PostgreSQL Begins Landing LLVM JIT Support For Faster Performance Written by Michael Larabel in LLVM on 22 March 2018 at 08:19 AM EDT. 23 Comments The widely-used PostgreSQL database software may soon become much faster thanks to a work-in-progress LLVM JIT back-end that has begun to land. A long-running project has been JIT-compiling SQL queries in PostgreSQL by making use of LLVM's just-in-time
Geeks Who DrinkとPostgreSQL Conference Japan 2017での資料です。 nulab.connpass.com PostgreSQL Conference Japan 2017 (2017-11-03) | 日本PostgreSQLユーザ会 詳しく知りたい人は下記の本がおすすめです。 ただし注意点は9.3相当なのでプロセスの仕組みがちょっと違います。 待望の新刊出ました!10系ベースなのでぜひ読んでみてください。 ※2018/10/07 追記 読み応えのある内容になったかなと思います。レベル感で言えばOSS DB Goldの試験出る範囲です。特に内部構造は覚えて置いて損は無いでしょう。 speakerdeck.com 内部構造の中で取り扱っていないところにAUTOVACUUM、TOASTとレプリケーションがあります。AUTOVACUUMはPostgre
次期バージョン9.3のbetaが先日リリースされたばかりですが、PostgreSQLの最先端の開発は次々期バージョンの9.4に向かっており、その9.4の開発に向けての1回目のCommitFestが今週から始まりました。 [9.4 CF 1] Commit Fest has started http://www.postgresql.org/message-id/51BE003A.2050600@agliodbs.com 今回は、「CommitFestとは何か」という話と、「開発プロセスに参加してみたいな」と思っている方に向けて、「CommitFestでパッチのレビューに参加してみよう」という話です。 ■CommitFest(CF) とは PostgreSQLはご存じの通りオープンソースソフトウェアですので、その開発プロセスでは、機能追加や性能改善などのディスカッションは開発者のメーリングリ
はじめに DI部のおおたきです。Talendを使ってPostgreSQLにCSVファイルのインポートをやってみました。 Redshiftはよく使うのですがPostgreSQLはあまり触ったことがなく、どうやってCSVをインポートするのかと調べたら、Redshiftと同様にCOPYコマンドでインポートが出来ると知り、RedshiftのベースがPostgreSQLだからまぁ当たり前かと納得してました。 環境 Windows Talend6.3.1 PostgreSQL 9.6.2 Talendで作ってみる では早速実装してみます。TalendでPostgreSQLにCSVインポートするには「tPostgresqlOutputBulkExec」というコンポーネントがあるのでこちらを使ってみました。設定項目としては以下のようになっています。 見て分かるようにDBの接続情報とファイル名の設定項目があ
昨日、PostgreSQL勉強会で「PostgreSQLハッキング 最初の一歩」と題して、PostgreSQLの拡張開発の初歩についていくつかお話させていただきました。 第33回 PostgreSQL 勉強会(2015年11月14日) http://www.postgresql.jp/wg/shikumi/pgstudy_33/view 本エントリでは、勉強会でPL/Pythonの例としてご紹介した「自動要約APIをPostgreSQLに組み込む」について、もう詳しく紹介させていただこうと思います。 (右のサムネイルの意味は本エントリの最後に分かります) ■「自動要約API」とは? 自動要約APIは、10月末にリクルートテクノロジーズさんがリリースされた自然言語処理のライブラリで、Pythonで書かれたものです。 自動要約APIを作ったので公開します | RECRUIT TECHNOLOG
この2つの技術は、グーグル独自の技術というわけではない。しかし、ハードウェアから構築している、既存のグーグルのクラウド技術を活用し、パブリックなクラウドサービスとして提供可能なレベルの実装になっている点がGoogle BigQueryの強みとなっている。 BigQueryの特徴 他の類似サービスとの比較 巨大データを処理する技術としては、同じグーグルが使ってきたMapReduceというものがある。MapReduceとBigQueryを比べると、MapReduceが巨大なデータを安定的に処理できるプログラミングモデルであることに対し、BigQueryはアドホックにトライ&エラーしながらクエリを実行するサービスであることが異なっている。 MapReduceは、非構造化データを、プログラミングモデルを通して扱うことができ、巨大なテーブルの結合や巨大な出力結果のエクスポートも可能である半面、処理時
Olery was founded almost 5 years ago. What started out as a single product (Olery Reputation) developed by a Ruby development agency grew into a set of different products and many different applications as the years passed. Today we have not only Reputation as a product but also Olery Feedback, the Hotel Review Data API, widgets that can be embedded on a website and more products/services in the n
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