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Data analysis libraries for Python keep getting better and better. pandas is now on 0.15, scikit-learn continues to pick up converts, and a number of visualization libraries have started to emerge: for example, our own baby, ggplot, and others like seaborn. But there's still one subject that's practically synonymous with data analysis where there aren't any new, killer libraries: databases. There
内部ツール(僕らでいえば256interns.comとか)は管理画面作らずGUIアプリで変更とか結構便利です。とはいえ、railsなどのアプリ側のみでvalidationしてると不整合が起きるので要注意。これ前提で制約追加するのもいいかも? Sequel Pro MySQLのGUIクライアント。これを教えてもらって訝しげに使ってみたんですが、今風のMacの使い勝手で使えるのがすごく気に入っちゃいました。 SSL経由やsshで入ったサーバー踏み台にしての接続も一発できて便利。 PG Commander PostgreSQLのGUIクライアント。Sequel Proに比べると使い勝手は良くないけど、HerokuのDBに接続できる!これがデカイ。 接続先のブクマを5個以上保存しておくにはLisenceを買う必要があります。Herokuを多用するから5個あっという間に超えちゃうので買いました。 B
社内で少し話題になったので。 運用上の話はfujiwaraさんの MySQLをmaster:slave=1:1構成にして参照をslaveに向けるのがなぜ良くないか - 酒日記 はてな支店 MySQLで参照の負荷分散を行うslaveは3台から構成するのがよいのでは - 酒日記 はてな支店 をみてください。 最近、新しくサービスができたり、新規機能でデータベースを追加する際には必ず全ての参照をmasterに向けてもらっています。理由は上記のエントリを読んでください。このような構成が取れるのはもちろん性能的にそれで問題ないからです。 新しいハードウェアに、設定されたMySQL、問題のないように書かれたSQLであれば、数千QPSは余裕に、また少し頑張れば数万QPSを一台で賄えます。なので大体のサービスはmaster一台で十分です。 さらにこの考え方を進めて、Webアプリケーションの中で sub d
自前で create table したい Django を使っていて Django の ORM はそのまま使いたいんだけど、create table は自前で行いたい場合があります。 良くあるのは、partition 切りたい場合とか。 MySQL の range partition を使うには Primary Key を 複合Primary Key にする必要があるのですが、Djangoは 複合Primary Key を許可していません。 なので、そのような場合は自前で create table文 を書いて実行する必要があります。 class PartitionExample(models.Model): log = models.TextField(verbose_name=u'ログ') created_at = models.DateTimeField(verbose_name=u'
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Database performance is a crucial factor in web application performance, and can mean the difference between a responsive web application and a slow one. Here, we summarise methods for identifying database performance issues, and how to approach fixing them. Benchmarking Overall Performance First, it is worth establishing whether database queries are a performance bottleneck, or whether you should
今日、会社で特定なDjangoモデルを別のDBに保存するようなニーズがあって、Django マルチDBを使えるかなという話がありました。 この間、 Django1.2のマルチDBはレプリケーション対応に微妙 っブログに書きましたけど、ModelでDBを使い分けるのができるはずと思って、DBルータを書いてみた。 Monjudoh というモデルを ‘monjudoh’ DBに保存するためのDBルータです。 from monjudoh.models import Monjudoh class MonjudohRouter(object): def db_for_read(self, model, **hints): if issubclass(model, Monjudoh): return 'monjudoh' return None def db_for_write(self, model,
