文化庁「メディア芸術データベース」で“価格が高いファミコンソフトTOP60”を調べた結果……
先日、公開された文化庁「メディア芸術データベース」では、一体どんなことができるのでしょうか。 ・文化庁が「メディア芸術データベース」を公開 手始めにファミコンソフトがどれだけ登録されているか調べました。この、ファミコンの総数問題は、我がブログでもたびたび取り上げさせて頂いているテーマであります。 結果はこちら↓ ※サムネイル画像クリックでリンク先へ 検索結果のところに1,252件中という文字が見えるので定説の1252本でした。参考資料に「ファミリーコンピュータ 1983-1994」（太田出版）などの書籍の名が挙がっていることから、それらに準拠した形となっているようです。 さて、それでは本番と行きましょう。 この「メディア芸術データベース」には詳細検索機能やソート機能などもあるので、今回は「価格が高いファミコンソフトTOP60」という、ありがちなんだけど、数が数だけにまあまあ面倒なやつを、や
Data Models
Data Models: A Comprehensive Guide to Structuring Information for Optimal Insights and Decision-Making In the realm of data management, the use of effective data models plays a pivotal role in organizing and representing information in a structured and meaningful way. Data models serve as the blueprint for databases, facilitating efficient data storage, retrieval, and analysis. This article delves
【OGC2012】550万人のユーザーを数える『ドラゴンコレクション』を支えるシステム体勢とは？ | インサイド
大量のページ遷移が集中する日本型モバイル・ソーシャルゲーム。今や「ゲームのおもしろさ」の中には「サーバが落ちない／アクセスが軽い」などの新しい条件が加わるようになりました。しかし、具体的なサーバ構成については（特にヒットタイトルでは）意外と知られていません。 こうした中、コナミデジタルエンタテインメントで人気ゲーム『ドラゴンコレクション』のマネージャーを務める廣田竜平氏は、「大人気ソーシャルゲームを支える技術 ～拡大し続けるシステムの軌跡」と題して、その一端をあきらかにしました。2011年11月で550万人のユーザーを抱えるヒットタイトルの基盤技術だけあって、講演終了後もさまざまな質問が飛び出す人気セッションとなりました。 廣田氏は新卒でKONAMIに入社後、『ドラムマニア』『クイズマジックアカデミー』シリーズなど、アミューズメント機器の開発にプログラマーとして携わってきた経歴の持ち主です
Clojureの作者が作ったデータベースDatomicが凄い
プログラミング言語Clojureの作者Rich Hickey氏率いるClojure HackerのチームがDatomic(デートミックと発音するらしい)というデータベースをリリースしました。これが何やらとてつもないです。10年先を行ってる技術じゃないでしょうか。 まだ本番サービスは始まっていませんが開発環境用のライブラリが配布されています。 Datomicは斬新なアーキテクチャなので一言で説明するのはとても難しいです。 私が理解できたことを簡単に説明します。 2014/1/20追記 ライセンスモデル、サポートストレージ、サービスとしてではなく独立して使用する形になるなど記事作成時の内容から色々変更が合った部分を更新しました。 変更不可なAppend-onlyデータベース 従来のデータベースで、あるレコードを変更するというのはそのレコードに対応した場所があり、そこのデータを書き換えるというこ
Big Sky :: VimでDBが操作できる vdbi-vim 作った。
DB操作ツール Emacs DBI を作ってみた - 技術日記＠kiwanami このツールの目的は、クロスプラットフォームで便利なDB操作環境を実現することです。 pgAdmin や MySQL Query Browser のようなGUIの良さをCUIで実現してみようとしてみました。すなわち、ぼくのかんがえたさいきょうのDBツールです。ちなみに、このツールにとってEmacsはただの実行環境です。Emacs使わない人でも使うと便利だと思います。 http://d.hatena.ne.jp/kiwanami/20120305/1330939440 VimもーVimもー！ って事で作りました。 mattn/vdbi-vim - GitHub Database client for Vim https://github.com/mattn/vdbi-vim Emacs版はepcというRPCプロト
間違って10万人の顧客DB消しちまったｗｗｗｗｗｗｗｗ - MC)まとめこむ
1：以下、VIPがお送りします：2012/03/05(月) 23:05:21.43 ID:MYKH/EmU0 特定されない範囲で 30分前の話 2：以下、VIPがお送りします：2012/03/05(月) 23:06:04.91 ID:b77m7UZ00 ２ｃｈやってないでハードディスク復旧業者に頼め 13：以下、VIPがお送りします：2012/03/05(月) 23:08:29.71 ID:MYKH/EmU0 >>2 とりあえず今担当の人呼んでる（俺も担当なんだけどさｗｗｗ 3：以下、VIPがお送りします：2012/03/05(月) 23:06:05.57 ID:G+trElAB0 顧客DBって何？ 13：以下、VIPがお送りします：2012/03/05(月) 23:08:29.71 ID:MYKH/EmU0 >>3 顧客情報が詰まった大切な大切なデータベース 4：
