Amazon.co.jp: システム開発・刷新のための データモデル大全: 渡辺幸三: 本
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データモデル - Wikipedia
データ･モデル文脈の全貌: データモデルは、格納されるべき情報 の詳細を提供し、その最終プロダクトが、コンピュータ・ソフトウエアの自作または購入の意思決定を支援する、アプリケーションまたは、機能仕様の準備のための、コンピュータのソフトウエア・コードの生成であるとき主に使うものである。図は、ビジネスプロセスモデリングとデータモデルの間の相互作用の例である[1]。 データモデルは、アプリケーション設計のための計画として使うソフトウェア工学の抽象モデルの1つである。班・要員間の意思疎通のための事業データの文書化、組織化、そして特にデータの格納方法や利用方法のために利用される。 Hoberman（2009）によれば、「データモデルは、組織内での意思疎通を改善し、それによってより柔軟で安定したアプリケーション環境に導く、真の情報の部分集合を正確に説明するシンボルとテキストの集合を使う、事業とIT専門
Connection pool - Wikipedia
This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed. Find sources: "Connection pool" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (October 2022) (Learn how and when to remove this template message) In software engineering, a connection pool is a cache of database connec
Entity–relationship model - Wikipedia
This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed. Find sources: "Entity–relationship model" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (November 2016) (Learn how and when to remove this template message) An entity–attribute-relationship diagram for an MMORPG using
データ匿名化手法
データがビジネスを駆動する現在、さらなるサービスの進化と利便性を推進するために、個人に関する情報は不可欠です。本書は、機微な個人情報を多く含むヘルスデータを題材に、プライバシー保護とデータ有用性という相反する命題をいかに満たすかについて、豊富な実例とともに解説する書籍です。リスクベースの非特定化方法論、横断的データ、縦断的イベントデータ、データリダクション、地理空間の集約、マスキングなどデータの匿名化に必要な事柄を網羅的に解説します。医療者はもちろん、個人のプライバシーを守りつつ、より洗練されたサービスを提供したいエンジニア、データ技術者必携の一冊です。 監訳者まえがき まえがき 1章 イントロダクション 1.1 匿名化すべきか、せざるべきか 1.1.1 同意を得るか、匿名化するか 1.1.2 お金を節約する 1.1.3 人目に触れたくない 1.2 匿名化における2本の柱 1.2.1 マス
Universally unique identifier - Wikipedia
The legacy Apollo NCS UUID has the format described in the previous table. The OSF DCE UUID variant is described in RFC 4122. The Microsoft COM / DCOM UUID has its variant described in the Microsoft documentation. To assist human reading the groups are typically presented in hexadecimal format where the groups are separated with the dash (-) symbol Textual representation[edit] Because a UUID is a
Unique identifier - Wikipedia
Not to be confused with the many systems of unique identifiers, many of which have non-unique proper names such as Unique Identifier, UID, or Unique Identification Number. A unique identifier (UID) is an identifier that is guaranteed to be unique among all identifiers used for those objects and for a specific purpose.[1] The concept was formalized early in the development of computer science and i
データベーススペシャリスト試験 - Wikipedia
データベーススペシャリスト試験（データベーススペシャリストしけん、英: Database Specialist Examination、略号: DB）は、情報処理の促進に関する法律第29条第1項に基づき経済産業大臣が行う国家試験である情報処理技術者試験の一区分である。試験制度のスキルレベル4（スキルレベルは1 - 4が設定されている）に相当し、高度情報処理技術者試験に含まれる。 対象者像は「データベースに関係する固有技術を活用し、最適な情報システム基盤の企画・要件定義・開発・運用・保守において中心的な役割を果たすとともに、固有技術の専門家として情報システムの企画・要件定義・開発・運用・保守への技術支援を行う者」。 概要[編集] データベースの技術的な専門性を有することを認定する国家試験である。システムエンジニアの中でも主にデータベースの設計担当者や管理責任者、いわゆるデータ管理者（DA）、
第4回 RDBMSマジック、インデックス（2） | gihyo.jp
前回から間が空いてしまいましたが、ペースを上げての第4回です。前回からの続きでインデックスを扱います。その中でも特に、手品の種の部分にあたるインデックスのアルゴリズムに焦点を当てます。難しい話になるのではと心配されるかもしれませんが、大丈夫です。ここではアルゴリズムの特徴と特性を理解していただくのが目的で、その詳細についての難しい話はありません。ここで読んでいる皆さんはDBMSの開発者ではなく使用者でしょうから、特徴・特性をふまえてどのような使い方をするべきかを学んでください。 利用されるアルゴリズム まずは、実際にどのようなアルゴリズムがどのくらい使われているか、というのを以下に示します。 この図はあくまでもイメージです。しかし、B-Treeのみが圧倒的に使われているというのは本当に現実です。確かに、インデックス作成時に標準のままアルゴリズムをなにも指定しない場合、B-Treeで作られる
