V @voluntas コネクションプールはコネクションを手に入れる前に queue をして、無かった場合は queue に入れてみるというのが必要なのかな。実際作って見るとすげー勉強になるな。やっぱ理論だけじゃだめだ orz 2011-01-03 00:31:29
コネクションプールとドライバー
V @voluntas コネクションプールはコネクションを手に入れる前に queue をして、無かった場合は queue に入れてみるというのが必要なのかな。実際作って見るとすげー勉強になるな。やっぱ理論だけじゃだめだ orz 2011-01-03 00:31:29
RDBMSでコネクションプールが必要な理由、わからない。
Takayuki Shimizukawa @shimizukawa @masa_edw コネクションプールが無い場合、使い終わったコネクションが即解放されない（解放まで多少遅延する）ので実際に使っているコネクションの数より多く存在する。その分メモリを圧迫して効率が悪い。っていう話は聞いたことがあるよ（要出典 2013-09-04 09:27:28 ハイパーむとう @masa_edw @voluntas 現状で必要な状況は理解していますが、なぜそうなるのか理解していないということです。他にもたとえば、bitlyの呼び出しはコネクションプールを使うべきか？なぜ(べき、べきでない)のか？どういう要請でそうなのか？と言う問いに僕は答えられません。 2013-09-04 09:31:22
PostgreSQL Internals Through Pictures
PostgreSQL Internals Through Pictures BRUCE MOMJIAN POSTGRESQL is an open-source, full-featured relational database. This presentation gives an overview of how POSTGRESQL processes queries. https://momjian.us/presentations Creative Commons Attribution License Last updated: April 2023 1 / 72 SQL Query SELECT firstname FROM friend WHERE age = 33; 2 / 72 Query in Psql test=> SELECT firstname test−> F
Planet MySQL :: Planet MySQL - Archives - DBT-2によるベンチマーク手順
DBT-2とはTPC-Cライクなオープンソースのベンチマークソフトで、OLTP系の負荷を擬似的に作り出すように設計されている。細かい更新系の処理を測定したい時には便利なベンチマークツールである。しかしながら、DBT-2の実行手順は多少面倒くさく、さらにREADMEには偽の（？）情報まで含まれている上にDBT-2の実行手順はあまりWeb上では解説されていない。そこで、今日は簡単ではあるがDBT-2によるベンチマークのやり方を紹介しよう。（以下の例では利用するデータベースをMySQL、DBT-2のバージョンを0.40であると仮定している。） 1. ダウンロード 次のページからDBT-2をダウンロードしよう。 http://osdldbt.sourceforge.net/ 2. 補助パッケージのインストール 以下のperlパッケージ類はconfigureスクリプトでは「足りないよ」と言ってくれな
The Database World in a Venn Diagram
Copyright © 2009-2015. All rights reserved. This blog is called myNoSQL and it is written by me, Alex Popescu, a software architect with a passion for open source and communities. It records my readings, learnings, and opinions on NoSQL databases, polyglot persistence, and distributed systems -- subjects that I'm passionate about. The opinions expressed here are my own, and no other party necessar
キャッシュの大きいRDB vs インメモリデータベース、性能がどれだけ違うのか調べてみると
2週間ほど前に「インメモリデータベースがクラウド時代の主流になるという期待」というエントリを書きました。ハードディスクに代わり、メモリをデータベースの永続化手段とするインメモリデータベースは、超高速なアクセスとスケールアウトを実現する、クラウド時代のデータベースの主役になるのではないか、という内容です。 この記事に関して、TechVisorの栗原さんと次のようなやりとりをしました。 確かに、Oracle Real Application Cluster（以下、Oracle RAC）でデータベースが全部載るくらい十分にキャッシュ用のメモリを割り当てれば、メモリ上でデータベースを操作するインメモリデータベースと同じことではないのか、とも思います。 両者の違いは何かあるのでしょうか？ 調べてみることにしました。 インメモリデータベースは1000倍速い 調べてみるとすぐに、両者には明確な性能差があ
『NULLの扱い』
