第35回 DBI：生のSQLが散らばると言う前に | gihyo.jp
Perlとdbm いまでは省みられることも少なくなりましたが、Perlには1989年にリリースされたバージョン3.0以降、dbmと呼ばれるシンプルなデータベースにアクセスする機構が標準で組み込まれています。このdbmは、いわゆるリレーショナルデータベースとは違ってキーと値の組み合わせをディスクに保存できるだけのものですが、ハッシュ（当時はまだ連想配列と呼んでいました）と結びつけることでタブ区切りファイルなどを読んでいくより高速に検索ができたため、ユーザ環境に永続的なデータを保存する手段のひとつとして重宝されていました。Perl 3／4の時代にはdbmopenというコマンドが使われていましたが、この機構はPerl 5になって一新され、いまではより汎用的なtieというコマンドを使うことになっています。この仲間としては古くからあるBerkeley DBやGDBMなどのほか、最近では平林幹雄氏のT
YappoLogs: あなたがData::Modelを使う10の理由
« JPerl Advent Calendar hacker track で Module::Setup の事書いたよ | Main | Module::Requires について hacker track last day を書きました » あなたがData::Modelを使う10の理由 前口上 一昨年書いた『あなたがRuby on Railsを使わない10の理由』を書いたら、おおむね好評とともに読んでもらえたみたいで(ほんとかー?)うれしい限り。実際あのあとも記事の影響ってわけじゃないと思うけどRoR使ってくれた人もたくさんいるし、ますます広まってきているみたいでこれも私設営業の人としてはとてもうれしい。 略 (例によって書きかけなので今後もいろいろ変わったりするかも) Data::ModelはCPAN Moduleである まあ上でああいったけどやはりCPAN Moduleであることそ
Kazuho@Cybozu Labs: Perl で埋め込み SQL を使って楽をする話
« Japanize for IE バージョンアップのおしらせ | メイン | Filter::SQL を使って掲示板を書いてみました » 2008年04月16日 Perl で埋め込み SQL を使って楽をする話 DSL (ドメイン固有言語) は、プログラム開発の生産性を向上させる有力な手段です。そして、よく使われる DSL の代表例が正規表現と SQL だと思うのですが、前者に比して後者を嫌いな人が多いようです。なぜだろうと思ってつぶやいたところ、「SQL はリテラルじゃないから！」という答えが tokuhirom さんから返ってきました。そういえば例えば Pro*C のように C で Embedded SQL というのは良く聞く話なのに、Perl では同様の例がないような感じだったので、作ってみました。Perl で埋め込み SQL を実現するソースフィルター Filter::SQL で
第21回 KiokuDB：マッピングが複雑すぎると感じたら | gihyo.jp
Shibuya.pm #12連動企画 本日開催のShibuya Perl Mongersテクニカルトーク#12のテーマは "No Perl, NoSQL, NoKVS" または "Not only Perl, Not only SQL, Not only KVS" ということなので、今回はそれにあわせてYAPC::Asia 2009でも紹介されていたKiokuDBについて簡単に取り上げてみます。 オブジェクトをまるごと保存する 牧大輔氏も『モダンPerl入門』のなかで、データベースをハッシュテーブルのようにとらえて、「基本的にプライマリキーからデータを持ってくる構成のみにすると、ORMを使用することによりキャッシュの導入も含めてチューニングが楽になります」と書いているように、Perlの世界では最近RDBMSやその上位層で頑張りすぎるより、モデリングの仕方そのものを工夫して実装や保守のしや
YappoLogs: Data::Model っていう ORM みたいの CPAN にあげたよ
Data::Model っていう ORM みたいの CPAN にあげたよ あざーす。循環参照しすぎるとバターになる。。なんでそんなに人の目を気にするのだろうと、マジレス。 早速ですが Data::Model っていう O/Rマッパー 的な物を CPAN にあげました。 Data::Model http://github.com/yappo/p5-Data-Model/tree/master 元来は MVC モデルで言う所の Model を一括でまかなえるつもりで実装していますが、ロジック処理は普通の Perl のクラスで書いちゃった方が潰しが聞くため、主にストレージを Perl のオブジェクトにマッピングする ORM 的な使い方が主流となっています。 そして、 Data::Model の多くの実装や設計などは Data::ObjectDriver を参考にして開発しました。 他にも後述して
ウェブリブログ：サービスは終了しました。
「ウェブリブログ」は 2023年1月31日 をもちましてサービス提供を終了いたしました。 2004年3月のサービス開始より19年近くもの間、沢山の皆さまにご愛用いただきましたことを心よりお礼申し上げます。今後とも、BIGLOBEをご愛顧賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 ※引っ越し先ブログへのリダイレクトサービスは2024年1月31日で終了いたしました。 BIGLOBEのサービス一覧
第1回 memcachedの基本 | gihyo.jp
株式会社ミクシィ 開発部 システム運用グループの長野です。普段はミクシィのアプリケーション運用を担当しております。今回から数回にわたり、最近Webアプリケーションのスケーラビリティの分野で話題になっているmemcachedについて、弊社開発部 研究開発グループの前坂とともに、使い方や内部構造、運用について解説させて頂きます。 memcachedとは memcachedは、LiveJournalを運営していたDanga Interactive社で、Brad Fitzpatrick氏が中心となって開発されたソフトウェアです。現在ではmixiやはてな、Facebook、Vox、LiveJournalなど、さまざまなサービスでWebアプリケーションのスケーラビリティを向上させる重要な要素になっています。 多くのWebアプリケーションは、RDBMSにデータを格納し、アプリケーションサーバでそのデータ
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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
