行指向データベースは行単位でページ(Oracle Database でいうデータブロック)にデータを格納しているのに対して、列指向データベースは列ごとにページに格納している。クエリ実行時に結果セットを返す際に列別にバラバラのページに格納されているデータをどうやってタプル(レコード)に復元している*1のかと思ったがやはり行IDのようなものを持っているようだ。 行ID は C-Store では pid、MonetDB では BAT(Binary Association Tables) の oid と呼ばれている。 The Design and Implementation of Modern Column-Oriented Database Systems NSM(N-ary Storage Model): 行方向でブロック（ページ）にデータを格納する方式 DSM(Decomposition

ピクセルアートを描く時に使うラインやドットで構成されたさまざまなイラストのパーツ・エレメントが収録されたPhotoshopのブラシ素材を紹介します。 ピクセルアートならではのギザギザの斜めのラインをはじめ、L字、Y字、矩形、円形、四角柱、円柱、三角柱、マス目など、いろいろ揃っています。 NASC Photoshop Pixel Art Brush Set Photoshop Pixel Art Brushの使い方 Photoshop Pixel Art Brushのダウンロード Photoshop Pixel Art Brushの使い方 ブラシセットには、175種類のピクセルアートのパーツ・エレメントが揃っています。 その中の一部をご紹介、他にもさまざまなパーツやアルファベットなども揃っています。

AWS F1インスタンス向けのFPGA Developer AMIで開発ツールvivadoを動かしてみました #awssummit AWS Summit 2017 San Franciscoにて、FPGAが使えるF1インスタンスが一般提供開始との発表がありました。これと同時に、FPGA開発ツールが含まれているFPGA Developer AMIも利用可能になりましたので、まずは開発ツールが実際にどんな感じに使えるのか試してみました。(今回はツールの一つvivadoを動かしただけで、F1インスタンスそのものはまだ動かせていません!) FPGA Developer AMI 今回AWS Marketplaceで使えるようになったFPGA Developer AMIには、F1インスタンスのFPGA開発に必要な下記のツールが含まれているとのことです。 Xilinx Vivado Design Sui

「その２」はこちら。 watto.hatenablog.com 前回からの進展。先行技術調査というのを、やってもらった。結論を言うとセーフ。 特許情報は「特許情報プラットフォーム」というところでネット公開されているとのことで、URLはこちら。 https://www.j-platpat.inpit.go.jp/web/all/top/BTmTopPage 会員登録とかなしで無料でアクセスできるのだが、「IPC」（国際特許分類）なるコードがつけられているなど、知識がないと素人が独力で調査するのはハードル高そう。ただしプロの弁理士さんに頼むと、料金6万円（税別）。 数十ページの調査報告書を読みながら、つらつら思ったのは、かつて会社で半期に一件のノルマで提出させられていた特許提案書と、個人で書く特許出願書は、全然違うということだ。 スポンサーリンク 会社で書いた提案書は、他社の特許をつぶすための

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前回記事 LVMで論理ボリュームの作成、拡張、縮小、複製 LVM でRAID1 を構築する 次はRAID1 の上にLVM を構築する方法について説明していきます。 今度はRAID1 の上にLVM を構築し、高可用性を実現します。 物理デバイスの構成としてはLVMで論理ボリュームの作成、拡張、縮小、複製 と同じデバイス構成で実施していきます。 /dev/md0 を/dev/sdb1 と/dev/sdc1 で、/dev/md1 を/dev/sdd1 と/dev/sde1 で構築し、これらがLVM を構築するための物理ボリュームとなります。 必要な容量の見積もりについて 普段、物理的なRAID1 を構築する場合、物理デバイス(例えば1台 100GB 容量のHDD) を2 台でRAID1 を構築しても、利用できる容量は物理デバイス1 台分の100 GB の容量しか使用できないことは、RAID1 構

English PRESS RELEASE （技術） 2016年10月20日 株式会社富士通研究所 量子コンピュータを実用性で超える新アーキテクチャーを開発 株式会社富士通研究所（注1）（以下、富士通研究所）はトロント大学（注2）と共同で、実社会における様々な課題解決のため、膨大な組合せの中から最適な組合せを探す組合せ最適化問題（注3）を解く新しい計算機アーキテクチャーを開発しました。このアーキテクチャーは従来の半導体技術を用いており、柔軟な回路構成を採用することにより、現行の量子コンピュータ（注4）より多様な問題を扱えます。また、最適化演算を行う演算回路を複数用いて並列動作させることができ、問題の規模や処理速度をスケーラブルに向上させていくことが可能です。今回、アーキテクチャーの最小構成要素となる基本最適化回路について、FPGA（注5）を用いて試作し、一般的なコンピュータに比べて約1万倍

以前に私が書いた「 Dockerの本番運用：失敗の歴史) 」という記事は、非常に多くの反響を呼びました。 その後、長い議論を交わして、何百件ものフィードバックや何千件ものコメントを読み、さまざまな人々や主要事業者とも顔を合わせました。Dockerでの試みが増えるほど、その失敗談は増えていきます。そうした現状を、今回アップデートしておきたいと思います。 この記事では、最近の交流や記事から得た教訓を紹介しますが、その前に簡単におさらいをして軽く背景を説明しましょう。 免責事項：対象読者 たくさんのコメントから、世の中には10種類の人々が存在するということが明らかになりました。 1) アマチュア 実際のユーザがいない試用版のプロジェクトやサイドプロジェクトを実行している人々です。Ubuntuのベータ版を使用するのが当然だと考えており、「安定したもの」は古いものと見なすようなタイプです。 注釈：書