Fast Open-Source OLAP DBMS - ClickHouse[Rockset] is being discontinued. Migrate to ClickHouse with limited-time free migration services. Contact us today ->
EdgeDB | The next-gen database
N+1, solvedEdgeDB solves the problems that ORMs exist to workaround. A comparison that speaks for itself: SELECT movie.title, ( SELECT avg(rating) FROM reviews WHERE movie_id = movie.id ) AS avg_rating, (SELECT array_agg(q.v) FROM (SELECT person.name AS v FROM actors INNER JOIN persons AS person ON (actors.person_id = person.id) WHERE actors.movie_id = movie.id ) AS q WHERE q.v IS NOT NULL ) AS ac
Prisma | Simplify working and interacting with databases
Prisma provides the best experience for your team to work and interact with databases. Even complex things like connection pooling, caching, real-time database subscriptions are a breeze with our products. Build your application, fortify to make everything run smoothly, and grow with your users and requirements.
東大/日立の「超高速データベースエンジン」、従来比1000倍の処理性能を達成
東京大学生産技術研究所と日立製作所は2014年6月4日、共同で研究開発してきた「超高速データベースエンジン」が、2014年3月に従来型データベース比で約1000倍の処理性能を達成したと発表した。共同開発の取り組みは、内閣府最先端研究開発支援プログラム「超巨大データベース時代に向けた超高速データベースエンジンの開発と当該エンジンを核とする戦略的社会サービスの実証・評価」（中心研究者：喜連川優 東大生研教授/国立情報学研究所所長、実施期間：2010年3月～2014年3月）に基づく（関連記事）。 東大生研と日立は、2010年3月から2014年3月の約4年間、「非順序型実行原理」に基づき、超高速データベースエンジンの研究開発を進めてきた。データ入出力要求の発生順序とは無関係な順序で、非同期にデータを処理することにより、データベース処理や入出力処理の多重度を追求。マルチコアプロセッサやストレージの利
公開されている日本の企業名辞書の紹介 - MNTSQ Techブログ
特許・契約書・有価証券報告書・企業関連ニュースなど、実応用上の自然言語処理では、会社名を認識したいという場面に非常に多く出くわす。 会社名らしい文字列をテキストから抽出することは、形態素解析器の辞書を用いたり固有表現抽出モデルを学習することである程度実現される一方で、抽出した会社名をレコード化して分析などに用いる際には、いわゆる名寄せの問題が発生する。 自然言語処理における名寄せに似た問題は、エンティティリンキングや共参照解析といったアプローチで探求されており、実応用上は前者のアプローチが採られることが多い印象がある。*1 名寄せタスクをエンティティリンキング的に解くためには、帰着先の知識ベース・辞書が予め存在していることが必要だが、研究の文脈では知識ベースとしてWikipediaが採用されることが多い。 Wikipediaを用いる利点は多くあり、様々なエンティティ種に対してそこそこのカバ
MariaDB 10.5 の性能は不正？
普段は基本的にMariaDBの動向は全く追って無いです。 でも先日、MariaDB 10.5 のfsync()発行が少なく性能が良いのは何故なのかちょっと見てほしいと言われて、 mariadb-10.5.9.tar.gz をざっと見たらあっという間に原因特定。 「fsync()を待つべきなのに待ってないから」 只の不正と判明。 動作としては、 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 でも innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 でも 並列度が上がると多くのトランザクションが innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 の動作と同等となってしまうようです。 待たないのだから速いに決まってる。こんな不正なものと比較されるのは腹立たしいです。 指定のLSNまでのwriteやflushを終わらせる log_wri
Graph Query Language GQL
The GQL standard, ISO/IEC 39075:2024 Information technology — Database languages — GQL, is officially published and available for purchase on the ISO web store! For a short description of the GQL database language, see https://jtc1info.org/slug/gql-database-language/ . The GQL FDIS ballot closed on 2024-03-23 00:06:03 (in some timezone), with 14 national standards bodies approving, 0 disapproving,
OrbitDB - Home
OrbitDB is a serverless, distributed, peer-to-peer database. OrbitDB uses IPFS as its data storage and IPFS Pubsub to automatically sync databases with peers. It’s an eventually consistent database that uses CRDTs for conflict-free database merges making OrbitDB an excellent choice for decentralized apps (dApps), blockchain applications and offline-first web applications. Learn More Funding OrbitD
