アシストの視点「アクセス・パスから見るRDBMSの違い」 | アシスト
商用RDBMSのデファクト・スタンダードである「Oracle Database」、オープンソースRDBMSの両雄である「PostgreSQL」、「MySQL」には、それぞれのRDBMSの個性を活かせる適用領域があります。本稿では、RDBMSの「性能要件」に深く関係する「アクセス・パス」を題材に、「Oracle Database」、「PostgreSQL」、「MySQL」の特長を整理し、適材適所で活用するヒントを探ります。 アシストでは1987年に取り扱いを開始した「Oracle Database」に加え、2009年10月より「PostgreSQL（ポストグレスキューエル）」、2011年10月にはPostgreSQLをベースとしOracle Databaseとの互換性機能を有する「Postgres Plus（ポストグレスプラス）」、Webサービスのシステムにて採用されているRDBMSとしては
DBコマンド横断比較リファレンスを作りました - clock-up-blog
横断的にDB操作の類似コマンドを探すためのサイト 例えば MySQL を知っている人が 新しく他のデータベース、例えば Oracle を学習する際に MySQL でいうところのアレは Oracle ではどういうコマンドなんだろう という感じに情報を探す場面が多くあります。 そういう類の情報を探すときに役に立ちそうなリファレンスサイトを作りました。 xref.jp xref.jp - Database 追記: コンテンツ増やしました yum, apt-get, rpm 等々の横断比較リファレンス - clock-up-blog ソースコード GitHub に上げてあるので興味ある人は見てみると良いです。 kobake/xref.jp · GitHub PHP で書いてます。すんごい汚いです。謙遜じゃなくて本当に。 プルリク歓迎。 機能 マトリクス方向の切替 比較表の見出しの向きって、その組み
企業データベースとしてPostgreSQLがMySQLより優れているわけ - builder by ZDNet Japan
オープンソースデータベースとしては、MySQLが圧倒的な注目を集めている。MySQLは使いやすいデータベースであり、多くのオープンソースウェブアプリケーションはMySQLを使っている。別の主要なオープンソースデータベースとしてPostgreSQLがあり、広く知られてはいるが、MySQLほどのマインドシェアはない。PostgreSQLがMySQLよりも、よりよいセキュリティ、信頼性、データの完全性を提供していることを考えると、これは不幸なことだ。 しかし、これらの優位点には代償がある。PostgreSQLは設定も利用もやや難しい。PostgreSQLでは、データベース内で提供されるロールと特権に加え、基盤となるOSの特権やセキュリティを活用している。このため、これらの問題について知らない場合、PostgreSQLは使いにくくなる場合がある。ただしこれらのことを知ってしまえば、PostgreS
知って得するInnoDBセカンダリインデックス活用術！
InnoDBはクラスタインデックスという構造になっている。今日はクラスタインデックスがどういうことかということを、皆さんに理解して頂きたい。もっとも理解して頂きたいポイントは「セカンダリインデックスのリーフノードには主キーの値が含まれている」ということだ。 主キーの構造InnoDBの主キーは次の図のように「データが主キーのリーフノードに含まれる」という構造になっている。このような構造をクラスタインデックスという。 このような構造になっていることには利点と欠点があるが、大きな利点は主キーの値で検索をすると非常に高速だということだ。主キーのリーフノードにたどり着いたときには、既にデータのフェッチも完了している。データとインデックスが別々に格納されているタイプのストレージエンジンでは、インデックスからデータの位置を読み取って、その後データファイルからデータをフェッチする。このように二段階の操作が
INDEX FULL SCANを狙う - MySQL Casual Advent Calendar 2011 - SH2の日記