僕はOracleでRDBMSとかSQLを勉強した人間なので、絶対に外部キーを張り、可能であればチェック制約もかけて、絶対に不正なデータは入れさせたくないと思う人間なのだが、LAMPサーバーを並べてスケールさせるっていう今時のサイトでは、外部キーを張らない設計の方が主流らしい。・・・本当!?確かに、アプリケーションやORMで頑張れば、外部キーを張るメリットが消え、外部キーを張るデメリットだけが残り、そしてMySQLはRDBMSではなく、SQLをサポートする単なるストレージになるだろうが・・・ちなみにSQLAlchemyならばテーブル定義から外部キーを消しても、mapperの定義で明示的に示してやれば、いままで通りのコードが動くはず。以下は「飼い主(Owner)と犬(Dog)の間に一対多の関係がある」という場合の例。 # -*- coding: utf-8 -*- from sqlalchem
最近djangoでデータ件数が多いテーブルから hoge = Hoge.objects.all() のように取得しようとすると、本ケースのようにデータが多い場合メモリ不足で処理が落ちる事がある。 なんとか他の方法でデータ取得できないかと以下のようにこころみたが"killed"で同じように落ちてしまた。 from django.db import connection, transaction cursor = connection.cursor() cursor.execute("select * from hoge") killed知り合いの方がJavaで同じような現象にはまったことを聞いて、どうやって解決したかを聞いてみると JDBCのドライバ設定をかえて1行1行とるようにしたそうな。 ※具体的なパラメータ名までは聞かなかった。。。 「Pythonにもあるんじゃないの?」というアドバイ
Amazon Relational Database Service(以下RDS)は、MySQL 5.1が稼働するサーバーをEC2インスタンスライクに利用することができるサービス。Amazon Web Servicesのアカウントがあれば、Webから申し込みをするだけで、初期費用なしで利用を開始することが可能。 RDSにおける用語 データベースインスタンス (DB Instance) クラウド内で稼働する個別のデータベース環境。通常のMySQLサーバーだと考えてよいが、SSHでのログインはできない。1つのデータベースインスタンス内には複数のデータベースを作成することができる。 データベースインスタンスの作成時には「マスターユーザー名」と「マスターユーザーのパスワード」を指定する必要がある(起動後も変更可能)。また、通常のMySQLと同様にユーザーの追加や権限の設定を行うこともできる。 デー
Amazon Web Servicesがクラウド上でMySQLをホスティングする「Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)」のβ公開を開始しました。 インストール不要でMySQLの利用を開始でき、パッチ当てやバックアップなどもAmazonクラウド側で実行してくれるため、MySQLの導入や運用の手間を大幅に削減可能です。 MySQLのインスタンスは規模に応じて5種類が用意されています。 Small DB Instance : (1時間あたり0.11ドル) 1.7 GB memory, 1 ECU (1 virtual core with 1 ECU), 64-bit platform Large DB Instance : (1時間あたり0.44ドル) 7.5 GB memory, 4 ECUs (2 virtual cores with
Webシステム開発において性能試験を行う場合、hp LoadRunnerやApache JMeterといったウェブブラウザをエミュレーションしてくれる負荷テストツールを用いるのが定番だと思います。そんななか、たまにデータベース単体での性能を測ってほしいと頼まれることがあるので、そうした便利なツールはあるのかなと思って調べてみました。 データベースに対する負荷テストツールは探すとたくさん出てくるのですが、案件で使用しているRDBMSに対応していなかったり、トランザクション仕様が希望と異なっていたり、微妙に作りが悪かったりと、ニーズに合致したツールはすぐには見つかりません。そんなときにこのエントリがツール探しの参考になればと思います。 pgbench 対応RDBMS:PostgreSQL 対応OS:Linuxなど 言語:C 作者:石井達夫氏 ライセンス:独自(BSDライセンスに近い) トランザ
Ywcafe.net This Page Is Under Construction - Coming Soon! Why am I seeing this 'Under Construction' page? Related Searches: Health Insurance High Speed Internet Work from Home Healthy Weight Loss Best Penny Stocks Trademark Free Notice Review our Privacy Policy Service Agreement Legal Notice Privacy Policy
Web アプリケーションとは切っても切れないセッション機構。DB ベースでセッション管理を行なって得られた知見と、それを元に考察した結果をまとめてみます。 セッションデータの特性 DB で管理される他のデータに比べ、セッションデータはかなり特殊です。主な特徴は次のような感じ。 データが増加するのが速い 定期的な削除が必要 頻繁に更新される リクエスト毎に読みに行く必要がある このデータを読めないとアプリケーション全体にアクセスできない アクセス頻度が高いということです。あと、1つ目の特徴からセッションデータについては意識的に管理してやる必要があります。 現在の環境 アプリケーションの領域が少し特殊で、セッションデータがやたらたまります(ユーザ数何百万のサービスとかそういうのではないです)。 RDBMS MySQL 4.0.22 ストレージエンジン InnoDB レコード数 6千万 テータサ
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