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特集:基礎から理解するデータベースのしくみ - 特集:基礎から理解するデータベースのしくみ：ITpro
「データベースはブラックボックス。どんなSQL文を投げたらどんな結果が返ってくるかさえ知っていればよい」---そう思っている人も多いかもしれません。 しかし，本物のソフトウエア・エンジニアを目指すのであれば，データベースが動く仕組みを学ぶことは避けて通れません。パフォーマンスなどに問題が生じたときどこから手を付けていいのか皆目見当がつかない，といった事態に陥りかねません。 市販のRDBMSの内部はかなり複雑ですが，基本的な部分を理解するのはそれほど難しくありません。この特集でデータベースの動く仕組みを理解してください。 イントロ ●ブラックボックスのままでいいの？ 基礎から理解するデータベースのしくみ（1） Ｐａｒｔ１ ●SQL文はどのように実行されるのか 基礎から理解するデータベースのしくみ（2） 基礎から理解するデータベースのしくみ（3） 基礎から理解するデータベースのしくみ（4） 基
mixiの生みの親“バタラ氏”が語るMySQLの意外な利用法 － TechTargetジャパン
日記だけで4億件のデータ ミクシィが運営するSNS「mixi」は、2007年7月末段階でユーザー数が1110万人。人が12人集まれば、1人はmixiユーザーというわけだ。ユーザーのアクティブ率（ログイン間隔が3日以内）は約62％と高く、2007年4月から6月の月間平均ページビューは117.5億に達した。日記だけでも4億件以上に上るなど、蓄積するデータ量も莫大。2004年3月のサービス開始から、わずか3年半で現在の巨大コミュニティーへと発展したのだ。 ミクシィは、「LAMP（OSのLinux、WebサーバのApache、DBMSのMySQL、開発言語のPerl、PHP、Python）」と呼ばれるWebシステム向けの標準的なオープンソースソフトウェア（以下、OSS）でシステムを自社開発し、安価なPCサーバを1000台以上連ねる超分散構成でmixiのサービスを支えている（広告配信など周辺機能では
PHPとデータベースに関する5つの問題、とその解決法 - GIGAZINE
IBMのサイトに、PHPから操作するデータベースに関してよく見られる5つの問題点とその解決方法が掲載されています。 データベースのデザインをする際、一般的に発生する問題点についての解説です。 で、肝心の5つの問題が何かというと、以下の通り。 Five common PHP database problems 1つめは古いPHPのコードでは直接、データベースにアクセスしているということ。コレに代わる手段としては、PEARのDBモジュールを使うか、あるいはPHPデータオブジェクト、PDOのクラスを使え、とあります。 2つめは、オートインクリメントを使わないということ。MySQLは基本的にレコード1つについてユニークなIDをオートインクリメントしているわけですが、これを活用していないというパターン。オートインクリメントを有効に使っていない場合、非効率的であるだけでなく、負荷も高くなるそうです。解
Google の大規模データ処理: Days on the Moon
Google の鵜飼文敏さんによる講演会「大規模データ処理を可能にする Google の技術」に行ってきました。内容的には筑波大学で開かれたものと同じではないかと思います (「新ビジネスモデル」がそのままだったことなどから)。以下、上記記事に載っていないことを中心にメモから抜書きを。 此頃 Google にはやる物 現在 Google では Google の使命 (Google's mission is to organize the world's information and make it universally accessible and useful...) の早打ちが流行中。鵜飼さんは 50 秒程度、一番速い人は 30 秒程度。 Google の扱う情報 Google のいう「情報」はインターネット上のものだけに限らない (例: Google ブック検索)。 データセンター
SQL Injection Cheat Sheet
Examples; (MS) means : MySQL and SQL Server etc. (M*S) means : Only in some versions of MySQL or special conditions see related note and SQL Server Table Of Contents About SQL Injection Cheat Sheet Syntax Reference, Sample Attacks and Dirty SQL Injection Tricks Line Comments SQL Injection Attack Samples Inline Comments Classical Inline Comment SQL Injection Attack Samples MySQL Vers
