SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」SQLアンチパターン 26章「とりあえず削除フラグ」 2015/08/31 @ GMO Yours #ronsakucasual https://atnd.org/events/68902Read less
ORMのパフォーマンス最適化
これは明らかに遅く非効率だ。この問題はEager Loadingというテクニックを使うことで解決できる。もし最初の注文クエリの一部として後で必要となる顧客とのアソシエーションをすべてロードしておけば、Customerに対するアクセスはただのプロパティへのアクセスになる。こうすれば後のデータベースクエリは不要になり、N+1問題も起こらない。 LightSpeedでは、そのEager Load設定をTrueに変更することで（もしくは手書きコードのエンティティにEagerLoadAttributeを適用することで）、アソシエーションのEager Loadを可能にする。Eager Loadされるアソシエーションをもつエンティティをクエリすると、LightSpeedは追加のSQLを生成して、‘プライマリ’エンティティと同じように関連したエンティティを取得する。 Order.Customerアソシエー
scale out の技術 (in UNIX magazine, April 2009)
scale outの技術 首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は以下の記事の元原稿です。 首藤一幸, "スケールアウトの技術", クラウドの技術, pp.88-101, (株)アスキー・メディアワークス, ISBN978-4-04-868064-6, 2009年 11月 6日 アスキー・メディアワークス社の 書籍紹介ページ Amazon.co.jp の ページ 首藤一幸, "スケールアウトの技術", UNIX magazine 2009年 4月号, pp.78-91, (株)アスキー・メディアワークス, 2009年 3月 18日 データベースに求められる性能を試算したところ、 十台、百台…数万台のサーバが必要になった。 クラウドを構築する側はこういう問題に直面し、解決しようとしてきた。 台数に比例した性能を引き出すこと、つまりsca
創造性の高い仕事をしたい人におすすめしたい1冊 - naoyaのはてなダイアリー
100人が選ぶソフトウェア開発の名著選 デブサミ10周年を記念して2月21日に刊行：CodeZine（コードジン） が出版されます。私も一冊推薦しました。id:secondlife:20120202:1328168076 でセコンさんが公開してるのにならって、私も原稿を公開しようかなと思います。推薦したのは以下の本です。 モチベーション3.0 持続する「やる気!」をいかに引き出すか 作者: ダニエル・ピンク,大前研一出版社/メーカー: 講談社発売日: 2010/07/07メディア: ハードカバー購入: 101人 クリック: 5,453回この商品を含むブログ (153件) を見る 邦題があまり好きじゃない。原著は『DRiVE ─ The Suprising Truth About What Motivates Us』です。本文の訳は良かったです。『フリーエージェント社会の到来』や『ハイ・コン
分散トランザクションに挑戦しよう！
では、複数のデータベースに対してアクセスする場合、どのようにすれば原子性を保証できるのでしょうか。これを解決するのが、図 2 に示す 2 フェーズコミットと呼ばれる方法です。 2 フェーズコミットでは、図 2 のようにトランザクションのコミット処理を 2 段階のフェーズにわけることによって原子性を保証します。ちなみに図 2 の UML 表記は、厳密ではありません。どのようなメッセージが交換されるのかについてのみ注目してください。 第 1 フェーズでは、まず、各データベースに対してコミットできる状態であるかどうかを確認するための準備 ( 図 2 の prepare ) の指示を送ります。これを受けた各データベースは、コミットできる状態かどうかをアプリケーションに伝えます。この処理を「投票する」と呼びます。コミットができる状態であれば、コミット予定の内容を確定させた後、アプリケーションに対して
スキーマ不定のデータをRDBに永続化する方法の比較 — ありえるえりあ
Recent entries Apache2.4のリリース予定は来年(2011年)初め(あくまで予定) inoue 2010-12-23 Herokuの発音 inoue 2010-12-20 雑誌記事「ソフトウェア・テストPRESS Vol.9」の原稿公開 inoue 2010-12-18 IPA未踏のニュース inoue 2010-12-15 労基法とチキンゲーム inoue 2010-12-06 フロントエンドエンジニア inoue 2010-12-03 ASCII.technologies誌にMapReduceの記事を書きました inoue 2010-11-25 技術評論社パーフェクトシリーズ絶賛発売中 inoue 2010-11-24 雑誌連載「Emacsのトラノマキ」の原稿(part8)公開 inoue 2010-11-22 RESTの当惑 inoue 2010-11-22 「プ
FriendFeedにおけるMySQLへの大規模データ格納 - masayang's diary
非RDBだのKey-Valueだのと騒がしい今日この頃ですが皆様いかがお過ごしでしょうか。私は元気です。先日、ベイエリアクラウド勉強会で教えてもらったHow FriendFeed uses MySQL to store schema-less data(FriendFeed流・スキーマレスデータのMySQLへの格納)を適当に翻訳してみますよ。(原文はCreative Commonsライセンス) 背景 FriendFeedではすべてのデータをMySQLに格納している。利用者の増加に伴い、FriendFeedのデータベースも拡大してきた。現時点では2億5000万件以上の記事が登録されており、これにコメントやお友達一覧のお気に入りなどのデータが加わる。 データベースの急成長に伴ない、規模に関する課題にも段階的に対処してきた。基本的な対処はおこなってきたつもりだ。具体的には、読み取り専用スレーブの
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
チートシートやチェックリストをまとめてみた～探しもの、問題解決からメンタル・スキルまで～
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
naoyaのはてなダイアリー - コネクションプーリングの話
かなりながーいエントリになる予定なので,結論だけ最初に書くとこんな感じ. この話題については自分も あとで書く と言って書いてなかったので書いてみますよ。2006年の下期にもなってコネクションプーリングかよというツッコミもありそうですが、あとで書くといったら書くの。あとで読むといったら読む。 普通「コネクションプーリング」と言ったら、主に二つの役割があると思います。話を簡単にするためにウェブアプリケーションに限定して言及します。 ウェブアプリケーションから DB への接続を開けっ放しにして、接続に必要とされるオーバーヘッドをカットして双方の負荷を下げる。 ウェブアプリケーションと DB への接続を「使いまわす」ことで、同時接続本数を節約する。 というもの。 mod_perl で DB と接続維持するとコネクション数増えて云々という話は主に前者のみについての話になります。Apache::DB
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Percolator: 大規模データ用の逐次更新処理システム