CodeZine：DeNAの人気サイトに学ぶ LAMPによるWeb-DBシステム構築/運用の極意（前編）（モバオク, モバゲー）
シングルマスタの非同期レプリケーション機能では、マスタサーバーが1台に限定され、マスタからスレーブへの複製は非同期で行なわれるため遅延が生じ、短時間のスケールで見ると全スレーブとの同期が保証されない。しかし、その反面スレーブの台数を増加させていってもマスタサーバーの更新負荷は大きくならず、スケーラビリティを維持できるという利点がある。DeNAによる運用実績でも、マスタとスレーブ間の遅延は通常数秒程度以内に収まる。 このレプリケーションを利用する場合、アプリケーション側ではデータ更新時にはマスタサーバーへ接続し、データ参照のみを行なう場合はスレーブサーバーへ接続するように作成する必要がある。 Webや携帯電話向けサービスの場合、小さな規模で始めてユーザー規模、データ規模、ページビュー数を徐々に増加させていくことが多い。小さな規模のためDBの負荷分散が不要な場合でも、マスタサーバー1台、スレー
TTの内部でのorder_by - Hatena::Diary::Neko::kak 500 Internal Server Error
http://d.hatena.ne.jp/peppon/20061215 DBICそのものテーブルのソートはorder_byでやればいいんだけど、 リレーションしたテーブルのソートはどうすればいいのか。 たとえばTemplate-toolkitからリレーションされたテーブルのソートとかできんよね？ これですが、↑の文章の私の理解が間違ってなければTTででけるですよ。 [% WHILE (blogger = blogger_ite.next) %] [% FOR blog IN blogger.blogs({},{order_by => 'me.id ASC' }) %] [% blogger.name %]:[% blog.id %]<br /> [% END %] [% END %]たとえばこんな感じ。 前にかいたかもしれんですが、TTの中で検索条件も指定でけるです。 TTはシンタック
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
MoFedge::Data::DBIC::Schemaの解説してみますかね - Hatena::Diary::Neko::kak 500 Internal Server Error
MoFedge::Data::DBIC::SchemaってのがMFのラボで公開されてるのですが、 http://code.mfac.jp/trac/browser/MoFedge-Data-DBIC-Schema/ いまいち分からないらしい。 DBIx::Class::Schema::Loaderとなにがどう違うのかとかとか。 まあ、基本DBIx::Class::Schema::Loader http://search.cpan.org/dist/DBIx-Class-Schema-Loader/ これを使っとけばいいんじゃないでしょうか。 終わり（マテ MoFedge::Data::DBIC::Schemaって何をヤッテクレル人なのかを かるーく書いてみようと思う。 load_componentsを書くところを１箇所にするためのもの。 MoFedge::Data::DBIC::AutoS
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
DBIx::Class::ResultSet
mst: Matt S Trout (project founder - original idea, architecture and implementation) castaway: Jess Robinson (lions share of the reference documentation and manuals) abraxxa: Alexander Hartmaier acca: Alexander Kuznetsov acme: Leon Brocard aherzog: Adam Herzog Alexander Keusch alexrj: Alessandro Ranellucci alnewkirk: Al Newkirk Altreus: Alastair McGowan-Douglas amiri: Amiri Barksdale amoore: Andre
DBIx::Class::Manual::Cookbook
mst: Matt S Trout (project founder - original idea, architecture and implementation) castaway: Jess Robinson (lions share of the reference documentation and manuals) abraxxa: Alexander Hartmaier acca: Alexander Kuznetsov acme: Leon Brocard aherzog: Adam Herzog Alexander Keusch alexrj: Alessandro Ranellucci alnewkirk: Al Newkirk Altreus: Alastair McGowan-Douglas amiri: Amiri Barksdale amoore: Andre
perlによる大規模データの取扱い
本ページでは，perlでどのようにして大規模なデータを保存するかついて 説明します．主にスタンドアロンで動くもの (クライアント<->サーバ型 でない，いわゆる組込み型) について紹介したいと思います． Menu Berkeley DB BerkeleyDB DB_File SDBM SDBM_File GDBM GDBM_File CDB CDB_File QDBM Depot Curia Villa TDB TDB_File SQLight DBD::SQLite SUFFIX ARRAY SUFARY SARY 複雑なデータ構造 Data::Dumper Storable MLDBM いろいろな比較 ファイルサイズ Benchmark Link サンプルデータについて Berkeley DB Berkeley DBは，組み込み向けデータベースです．通常データベースという とOracl
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Introduction to DBIx::MoCo - naoyaのはてなダイアリー