cl.pocari.org - オープンソースになった Fastladder の ER 図を描いてみた
オープンソースになった Fastladder の ER 図を描いてみた 2008-02-10-1: [SQLite] Livedoor の Fastladder がオープンソースになったということで、勉強を兼ねて ER 図を描いてみました。 (クリックで大きくなります) 使ったツールは DBDesigner 4 (日本語版) です。 DBDesigner 4 では、SQLite 3.x のデータが読めないようなので、SQLite ODBC Driver を使って、ODBC で読み込み、リバースエンジニアリングしました。 テーブルの定義はソースを見ながら作成中ですが、あまり Ruby が分かっていないので時間がかかりそうです。。。そのうち公開します。 - Fastladder Open Source http://fastladder.org/
PDOでサクサクDB開発：CodeZine
はじめに PHP界隈では現在、PHP 4からPHP 5への移行が進んできており、ここ最近ではPHP 5の機能を活用したフレームワークも多く出てくるようになりました。 PHP 5は、PHP 4に比べオブジェクト指向のサポートや速度面での向上などが取り上げられる中、最も注目すべき点であるデータベースへのアクセスを抽象化したレイヤーとしてPDOが登場しました。 今回はそのPDOに注目し、サンプルを交えてPDOの使い方を紹介します。対象読者PHP 5を使ったことがある方以前PEAR::DBなどを用いてデータベースを使ったアプリケーションを作成したことのある方 必要な環境 PDOはPHP 5.1から標準で導入されるようになりました。Windows/UNIXを問わず利用することができます。よってPHP 5.1の環境と、PDOの動作に必要なデータベースの構築を行ってください。PDOとは PDO（PHP
sqlite: SQLite データベースと会話するプログラム
sqlite: SQLite データベースを管理するプログラム (This page was last modified on 2003/06/29 16:11:13 UTC) SQLite ライブラリには sqlite というシンプルなコマンドライン ユーティリティが含まれます。これを使うと、ユーザは手作業で SQLite データベースに接続して SQL コマンドを実行できます。この文書では sqlite の使い方に関する概略を紹介しています。 起動する sqlite を起動するには単に "sqlite" とタイプし、その後ろに SQLite データベースを保持するファイル名を付けます。ファイルが存在 しない場合は、自動的に新しく作られます。起動後 sqlite プログラムは、SQL をタイプするためのプロンプトを表示します。 SQL ステートメント（終了はセミコロン）をタイプし、 "E
Perl/DBIC - Nekokak's core dump
VERSION-0.05000での記述。http://search.cpan.org/~mstrout/DBIx-Class/ ドキュメントも当初に比べれば増えてきたし、そっち見たほうがよかばい。 まあ以下は簡単なまとめで。一通り使えるくらいは書きたい。 このサイトはWikiなので途中途中に色々追加したり修正したりしますからご注意を DBIx::Class::Schemaを使ってみる これからDBICではSchemaメインらしい。 使うテーブル作成SQL create table user ( id int(10) NOT NULL auto_increment, name varchar(256) NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE = InnoDB;
MySQL 文字化け問題を本気で直す
mysql> status; -------------- mysql Ver 14.7 Distrib 4.1.20, for redhat-linux-gnu (i386) using readline 4.3 Connection id: 36 Current database: staff2006 Current user: maiha@localhost SSL: Not in use Current pager: lv Using outfile: '' Using delimiter: ; Server version: 4.1.20 Protocol version: 10 Connection: Localhost via UNIX socket Server characterset: latin1 Db characterset: latin1 Client char
naoyaのはてなダイアリー - 疎結合のための Web API