Facebook, Twitter, Instagram等がどうやってIDを生成しているのか まとめ - Qiita
まえがき データにIDを持たせたいとき、単純な方法としては、DBの提供するauto incrementを使う場合やUUIDを利用することがある。それぞれの方法の利点欠点は以下の通り。 データベースのauto incrementを使う場合 利点: 特別な実装が必要ない 欠点: DBを1台で運用するとデータベースがパフォーマンス・障害のボトルネックになる DBを二台にするとIDのユニークさや順序の保証が困難 UUID(v4)※1を利用する場合 利点: 分散環境で各々がIDを生成しても衝突しない IDを公開したくない場合に、推測されにくいIDを生成できる 欠点: 128ビット必要、DBのインデクシングやプログラミング言語で扱うときに不利なことがある IDから時間の情報が失われる、例えば2つのIDを比べてどちらが古い投稿か判断できない 世界の大企業がどうしてるか 調べてみると多くの企業がブログなど
AmazonEC2＋Postgres-XCでDBクラスタリングを試してみる。 - Taste of Tech Topics
こんにちは。上田です。 最近DBクラスタリング周りの構築パターンとして、 AmazonEC2＋Postgres-XCを試してみたので、 その辺のところを書いてみようと思います。 プロジェクトでも分散環境の構築を行うことはありますが、 分散環境の構築は色々面倒な印象が強いです。 特に ・検証するのに複数マシンを確保しなければいけない。 ・分散環境の管理システムの設定に癖があり設定が大変。 そこで、 ・複数マシンリソースを簡単に確保 →AmazonEC2 ・DBクラスタリングを簡単に実現(すると私が思い込んでいる) →Postgres-XC を試してみることにしました。 構成は以下をイメージ。 Postgres-XC1.0.1の構成要素として以下を構築します。 gtm:各ノードのtransaction/タプル管理用 gtm_proxy：gtm通信用 coordinator：アプリケーションイン
PostgreSQL columnar store benchmarks on SSDs
Hot off the press: the schedule for POSETTE: An Event for Postgres is now available. Big welcome 🤝 to our speakers! In April we released cstore_fdw, the first columnar store foreign data wrapper for PostgreSQL. Our initial blog post received lots of interest in cstore_fdw but also lots of questions. In this blog post we're going to attempt to answer some of the more common performance related que
フルパワーで加速するGPUの咆哮を聞け!最先端GPUでPostgreSQLを20倍高速化!?:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
GPUってあるだろ? グラフィックス・プロセッシング・ユニット。 コンピュータの中で最も高速な部品はなんといってもGPUだ。 たとえばnViditaの最新SoCであるTegra K1。 CPU部は単精度で73.6ギガFLOPS(フロップス)、だがGPU部は364.8ギガFLOPSだ。 これが30万円する最新のGPUボード、GeForce GTX TITAN Zになると、なんとびっくり、8テラFLOPSだ。 これはIntelの最高級IA-64チップ、Xeon ES-2687Wの198.4ギガFLOPSを大きく上回る。 Core i7は92ギガFLOPSに過ぎない。 ちなみにかつて数億円したスーパーコンピュータ、Cray-2はわずか1.9ギガFLOPSに過ぎず、今のコンピュータがどれだけ速いか窺い知れる。JAMSTECの地球シミュレータは131テラFLOPSだが、追いつかれるのは時間の問題だろ
Docker 1.0 でDBを動かすときの共有メモリの設定 - 技術野郎の復習
Docker長らくブログ書いてなかったので、どうでもいい話をちょっと書こう。Blue-Greenでチヤホヤされる運命のDockerで、DBを動かすという需要はあんまりないとは思いますが、コンテナでDBを動かすというのもそれはまた一興です。DBを動かすとなると共有メモリをたくさん使うことになるかと思います。そういう共有メモリの設定に関して、バージョン1.0が出てからいままでのやり方が通用しなくなったので、それについて書きます。これまでこれまで、僕はDockerでPostgreSQLコンテナを動かすとき、まずコンテナ内で起動スクリプト的なシェルを実行するようにしていました。そのなかで、以下のようにカーネルパラメータshmmaxの値を大きくしていました。 sysctl -w kernel.shmmax=4418740224 なぜならコンテナ内のshmmaxの値がなぜか小さく設定されているために、
FreeBSD、PostgreSQL性能を最大36倍高速化
FreeBSDプロジェクトの開発者は6月28日(協定世界時)、「PostgreSQL/FreeBSD performance and scalability on a 40-core machine」において、40コア/80スレッドのマシンにおけるPostgreSQLの性能を最大で36倍ほど高速化するパッチを発表した。同パッチは現在も議論されており、FreeBSD 11.0-RELEASEやFreeBSD 10.1-RELEASEに取り込まれるものとみられる。 開発者はメニーコアマシンで動作するPostgreSQLの性能がスケールしないという指摘を受けて問題の調査を開始。分析を進めたところ、共有メモリに並列アクセスするタイミングで大量のコンテンションが発生していることを発見したと指摘。ほかにも改善の余地のあるキャッシュ利用、性能の悪いセマフォの利用、コンパイラの違いによるスケジューラコード
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試験区分一覧 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
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[B23] PostgreSQLのインデックス・チューニング by Tomonari Katsumata![[B23] PostgreSQLのインデックス・チューニング by Tomonari Katsumata](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3fc40c4e7746cfe2f400d0737ec5997275100d06/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fb23ntt-140624233630-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
