PostgreSQL Sample Database
Summary: in this tutorial, we will introduce you to a PostgreSQL sample database that you can use for learning and practicing PostgreSQL. Neon Postgres - You build apps, we'll run the DB. Neon is serverless Postgres with time-saving features like autoscaling. Start Free Sponsored We will use the DVD rental database to demonstrate the features of PostgreSQL. The DVD rental database represents the b
NoSQLデータモデリング技法 · GitHub
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
グラフデータベースとは何か ～ネットワーク状のデータ構造から瞬時に情報を検索するDBを解説 - アイマガジン｜i Magazine｜IS magazine
昨今は技術者でなくても、多くの人たちがFacebookやTwitterといったソーシャルネットワーキング・サービス（以下、SNS）や乗換案内のアプリを利用している。膨大なデータからどのようにして、検索を起点にした関連情報を芋づる式に、しかも即座に取り出しているのだろうか。その背景にはグラフデータベース（以下、グラフDB）やそれに類した考え方がある。 グラフDBとは一言で言うと、グラフ構造を備えたデータベースのことである。データの構造が従来のリレーショナルではなくネットワーク状になっている場合に、格納・検索の面で威力を発揮する。 グラフは「ノード」「エッジ」「プロパティ」の３要素によって、ノード間の「関係性」を表現できる（図表1）。 ノード（node）：別名バーテックス、頂点。点や丸で表現されるエンティティー。「ラベル」を付けて種別を分類することが多い。 エッジ（edge）：別名リレーション
「オラクルの行為は抱き合わせ販売」 HPが公取委に独禁法違反の調査申し入れ - 日経コンピュータReport：ITpro
「オラクルはOracle DatabaseとSPARC搭載サーバーを事実上、抱き合わせで販売している」。日本ヒューレット・パッカード（HP）と米HPは共同で、日本オラクルと米オラクルが独占禁止法に違反していると主張、日本の公正取引委員会に調査を申し入れていたことが、本誌の取材で明らかになった。 日本HP広報は「米本社主導で行っている」と申し入れの事実を認めるが、「当社としてコメントできることはない」と回答。日本オラクル広報は調査申し入れについて、「本件につき、公取委などからの連絡はない」とだけ話す。 HP関係者によると、オラクルの行為は独禁法第3条の「私的独占の禁止」に抵触するとHPは主張している（図）。発端は、オラクルが3月にItanium搭載サーバー向けデータベース（DB）製品の開発打ち切りを表明したことだ。HPは「ハイエンドDB市場で、オラクルのシェアは6割以上」としたうえで、「オラ
作るプログラムの機能や性能で勝負したい。そうだ、データベースを勉強しよう - きしだのはてな
さて、アルゴリズムの勉強のしかたと、ラムダ計算の勉強のしかたの目星をつけました。 アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのはてな ラムダ計算の勉強のしかた、プログラム意味論 - きしだのはてな これでここで書いたプログラムの理論の基礎は勉強できたことになるんじゃないかと思います。 プログラムの理論とはなにか - きしだのはてな ところで、プログラムの勉強地図としてこういう図を書きました。 で、ハードウェアまわりについても、プロセッサを支える技術やネットワークはなぜつながるのかでひととおり勉強したとしましょう。 じゃあ次は、アジャイルか？テストか？UIデザインか？となるわけですが、やはりプログラマなら、プログラムの作り方や使いやすさの前に、作るプログラムの機能や性能で勝負したいじゃないですか。 いい感じに関数が分割できるよとか、読みやすい名前がつけれるよとか、効率よく仕事して定時に帰れるよと
Ceph
Linuxカーネル2.6.34で標準実装されたファイルシステム。複数のストレージシステムに対して、データを分散管理する仕組みを実現する。クライアントは、通常のファイルシステムと同じ使い勝手のまま、ペタバイトという大規模な分散ファイルシステムを利用可能になる。ただし、Linuxカーネルに組み込まれたとは言え現段階では安定して動作せず、試験的な実装という位置づけにある。米IBM社の技術者が開発を進めている。 「メタデータ・サーバー」「オブジェクト・ストレージ・クラスター」「クラスター・モニター」の3つのサーバーで構成している。メタデータ・サーバーは、ファイルの保管場所（メタデータ）を管理するサーバーである。オブジェクト・ストレージ・クラスターは、ファイルの保存場所となる。クラスター・モニターは、すべてのクラスターを監視して障害を検知する役割を担っている。クライアントは、メタデータ・サーバーと連
台頭するキー・バリュー型データベース
データを「キー」と「バリュー（値）」の組み合わせとして保存する「キー・バリュー型データストア」は、クラウド時代におけるデータベース技術の主流になろうとしている。20年以上にわたって主流であったリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）と仕組みを比較しながら、向く用途、向かない用途を考察しよう。 「RDBMSはクラウドで役割を減らしつつある」―。米IBMの「DB2」や米マイクロソフトの「SQL Server」のアーキテクトだったジェームズ・ハミルトン氏（現在の所属は米アマゾン・ウェブ・サービシズ）が、中国・上海で3月に開催された「SMDB 2009」（自己管理型データベースシステムに関するワークショップ）で発表した資料のタイトルだ。 ハミルトン氏がRDBMSに代わる存在として挙げるのは、米グーグルの「MapReduce」やそのオープンソース版「Hadoop」、アマゾンの「Simpl
