postgresqlに関するJxckのブックマーク (19)
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Jxck 2017/01/30
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PostgreSQL and MySQL: Millions of Queries per Second
This blog compares how PostgreSQL and MySQL handle millions of queries per second. Anastasia: Can open source databases cope with millions of queries per second? Many open source advocates would answer “yes.” However, assertions aren’t enough for well-grounded proof. That’s why in this blog post, we share the benchmark testing results from Alexander Korotkov (CEO of Development, Postgres Professio
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パラレルスキャンのスケーラビリティ調査とFlame Graphsによるプロファイリング可視化
先月、弊社にデータベース系の研究をしていた中国人留学生がインターンに来ており、その彼にお願いしてPostgreSQLのパラレルクエリのスケーラビリティの調査と、プロファイリング＋可視化のツールとしてFlameGraphを使ってもらいました。 大学のスケジュールの関係上、インターンの期間が急遽、3週間から2週間に短縮されてしまったため、結果をきちんとまとめたり追試をしたりといったところまでは到達できなかったのですが、個人的にもそれなりに面白いアウトプットになったと思いますので、簡単にご紹介したいと思います。 なお、細かい手順の詳細などは、インターンに参加していた学生さんのGithubにまとまっています。参考文献に載せておきますので、興味のある方はそちらも参照してください。（本テストと直接関係のない内容も含まれています） ■テストの背景 PostgreSQLの9.6develにパラレルシーケン
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GitHub - dhamaniasad/awesome-postgres: A curated list of awesome PostgreSQL software, libraries, tools and resources, inspired by awesome-mysql
Barman - Backup and Recovery Manager for PostgreSQL by 2ndQuadrant. OmniPITR - Advanced WAL File Management Tools for PostgreSQL. pg_probackup – A fork of pg_arman, improved by @PostgresPro, supports incremental backups, backups from replica, multithreaded backup and restore, and anonymous backup without archive command. pgBackRest - Reliable PostgreSQL Backup & Restore. pg_back - pg_back is a sim
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PGCon 2015 で計算機システムの性能評価について講演してきました - は
カナダのオタワ大学で開催されたPGCon 2015で、"The Art of Performance Evaluation" という題目で、計算機システム、とくにデータベースシステムに関する性能評価の基礎となる考え方と、基本となる3つの技能（モデリング、測定、シミュレーション）に関して講演を行ってきました。 PGConはPostgreSQL関係者の集う最もハイレベルなカンファレンスの一つで、世界中からPostgreSQLの主要開発者が集い、PostgreSQLの開発方針を議論したり、最新のPostgreSQLに関する技術動向が話し合われる場となっています。 PostgreSQLの開発や使い方など比較的具体論が取り扱われることが多い中、自分の講演はやや異色な発表ではありましたが、システムソフトウェアの開発において正しい性能評価の考え方を知ることは欠くことのできない重要な技能であるので、その点
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Webで役立つRDBの使い方
13. ID 名前 戦闘力 編 1 フリーザ 530000 フリーザ編 2 悟飯（幼少期） 1307 ラディッツ編 3 クリリン 206 ラディッツ編 4 ヤムチャ 177 ラディッツ編 5 農夫 5 ラディッツ編 6 ギニュー 120000 フリーザ編 7 クリリン 1500 フリーザ編 8 亀仙人 139 ラディッツ編 ※実務では編は正規化するべき
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PostgreSQLのアンチパターン : 何でもかんでもjsonに入れる | Yakst
PostgreSQL 9.2より追加されたJSON型だが、特徴を理解して適切に使わないと色々な副作用に悩まされることになる。その問題点を挙げると共に、どのような場合に使うべきかの指針を示す。 PostgreSQLは、データ型としてjsonをサポートしています。しかし、やりたいことがある時に何でもかんでもjson型を使ってしまうというのはやめるべきです。これは、hstoreや新しく登場したjsonb型にも同じことが言えます。これらの型は必要な時には便利なツールになりますが、PostgreSQLでデータのモデリングを行う際に最初に検討すべきものではありません。 なぜなら、データを呼び出したり操作したりするのが難しくなってしまうためです。 何もかも同じところに入れてしまおうとすることによるアンチパターンをご存知の読者もいるでしょう。EAVアンチパターンは、長らくデータベーススキーマにおける必要悪