データベースにはNULL（つまり、値が存在しないことを表す値）を格納することができます。 しかしNULLをSQLで扱う場合、その癖を十分に理解していないと、誤った操作をしてしまったりします。 NULLの登録 まずはNULLをデータベースに登録する際の動きですが、NOT NULL制約、DEFAULT制約の設定されていないカラムに対してNULLをセットしてやればNULLが登録され、明示的に指定しなくとも勝手にNULLが登録されます。 いや、何もセットされないといった方が正しいでしょうか。 このへんは特に変わったことでもありません。 NULLと空文字、スペースとの違い NULLと同じように値がないことを表すのに空文字('')やスペース(' ')を使うこともありますが、これはRDBMSによって動作に違いがあるので注意が必要です。 【Oracle】 Oracleの場合、主要なデータ型のカラムに対し、
DBの数値項目は無条件にNOT NULLにする設計って
Ognacの雑感 木漏れ日々 目次 ホーム 連絡をする RSS Login Blog 利用状況 投稿数 - 1487 記事 - 0 コメント - 43386 トラックバック - 143 書庫 2014年5月 (6) 2014年4月 (13) 2014年3月 (14) 2014年2月 (12) 2014年1月 (12) 2013年12月 (13) 2013年11月 (13) 2013年10月 (11) 2013年9月 (13) 2013年8月 (14) 2013年7月 (13) 2013年6月 (14) 2013年5月 (15) 2013年4月 (13) 2013年3月 (14) 2013年2月 (13) 2013年1月 (15) 2012年12月 (14) 2012年11月 (14) 2012年10月 (15) 2012年9月 (14) 2012年8月 (13) 2012年7月 (13)
3値論理とNULL
要するに、データベースにnullが1つでも含まれていれば、クエリから正しくない結果が返される可能性がある。しかも、一般的には、どのクエリから正しくない結果が返されるのかを知る方法はないので、すべての結果があやしく見えてくる。nullが含まれたデータベースから正しい結果が得られることは確信できない。筆者に言わせれば、この状況はまさにお手上げである。 ――――C.J.デイト はじめに 多くのプログラミング言語が、真理値型（BOOL型、BOOLEAN型）というデータ型を持っています。もちろん、SQLにも真理値型が存在します。ユーザーが直接扱えるデータ型として定義されたのはSQL-99ですが、WHERE句などの条件の評価時にも真理値の演算が行なわれています。 ところで、普通のプログラミング言語の真理値型とSQLの真理値型の違いをご存知でしょうか？ それは、普通の言語の真理値型が、true、fals
いきあたりばったりのアーキテクチャと教訓
スライドの作者であるGleicon Moraesは、これらの図を示した上で、リレーショナルデータベースはガムテープのようにつぎはぎで使えるような万能薬ではない。シャーディングや非正規化などは検討すべきよい選択肢であり、またリレーショナル以外のデータベースも選択肢としていれるとよいだろうと説いています。 そして次のような「リレーショナルデータベースの間違った使い方10項目」を示しているのです（訳は前述の記事「データベースの間違った使い方10項目」から）。 Dynamic table creation（動的なテーブルの作成） Table as cache（テーブルをキャッシュとして使う） Table as queue（テーブルをキューとして使う） Table as log file（テーブルをログとして使う） Distributed Global Locking（分散したグローバルなロック）
Paper: Relational Cloud: A Database-as-a-Service for the Cloud - High Scalability -
The Relational Cloud Project is an effort by a group of researchers at MIT to investigate technologies and challenges related to Database-as-a-Service within cloud-computing. They are trying to figure out how the advantages of the DaaS (Database-as-a-Service) model, that we've seen arise in other areas like OLAP and NoSQL, can be applied to relational databases. The DaaS advantages as they see the
次期SQL Serverでは、カラムナデータベース機能とインメモリ処理をリレーショナルエンジンに統合へ
次期SQL Serverでは、カラムナデータベース機能とインメモリ処理をリレーショナルエンジンに統合へ データベースを列方向に圧縮するカラムナデータベースや、メモリ上にデータを置いて高速に処理するインメモリ機能といえば、ビジネスインテリジェンス用途で大規模なデータを分析するためのOLAPサーバといった専用データベースの機能でした（参考：カラムナデータベース（列指向データベース）とデータベースの圧縮機能について、マイケル・ストーンブレイカー氏が語っていること）。 しかし次期SQL Serverでは、トランザクション処理用のSQL Serverのデータベースエンジンにカラムナデータベース機能やインメモリ処理を統合することで、データ分析機能にも優れたデータベースエンジンになることが、11月18日に行われたSQL Serverのイベント「2010 PASS Summitで明らかになったようです。
