オープンソースデータベース標準教科書｜DBスペシャリストを認定する資格 OSS-DB技術者認定試験
ついに登場！データベースの操作、作成、管理についての基礎を学習するために最適な教科書 LPI-Japanは、PostgreSQLを体系的に学習するための教材「オープンソースデータベース標準教科書 -PostgreSQL-」を開発し、本サイトにて公開し、無償提供しています。 本教材は、データベースの経験の無い技術者を対象に、実習を通してSQL言語を使ったデータベースの操作、作成、管理についての基礎を学習するための教材が必要とのニーズに応えて開発されました。 データベースを初めて触る方にも分かりやすく、実際に動かしてみて理解できる内容となっています。 また、「OSS-DB技術者認定試験Silver」の学習教材としても役立ちます。 但し、本教材は【受験対策教材ではありません】。受験対策は、LPI-Japan OSS-DB認定教材をご利用ください。 なお、近年のスマートフォンの普及などによる学習環
できるエンジニアになるためのちょい上DB術｜エディラボ｜エディフィストラーニング｜実務に活かせるIT研修
弊社トレーナー中村才千代が、デキるエンジニアのための“ちょい上”DB術を解説します。 DB設計のキモとなるケースを紹介しているので、通常業務と異なる場合でも応用できる「共通の考え方」を身につけられます。 > プロ講師がわかりやすく教えるから、効率よく学べる！ エディフィストのデータベーストレーニングはこちら Oracle / 上流工程 担当 中村 才千代 データベース設計、システム構築の上流～下流工程全般のインストラクターです。SE時代の経験を生かし「業務を知るエンジニアこそDB設計に関わるべき」「DB設計に携わるエンジニアは業務を知る人に知恵を貸してもらう」ことを伝えたいと思っています。 ■認定・受賞 2000年 Oracle University「Best Instructor of the Year」受賞 2002年 Oracle University「Best Instructor
データベースの内部動作を知る
SQLのプログラミングは奥が深い。特にパフォーマンスの観点から、そう言えるだろう。 みなさんご承知の通り、同じ結果を出すプログラムでも、SQLの書き方次第で処理時間に何倍もの差が生じ得る。効率の悪いSQLを書いてしまう原因は、多くの場合、リレーショナルデータベースの内部動作やアプリケーションに関する理解不足である。両者をよく知った上で最適なSQLを書けるようになることは、システムエンジニアとしての重要なスキルの一つである。 特集『基礎から理解するデータベースのしくみ』では、リレーショナルデータベースの内部動作について、基本的な部分を分かりやすく解説している。SQLプログラミングに役立つことはもちろん、SQLチューニングやデータベース設計のための基礎知識としても不可欠だ。 イントロダクション ブラックボックスのままでいいの？ Part 1：SQL文はどのように実行されるのか SQL実行までの
WEB+DB PRESS連載の『スケーラブルWebシステム工房』の記事を公開しましたっ！ - （ひ）メモ
だいぶ前の記事(2007/04〜2008/2の連載記事)ですが、WEB+DB PRESSで連載していた拙著の『スケーラブルWebシステム工房』の記事を公開しました。ふと、思い出したので。 連載目次 第1回 いろんなものをロードバランス ― MySQL、SMTPサーバ… 第2回 DRBDとkeepalivedで、障害性の高いストレージサーバの構築 第3回 監視にまつわるエトセトラ 第4回 LinuxとVLANで作る、シンプル＆スケーラブルネットワークの極意 第5回 止まらないネットワークの極意 ― bonding × リンクアグリゲーション × スパニングツリー 第6回 見逃さない通知の極意 これらの文書は、ソフトウエアの名称、バージョン、設定項目、社名などの固有名詞などなどは当時のまま掲載しています。 ですので、インストール手順や設定内容は最新版のドキュメントを参照していただき、この文書か
開発メモ: IndexDB: 転置インデックスのためのDB
大震災の時分に何だが、Kyoto Cabinetベースで検索エンジンの核となる転置インデックスを作るのに適したDBを実装したという話。 転置インデックスとappend操作 多くの検索エンジンの核となる転置インデックスとは、検索語に一致する表現がどこに出てきたかという位置情報のリストを保持するものであり、検索語をキーとして位置情報リストを値とする連想配列である（転置インデックスを使わない検索エンジンもあるが）。この位置情報リストをposting listとか呼んだりするらしい。転置インデックスにもいくつか流儀があり、検索語をどのように切り分けるかで単語（分かち書き）方式とか文字N-gram方式とか呼ばれるものがあったりするが、いずれにせよ、小さいキーと、非常にでかい値を保持する連想配列を作ることには変わりない。 で、素朴に転置インデックスを作ろうとすると、検索対象の文書を解析しながら、得られ
