NoSQL – SQLはもう古い?
Photo by shindotv ここ最近、海外のブログで「NoSQL」という単語をちょこちょこと見るようになりました。 これは新しいデータベースのムーブメントで、「SQL=リレーショナル」ではないデータベースの事を指しています。 NoSQL DBサーバの有名な物は、Facebookがリリースした「Cassandra」、Erlangで書かれた「CouchDB」、日本からは、mixiがリリースしている「TokyoTyrant」があります。 またGoogle App Engineでは、DataStoreというBigTableベースのNoSQLサービスが提供されています。 ある程度ユーザを集めたコンシューマ向けサービスは、大抵の場合パフォーマンスとの戦いとなります。 技術誌の中でも「スケールアウト技法」的な記事を目にすることが増えてきたことからも、多くのサイト運営者が、パフォーマンスの問題を抱
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
サンシャイン牧場データ
備考 基本経験値は25個出荷したときに得られる経験値 経験効率には耕し作付けの経験値も加算して計算 増産効率は安全肥料回数分肥料使用したときの時間で計算 安全肥料回数は最低総収入でも赤字にならない肥料回数 肥料損益分岐増産量は安全肥料回数を超えて普通肥料をあげたときに赤字にならないための増産量の％値です
mixi Engineers’ Blog » 圧縮データベースを使おう
チャリンコ通勤による滝のような汗で、朝からTシャツがシースルーになってしまうmikioです。さて今回は、Tokyo Cabinet（TC）のデータベースを各種のアルゴリズムで圧縮して利用する方法についてご紹介します。 圧縮B+木 B+木とは、比較関数の値による順序が近いレコード群を単一のページにまとめ、各ページにB木（multiway balanced treeの略であり、二分木（binary tree）とは違います）の索引を張ったものです。理論的にはレコードの探索も更新も O(log n) の時間計算量で行え、内部ノード（B木）の操作をキャッシュすると実質的には O(1) の時間計算量で探索や更新が行えるという、かなり安定した性能を備えるデータ構造です。その上、レコードが一定の順序に基づいて並べられているので、数値の範囲検索や文字列の前方一致検索が高速に行えたり、カーソルによって順序に基
全文検索エンジンgroongaをテストリリースしました。 - グニャラくんのグニャグニャ備忘録@はてな
全文検索エンジンのgroongaをテストリリースしました。 groonga 本日開催された、key-value store勉強会で発表させていただきました。 今まで、Sennaには Tritonn経由で使った場合、MySQL側のインデックスとの併用が難しく、Senna本来のパフォーマンスが発揮できなかった。 従来のインターフェースでは、トークナイザの切り替えなどの柔軟性がなかった。 といった問題がありました。 groongaは、それに対する返答です。 自分でデータベース書けばいいんじゃね？ 柔軟なAPI用意すればいいんじゃね？ ってことですね。 データベースは、key-valueストアを組み合わせたcolumnストア的な感じになっています。 詳細については、今後別エントリやドキュメントで述べます。 今後は、Sennaはバグ修正のみ行うメンテナンスモードに移行します。 実際使ってみよう 今回
mixi Engineers’ Blog » Tokyo Tyrantによる耐高負荷DBの構築
連休中はWiiのマリオカートをやりまくってやっとVR7000越えたmikioです。愛車はマッハ・バイクとインターセプターです。さて今回は、分散ハッシュデータベースサーバTokyo Tyrantでmixiの最終ログイン時刻を管理するようにした時の苦労話を書きます。 ログイン処理は負荷地獄 mixiでは、全てのユーザについて、各々の最終ログイン時刻を管理しています。「マイミクシィ一覧」や「お気に入り」などの画面で、友人が近い時間にログインしていてコミュニケーションがとりやすい状態にあるかどうか確認できるようにするためです。 mixiのほぼ全てのページはログインしないと見られないページなので、ほぼ全てのページにアクセスされるたびにログイン確認が行われます。したがって、最終ログイン時刻はほぼ全てのページにアクセスされる度に更新されることになります。mixiの中で最も重いデータベースのひとつとして「
mixi Engineers’ Blog » 最適化しよう？
当エンジニアブログを私物化していると専らの評判のmikioです。ブログを書かないと死んでしまう病に冒されているのでしかたないですね。個人ブログ時代よりもわかりやすくする努力はしているんですけどね。さて、今回はソースコードの最適化による高速化について述べます。 ベンチマークテスト TCはQDBMや他のDBMより高速であるという主張をしたいのですが、その根拠としてベンチマークテストの結果が必要となります。そこで、データベースに100万レコードを格納する処理と、そうして作ったデータベースから全てのレコードを探索する処理の時間を、各DBMで計測してみました（TCのパッケージのbrosというディレクトリにテストコードが入っています）。実行環境は、Thinkpad T60（Intel(R) Core2 CPU T7200 @ 2.00GHz）上のLinux version 2.6.16です。 ハッシュ
Don'tStopMusic - DB分散の次は非同期処理がウェブアプリのスケーリングのトレンドになる , るびま 21 号
_ [ソフトウェア] DB分散の次は非同期処理がウェブアプリのスケーリングのトレンドになる サイボウズも memcached + MySQL DB 分散 Cybozu Developer Network: MySQL Users Conference Japan 2007 講演概要 を読んで、memcached でキャッシュ＆ 複数の MySQL をアプリのロジックで分散化というのは、もうすっかりスケーラブルなウェブアプリの作り方として常套手段になったと思いました。 2004 年 4 月の MySQL カンファレンスでの Brad Fitzpatrick の発表 Inside LiveJournal's Backend (PDF)から約 3 年半。Mixi やはてなのようなエッジな企業はだいぶ前からこの構成を採用してますが、対法人のビジネスをしているサイボウズでも採用されたというのは一つ
Twitterのトラブルから見る、DB分割でスケーラブルなRailsサイト構築:TKMR.blog.show
最近、2.0な方々の間でTwitterが話題になってる。で、そのTwitter自体も面白いんだけど、TwitterについてDHHがブログを書いてRailsでの大規模サイト構築が話題になってるのが面白い。 Twitter trouble (Loud Thinking - DHH) まずTwitterの高負荷について言及、Twitterは11,000リクエスト/秒 の高負荷で問題となっているらしい。 そしてスケーラビリティの鍵はDB分割だ、と言っている。Railsは基本一つのDBを見るのでスケーラビリティの問題になる （確かにWebサーバはロードバランサがあればいくらでもスケールするしね、Sessionの共有だけ気を付ければ） ↓ Dr Nic » Magic Multi-Connections: A “facility in Rails to talk to more than o
素早く正規形を見抜く実践テクニック（1/4） － ＠IT
今回のテーマはデータベースエンジニアの必須知識の1つである「正規化」です。正規化は、リレーショナル・データベースのテーブル設計を行ううえで非常に重要なテクニックであり、データベースを設計、実装したことのある方なら一度は正規化に触れているのではないでしょうか。 それほど基本的な知識であるにもかかわらず、正規化を説明できる人はなかなかいません。多く聞かれるのが「何となくテーブルを作ると自然に第3正規形になる」とか「実務上は第3正規化まで行えば問題ない」というものです。 ではなぜ「第3正規化まで行えば問題ない」のでしょうか。本稿ではひととおり正規化について確認しながら、あまり触れられることのない第3正規化より先の正規化を紹介して、この疑問に答えていきたいと思います。 正規化の位置付け 正規化は、データベース設計全般にかかわる基礎知識ですが、特に論理データモデリングの作業の中で必要になります。本稿
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