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databaseに関するahmokのブックマーク (14)

  • パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog

    下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で

    パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog
    ahmok
    ahmok 2013/05/16
    KVSってオワコンだったんだあ。とはいえ、KVSにもいいところがあるから、RDBに取り込まれてきてると。
  • データベースとSQLの業務スキルレベル 判別表 (5段階) - 主に言語とシステム開発に関して

    スキルチェックの目次へ リレーショナル・データベースを利用したシステム開発の,簡易スキルチェックのための調査表。印刷用。 データベース・エンジニアのレベルを測定する。 レベルは,0から4までの5段階。 (0) 非エンジニア (1) 初学者(入門書を学習してゆく段階) (2) ノーマル(基礎的な知識があり,ある程度の動くものを作れるようになった段階) (3) 中級者(開発プロジェクトで1人月としてカウントできる水準) (4) 上級者(メインPG/メンターとして,主設計を任せられる水準) Webアプリのプロジェクト開始時に作業振り分けをするにあたって,新規メンバ全員にこれを渡して回答してもらうという用途を想定。 なお,開発上のスキルをチェックする事が主眼なので,DBAとしての技量はあまり考慮しない。 下記で「自分に当てはまる項目が最も多いレベルが,自分の属するレベルである」とする。 ※ただし,

    データベースとSQLの業務スキルレベル 判別表 (5段階) - 主に言語とシステム開発に関して
  • 大規模ソーシャルゲーム開発から学んだPHP&MySQL実践テクニック

    OSC 2011 Hokkaidoの発表で使用したスライド資料です。 弊社が「ブラウザ三国志」や「英雄クエスト」といったゲームを、PHPMySQLで構築してきた上で、身につけたノウハウや、注意すべき箇所、指針などをまとめた資料となっています。Read less

    大規模ソーシャルゲーム開発から学んだPHP&MySQL実践テクニック
  • ソーシャルゲームのためのデータベース設計

    2. 自己紹介  MySQL/Linux周りのスペシャリスト  2006年9月から2010年8月までMySQL家(MySQL/Sun/Oracle)で APAC/US圏のMySQLコンサルティングに従事  主な著書に「現場で使えるMySQL」「Linux-DBシステム構築/ 運用入門」「Javaデータアクセス実践講座」  DeNAでの主な役割  安定化/パフォーマンス/運用周りの中長期的な改善活動  L3サポート/運用/トラブルシューティング – 難度の高いMySQL周りの問題の根原因の特定と解決  多くのプロジェクト支援  社内勉強会/トレーニング – MySQLやデータベース周りのベストプラクティスを社内で共有し、 技術スキルを底上げする  技術マーケティング – 国内外のカンファレンスや、技術雑誌等

    ソーシャルゲームのためのデータベース設計
  • 地獄のようによくわかるSQLテーブル結合 - こせきの技術日記

    テーブルのJOINが苦手でしたが、この例を思いついてからは、すっきりくっきり理解できるようになりました。むしろ頭から離れません……。 ※ INNER、OUTERは飾り。省略できる。 INNER JOINJOIN LEFT OUTER JOIN → LEFT JOIN RIGHT OUTER JOIN → RIGHT JOIN ※ ON ...=... をまとめて USING(属性) と書ける。 ※ 何で結合するか言うまでもない時は、NATURALを指定すると勝手にJOINしてくれる。NATURALにJOINして……。 ※ WHEREは結合した結果に作用する。 ※ 現実には上図のように1対1で結合しません。 ※ おまけ。CROSS JOIN。 こんなの使いません。 ブクマ用画像。

    地獄のようによくわかるSQLテーブル結合 - こせきの技術日記
    ahmok
    ahmok 2011/01/08
    join
  • IDEA * IDEA

    ドットインストール代表のライフハックブログ

    IDEA * IDEA
    ahmok
    ahmok 2011/01/08
    リレーショナルデータベースは数学の集合論でできてるからなあ…
  • NoSQLをRDBの代わりに使うと、どういう恐ろしいことが起こるか。PARTAKEの作者が語る