あえてNoSQLでクラウド上にエンタープライズアプリを作ってみる : 小野和俊のブログ
RDBMSとNoSQLを巡る議論でいつも私が違和感を感じるのは、RDBMSに固執しようとする人と、NoSQLに固執しようとする人と、それぞれが極端にどちらかを擁護し、極端にどちらかの長所や可能性に対して目を瞑ろうとしているように見受けられることである。 これまでRDBMSを業務で使ってきた人にNoSQLの制約の話をすると、大抵の場合、「そんなのじゃ業務には使えない」という反応が返ってくる。特に即時一貫性が保てないという話をすると「まったく使い物にならない」と脊髄反射的に拒否反応を示されることが多い。 私が思うに、クラウドがシステム構築で活用されていくのに比例して、これからは「RDBMSとNoSQLを適材適所で使い分ける」ことがこれからのアーキテクトに求められるのではないか。 これまではRDBMSがあったから何もかも一貫性が保障されていた。だが、本当にそこまですべてのデータに即時一貫性が必要
ランキングのつくりかた:Kenn's Clairvoyance
遅ればせながら、あけましておめでとうございます。 先週には、ベイエリアの友人たちがやっているEchofonがPostUpに買収されるなど、幸先のよい新年のスタートとなりました。 さて、最近ホットなマーケットといえばソーシャルゲームですが、ゲームといえばリーダーボード。ハイスコアのランキングで友人や見知らぬ人たちと競うのは、ビデオゲームが誕生した1970年代から欠かせない要素でした。 ところが、インターネット経由で100万人規模のプレイヤーがつながるようになってきた現在、その全体をランキングづけするのは、技術的にも大きなチャレンジとなってきました。 今回は、そのリーダーボードのつくりかたについて、ぼくらの作っているソーシャルゲーム・プラットフォームであるPankiaの運用で得られた知見を共有したいと思います。 自分の順位を知る方法 リーダーボードの基本的な考え方はシンプルで、それはつまり「ユ
ソーシャルゲームのためのMySQL入門 | BLOG - DeNA Engineering
こんにちはこんにちは。最近お腹痛いばっかり言ってることで有名なiwanagaです。 DeNAは外部的にはプラットフォーム的な部分の方がフィーチャーされることが多いですが、実はソーシャルゲームの提供も行っています。怪盗ロワイヤルとか、どこかで聞いたことがあるのではないでしょうか。 僕はDeNAでソーシャルゲームが誕生した辺りからずっとサーバサイドを見てきましたが、そんな運用の中で自分が貯めてきた知見とかTIPSをご紹介したいと思います。 かれこれ10タイトル近くはレビューしたり運用したりしてるため結構言いたいことはいっぱいあるので、小出しにしつつ評判よければ次も書きます。 ソーシャルゲームのためのMySQL入門一覧 ソーシャルゲームのためのMySQL入門 - Technology of DeNA ソーシャルゲームのためのMySQL入門2 - Technology of DeNA 「MySQL
京都収納棚紅玉束縛： Rubyで簡単、DBプログラミング - mixi engineer blog
静かに暮らしたいmikioです。今回は、新進気鋭のDBMであるKyoto CabinetのRubyバインディングを駆使してお手軽にデータベースプログラミングを行う方法について述べます。 Kyoto Cabinetのおさらい Kyoto Cabinet（KC）は、Tokyo Cabinet（TC）に比べて、最適化された性能よりも保守性を重視したDBMの実装です。オブジェクト指向プログラミングの技法を用いて、少ないコード記述量で容易に機能追加できるように設計しています。また、実装としては、空間効率の向上と並列処理性能の向上を重視しています。以下のプレゼン資料も参考になると思います。 TCでもハッシュ表やB+木などのデータ構造を動的に切り替えて同じインターフェイスで操作するための「抽象データベース」という機構がありましたが、KCでは同じことを「多相データベース（polymorphic datab
データベースは目的別に使い分けるべし
元マイクロソフトのSQL Server開発チームの一員であり、その後マイクロソフトのデータセンターのアーキテクトとして活躍。昨年アマゾンに移籍して、現在はAmazon Web Servicesの上級エンジニアであるJames Hamilton氏が、自身のブログの「One Size Does Not Fit All」というエントリで、リレーショナルデータベースだけにとどまらない幅広いデータベースの種類を4つに分類して紹介しています。 4つの種類とは「機能優先」「スケーラビリティ優先」「シンプル」「目的別」です。 Hamilton氏は、アマゾンがAmazonクラウドでMySQLのサービスを開始したところ、以前から提供していたキーバリュー型データストアの「SimpleDB」は終了するのではないかと心配する声があったことを挙げ、 I can understand why some might co
