dbpatterns.comThis domain may be for sale!
データ分散とインデックス最適化のためのハッシュ関数の利用 - Articles Advent Calendar 2011 Hacker
はじめに こんにちは、piarra です。みなさん、意識は高まっていますか？私は上々です。 という書き出しをやめたくてやめられなかったのが心残りです。 昨年までは、Casual Trackで寄稿させていただいていましたが、今年はYAPCで話したこともあり、Hacker Trackに初挑戦させていただきます。得意のMD5暗算法とその習得法について解説したいと思っていたところですが、より日常に役立つ方がよいかと思い、MD5やその他のハッシュ関数の活用法について少し触れてみたいと思います。 データサンプル DBMSを考慮せず、以下のようなデータサンプルがあったと考えてみましょう。 +----+-----------------------+ | id | url | +----+-----------------------+ | 1 | http://www.google.com | | 2
パーティショニング : 用途と利点 — Let's Postgres
NTT オープンソースソフトウェアセンタ 板垣 貴裕 パーティショニングとはデータを複数に分割して格納することです。データを分割することにより、性能や運用性が向上し、故障の影響を局所化することができます。巨大なデータを扱う場合にはパーティショニング機能を利用することも検討してみてください。 この記事ではパーティショニングの概要と用途について説明しています。PostgreSQL での具体的な使い方については『パーティショニング : 使い方』を参照してください。 パーティショニングの用途 パーティショニングには大きく分けて「テーブル間の分割」「ノード間の分割」の2つがあります。この記事では主にテーブル間の分割を扱います。 テーブル間の分割 巨大なテーブルを複数のテーブルに分割します。単純に複数のテーブルに分けて格納するだけでも効果はありますが、PostgreSQL は複数のパーティションを1つ
1
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