    データベースの世界でいま注目されているのがNoSQL。特にキーバリュー型データストアは、グーグルのBigTable、FacebookやTwitterが内部で利用しているCassandraやAmazonクラウドが提供しているSimpleDBなど、すでに実際に使われ始めています。 ではそのNoSQLをリレーショナルデータベースの代わりに使ってシステムを構築するとどうなるのか? 身をもって体験したことを記したShinya Kawanaka氏によるプレゼンテーション「間違った方向にCassandraを使ってみた」が公開されています。 NoSQLを用いたシステム構築は、リレーショナルデータベースによる構築どう違うのか? とても分かりやすくまとめられています。ご人の承諾もいただいたので、その内容を紹介しましょう。 NoSQLを使ったときに起こる恐ろしい事例 プレゼンテーションのテーマは「NoSQL

    NoSQLをRDBの代わりに使うと、どういう恐ろしいことが起こるか。PARTAKEの作者が語る
    ahmok
    ahmok 2010/12/21
    RDBをそれなりに勉強したらNoSQLが目的特化型なのに気づきそうだけどな。とはいえ詳しい人が何でもかんでもNoSQLはありえないことを書いてくれて安心した。
  • 新たなデータベースの選択肢は“NoSQL”

    昨年末から「NoSQL」という言葉をネット上で見かけるようになった。字面だけを見ると「もはやSQLは必要ない」(No SQL)という意味にも取れる。だが実際には、「SQLだけに限らない」(=Not Only SQL)というのが正しいようだ。 NoSQLとは、SQL言語を利用しない非リレーショナルデータベース(RDB)を総称した表現である。代表的なものとして、数値や文字列といったデータ(value)を1個のキー(key)にひも付けて管理する「key-valueストア」がある。 key-valueストアで処理できるのは、keyで検索を実行してvalueの値を読み書きすることだけである。「販売単価が100円以上、1000円未満の製品情報だけを抽出」といった、SQLでは当たり前のように処理できる操作をNoSQLでは実行できない。RDBのようにデータの一貫性を厳密に保持しているわけでもない。 過去に

    新たなデータベースの選択肢は“NoSQL”
    ahmok
    ahmok 2010/12/06
    やっぱり大量の単純なデータをさばくのにNoSQLがいいんだ。
  • NoSQLとしてMySQLを使うDeNAが、memcachedよりも高速な75万クエリ/秒を実現

    モバゲーで知られるDeNAは、バックエンドデータベースにNoSQLを使っていません。なぜか? それはMySQL/InnoDB 5.1の環境で秒間75万クエリという、多くのNoSQLでも実現できないような高性能を実現しているから。DeNAの松信嘉範(まつのぶよしのり)氏は、自身のブログにこんな内容のエントリ「Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server」(英語)をボストしています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server 松信氏が指摘するように、大規模なネットサービスを提供している企業の多くは分散環境で

    NoSQLとしてMySQLを使うDeNAが、memcachedよりも高速な75万クエリ/秒を実現
    ahmok
    ahmok 2010/10/27
    内容はよくわからないが、MySQLをNoSQLとして使っている時点で、もうなんだかスゴイ
  • MyISAMとInnoDBのどちらを使うべきか

    Twitterで話題になってたので簡単にまとめました。 ●MyISAMにしか無い機能を使いたい場合はMyISAMを使うしかない ・全文検索 (TritonnやSphinx) ・GIS ●InnoDBの利点(MyISAMの欠点) ▲障害対応系 ・クラッシュしても再起動するだけでリカバリができる ・クラッシュリカバリにかかる時間はテーブルサイズに比例するようなことはなく、コミット済みのデータは修復できる (巨大なMyISAMテーブルのREPAIRには数日単位で時間がかかることがある) ・オンラインバックアップができる ・INSERTやLOAD DATAなどを実行している途中でCtrl+Cでその更新系SQL文を止めても、テーブルは壊れないし、中途半端な状態で更新されることも無いし、スレーブが止まることも無い ▲性能系 ・行レベルロックなので並列性が高い(MyISAMはテーブルロック)。またSEL

