postgresql Archives - ファイヤープロジェクト
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[PostgreSQL][Redis]redis_fdwを使ってみた
大量のユーザリクエストを Redis に書き込み、foreign data wrapper(FDW) を使って定期的に PostgreSQL にロードするユースケースが PgCon 2013 で発表されていた。 Using PostgreSQL with Redis Using native wrappers and a Foreign Data Wrapper for two-way Redis integration http://www.pgcon.org/2013/schedule/events/574.en.html フロントエンドの Redis では高速にリクエストを処理しつつ、バックエンドの PostgreSQL ではデータウェアハウス的な処理を行うのが狙い。 トークでは redis_fdw redis_wrapper の2つの Redis 向け FDW が紹介されている。
![[PostgreSQL][Redis]redis_fdwを使ってみた](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d26f3755be7bfeea9c665c137ea45536e9b12e16/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiguniang.files.wordpress.com%2F2012%2F12%2Fpostgresql_logo.png){kind=logo}
SparkでPostgreSQLデータを扱う - Qiita
話題のApache Sparkでこんなことも出来るという話。Sparkのマニュアルを読んでいて見つけたので、試してみました。試した環境は CentOS 7.1 Apache Spark 1.4.1 PostgreSQL 9.4.4 です。 Apache Spark Sparkの説明は割愛。 高速な分散処理基盤であるApache SparkはHadoopやCassandraといったデータストアだけでなく、RDBMSに格納されたデータを取り出して処理することもできます。 なので、既存のデータを移行せずにSparkの高速処理の恩恵を受けることが出来ます。 PostgreSQLのテーブルをSparkにロード JDBC接続を利用するので、PostgreSQLのJDBC Driverが必要です。 今回はお手軽にspark-shellで操作することにして、
PostgreSQLで日本語全文検索 - LIKEとpg_bigmとPGroonga - 2015-05-25 - ククログ
PostgreSQLアンカンファレンス＠東京（2015/5/30）でPostgreSQLの日本語全文検索まわりについて紹介しようかとたくらんでいます。しかし、現時点（2015-05-25）でキャンセル待ちで、当日参加できないかもしれないので紹介しようと用意している内容をここにまとめます。 内容 この資料の目的は、PostgreSQLで使える次の3つの方法の特性を紹介し、ユーザーが適切な方法を選択するための材料を提供することです。 LIKE pg_bigm PGroonga（ぴーじーるんが） LIKE LIKEのメリット・デメリットは次の通りです。 メリット 標準で使える インデックス作成不要（= データ更新が遅くならない） データが少なければ十分速い デメリット データ量に比例して遅くなる ユーザーがLIKEを使うかどうかの判断基準は「十分速いかどうか」（= 「データが少ないかどうか」）で
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