A Critique of ANSI SQL Isolation Levels | the morning paper
the morning paper a random walk through Computer Science research, by Adrian Colyer Made delightfully fast by strattic A Critique of ANSI SQL Isolation Levels – Berenson et al. 1995 udpate: 2 minor corrections in the section on A5A per the comment from ‘banks’ – thanks! The ANSI SQL isolation levels were originally defined in prose, in terms of three specific anomalies that they were designed to p
NewSQLのコンポーネント詳解 - Qiita
4.2.1 Shardingの手法 先ほどの表1を理解するにはSharding手法の列にあげられた各用語の理解が必要となる。 YugaByteDBのブログ「Four Data Sharding Strategies We Analyzed in Building a Distributed SQL Database」には、非常に詳しくShardingの手法が紹介されている。この記事では、大きく以下4つの分類があるという。 Algorithmic Sharding (例: Memcached/Redis) Linear Hash Sharding (例: 過去のCassandra) Consistent Hash Sharding (例: DynamoDB、Cassandra) Range Sharding (例: Spanner、HBase) 詳細は割愛するが、1つ目のアルゴリズム・シャー
ecg-database
ECG Library Content ECG Basics – Waves, Intervals, Segments and Clinical Interpretation ECG A to Z by diagnosis – ECG interpretation in clinical context Top 100 ECG – Clinical cases and self assessment quiz Activate or Wait – To the cath lab or not? Clinical cases ECG Exigency and Cardiovascular Curveball – ECG Clinical Cases ECG Resources and References ECG Exam Template – Framework to answer EC
ユーザ情報を保存する時のテーブル設計 - そーだいなるらくがき帳
はじめに ※この発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません 用法用量を守り、個人の責任で業務に投入してください 参考資料 2024/02/14追記 実際のテーブル設計の詳細はこちらを参考にどうぞ。 agilejourney.uzabase.com 要件 User情報を保存するときにどのようなテーブル設計を行うか 今北産業で頼む テーブルに状態を持たせず状態毎のテーブルを作る 状態が変わればレコードを消して別のtableに作る tableの普遍的な情報は別に持たせる 僕の考えた最強のDB設計 PostgreSQLをベースの雑なER図を作った。 これを元に話を進める。 table構成 users 親tableであり、すべてのユーザはここに属する。 基本はINSERTのみでUPDATE、DELETEを考慮しない。 user_detail userに付随する詳細の情報がここに登録
CockroachDB 1.0 is production-ready
Today, we are pleased to announce the release of CockroachDB 1.0, the first open source, cloud-native SQL database. We’re also announcing a series B fundraise from investors who share our vision. The launch of 1.0 marks our graduation from beta to a production-ready database, designed to power business at any scale from the startup to the enterprise. A brief introduction is in order. While databas
Tarantool Data Integration Platform
How Tarantool works Tarantool keeps all the data in random-access memory (RAM). Solutions of this class are fast, but they often lack data persistence. Tarantool helps overcome these problems. Try Tarantool to see how fast, flexible, and scalable it is. Download When to use in-memory? In-memory solutions are very fast because they work in RAM. This helps you avoid overhead associated with caching
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Spanner: Becoming a SQL System – Google AI
GitHub - Songmu/GitDDL-Migrator
GitHub - mackee/GitHubDDL: GitDDL compatibility database migration utility when hosted on GitHub
GitHub - amacneil/dbmate: 🚀 A lightweight, framework-agnostic database migration tool.
sq
PTB Diagnostic ECG Database v1.0.0