  • データベースを用いたセッションデータ管理について - LukeSilvia’s diary

    Web アプリケーションとは切っても切れないセッション機構。DB ベースでセッション管理を行なって得られた知見と、それを元に考察した結果をまとめてみます。 セッションデータの特性 DB で管理される他のデータに比べ、セッションデータはかなり特殊です。主な特徴は次のような感じ。 データが増加するのが速い 定期的な削除が必要 頻繁に更新される リクエスト毎に読みに行く必要がある このデータを読めないとアプリケーション全体にアクセスできない アクセス頻度が高いということです。あと、1つ目の特徴からセッションデータについては意識的に管理してやる必要があります。 現在の環境 アプリケーションの領域が少し特殊で、セッションデータがやたらたまります(ユーザ数何百万のサービスとかそういうのではないです)。 RDBMS MySQL 4.0.22 ストレージエンジン InnoDB レコード数 6千万 テータサ

    データベースを用いたセッションデータ管理について - LukeSilvia’s diary
  • 特集:基礎から理解するデータベースのしくみ - 特集:基礎から理解するデータベースのしくみ:ITpro

    「データベースはブラックボックス。どんなSQL文を投げたらどんな結果が返ってくるかさえ知っていればよい」---そう思っている人も多いかもしれません。 しかし,物のソフトウエア・エンジニアを目指すのであれば,データベースが動く仕組みを学ぶことは避けて通れません。パフォーマンスなどに問題が生じたときどこから手を付けていいのか皆目見当がつかない,といった事態に陥りかねません。 市販のRDBMSの内部はかなり複雑ですが,基的な部分を理解するのはそれほど難しくありません。この特集でデータベースの動く仕組みを理解してください。 イントロ ●ブラックボックスのままでいいの? 基礎から理解するデータベースのしくみ(1) Part1 ●SQL文はどのように実行されるのか 基礎から理解するデータベースのしくみ(2) 基礎から理解するデータベースのしくみ(3) 基礎から理解するデータベースのしくみ(4) 基

    特集:基礎から理解するデータベースのしくみ - 特集:基礎から理解するデータベースのしくみ:ITpro
  • DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな

    ここのところ、javaccとawsに魅了されている米林です。 よく使うDB(Oracle/MySQL/PostgreSQL/SQLServer)における設計時のサイズ見積もりで使うサイトの備忘録。 あとは、OracleからのPython情報。 Oracle Oracle 物理設計 http://www.oracle.com/technology/global/jp/columns/skillup/oracle9i/index.html 領域サイズ見積もり http://otn.oracle.co.jp/document/estimate/index.html OTNにログインする必要ありますがオンラインで見積もりが出来ます。 アカウント持っていない人は、この見積もりツールを使う目的でアカウントを作ってみてはいかがでしょうか。 OLTP系とDWH系においてブロックサイズを考慮し、DWH系はブ

    DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな
  • Leo's Chronicle: データベースシステム入門:「データベースは体育会系図書館?」

    (データベースシステムとその研究の世界を一般の人にわかりやすく伝えるため、「図書館」をモデルにした話を書いてみました。試験に出そうな(?)部分は太字で強調してあります。) 「データベース」という言葉は、データの集まりという意味です。データベースシステムの研究では、例えて言うなら「欲しいがすぐに見つかる図書館」をいかに作るかという問題を考えます。ここで「データ」は図書館の「」に相当し、「ハードディスク」は「棚」がたくさん収められている図書館の建物だと考えてください。 「欲しいがすぐに見つかる」とはどういうことでしょうか?例えば、図書目録を調べて目的の棚の番号がわかったとしても、棚までの距離が遠ければがっかりしてしまいますよね?(高すぎて手が届かない、とか泣けてきます)

    Leo's Chronicle: データベースシステム入門:「データベースは体育会系図書館?」
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