まさに怪物！ Fusion-ioが容量10テラバイト／性能130万IOPSのフラッシュドライブ「ioDrive Octal」発表
まさに怪物！ Fusion-ioが容量10テラバイト／性能130万IOPSのフラッシュドライブ「ioDrive Octal」発表 わずか2つ程度のPCIeスロットのスペースに、10テラバイトのストレージ容量で、しかも1秒間に130万回のI/O性能、リード性能が6.7 GB/s、ライト性能は3.9 GB/sという怪物のようなフラッシュドライブ「ioDrive Octal」を、米Fusion-ioが発表しました。 「ioDrive Octal」は、2012年の第1四半期に登場予定、価格はまだ発表されていません。 データベース性能が飛躍的に向上 Fusion-ioは、PCIeスロットに接続する高速なサーバ内蔵型フラッシュストレージという、新しいストレージデバイス分野の草分け的存在。 一般にエンタープライズ用途においてフラッシュメモリを用いたストレージは、リードに比べてライトが遅いことや、長期間の
LZO vs Snappy vs LZF vs ZLIB, A comparison of compression algorithms for fat cells in HBase
LZO vs Snappy vs LZF vs ZLIB, A comparison of compression algorithms for fat cells in HBase Now and then, i talk about our usage of HBase and MapReduce. Although i am not able to discuss details further than what writes on my linkedin profile, i try to talk about general findings which may help others trying to achive similar goals. This post is about a recent research which tries to increase IO p
libdbi-drivers homepage
General Information libdbi implements a database-independent abstraction layer in C, similar to the DBI/DBD layer in Perl. Writing one generic set of code, programmers can leverage the power of multiple databases and multiple simultaneous database connections by using this framework. The libdbi-drivers project provides the database-specific drivers for the libdbi framework. The current version of
MySQL
MySQL HeatWave MySQL HeatWave is a fully managed database service for transactions, real- time analytics across data warehouses and data lakes, and machine learning services, without the complexity, latency, and cost of ETL duplication. It is available on OCI, AWS, and Azure. Learn More » MySQL Enterprise Edition The most comprehensive set of advanced features, management tools and technical suppo
Tags: Database schemas
An online tech community is the most exciting place for a software developer to spend their time. It not only offers the chance to work and interact remotely, but also helps in honing one’s own skills and becoming a well-rounded programmer. Whether you are a budding software developer or simply passionate about technology, here are the best online software development communities you can join. The
老人とMapReduce - としの今日でき
若人: 我々は、超並列計算のフレームワークとしてMapReduceを実装し運用に成功した。 1000台のコンピュータで、1TBのデータ処理が68秒でできるんだ! これは、有史以来の快挙だ、どんなもんだい![6] 翁: あ～、水を差して悪いんだけどねえ、MapReduceなんて技術はねえ、我々データベースの専門家が40年も前から研究しておるんよ。 それに、MapReduceと同等の分散データベースのSQLエンジンも商用化されているし。 こんな事は、データベース研究分野の論文に全部発表されているよ。 君たちコンピュータサイエンティストは、人の論文を読まんからな、困ったもんだ。 それにMapReduceは、我々先達の知恵を活かしとらん! 若人: MapReduceに何か問題がありますか? 超簡単に並列アプリが開発でき、自動実行できるんですよ、こんなんシステム今までに無いし、快挙でしょ! 翁: そ
独り言v6 » SSD時代になってRDBMSの逆襲はあるか ー ReThinkDBの試みを読み解く
今日も突然TwitterでRDBMSとNoSQL周りの会話に若干巻き込まれたわけだけど、実際にどっちが勝つのかの帰結を予測するのは非常に難しい。 NoSQLのスケーラビリティと可用性は大変素晴らしいし、オブジェクト指向言語との相性もO/Rマッピングに比べれば抜群によい。しかし一方で、SQLと言う言語とその実装には癖があるとはいえ、RDBMSで実現できる柔軟性は捨てがたいし、ACIDが保証されているし、既存資産が流用できることも大きい。ポイントはそのACIDがどれだけ重要であるかということと、性能面だろうと思っている。つまりNoSQLでないとコストメリットが出ないほど大規模であればNoSQL優勢、そうでない部分はRDBMSで、ということだ。あまりに普通で失望した、と言われそうだが。 まあそれはおいておいて、最近RDBMSの性能を後押しするだろうと考えられている存在が、マルチコアCPUとSSD
Google App EngineでGlobal Transaction - ひがやすを技術ブログ
Google App EngineにはTransactionは1つのEntity Group内でしかできないという制限があります。詳しくは、App EngineのEntityGroupを理解しよう - yvsu pron. yasを参照してください。 そうするとある口座から別の口座にお金を振込むような送金のパターンで、Transactionを利用することができません(すべての口座を1Entity Groupに押し込むと更新がぶつかって現実的ではないから)。送金パターンで整合性を保つためには、理論的には次のようになります。 http://songofcloud.gluegent.com/2009/11/blog-post_18.html 実装するとこんな感じ。 http://blog.notdot.net/2009/9/Distributed-Transactions-on-App-Engi
Sun Microsystems、MySQLを買収へ | スラド デベロッパー
買収金額のうち、少なくとも8億ドルは現金のようですが、Sunとしてはそれなりにお買い得なのかもしれません。 MySQLには300ほどの社員がいるはずですが、多くは在宅勤務でしかもスウェーデンが本拠ということでコスト的には さほど大きくはありませんし、売上も毎年倍々近くの成長中でだいぶ前に既に$20-40milはあったような気がします。 OSとしてはSolarisを持っていて、そこを何とかテコ入れしたいというのが現在のSunの経営陣の方針だと 認識していますが、OSだけよりは(語弊はありますが)世界で最も普及しているDBとも言えるMySQLという武器を 持つのは悪いことではないでしょう。MySQLのライセンスはおそらく組込み系の業界がよく買っているのだと思いますが、 Sunによってエンタープライズ方面を伸ばすことができたりすれば、両社にとってよい取り引きになるのかもしれませんね。 気になるの
Comparison of Oracle, MySQL and PostgreSQL DBMS
CONTENTS: 1. General consideration 2. Elementary features 3. Transactions 4. Programming in DB 5. Administration 6. Portability and Scalability 7. Performance and VLDB 8. Application development and interfaces 9. Reliability 10.Commercial issues 1. GENERAL CONSIDERATION: ---------------------------------------------------------------------------------------------------- Category P
oracle 表領域サイズ変更(拡張と縮小)
初めに sqlについて説明しているページはたくさんありますが、Ｑ＆Ａが多いため情報が点在しています。 ここでは、個人的に利用したことをまとめておきます。 動作確認はoracle9を使っています。 概要 コマンドの役目 alter datafile resizeではＤＢファイルのサイズ変更（拡張や縮小）を行います。 この操作で表領域（テーブルスペース）の大きさを変更することができます。 基本編 使用頻度が高い引数の説明 a.データファイルのリサイズ（サイズ変更） SQL> alter database datafile 'ファイル名（フルパス）' resize ファイルサイズ; 例） SQL> alter database datafile '/data/data01.dbf' resize 200M; データベースが変更されました。 b.一時表領域（テンポラリー領域）のリサイズ（サ
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
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
snappy -A fast compressor/decompressor - Google Project Hosting
Yahoo Developer Network
moved
http://www.technobahn.com/news/2008/200804172000.html
リレーショナル・データベースの世界
https://sqlitebrowser.sourceforge.net/
データベースライブラリ QDBM
Road to Oracle Master ～オラクル・マスターへの道