Video Game Database - MobyGames
[ more ] This Day in Gaming 1980 44 years ago HAL Laboratory, Inc.: Company founded. 1986 38 years ago The Legend of Zelda: NES version released (Japan) 2001 23 years ago Star Wars: Starfighter: PlayStation 2 version released (United States) 2001 23 years ago Titus Interactive, S.A.: Orange and Titus Interactive join forces to develop new entertainment services for the UMTS network. 2012 12 years
開発者のためのSQLパフォーマンスの全て
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
ムック「データベース徹底攻略」 - MySQL/Redis/MongoDB/Redshift
最近発売された技術評論社のムック「データベース徹底攻略」に寄稿しました。 この本は、データベースのための本ということで、データベース設計、SQL、MySQL、Redis、MongoDB、Redshiftという代表的な要素技術についてのまとめとなっています。各プロダクト(MySQL、Redis、MongoDB、Redshift)については、現場で実際に本格的に使われている方々による記事なので大いに参考になると思います。 私は冒頭のまとめ記事を寄稿しました。詳細はぜひお手に取って読んでくださればと思います。ここでも自分が各技術を現時点でどのようにとらえているか、本ではいささか書きづらい内容について、最近流行りの言葉でもある「技術的負債」という観点も踏まえて書いておこうと思います。 ・MySQL (RDBMS) 私はMySQLの中の人でもありましたし、これまで至るところで話してきたので省略します
タグ機能を実現するための便利なデータベース設計を３つ紹介 | colori
AND検索 「CSS+HTML+JavaScript」で検索する場合は以下のようにします。 SELECT * FROM `delicious` WHERE tags LIKE "%CSS%" AND tags LIKE "%HTML%" AND tags LIKE "%JavaScript%" OR検索 「CSS|HTML|JavaScript」で検索する場合は以下のようにします。 SELECT * FROM `delicious` WHERE tags LIKE "%CSS%" OR tags LIKE "%HTML%" OR tags LIKE "%JavaScript%" 引き算検索 「CSS+HTML-JavaScript」で検索する場合は以下のようにします。 SELECT * FROM `delicious` WHERE tags LIKE "%CSS%" AND tags LI
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
FacebookにおけるMySQLを用いた大規模システムアーキテクチャの現実～MySQL Connect 2013
米オラクルが主催するMySQLのイベント「MySQL Connect」が9月21日から23日まで、サンフランシスコで開催されました。Oracle OpenWorld、JavaOneとの同時開催でした。 基調講演の1つには、MySQLのヘビーユーザーであるFacebookのHarrison Fisk氏が登壇。FacebookにおけるMySQLの役割、大規模運用の背景などを紹介しています。その内容をダイジェストで紹介しましょう。 MySQL@Facebook Lots and lots of small data Harrison Fisk氏。 Facebookでデータパフォーマンスチームのマネージャをしている。社内ではMySQLはもちろん、HBase Hadoopなどにも関わっている。 まずは、どんな種類のデータをMySQLで扱っているのかについて。 Facebookとは基本的にグラフだ。グ
FoundationDB | Home
FoundationDB gives you the power of ACID transactions in a distributed database.Get StartedDownload FoundationDBMulti-model data store. FoundationDB is multi-model, meaning you can store many types of data in a single database. All data is safely stored, distributed, and replicated in the Key-Value Store component.Easily scalable and fault tolerant. FoundationDB is easy to install, grow, and manag
データベース負荷テストツールまとめ(5) - SH2の日記