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
信じられないDB文化「固定長DB」でもあうんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - レベルエンター山本大のブログ
ずいぶん時間があいてしまったけど、大規模コンシューマ向けサービスRDB設計の続き。 僕はこのプロジェクトを自分のRDBの知識を使って革新してやろうと思って臨んだ。 しかし結果として逆に、コンシューマ向けサービスに最適化されたRDBの使い方について教わることになった。 ※ あと、KVSでいいじゃんって言ってる人もいるけど、それはKVS導入の苦労を知らない人だと思う。KVSの苦労は後で書く。 僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はDBやフレームワークの設計とアーキテクトっぽいことを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止
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
MySQLでサービス停止のないALTER TABLEの検討 - SH2の日記
MySQLでテーブルへのカラム追加、インデックス追加やテーブルの再編成などを行うと、その間テーブルに共有ロックがかかってしまいます。そのためこれらのメンテナンス処理は、通常利用者の少ない深夜早朝帯にサービスを止めて実施する必要があります。本日はそれを無停止、オンラインのままでできないかという話題です。 基本的なアイデア メンテナンス対象の元テーブルをコピーして、作業用の仮テーブルを作ります 仮テーブルに対して、カラム追加などの変更を加えます その間、元テーブルに対して行われる更新処理について差分を記録しておきます 仮テーブルの変更が終わったら、記録しておいた差分データを仮テーブルに反映します 差分データの反映が終わったら、元テーブルと仮テーブルを入れ替えます これと似たようなことを考えた方は結構いらっしゃるのではないでしょうか。ただ、言うは易し、行うは難しです。整合性がきちんと取れるかどう
今夜こそわかる安全なSQLの呼び出し方 ～ 高木浩光氏に聞いてみた
「安全なSQLの呼び出し方」というSQLのセキュリティに焦点を当てたドキュメントが、2010年3月にIPA（独立行政法人情報処理推進機構）から公開された。 これは2006年1月から提供されている、Webサイト開発者や運営者向けのセキュアWebサイト構築のための資料「安全なウェブサイトの作り方」の別冊として書かれたものである。「安全なウェブサイトの作り方」が92ページなのに対して、SQLインジェクションについてだけで40ページもの分量がある。なぜこんなに分厚いのだろうか。 このドキュメント作成に協力したという、独立行政法人産業技術総合研究所 情報セキュリティ研究センターの高木浩光氏にお話を伺うことができた。高木氏は個人ブログ「高木浩光＠自宅の日記」で、セキュリティ関連の問題を追求する論客としても知られている。筆者も以前、この連載の「今夜わかるSQLインジェクション対策」の回（2006年11月
グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
なぜTwitterは低遅延のままスケールできたのか 秒間120万つぶやきを処理、Twitterシステムの“今” − ＠IT
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1～5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
Twitter、MySQLデータベースからCassandraに移行
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます TwitterがMySQLデータベースからCassandraに移行する。同社エンジニアRyan King氏が米国時間2月23日、MyNoSQLのインタビューに応じ、決定に至るまでに検討した内容などを明らかにした。記事によると、同社はクラスタ化したMySQLサーバとメモリキャッシュシステムを運用してきたが、データ量の拡大に伴い、運用管理にあたる人件費の拡大に悩まされるようになってきたという。そのため、高可用性を保ちながら、成長に伴う作業を自動化する方法を模索した。
物語要素事典
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データセンターが「落ちる」ことを想定したグーグルのアーキテクチャ
サーバを安全に運用する施設として構築されるデータセンターですが、グーグルではそのデータセンターですら"落ちる"ことがあると想定してアーキテクチャを構築しています。 米グーグルが今年の5月に行ったイベント「Google I/O」で、同社のGoogle App Engine datastore leadであるRyan Barett氏が行った講演「Transactions Across Datacenters (and Other Weekend Projects)」のビデオがYouTubeで公開されました。 Barett氏は、担当しているGoogle App Engineのデータベースに関してグーグルが「multihoming」（マルチホーミング）と呼ぶ複数のデータセンターを用いた処理を実現している理由として、データセンターが自然災害や停電に見舞われたり、メンテナンスなどによるデータセンターの
ゆーすけべー日記
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
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Twitterにおける大規模システム構築、3つの原則