記事「Netvibes: A Large Scale Tokyo Tyrant Deployment Case Study」で紹介されています。NetVibesは、Hadoop、CouchDB、Tokyo Tyrant、File system、MySQLを評価した上でTokyo Tyrant/Tokyo Cabinetを採用したとのこと。 NetVibes
その例としてBeck氏自身が過去に取り組んできた生命保険会社のアプリケーションを例に挙げます。そのアプリケーションでは毎日のようにスキーマが変化するため、SQLとORM(Object-Relational Mapping)では対応できず、オブジェクトデータベースのGemstoneを利用することで対応できたと述べています。 こうしたSQLだけでは満たせないさまざまな要件、上記の図にあるようにスキーマの可塑性、スケーラブルなデータ読み込み、書き込み、処理の柔軟性などを満たすために、リレーショナルデータベース以外のNoSQLな製品が開発された。これがNoSQLの登場の背景にあるとBeck氏は解説します。一方で、こうしたさまざまなNoSQLを、NoSQLという言葉で表すのは適当ではないという憂慮も示しています。 Here is where the futility of defining NoSQ
SQLiteはWebシステムに限らず、iPhone、Google Gears、Adobe AIR、Safariなど様々なソフトウェアで利用されている。各種言語向けにライブラリが提供されているだけでなく、手軽に利用できて動作も速いと簡易的に使うには十分な機能があるのが魅力だ。 SQLiteを開発に利用しているなら要チェック! そんな利用場面の多いSQLiteのデータを閲覧、管理するAdobe AIRソフトウェアがLitaだ。 今回紹介するフリーウェアはLita、Adobe AIR製のSQLiteフロントエンドだ。 LitaはDBファイルを指定して開く。テーブル一覧が表示され、テーブルを選択すると構造が一覧される。さらにデータを一覧したり、インデックスを確認することが可能だ。また、任意のSQLを実行することもできる。 データの確認(UTF-8ならば日本語も表示される) もちろんテーブルを作成し
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
yukiです。ダイエットを始めて3kg減ったと思ったら、風邪を引いて見事に1kg増量。 運動しないと駄目ですね。あと残り20kg、道のりは遠いです。 さて今回は、「RDBで階層構造を扱うには?」です。 あるサイトを構築中に階層構造をもったカテゴリ構造にすることになり、どのようにDBで扱うか悩みました。 DBはMySQLを採用していたので、この時点でぱっと頭に浮かんだ選択肢は以下のようなものでした。 XML-DBを利用する 親カテゴリレコードのプライマリIDを子カテゴリレコードに持たせる 親を含めた『絶対パス』を名称として扱い、取り出した後にパース ファイルシステムに同様のディレクトリ構造を作り、毎回パースする (1)のXMLDBはオープンソースのeXistやXindice、Yggdrasillなど様々な選択肢がありましたが、カテゴリのみの利用な割にメンテナンスコストが高すぎるので見送りま
先日のエントリで少し話したのですが、僕が在学していたときの東大にはデータベースを学ぶためのコースというものがありませんでした(DB関係の授業は年に1つか2つある程度。現在はどうなんだろう?)。そんなときに役だったのは、やはり教科書。読みやすいものから順に紹介していきます。(とはいってもすべて英語の本です。あしからず) 一番のお薦めは、Raghu Ramakrishnan先生 (現在は、Yahoo! Research) の「Database Management Systems (3rd Edition)」。初学者から研究者まで幅広く使えます。データベース管理システム(DBMS)の基本概念から、問い合わせ最適化、トランザクション管理など、これらを実装・評価するために必要な、「DBの世界での常識」が、丁寧な語り口でふんだんに盛り込まれています。この1冊を読んでおけば、DBの世界で議論するための
先日、ACM SIGMODの日本支部大会に招いていただいて、「Relational-Style XML Query (ACM Portal http://doi.acm.org/10.1145/1376616.1376650)」について講演をしてきました。Relational-Style XML Queryは、XMLという複雑な構造をもったデータに対して、SQLのようなテーブルデータへの検索に使われる言語で問い合わせする手法です。 この研究の肝は、木構造データといわれるXMLでも、実はそのほとんどがリレーション(Microsoft Excelのようなテーブル形式のデータ)の組み合わせと考えることができ、そのテーブル構造の情報(スキーマ)を使うと、検索が非常に簡単に書けるという点です。
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
処理を実行中です
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