リレーショナル・データベースの世界
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
アプリケーション開発者のための PostgreSQL アーキテクチャに関する検討: パート 1 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ アプリケーション開発者のための PostgreSQL アーキテクチャに関する検討: パート 1 アプリケーション層は多くのクラウドアーキテクチャで世界中がアクセスする部分ですが、使用しているデータベースに合わせてアプリケーションを最適化する方法を検討することはほとんどないようです。リレーショナルデータベースエンジンを使用するときは、スキーマの設計だけでなく、アプリケーションが管理可能で、スケーラブルで、パフォーマンスが高いことを保証するために、データベースがストレージシステムに対してデータを読み書きする方法を理解することが重要です。シリーズのパート 1 となるこの投稿では、PostgreSQL の主要な用語について説明し、次に、Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディションまたは Amazon Relational Dat
國學院大學 古典文化学事業 – 「古事記学」の推進拠点形成
古典籍ビューアー 『古事記』をはじめとする上代文献や近世の国学者による古典注釈のテキストなどを見ることができます。古典作品の世界に分け入ってみましょう。 古事記ビューアー 万葉新採百首解ビューアー
自作RDBのためにオンディスク並行Skip Listを作ってみた - Qiita
どうも ryo_grid です。 今回は自作RDBMS SamehadaDB の開発の中で、インデックスとして用いるためのコンテナとして、オンディスク並行Skip Listなるものを作ってみたので、それについて書きたいと思います。 （以降、文体が変わりますが気にしないで下さい） はじめに 本文書は筆者がオンディスク並行Skip Listを設計・実装してみた中で得た、知識や知見の共有を目的とするものである 英文のものも含め、Skip Listに関して、本文書で共有する種の情報がまとまった形で提供されているWebページ（等）は、筆者が探した範囲で見当たらなかったので、その点で、価値のある知識・知見として、多くの人の役に立てば幸いである Skip Listについて Skip Listとは いわゆる Key-Value ストアを実現する確率的なデータ構造 他の同様の機能性を提供するデータ構造に対し
知財図鑑 | 知財と事業をマッチングさせるクリエイティブ・メディア
5000回以上の曲げ耐性を持つ、0.45mmの超薄型二次電池 EnerCera Pouch（エナセラ パウチ）
アニメNEXT 100 日本のアニメーション研究 １：日本のアニメ大全 国産商業アニメーション映画第一号に関する調査レポート 2017/01/01 中間報告
Qzil.la、世界的NFTプロジェクトAzukiのアニメアンソロジーシリーズ『Enter The Garden』を制作 エピソード1『The Waiting Man – 待つ男 -』のPVを本日公開 2024-04-12 リリース提供：Qzil.la株式会社 『神統記(テオゴニア)』TVアニメ化決定！！ノベル1～3巻・コミックス1～10巻好評発売中＆最新11巻は4/5(金)発売 2024-04-10 リリース提供：株式会社主婦と生活社 色彩検定はイケボで勉強!? 受検生を全面サポート。声優・緒方恵美、オラオラ系でミステリアスな講師役に！イケボ講師による色のユニバーサルデザイン解説動画。斉藤壮馬、木村良平、杉田智和演じる先生との掛け合いも 2024-04-10 リリース提供：公益社団法人 色彩検定協会
Cloudflare D1 がヤバい
まだ検証足りないけど、マジで想像通りのブツなら魂震えるかもしれん…。 Announcing D1: our first SQL database Cloudflare D1 = Edge SQLite Cloudflare D1 は Cloudflare Worker で、つまり CDN Network 上で sqlite が動きます。これだけなら普通の sqlite ホスティングなんですが、もちろん Cloudflare が出すからにはそれだけではなく、CDN Edge 上に Read Replica がバラ撒かれた sqlite になります。ヤバくないですか？ 僕はヤバいと思いました。 このヤバさを知るために、Cloudflare が開発した基盤についていくつか抑えておく必要があります。 Durable Objects は CDN 上の Actor モデルを構築できます。この Acto
ゼロから作る時系列データベースエンジン
軽量な時系列データベースエンジンをスクラッチで開発する機会があったので、どのように実装したのかを必要知識の解説を交えながらまとめていきます。 実装はGo言語によるものですが、本記事のほとんどは言語非依存な内容となっています。 モチベーション 筆者は時系列データを扱うツールをいくつか開発しています。その中の一つであるAliは負荷テスト用のcliツールで、メトリクスをクライアント側でリアルタイム描画できるのが特徴です。リクエスト毎にレイテンシーなどの計測結果が際限なく書き込まれてくる中、同時に一定のクエリパフォーマンスが求められます。 これは言ってしまえば、簡易クエリ機能付きのpush型モニタリングシステムを単一ホストで実現するようなものです。 以前までの実装ではヒープ上の可変長配列にデータポイントを追加していくだけだったので、当然ながら時間の経過とともにメモリ使用量が増加していく問題を抱えて
3DDB Viewer の公開について | 研究チーム | 人工知能研究センター
近年、社会活動や企業活動の一部として世界的に三次元データの利用が拡大しており、多種多様なデータを容易に検索/閲覧できるシステムが、データの提供者と利用者の双方から求められています。3DDB Viewer は、産総研の3Dデータベース用に開発された Web ユーザインタフェースで、様々な三次元データ（点群／メッシュ／構造物等）を検索／表示／ダウンロードすることができます。マニュアルはこちら。
Software Engineer Salaries in Japan | OpenSalary
テクニカル・コーディングインタビューを任されるには シニアソフトウェアエンジニアです。コーディングインタビューを「する側」として担当したことがありません...
2020年現在のNewSQLについて - Qiita
Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較 NewSQLのコンポーネント詳解 1章から3章までの内容を当記事で解説する。 4章はさらに詳細な技術的解説となり、後編の「NewSQLのコンポーネント詳解」で記述している。 こちらも合わせて一読いただきたい。 1. NewSQLとは何か NewSQLとは、海
ソシャゲエンジニアの自分が開発に必須だなと思った知識（MySQL編） - Qiita
この記事の目的 自分は、とある会社様の元でソシャゲの API 開発をさせていただいています。 ソシャゲは、リリース時やイベント時などに集中アクセスされやすく、負荷軽減の知識がない状態で開発を行ってしまうと、運用時に緊急メンテ祭りになりやすいジャンルかなと思っています。 これまで培ってきた MySQL の知識ですが、脳内メモリ量の関係上、暗記できないのでメモしておこうというのが主目的です。 ここ数年ほどソシャゲ開発しかしていないため、偏っている感がある内容ですのでご注意ください。 概要 ストレージエンジンは InnoDB。メインで扱っている MySQL バージョンは 5.6。 記事の内容ですが、これらのキーワードを見て、おおよそ分かる方は読む必要はないかと思います。 インデックス系 クラスタインデックス カバリングインデックス EXPLAIN で注意するべき値 トランザクション系 MVCC
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
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