2011年8月のkazeburoさんのエントリに対する解説記事です。結論から言うとkazeburoさんの案に賛成なのですが、本日はどうしてそうなったのかというところを確認していきたいと思います。本記事はMySQL Casual Advent Calendar 2011の17日目のエントリです。16日目はakira1908jpさんでした。 当時の内容を覚えていない方は、先にkazeburoさんのエントリをご一読ください。また、テストケースがGitHubに公開されていますのでカジュアルに再現試験をすることも可能です。 Covering Index と self-join と MySQL - blog.nomadscafe.jp kazeburo's gist: 1150842 - Gist 問題のSQLをチューニングするには、MySQLがインデックスに対してどのようにアクセスするかという点につ
MariaDB Galera Clusterを試す (1)
カテゴリー DX (2) 一般 (59) 研究会 (6) 働き方 (4) 技術 (352) Edge AI (2) Edge Computing (13) Erlang (1) FIWARE (2) Fog Computing (10) Infiniband (31) Internet of Things (32) Key Value Store (17) Linux (3) Linux KVM (10) Machine Learning (5) RealTime Web (14) SRE (3) Webサービス (42) インフラ (8) コンテナ (4) ストレージ (93) データセンター (7) データベース (47) データ流通 (6) テレプレゼンス (2) ネットワーク (215) 仮想化 (111) 災害コミュニケーション (26) 空間情報 (30) 量子コンピューティン
Rails で、Controller に定義されている action を一度に取得する方法はありますか？ - QA@IT
平素よりQA＠ITをご利用いただき、誠にありがとうございます。 QA＠ITは「質問や回答を『共有』し『編集』していくことでベストなQAを蓄積できる、ITエンジニアのための問題解決コミュニティー」として約7年間運営をしてきました。これまでサービスを続けることができたのは、QA＠ITのコンセプトに共感をいただき、適切な質問や回答をお寄せいただいた皆さまのご支援があったからこそと考えております。重ねて御礼申し上げます。 しかしながら、エンジニアの情報入手方法の多様化やQAサービス市場の状況、＠ITの今後のメディア運営方針などを検討した結果、2020年2月28日（金）15:00をもちましてQA＠ITのサービスを終了することにしました。 これまでご利用をいただきました皆さまには残念なお知らせとなり、誠に心苦しく思っております。何とぞ、ご理解をいただけますと幸いです。 QA＠ITの7年間で皆さまの知識
最近のLinuxで有効になっているI/Oバリア機能と、RDBへの影響 | Unofficial DB2 BLOG
比較的新しいカーネルを採用したLinuxディストリビューションでは、ファイルシステムのI/Oバリア (I/O barrier)機能がデフォルトで有効になっています。例えばRedhat Enterprise Linux (RHEL) 6やSUSE Linux Enterprise Server (SLES) 11等はインストール直後の状態でext4ファイルシステムのI/Oバリアが有効になっているようです。 I/Oバリアは簡単にいうと、「バリア命令」の後で発行されたI/Oは、バリア命令の前に発行されたI/Oの後に必ず実行されるようにする仕組みです。つまりI/Oの順序（物理ディスクに反映される順番）をまもらせる仕組みといえます。 ファイルシステムにI/Oバリア機能が追加されたのは、ファイルシステムが不整合な状態になる可能性を減らすためです。 そもそも、急な電源断でもファイルシステムの不整合が起こ
GreenSQL - Kiến thức SQL, lập trình, code
Dưới đây là một số bài viết SQL cơ bản chúng tôi đã tổng hợp để bạn đọc.