というわけで、JPOUG> SET EVENTS 20120721 | Japan Oracle User Groupに参加して発表をしてきました。通常の勉強会と比べて発表者と聴講者の一体感を増すための工夫がなされていて、とても良かったと思います。有限コーヒーかと思ったら無限ビールだったのも驚きです。JPOUGの運営メンバのみなさま、会場を提供してくださった日本オラクルのみなさま、当日お越しいただいたみなさま、どうもありがとうございました。 私のセッションでは、データベース負荷テストツールまとめ(5)と題して過去4回分のまとめと自作ツールの紹介をさせていただきました。JdbcRunnerはOracle Database、MySQLとPostgreSQLの間でTPC-BとTPC-Cの性能比較ができる唯一のオープンソースソフトウェアですので、いろいろ試してみていただければと思います。試した結果
HDDをSSDにしたらデータベースはどれだけ速くなるか？ オラクルと富士通が実験
リレーショナルデータベースを利用する際には、高い性能を引き出すために物理設計をし、スキーマを工夫し、パラメータのチューニングを行うことがつねに行われてきました。 性能のボトルネックはたいがいHDDにあり、いかにそのボトルネックを回避するかがチューニングのポイントですが、最近では性能向上のための武器として、HDDよりもずっとアクセス性能の高いSSDが注目されています。SSDはHDDと置き換えるだけで、アプリケーションにまったく手を加えずに性能向上を可能にする手段として非常に魅力的です。 HDDの代わりにSSDを利用したら、リレーショナルデータベースの性能はどれだけ向上するのでしょうか？ オラクルと富士通が共同検証を行い、その結果をホワイトペーパーとして先週発表しました（参考「日本オラクルと富士通 フラッシュ技術活用によるデータベース高速化を共同検証」）。 ホワイトペーパーでは、HDDの代わり
ウノウラボ Unoh Labs: 国産MySQLストレージエンジン「Spider」の作者、斯波健徳氏に聞く
こんにちは。中村です。 MySQLにはMyISAM、InnoDB、CSVなどのいくつかストレージエンジンがありますが、皆さんはSpiderというストレージエンジンを聞いたことはありますでしょうか。Spider Storage Engineは斯波健徳さんにより作成されたDatabase Shardingを可能にするストレージエンジンでMySQL 5.1で利用可能です。 先日、某集まりで斯波さんとお会いしたときにSpiderを作っているということを教えてもらったので、早速詳しい内容を教えてもらうことにしました。 ※Spiderについての説明資料はMySQLカンファレンス 2009にて斯波さんが発表されたときのスライドがあります。スライドの直リンク（zip） Spider Storage Engine について posted by (C)フォト蔵 Spider Storage Engineとは？
Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件
大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
窓の杜 - 【REVIEW】シンプルなUIで手軽に使える「SQLite」データベースの管理ソフト「Lita」
「Lita」は、軽量データベースエンジン「SQLite」のデータベースをGUIで管理できるソフト。Windowsなどに対応するフリーソフトで、編集部にてWindows Vistaで動作を確認した。作者のWebサイトからダウンロードできる。なお、動作にはAdobe AIR 1.5が必要。 本ソフトは、「SQLite」データベースの新規作成や閲覧・編集などが可能。最近は、「Firefox」や「ホワイトブラウザ」、「H2k6」など小規模なデータ管理に「SQLite」を利用するオンラインソフトが増えてきたが、本ソフトは画面もシンプルで扱いやすく、データベースに保存された設定やデータのメンテナンスなどの用途にぴったりだ。 画面は左右2ペインに分割されており、左ペインではデータベース内のテーブルの一覧を表示できる。右ペインはタブで区切られており、左ペインで選択したテーブルの構造、テーブルデータ、インデ
DBMによるテーブルデータベース その弐 - mixi engineer blog
インフルエンザで休んだ影響で仕事が鬼のように溜まって消化不良のmikioです（こんな記事を書いている場合じゃない）。さて今回は、Tokyo Cabinetでリレーショナル風データベースを実現したテーブルデータベース（TCTDB）の実装について説明します。 SQLiteとの違いは？ SQLiteはアプリケーション組み込み型のSQL対応リレーショナルデータベースのライブラリです。TCのテーブルデータベースよりもはるかに高機能で、それでいて性能も大変優れています。いわゆるデスクトップアプリケーションに組み込むデータベースをお探しであれば、TCなんかではなく、断然SQLiteがおすすめです。 一方で、TCなどのDBMは、より単純なデータ操作をより高速に実行できるように設計および実装されています。典型的なユースケースとして、大規模Webサイトのアカウント管理や、データマイニングに伴う集計操作が挙げら
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