MySQLからフォークし、クラウド用に最適化したDrizzleがベータ版公開
MySQLを再デザインしてクラウドのような大規模分散環境に最適化し、モジュラー構造にした「Drizzle」。そのベータ版が公開されたとAdrian Otto氏のブログのエントリ「Drizzle is now BETA」で報告されています。 クラウド環境に最適化したデータベース Drizzleの開発が始まったきっかけは、米クラウドベンダRackSpcaceのCTOが、MySQLの主要な開発者の1人であったBrian Aker氏に、「memcachedやGearmanを内部的に組み合わせて使える、スリムダウンしたMySQLを作ろうと思ったことはないのか？」と聞いたことだったそうです（＠IT「Drizzleプロジェクトの目指すもの、その先を読む」から引用）。 DrizzleのWebサイトには、その主旨（Charter）とスコープが宣言されています。以下がその訳です。 主旨 クラウドインフラストラ
クラウド対応のスケーラブルなMySQLデータベース、米Xeroundが発表
「MySQL for the Cloud」。スケーラブルでつねに稼働し続けるというデータベースサービスを米Xeroundが発表し、プライベートベータとして一部に公開を始めています。 プレスリリースの中で同社はこのこのサービスの特徴を次のように表しています。 Xeround’s unique patented technology brings a new approach to data management in the cloud, aiming at providing the best of both worlds – the transactional and query capabilities of relational databases with the simplicity and scalability of NoSQL data stores. Xeroundのユニ
NoSQLについて知っておくべき10の事柄
TechRebublicに「10 things you should know about NoSQL databases」（NoSQLデータベースについて知っておくべき10の事柄）という記事が掲載されています。NoSQLデータベースについての現状がよくまとまっている内容でしたので、見出しとポイントをまとめて紹介したいと思います。 10の事柄は前半と後半の2つに分かれていて、前半の5つではNoSQLの利点について説明されており、後半の5つは課題について説明されています。原文はそれなりに長い説明がされているので、詳しくは原文をぜひ見てみてください。以下はそれを1行程度に要約したものです。 5つのNoSQLの利点 Five advantages of NoSQL 1：Elastic scaling （弾力性のあるスケーラビリティ） NoSQLデータベースでは、ノードの追加による拡張性に柔軟に対
［次世代DB編］異なる分散KVS間でデータ移行してはいけない
分散型のキーバリューストア（分散KVS）には、オープンソースソフトや商用のもの、サービスとして提供されるものなど、さまざまな種類がある。これらをすべて同じだと思ってはいけない。その構造や特徴はバラバラであり、ある分散KVSのデータは別の分散KVSに移行するのは困難だ。 既存のRDBMSの資産を分散KVSに移行するのが容易ではないことはよく知られている。同様に分散KVS間の移行もかなり難しい。安易に移行できると考えていると、苦労することになる。 大きく異なるテーブル構造 現在、分散KVSと呼ばれるデータベースには、以下のようなものがある。 ・Amazon SimpleDB（Amazon） ・Apache Cassandra（Apache） ・BigTable（Google） ・Flare（GREE） ・kumofs（えとらぼ） ・memcached（Danga Interactive） ・R
分散KVSの使い方 - sdyuki-devel
今流行のkey-value storageの利点と欠点など。小さいデータをたくさん扱うタイプで、単純なkey-value型のデータモデルを持つ分散KVSについて。 Webアプリをとりまく最近のKVS事情、雑感を読んで、ちゃんと整理して把握しておかないといけないな、と思ったので少し整理。 それは違うぞーという事があったらコメントくださいm(_ _)m ※2009-11-17 追記：現在、KVSという用語の意味は定義されておらず、使う人によって揺れています。ここで言うところの分散KVSは、Dynamo や kumofs や ROMA など を想定しています。 分散KVSの利点 スケールアウトできる 簡単にサーバーを追加して性能を上げられる 単体の性能が高い スキーマレス 最初は少ない台数で安く、後からサーバーを足してスケールアウト！という運用ができる。アプリケーションに影響せずに、ストレージ側
Legacy Communities - IBM Community
If you’re looking for a developerWorks forum — Don't panic! You are in the right place. You are here because specific IBM developerWorks forums, blogs and other Connections content have been decommissioned. This page will help you find the content you are looking for, get answers to your questions, and find a new community to call home. Where am I? You are on the IBM Community area, a collection o
Key Value Storeについて