設計書/ER図の出力も。高機能データベースメンテナンスソフトウェア·A5:SQL Mk-2 MOONGIFT
A5:SQL Mk-2は各種RDBMSに対応したデータメンテナンス、ドキュメント生成ソフトウェアです。 今のシステム開発ではほぼ必須とも言えるデータベース。そんなデータベースを利用する上でぜひ利用をお勧めしたいのがA5:SQL Mk-2です。データベースのメンテナンスはもちろん、現状のデータベースから設計書やER図を書き起すのもできてかなり便利なツールです。 まず接続設定です。ODBCを使うこともMySQLやOracleであれば直接接続もできます。 データベース一覧、テーブル一覧がツリーで表示されます。その他、ビュー、シノニム、ストアドプロシージャも確認できます。 データ一覧です。もちろんデータの追加や更新もできます。 テーブル構造表示です。 インデックス表示です。 リバースER図を実行します。現在あるテーブル構造を使ってER図を生成します。 生成しました。リレーションを設定していない場合
Drizzleプロジェクトの目指すもの、その先を読む（1/3） － ＠IT
クラウドコンピューティング環境のような“massively concurrentな世界”で使えるデータベースを目指すDrizzle。その開発の方向性からこれからのWebシステムで求められるデータベースのあり方が見えるかもしれない。一足先にDrizzleに触れてみよう（編集部） Drizzleとは Drizzle とは、MySQLのもともとの目標である、使いやすさ、信頼性、そしてパフォーマンスに重点を置いたMySQLの派生プロジェクトで、Brian Aker氏（米サン・マイクロシステムズ CTO/Labs：元MySQL Director of Architecture）によって立ち上げられました。 MySQLと比較して機能面におけるDrizzleの大きな違いは、サーバアーキテクチャをマイクロカーネルにすることで、サーバ（MySQLでいうmysqld）には必要最小限の機能しか搭載せず、代わりに
新書籍「Linux-DBシステム構築/運用入門」
Linux上で「高速で、落ちない」DBサーバーを構築するための技術解説をした書籍を出版します。タイトルはストレートに「Linux-DBシステム構築/運用入門」です。 9月17日発売ですが、ジュンク堂など一部の書店ではすでに入荷しているそうなので、見かけたらぜひ読んでみてください。章構成は以下の通りです。 第1章 論理ボリュームマネージャ(LVM)を活用する 第2章 Heartbeatによるクラスタ環境の構築 第3章 DRBDによるネットワークミラーリング(前編) 第4章 DRBDによるネットワークミラーリング(後編) 第5章 高可用DBサーバーの構築 第6章 現場で使われる高可用構成 第7章 DBサーバーのパフォーマンス概論 第8章 インデックスのチューニング(前編) 第9章 インデックスのチューニング(後編) 第10章 DBサーバーのハードウェア選定 第11章 SSDの効果とアプリケーシ
ウノウラボ Unoh Labs: 国産MySQLストレージエンジン「Spider」の作者、斯波健徳氏に聞く
こんにちは。中村です。 MySQLにはMyISAM、InnoDB、CSVなどのいくつかストレージエンジンがありますが、皆さんはSpiderというストレージエンジンを聞いたことはありますでしょうか。Spider Storage Engineは斯波健徳さんにより作成されたDatabase Shardingを可能にするストレージエンジンでMySQL 5.1で利用可能です。 先日、某集まりで斯波さんとお会いしたときにSpiderを作っているということを教えてもらったので、早速詳しい内容を教えてもらうことにしました。 ※Spiderについての説明資料はMySQLカンファレンス 2009にて斯波さんが発表されたときのスライドがあります。スライドの直リンク（zip） Spider Storage Engine について posted by (C)フォト蔵 Spider Storage Engineとは？
グラフィカルにクエリーを構築＆レポート出力·Wabit MOONGIFT
データベースにあるデータを複雑な条件を付けつつ取り出してレポートにしてほしい，というのはよくあるニーズだろう。繰り返し使うものであればあらかじめ組んでしまうのだが、だいたいはそうではない。今回だけ欲しいという場合ばかりだ。 クエリー設定 実行結果を表計算ソフトウェアに貼付けて画像やテキストを追加して形式を整えて…なんて毎度やっていられない。そこでWabitを使ってみよう。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはWabit、ビジュアルクエリー構築＆レポーティングソフトウェアだ。 WabitはJavaで作られたソフトウェアで、MySQLやPostgreSQL、Oracle8i〜10g、SQL Server、DB2など多数のデータベースに接続することができる。Windows/Mac OSX/Linuxのそれぞれのプラットフォームで動作する。接続した先のテーブルをドラッグアンドドロップで追加し
「はてな流大規模データ処理」を見てきた - もぎゃろぐ
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
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TechCrunch | Startup and Technology News
データベース技術の羅針盤
How Rakuten Reduced Database Management Spending by 90%
How TokuDB Fractal Tree Indexes Work
cloudpackブログ - JAWS-UG山口第2回勉強会『RDS（MySQL）の利用と注意点』を公開しました
