「新聞トレンド」は2019年4月4日（木）をもちまして無料サービスの提供を終了させていただきました。 今後は会員制ビジネスデータベース「日経テレコン」の有料サービスとして提供いたします。 有料化に伴い機能を強化し、より精度の高いトレンド分析が可能になっております。ぜひご活用ください。
新聞トレンド
「新聞トレンド」は2019年4月4日（木）をもちまして無料サービスの提供を終了させていただきました。 今後は会員制ビジネスデータベース「日経テレコン」の有料サービスとして提供いたします。 有料化に伴い機能を強化し、より精度の高いトレンド分析が可能になっております。ぜひご活用ください。
MySQL Connector/J を利用するときは cacheServerConfiguration=true を設定する - tokuhirom's blog
MySQL は一般に接続コストが低いことで知られており､コネクションプーリング等しなくても使えるので便利｡ だが､Java 用の MySQL Driver であるところの MySQL Connector/J はデフォルトでは数個のクエリを接続時に発行しており､デフォルトのままでは無駄に負荷がかかる｡ デフォルトでは以下のように4つの準備クエリが発行される! どう考えてもおかしいですよね!やばいっす! 150108 9:18:11 5 Connect root@localhost on test 5 Query /* mysql-connector-java-5.1.34 ( Revision: [email protected] ) */SHOW VARIABLES WHERE Variable_name ='language' OR Variable_name = 'net_write_
SQLデータベースに正しインデックスを作るのは 誰の役割？
SQLのパフォーマンス問題は、SQLそのものと同じぐらいの歴史がある―― ある人は、SQLはそもそも遅いものだとすら言うかもしれません。これは、SQLの歴史が始まった頃は正しかったかもしれませんが、今となっては全く 当てはまらないでしょう。にもかかわらず、SQLのパフォーマンス問題は今も一般的でよくあることです。どうしてそうなってしまうのでしょうか？ SQL言語は、恐らく最も成功した第4世代言語(4GL)でしょう。その最大の利点は、「何を」と「どのように」 を分離できることです。SQL文は、どのようにそれを実行するかを記述せずに、単純に 何を必要としているかのみの記述になっています。以下のような例を考えてみましょう。 SELECT date_of_birth FROM employees WHERE last_name = 'WINAND'SQLのクエリは、データを要求する英語の文として読
開発者のためのSQLパフォーマンスの全て
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
[MBaaS] Parseで簡単モバイルバックエンド構築 – 【ざっと概要】 | DevelopersIO
Parse.com 今話題のMBaaSの１つ 2013年のAndroid Advent Calendarでも話題にされたり、Effective Androidでも記事が執筆されるなど、モバイル・アプリケーション界隈で最近人気の出ているサービスです。 MBaaS(Mobile Backend as a Service) の名前の通り、このサービスを利用することで、モバイル・アプリケーションに必要な主要な機能をサーバーレスで実現することができます。 裏側ではAWSが動いているそうです。 それなりにボリュームがあるので、まずは第一弾として全体像を薄くざっくりと見てみます MBaaS？ dropboxやGoogle Drive, iCloudなどをはじめ、Cloud上にデータを置くことは一般的に浸透してきました。 iOSやAndroidのモバイル端末でも、この流れは当然あるわけで、Cloud上にデ
![[MBaaS] Parseで簡単モバイルバックエンド構築 – 【ざっと概要】 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4100493f2e9737617abf32f2f94737d72775aee0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2014%2F02%2Fparse-eyecatch.png)
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
『【ORACLE】 時間のかかるSQLを特定する方法』
■時間がかかっているSQLの特定方法 例 1回あたり60秒以上かかったSQLを調べる select to_char(last_active_time, 'yyyy/mm/dd hh24:mi:ss'), sql_id, hash_value, sql_text, round(cpu_time/1000000,2), round(elapsed_time/1000000,2), executions, buffer_gets, disk_reads from v$sql where executions > 0 and elapsed_time/executions/1000000 >= 60;
チューニングが必要なSQLを洗い出す
本連載では、Oracleデータベースのパフォーマンス・チューニングの中から、特にSQLのチューニングに注目して、実践レベルの手法を解説する。読者はOracleデータベースのアーキテクチャを理解し、運用管理の実務経験を積んでいることが望ましい。対象とするバージョンは現状で広く使われているOracle9iの機能を基本とするが、Oracle 10gで有効な情報も随時紹介していく。（編集局） 連載目次 前回までの記事でSQLチューニングを行うために必要な基礎知識を説明しました。今回は、チューニング対象とすべきSQLを、どのような観点から、どのように洗い出していくのかを説明していきます。 チューニング対象SQLの洗い出し 通常、アプリケーションでは多くのSQLが実行されています。SQLチューニングのステップは、実行されている多くのSQLの中から、チューニングの目標に合わせて、対象とするSQLを洗い出
A5:SQL Mk-2 - フリーの汎用SQL開発ツール/ER図ツール