独り言v6 » RDBMSにおける5つの並列可能性 – L.star的デザイン(2)
前回、と言ってもずいぶん前になるが 超並列RDBMSは成立するか – L.star的デザイン（１） にてある程度の考察をしているRDBMSのデザイン。kumoFSどうだろうとか寄り道しつつ、自分なりの次のステージまで煮詰めることができたので、それについてメモとして書き留めたい。 まず目標として掲げるのは、 標準的なストレージしか持たないサーバ群を使う。 単純CRUDクエリのスケールアウト。読み書き両方 JOIN構文のサポート。特に１TB程度の複数テーブルをINNER JOINして集計できる 1つのクエリ内部を複数サーバに分割させることによる性能向上。スケールアウトというわけではないが。 というところである。かなり無茶な要求と思うが、ここまでサポートできるとデザイン上で納得できれば悪くなかろう。現実に実装する場合には、随所で発生するボトルネックとの戦いになるだろうし。前回は「ストレージノード
データベースコンサルタントのノウハウちょい見せ ネタ(アンチパターン)募集
各種インフラ技術(OS、ストレージ、ネットワーク)やオラクル製品といった話題を取り上げます。著者は小田圭二、「門外不出のOracle現場ワザ」、「絵で見てわかるOracleの仕組み」、「絵で見てわかるOS/ストレージ/ネットワーク」などの著作もあります 数か月先のDBマガジンに「データベースのアンチパターン(続編)」の特集を書くことになりました。私の中では「アンチパターン(良く見るダメな設計)」のネタは十分にあるのですが、せっかくブログを書いているので皆様からもネタを募集したい(活性化したい)と思います。なお、ネタ(項目)だけであって、中身は私の考えで書いてしまいますので、その点はご了承ください。 ☆現時点の案(ネタの余地は、あと3,4個くらいでしょうか) OLTPなのにSQLが重い キャパシティが見積もれていない 領域監視をしていない DBリンク地獄 バッチがリランできない 外部キーに索
コンピュータ中心の世界はまもなく終わる--米VCが描く未来
たとえば、ECサイトでPCを販売する際に、液晶の大きさやCPUの性能などのスペックを掲載しますよね。でも、新しい会社がそれまでとはまったく違う特性を持った製品を出した場合、そのスペックが既存のデータベースに入らないんです。こうなると、新しい属性を追加しないといけなくなり、関連するシステムすべてを変更する必要が出てきます。 商品データベースであればまだましなほうで、鳥インフルエンザのデータのように、数分おきに全世界の研究者から新しい属性を加えてくれという要望が上がってくると、データベースそのものが作れないんです。今はエキスパートの人間が手書きの表でまとめている。これではリアルタイム性も低いし、管理も大変になります。 そこで、私が注目しているのはこういったアンストラクチャードデータを扱えるインデックスファブリック（IFX）という理論です。 編集部注：インデックスファブリック理論は2001年9月
Data normalization, is it really that good?
How to Use Rust Procedural Macros to Replace Panic with syn’s Fold In this article, we show how you can write advanced macros to step through Rust code and modify it. Using the standard tooling available in the syn crate, we first show how to change the occurrence of a panic into an Err. Then we go a step beyond and use the Fold trait to recursively step through the entire function, automatically
「DBを正規化すると遅くなる」は誤解，実証実験の結果が公開に
データ・モデリングの普及団体，DOA+コンソーシアムはこのほど，リレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）の処理性能に関する実証試験を行い，調査結果を公開した。「データを正規化してデータベースに実装すると，処理性能が低下する」という“誤解”を正すため，実証実験を行ったという。 データを正規化して実装したときと，非正規化して実装したときの処理性能の違いを調べた結果，「正規化して実装したデータベースの方が処理性能が高い」，「非正規化して実装したデータベースを操作する際，テーブル結合（JOIN）が発生する処理を行うと，処理性能が低くなる」と結論付けた。 実証実験では，自動車の受注業務を想定したWebシステムを構築して，処理性能を測定した。このWebシステムは，データベース上に格納された受注データを基に，製品データや部品データ，部品メーカのデータなどを検索する。 データベース実装の違い
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
SourceForge.net: osdldbt
サービス終了のお知らせ
Photo Tourism: Microsoft Research, Interactive Visual Media Group