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Server Side React with PostgreSQL — そこはかとなく書くよん。 ドキュメント
Server Side React with PostgreSQL¶ Reactjsいいですよね。うちでもすでにReactで書いたサービスを動かしています。 さて、Reactjsの売りの一つはServer Side Renderingだと思います。すでに各種言語で動かしている方がいらっしゃいます。一例: Java: http://www.slideshare.net/makingx/reactjs-meetupjavassr go: https://github.com/olebedev/go-react-example python: https://github.com/markfinger/django-react でも、ちょっと待って下さい。サーバー側でレンダリングするなら別にAppサーバーにやらせる必要はないですよね。むしろ、データを保持しているDBにやらせれば、データの移動がな
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PostgreSQLのSQLチューニングについて
青柳です。 PostgreSQLのSQLをチューニングするのに役に立つドキュメントは本家のドキュメントです。 ただし、本家のドキュメントは読みにくいところがあるので、用語の解説とわかりやすい説明のリンクをつけました。 本家を読みながらか、先にこちらを読んでから本家を読むとよいです。 あと、実際のチューニング例のリンクも追加しました。 第 14章性能に関するヒント http://www.postgresql.jp/document/9.2/html/performance-tips.html ■用語 ・シーケンシャルスキャン テーブルを順に走査していく。テーブルの多数を読む場合、インデックススキャンよりも有効。インデックススキャンはインデックス用のデータ領域にアクセスするので余分にアクセスすることになる。例えば本の全てを読むのに一々目次を見ながら読むのは効率的では無いのと一緒。 ・インデック
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NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？（前編） NTTデータオープンソースDAY2015 － Publickey
NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？（前編） NTTデータオープンソースDAY2015 現在のシステム構築では、オープンソースのソフトウェアを使うことは当たり前になってきています。PostgreSQLはそうした中で主にエンタープライズ向けのデータベースとして着実に事例を増やしてきています。 その中で、PostgreSQLを大規模なミッションクリティカルなシステムの中で使うには、どのようなノウハウが求められるのか。オープンソースの利用に積極的なNTTデータがその事例を、1月26日に開催されたイベント「NTTデータオープンソースDAY 2015」のセッション「NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？」で紹介しています。講演内容をダイジェストにしまし
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はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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Rails で、Controller に定義されている action を一度に取得する方法はありますか？ - QA@IT
平素よりQA＠ITをご利用いただき、誠にありがとうございます。 QA＠ITは「質問や回答を『共有』し『編集』していくことでベストなQAを蓄積できる、ITエンジニアのための問題解決コミュニティー」として約7年間運営をしてきました。これまでサービスを続けることができたのは、QA＠ITのコンセプトに共感をいただき、適切な質問や回答をお寄せいただいた皆さまのご支援があったからこそと考えております。重ねて御礼申し上げます。 しかしながら、エンジニアの情報入手方法の多様化やQAサービス市場の状況、＠ITの今後のメディア運営方針などを検討した結果、2020年2月28日（金）15:00をもちましてQA＠ITのサービスを終了することにしました。 これまでご利用をいただきました皆さまには残念なお知らせとなり、誠に心苦しく思っております。何とぞ、ご理解をいただけますと幸いです。 QA＠ITの7年間で皆さまの知識
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PostgreSQL vs MongoDB - Le blog de pingou
In this case the 'case' effect is much stronger and can go up to ~4 seconds which is much more significant for us. Conclusions Looking at the box plot PostgreSQL performs worse than MongoDB in the retrieval queries but the time it takes is negligible (we are way under 1 second) For PostgreSQL case sensitive queries perform better than MongoDB but worse for case-insensitive queries. Case sensitivit
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