SQLを使うなら理解しておきたいアルゴリズム？(というか、select文の書き方) - where・order by・join・group by - 何かしらの言語による記述を解析する日記
SQLのselect文の書き方の覚書です。 なお、本文中の動作確認は「mysql Ver 5.0.67」で行いました。 2009/10/05 13:30 追記 予想外に多くのアクセスとブクマをいただき、正直驚いております。 本文はsqlの内部処理には一切触れておりません。ごく普通のsqlの書き方にのみ触れています。 釣りのつもりはありませんが、釣られたと感じた方にはごめんなさい。 目次 説明に使用するデータ構造？(というかテーブル) 抽出(where句) ソート(order by句) ソートの例(昇順) ソートの例(降順) 結合(join句) 集計(group by句) 関連記事 説明に使用するデータ構造(というかテーブル) select文の使い方を説明するために、以下のようなテーブルを使います。 create table countries ( name nvarchar(30), cu
Kazuho@Cybozu Labs: パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
「Linux-DBシステム構築／運用入門」がすごい - あなたのシステム、ガラパゴス化していませんか？ - kazuhoのメモ置き場
松信さんがやってくれました。 ずいぶん前からデータベースの「正しい」構築と運用方法についてまとめた本はないかなーと思ってました。自分はこれまで、様々なネットワークアプリケーションのプログラミングやデータベースの設計、チューニングを行ってきています*1が、問題が解決できたようには見えても、果たしてそれが最適な解決策だったのか不安に感じることがありました。それは、体系的な知識に欠けているからです。だから、網羅的な教科書がほしいなぁって思ってたんです。 とあるインターネットでこの前、松信さんから「いま書いてる」って話を聞いて、一部を見せていただいたりしたんですが、つい昨日、手元に届きました。やったね☆ 名前は「Linux-DBシステム構築／運用入門」。「入門」と銘打たれているものの、基礎的な知識から、なぜそうなるのか、どう応用すればいいのか、といった点まで広くカバーしている*2、全方位的な隙のな
データベースパフォーマンスに関する、僕が知りうる限り最高の教科書 - レベルエンター山本大のブログ
データベースの醍醐味は、パフォーマンスチューニングにあります。 チューニングによっては、同じ処理でも1時間掛かる場合もあれば、 1秒で終わるということもあり得る世界です。 僕はDBの魅力に取り付かれた者の一人です。 DBという技術の奥深さが気に入っています。 DBを極めると、どこの現場に行っても絶対に必要とされます。 また、どこの現場に行っても正解を導く方程式は一緒なので応用が利くのです。 しかし、その基本原理を体系的に学べる手段はあまりありません。 OracleMasterやMCDBAといった資格試験でも学べることは限られていて あとはWebで調べるなりマニュアルを読むなりするしかありませんでした。 とくに肝であるパフォーマンスチューニングについては、 経験則でチューニングしている部分も多いです。 Oracle、SQLServer、MySQLと色々なDBのチューニングをしてきましたが、
分散データベース2 - WebLab.ota
分散データベース - WebLab.otaの続き Distribution,autonomy,heterogeneity FDBS (A1,D0,H1)：異種混合 (A1,D1,H1)：異種混合＋分散 MDBS (A2,D1,H1) (A2,D2,H1)：各DBSコンポーネントがほかのDBSの存在を知らない． 必要なときに自律的につながる PDBS MDBSのanother instanceに見える しかし，２つは違うデータアクセス方法をサポートしてるよね MDBSはマルチデータベースレイヤ上で問い合わせのインタフェースをサポートしている（下図参照） PDBSは図のようにクエリが転送されていく このとき，クエリはオリジナルから変更されて転送されるかもしれない．（中継ピアが変更する可能性があるよね） さらにforwardingはマッピンググラフによって行われ，全ピアに転送されるとは限らない
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
社内サーバインフラ勉強会(DB)
できるエンジニアになるための ちょい上DB術・基礎編 インデックス － ＠IT自分戦略研究所
ソーシャルゲームのためのデータベース設計
�Linux/DB Tuning (DevSumi2010, Japanese)