主な3つの機能について実装状況を示してみました。 「データ永続化」とは、ストレージサーバを再起動してもデータが失われないようにデータをメモリではなくHDD等に格納できる機能です。例えば、memcachedはメモリにデータを置くため、ストレージサーバを再起動するとデータが失われます。 「データ冗長化」とは、格納したデータがストレージサーバ側で自動的に複数のストレージサーバにコピーが作られる機能です。1台(または数台)のストレージサーバがダウンしてもデータが失われることはありません。 「データ分散」とは、キーのハッシュ値等を元にデータの格納先のサーバを振り分ける機能で、負荷分散を図ることができる機能です。なお、memcached、Tokyo Tyrantにはサーバ側での分散機能はありませんが、クライアント側のライブラリによって格納先サーバを分散させることも可能です。 memcachedプロトコ
key-valueストアの基礎知識
首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は Software Design 誌 2010年 2月号に掲載された以下の記事の元原稿です。 Software Design 誌編集部の了承の元に、本ウェブページに掲載しております。 首藤一幸: "key-valueストアの基礎知識", Software Design 2010年 2月号, p.14-21, (株)技術評論社, 2010年 1月 18日 クラウド、特にPaaS向けのソフトウェア開発が現実のものとなり、 そこではリレーショナルデータベースとは違ったデータベースが 勢いを増しています。 その代表であるkey-valueストアを解説します。 もくじ key-valueストアとは なぜkey-valueストアか key-valueストアの使いどころ key-valueストアとNoSQLの
［次世代DB編］分散KVSで正規化をしてはいけない
クラウド上のデータベースとして、分散型のキーバリューストア（分散KVS）を用いることが多くなった。分散KVSは、スケーラビリティーに優れており、特にユーザー数が多いシステムでは利用価値が高い。 ただし、分散KVSにはいくつかの制約があり、システム開発に利用する際には、これまでの“RDBMS脳”をいったんリセットする必要がある。中でも、RDBMSでは真っ先に考慮していた「正規化」については、分散KVSでは原則として行ってはいけない。 分散KVSの四つの特徴 なぜ分散KVSでは正規化をしてはいけないのか。これを理解するには分散KVSの特徴を押さえる必要がある。分散KVSには、大きく四つの特徴がある（図1）。 一つは、分散KVSでは問い合わせにキーを使って、バリュー（値）を取得することだ。データ構造が単純なので、データの取り出し時間が短くて済む。PerlやPHPの連想配列や、JavaのMap、C
SQLの都市伝説。マイケル・ストーンブレイカー御大が斬る！
データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が、「SQL URBAN MYTHS」（SQL都市伝説）というWebセミナーを、自身が創設した会社VoltDBで公開しています。 一般にリレーショナルデータベースに対して言われている「SQLは遅すぎる、トランザクションのコストは高すぎる」といった評価について、SQLが遅いのではないし、トランザクション以外のコストが高すぎるのだ、と反論する内容。 これらは同氏が以前から主張してきた内容ではありますが、最近流行しているNoSQLデータベースに対する反論にもなっているため、多くのエンジニアに刺激になる内容となっています。 SQLに関する6つの都市伝説 都市伝説1：SQLは遅すぎる。NoSQLのような低レベルなインターフェイスを使うべき 都市伝説2：キーバリュー型が有望で、SQLは問題外 都市伝説3：SQLデータベースはスケーラブルではない
Windows 環境への MySQL 5.0.27 セットアップ方法 :: ソフトウェア :: Pocketstudio'z log
ここでは先日の Windows 環境への Apache 2.2.4 + PHP 5.2.0 のインストールに引き続き、同様に Windows 環境へ MySQL 5.0.27 をセットアップするメモです。インストール対象の環境は Windows XP です。 MySQL 5.0.27 のダウンロード まず、MySQL 5.0.27 を公式サイトからダウンロードします。 - http://www.mysql.org/downloads/ 現時点(2007年01月17日)の運用可能バージョンは MySQL 5.0.27 です。MySQL 5.0 -- Generally Available(GA) = 一般運用可能、というのが該当します。5.1 は開発中のベータ(Beta)版、5.2 は開発途上のプレビュー用アルファ(Alpha)版です。GA といってもギャラクシー・エンジェルではありません。
[ThinkIT] 第2回：BIシステムの特性を知る−基礎知識編(1)BIシステム導入の目的 (1/4)
読者の皆さん、こんにちは。前回は、オープンソースのBIツール「OpenOLAP」を使用して、BIアプリケーションの世界を体験していただきました。 今回からは、皆さんにBIシステムの特性を知っていただくため、4回にわたって基礎知識編をお送りします。その1回目の今回は、そもそもBIシステムは何のために導入するのかについてお話します。 BIという言葉は初めてでも、皆さんはデータウェアハウスという言葉はご存知かもしれません。BIも、データウェアハウスも、同じ情報系システム分野に属する名前です。 BIもデータウェアハウスもその目的は、会計、販売、顧客、在庫、購買、生産といった業務系のデータを取り出し、色々な形で活用するというものです。比較的わかりやすい例として、販売分析があります。販売分析では、販売管理システム（業務系）から売上実績データを取り出し、各製品の売上全体に占める割合や前年の同じ月の実績と
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