RSS みたいな公開フォーマット(?)はパースしやすいし、手軽に使えるってのはいい。ただ、せっかく内部の情報を使えるのに、あえて公開 API を使う利点ってのはどこにあるのか、と。 以前の失敗を考えると、DB を使えるなら DB から直接データを取り出して、プログラム的に使いやすい形に整形する方が手間がないと思う。 on HTTP で流す情報も大本は DB な訳だし、DB ボトルネックもそれほど関係ないんじゃないのかな？ 違うよー、DB 直接叩かないのはサービス間の密結合を避けるためなんです。疎結合。 二つ以上のアプリケーションからある一つのデータベースを直接叩くっていうことは、各アプリケーションがデータベースの場所を知ってる必要があります。もちろんデータベース周りの実装は抽象化したライブラリを使って共有するよ。でも、その二つのアプリケーションが同じサーバーに搭載されている保証はどこにもな
MOONGIFT: » WikiがDBとして進化した「wikidBASE」:オープンソースを毎日紹介
Wikiとはただ文字列を書き連ねるだけの存在ではない。その積み重ねはいわゆるDBとなって、活用されるものだ。とは言え、柔軟性が高過ぎて自由に書かれただけではDBとしての活用は難しい。 ある程度の項目を区切って入力できればベストだろう。かといってWikiの柔軟性は失わない事が前提だ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはwikidBASE、Python製のWikiエンジンだ。 wikidBASEはいわゆるWikiエンジンとして開発されている。普通のWikiとしての利用は無論可能だ。だが、それはwikidBASEの目指すべき使い方ではない。このWikiエンジンには秘めたる実力がある。 それが簡易DBとしての利用だ。データ項目の定義はユーザ自身ができる。入力フォームは自動的に生成され、テキストボックスのみならず、ドロップダウンやチェックボックス等も生成される。日付を定義することで、カレンダ
MySQL :: 世界でもっとも有名なオープンソースのデータベース
HeatWave Use automated and integrated generative AI and machine learning (ML) in one cloud service for transactions and lakehouse scale analytics. Get faster insights from all your data with unmatched performance and deploy apps in your choice of cloud providers. Learn More » MySQL Enterprise Edition The most comprehensive set of advanced features, management tools and technical support to achieve
ヽ( ・∀・)ノくまくまー(2007-03-23) DB勉強会 〜 大規模ソースコードの読み方 〜
● [Rails] DB勉強会 〜 大規模ソースコードの読み方 〜 内輪で集まってDB与太話をやるのかと勝手に想像していたら、ミラクル・リナックスのCTOの吉岡さん(参考1)がいらっしゃって軽く引いた(いい意味で)。前半は吉岡さんのプレゼンで「大規模ソースコードの読み方」。動的なソースコード解析で役立つ profiler や tracer の紹介が勉強になった。これらを使うと、ソースコードを全く読まないどころか、そのアプリケーションを初めて使った場合でもすぐにボトルネックを見つけ出すことができるらしい。実際、Ruby歴3時間の吉岡さんがgc.cのボトルネック解消パッチを作れたとか。(参考2)。素晴らしい。後半はDB周りの雑談から殆どがRailsネタに。吉岡さんすいません。 ● メモ printf デバッグは有益無害 基本は -g でコンパイルしてgdbで実際に実行しながらソースコードを追う
Inside Tokyo Cabinet その壱 - mixi engineer blog
約半年間の沈黙を破ってOSSの世界に戻ってきつつあるmikioです。先日、Tokyo Cabinet（以下「TC」と呼びます）というデータベースライブラリをリリースしました。今回から数回に分けて、TCの設計と苦労話について連載してみます。 DBMとは TCは、いわゆるDBMの系譜のデータベースライブラリで、単純なハッシュテーブルをファイル上で永続化するだけの機能を提供します。DBMはAT&Tの古代UNIXの時代から受け継がれる伝統芸能なのですが、私はそういう枯れた技術が大好きなのです。 プログラマの皆さんは、PerlやRubyではハッシュ（連想配列）と呼ばれ、JavaやC++ではmapと呼ばれるような、何らかのキーに関連づけてなんらかの値を記録するデータ構造って実によく使いますよね。例えばmixiでは、ユーザアカウントに関連する情報（名前とかニックネームとか）は、ユーザIDをキーにしたハッ
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