Amazonクラウド、国境をまたぐMySQLレプリケーション機能をAmazon RDSに追加。ディザスタリカバリが容易に
Amazonクラウド、国境をまたぐMySQLレプリケーション機能をAmazon RDSに追加。ディザスタリカバリが容易に 日本とシンガポールの間でデータベースのレプリケーションを行う、あるいは日本とアメリカなど、国境を超えて離れた地域間でデータベースのレプリケーションを行う機能「Cross-Region Read Replicas for Amazon RDS for MySQL」を、Amazon Web Serviceがリリースしました。 これは2週間前に行われたイベント「re:Invent 2013」で発表された機能です。離れたリージョン間でMySQLのリードレプリカを設定することができます。 発表から一部引用します。 This feature builds upon our existing support for read replicas that reside within t
MySQL ibdata1が肥大化する理由(記事の意訳) | Ore no homepage
毎日暑い…。というか蒸し暑い。何年か前にベトナムとカンボジアをバックパッカー旅行したときを思い出す。日本の気候が亜熱帯ってか東南アジアっぽくなってきたような…昔はこんな頻繁にゲラリ豪雨とか降らなかったよねー？温暖化ってやつ？日本の植生とか変わるんじゃねーのかな…。 えーと、おれがよく見ている技術ブログの一つにPercona社のMySQL Performance Blogがある。そのブログに先日、「Why is the ibdata1 file continuously growing in MySQL?」という記事が投稿された。内容はInnoDBのibdata1の肥大化とその解消方法に関するもの。ibdata1の肥大化を解消する手段は、ダンプをとってDBを作り直してあげないと治らないということは多くのInnoDBユーザが知っていることだと思うけど、おれもInnoDBを触り始めたころは、「気
Redis - The Real-time Data Platform
# Create a vector index using the HNSW algorithm, 768 dimension length, and inner product distance metric > FT.CREATE idx-videos ON HASH PREFIX 1 video: SCHEMA content_vector VECTOR HNSW 6 TYPE FLOAT32 DIM 768 DISTANCE_METRIC IP content TEXT metadata TEXT # Add a video vector with metadata > HSET video:0 content_vector “\xa4q\t=\xc1\xdes\xbdZ$<\xbd\xd5\xc1\x99<b\xf0\xf2<x[…\xf8<” content “SUMMARY:
RDBMSでも大規模データをあきらめないためには 記事一覧 | gihyo.jp
第7回大規模データ処理におけるCPUとI/Oのバランスをどう考えるか 山崎泰史，武吉佑祐 2013-03-19
解析まで10分！最強のMySQLチューニングツール「Jet Profiler」 - Lancers開発ブログ
こんにちは、keiです。 今回は、MySQLのチューニングに大活躍な「Jet Profiler」というツールをご紹介します。 Jet Profilerとは Jet Profilerは、MySQL向けのクエリアナライザです。 クエリチューニングは、DBパフォーマンスチューニングの中でも重要な作業の1つですが、 Jet Profilerを使えば、その作業をGUIで直感的に行うことができます。 フリーウェアの形態で提供されており、機能限定版であれば無料で利用することができます。 購入する場合は、$499となります。 詳細情報、ダウンロードは公式ページからどうぞ。 http://www.jetprofiler.com/ja/ Jet Profilerの魅力 その1 導入のしやすさ 通常のWindowマシンに、普通のアプリケーションをインストールする感覚でインストールが可能です。 イン
SQL vs NoSQL、グーグルにおける戦い（前編）。Google I/O 2012
SQLとNoSQLではどちらが優れているのか？ グーグルの担当者がディベート（というより小芝居：-）を行ったセッション「Google I/O 2012 - SQL vs NoSQL: Battle of the Backends - YouTube」が公開されています。 このセッションは、先々週開催されたGoogle I/O 2012で行われたもの。SQLとNoSQLには機能的にどのような違いがあり、どう使い分けるべきなのか、明確な説明が参考になります。 ハイライトを紹介しましょう。 クラウドにおけるデータベースのメリット グーグルのAlfred Fuller氏（NoSQL担当）。 クラウドはフォルトトレラントでメンテナンス不要、パッチも私たちが適用しており、利用者は運用について心配する必要がない、といったメリットがある。 データのレプリケーションや地域分散でデータも保全され、インターネッ
ニコニコ生放送に見る Redis 活用ノウハウ 記事一覧 | gihyo.jp
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memcachedと“正反対”、Redisが仮想メモリをサポート － ＠IT
2010/09/07 KVS（キー・バリュー・ストア）に分類されるオープンソースのRedisの新バージョン、「Redis 2.0.0」が2010年9月5日にリリースされた。Redisはmemcachedと同様にキーと値のペアをメモリ上に保持するKVSの一種だが、3つの際立った特徴がある。1つはハッシュ以外のデータ構造もサポートしていることで、リスト型、集合型、順序付き集合型などのデータ構造が扱え、サーバ側でコレクションに対するpush/pop、コレクション同士のunion/intersection、数値のincr、decrなどの操作がアトミックに行える。バージョン2.0では複数の操作を1つにまとめてアトミックに操作するコマンドも増えている。 もう1つのRedisの特徴は、マスター・スレーブによるレプリケーション設定ができ、リード側のスケールアウトが容易にできること。 そして3つ目の特徴は、
Radar - O’Reilly
Now, next, and beyond: Tracking need-to-know trends at the intersection of business and technology AI/ML Few technologies have the potential to change the nature of work and how we live as artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). Future of the Firm Everything from new organizational structures and payment schemes to new expectations, skills, and tools will shape the future of the fi
「Jaql」を使ってMapReduceをより簡単に
Jaql（a query language desired for JSON：JSON用に位置づけられたクエリ言語）は、JSON型式のデータを処理するためのクエリ言語で、Apache HadoopのMapReduceを処理するための実装が存在します。日本語では「じゃっくる」と発音します。ジャッカルに似ているため、一部のサイトにはジャッカルの写真が掲載されていました。 もともとはIBMのアルマデン研究所で研究・開発され、オープンソースへ提案されました。本原稿執筆時点では、Apache Incubatorプロジェクトになっており、Google Codeのサイトで開発が進められています。 IBMアルマデン研究所のサイト Apache Hadoop用実装のダウンロードサイト 本記事執筆時点では、つい先頃リリースされた、Jaql 0.5.1をベースに解説しています。 1. JSONの基礎 JSON（
FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（後編）
Facebookは大規模なデータ処理の基盤としてHBaseを利用しています。なぜFacebookはHBaseを用いているのか、どのように利用しているのでしょうか？ 7月1日に都内で行われた勉強会で、Facebookのソフトウェアエンジニアであるジョナサン・グレイ（Jonathan Gray）氏による解説が行われました。 この記事は、「FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（前編）」の続きです。 事例1 Titan（Facebookメッセージ） HBaseがFacebookでどのようなアプリケ－ションで使われているのかを紹介しよう。 Facebookの新メッセージ機能。
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Charming Python: Functional programming in Python, Part 3
10.2. JPQL Language Reference
OpenTSDB - A Distributed, Scalable Monitoring System
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
GitHub - google/leveldb: LevelDB is a fast key-value storage library written at Google that provides an ordered mapping from string keys to string values.
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