A5:SQL Mk-2は複雑化するデータベース開発を支援するために開発されたフリーのSQL開発ツールです。 高機能かつ軽量で、使い方が分かりやすいことを目標に開発されています。 SQLを実行したり、テーブルを編集するほかに、SQLの実行計画を取得したり、ER図を作成したりすることが出来ます。 特徴・機能 OCI接続・直接接続・ADOまたはODBCを介したDBへの接続 Oracle DatabaseはOCI経由の接続・直接接続が出来ます。 PostgreSQLとMySQLは直接接続が出来ます。 Microsoft SQL Serverは、OLE DBプロバイダを直接呼び出した接続ができます。 IBM DB2は、ODBCドライバを直接呼び出した接続ができます。 その他のデータベースは、ADOまたはODBCを利用して接続します。 Oracle, PostgreSQL, MySQLは、A5:SQL
Hadoop運用管理の今
Hadoopの最新状況 2006年、Hadoopはウェブのインデックス処理を行うために開発されました。その後さまざまな用途に利用されるようになり、それに伴いパフォーマンスの改善、セキュリティの強化、Hadoopを効率よく利用するためのエコシステムも多く誕生しました。今回は、そのうちのいくつかについて紹介します。 1) マスターノード単一障害点の解消 2) Impala - Hadoopの高速クエリエンジン 3) Hadoop運用管理ツール、Cloudera Manager 単一障害点(SPOF)の解消 Hadoopには単一障害点があるから怖くて使えない、という印象をお持ちの方はいらっしゃるのではないでしょうか？以前のバージョンのHadoopにはそのような問題がありました。（前回のコラムを参照）。単一障害点を解消するためにLinuxのクラスタソフトウェア(PacemakerやRed Hat
NTTデータのHadoop報告書がすごかった - 科学と非科学の迷宮
業界トップ のエンタープライズ Hadoop 企業 Cloudera に入社しました http://www.cloudera.co.jp/ 今年の6月に、「平成２１年度 産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書」というドキュメント群が経産省から公表されました。 そのうちの一つに、NTTデータに委託されたHadoopに関する実証実験の報告書がありましたので、今更ながら読んでみることにしました。 Hadoop界隈の人はもうみんなとっくに読んでるのかもしれませんけど。 http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/downloadfiles/2010software_research/clou_dist_software.pdf 「高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンター高信頼化に向けた実証事業）」という
MongoDBの集計機能が便利過ぎて泣けてくるお話し - Y's note
MongoDBイン・アクション 作者: Kyle Banker,Sky株式会社玉川竜司出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2012/12/14メディア: 大型本購入: 5人 クリック: 55回この商品を含むブログ (4件) を見る MongoDB集計機能 CentOSでNginxのログをFluentdを使ってMongodbにリアルタイムで格納する - Yuta.Kikuchiの日記 時給3000円のCEOと揶揄されている@yutakikucです。今日は簡単にMongodbのログ集計機能を紹介します。機能が豊富過ぎて泣けてくるんで、ログ解析する人は是非使ってみて下さい。FluentdでMongodbにNginxのLogを流し込む設定は上のエントリーを参照して下さい。次回はAggregationFramework/MapReduce周りについて触れたいと思います。 泣ける話 : 集
NoSQLデータモデリング技法
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
Clojureの作者が作ったデータベースDatomicが凄い
プログラミング言語Clojureの作者Rich Hickey氏率いるClojure HackerのチームがDatomic(デートミックと発音するらしい)というデータベースをリリースしました。これが何やらとてつもないです。10年先を行ってる技術じゃないでしょうか。 まだ本番サービスは始まっていませんが開発環境用のライブラリが配布されています。 Datomicは斬新なアーキテクチャなので一言で説明するのはとても難しいです。 私が理解できたことを簡単に説明します。 2014/1/20追記 ライセンスモデル、サポートストレージ、サービスとしてではなく独立して使用する形になるなど記事作成時の内容から色々変更が合った部分を更新しました。 変更不可なAppend-onlyデータベース 従来のデータベースで、あるレコードを変更するというのはそのレコードに対応した場所があり、そこのデータを書き換えるというこ
データベースの内部動作を知る
SQLのプログラミングは奥が深い。特にパフォーマンスの観点から、そう言えるだろう。 みなさんご承知の通り、同じ結果を出すプログラムでも、SQLの書き方次第で処理時間に何倍もの差が生じ得る。効率の悪いSQLを書いてしまう原因は、多くの場合、リレーショナルデータベースの内部動作やアプリケーションに関する理解不足である。両者をよく知った上で最適なSQLを書けるようになることは、システムエンジニアとしての重要なスキルの一つである。 特集『基礎から理解するデータベースのしくみ』では、リレーショナルデータベースの内部動作について、基本的な部分を分かりやすく解説している。SQLプログラミングに役立つことはもちろん、SQLチューニングやデータベース設計のための基礎知識としても不可欠だ。 イントロダクション ブラックボックスのままでいいの？ Part 1：SQL文はどのように実行されるのか SQL実行までの
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ソーシャルゲームにおけるMongoDB適用事例 - Animal Land
