このあたりの内容を卒業研究にする予定で、中間報告書まで書いたけど、整理と裏付けが全然追いつかなくて卒論なんて書けそうにないので、とりあえずテキトーにブログに書いておくなど。 データストアには、状態を永続化して共有する機能と、データモデル（状態を操作する意味論）を規定する機能の、２つの機能がある。この２つの機能を、より使いやすく、より高速に、よりスケーラブルに提供することが求められる。そうでないとシステム全体が成り立たない。 冗長化とか負荷分散とか、ハードの質に頼らない高性能なシステムを構築したいときは、「状態を持たないようにする」のが定石になる。同じ状態を２台のホストで同期し続けたり、状態を分割しながら整合性を保ち続けるのは、非常に難しい。このため、状態は共有データストアに保存しておくのがもっとも簡単で、現実的な解になる。 MVCアーキテクチャにおけるViewとControllerはMod
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パーティショニングの使用例 - http session情報
今日もパーティショニングの話の続きである。 パーティショニングが非常にフィットする（たぶん昨日の例よりも）もう一つのケースは、数日間だけ必要なデータを蓄えておくような場合だ。例えば、HTTPセッションやログ情報などが良い例ではないだろうか。そういう場合には、日付を使ってRANGEパーティショニングをするのである。RANGEパーティショニングでももちろんPruningによって性能の向上は出来るのだが、それよりも何よりも高速に不要なパーティションを破棄できるというのが大きい。パーティションの破棄は、内部的にはテーブルのDROPとほぼ同じ扱いなのである。DROPのスピードはストレージエンジンによるが、InnoDBやMyISAM、NDB（MySQL Cluster）ならばいくらデータを含んでいても関係なくDROPは一瞬である。テーブルから大量の行を削除すると、フラグメンテーションが発生したり、イン
分析可能なSQLデータを整えるには、SQL言語の中でも特定の節や演算子の使い方を理解する必要がある。本稿で紹介するTipsでは、望む結果を得るためにはどのようにステートメントを構築すればよいかということを紹介する。 適切な意味を持つようにデータを整えるのはだ。ときには、単純にソートを行うだけでよい場合もある。また、ときにはグループ化を行って分析、要約化する必要がある場合もある。幸い、SQLでは多数の節や演算子が提供されているため、それらを用いてソートやグループ化、要約化を行うことが可能だ。以下に述べるTipsを読めば、いつソートを行うべきか、いつグループ化するべきか、そしていつどのように要約化するべきかが、明確に理解できるようになるだろう。それぞれの節と演算子に関するより詳しい情報はBooks Onlineを参照して欲しい。 ＃1：ソートによって順番を定める たいていの場合、データにとって
テクノロジーを基盤とした組織において最も重要な資産は、データベースに含まれている顧客や製品の情報であるのが普通だ。そのため、そのような組織でのデータベース管理におけるクリティカルな部分では、外部からの攻撃やハードウェア、ソフトウェアの障害からデータベースを保護することが必要となる。 多くの場合、ハードウェアやソフトウェアの障害は、データのバックアップを正しく管理することで対処できる。多くのデータベースにはその作業すべてを自動で行うツールが用意されているので、この種の作業は比較的簡単に行うことができ、エラーも発生しにくい。しかしながら、そう単純に行かないのはパズルの2つ目、つまり、外部からハッカーがシステムに侵入するのを防ぎ、システム内部に含まれている情報が盗まれたり破壊されたりしないようにすることだ。残念ながら、この問題を自動的に解決するような方法はないのが普通である。システム管理者である
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http://www.mysql-ucj2007.jp/details/j25.html 木下 靖文 氏 NTTコムウェア株式会社 プロジェクト管理統括部技術SE部門 DB技術グループ （「InnoDB」は「いんのでーびー」と言うらしい...今まで「いのでーびー」と言ってました） InnoDBをなぜ使うか トランザクション コミット、ロールバック、セーブポイント 外部キー 行レベルロック オンラインバックアップ クラッシュリカバリ クラッシュリカバリ MyISAMはデータ量の増大とともに時間がかかる InnoDBはデータ量の増大との相関がない InnoDBチューニングの王道的アプローチ クエリを改善して全体的に処理効率を上げる データサイズをできるだけ小さく メモリをできるだけ多く積む コミット性能（同期書き込み） innodb_flush_log_at_trx_commit=1,0,2
日記だけで4億件のデータ ミクシィが運営するSNS「mixi」は、2007年7月末段階でユーザー数が1110万人。人が12人集まれば、1人はmixiユーザーというわけだ。ユーザーのアクティブ率（ログイン間隔が3日以内）は約62％と高く、2007年4月から6月の月間平均ページビューは117.5億に達した。日記だけでも4億件以上に上るなど、蓄積するデータ量も莫大。2004年3月のサービス開始から、わずか3年半で現在の巨大コミュニティーへと発展したのだ。 ミクシィは、「LAMP（OSのLinux、WebサーバのApache、DBMSのMySQL、開発言語のPerl、PHP、Python）」と呼ばれるWebシステム向けの標準的なオープンソースソフトウェア（以下、OSS）でシステムを自社開発し、安価なPCサーバを1000台以上連ねる超分散構成でmixiのサービスを支えている（広告配信など周辺機能では
MySQL3系は、3.23.58（2003-11-15）のリリースを最後に配布が終了されました。現在入手することはできません。 2008年3月現在、入手可能な古いバージョンは 4.1.22 です。 MySQL3の入手 MySQL Product Archives ダウンロードページ 各OS用のMySQLがおいてあります。「 Microsoft Windows 」という記述下の 「 Microsoft Windows . (ZIP format) 」をクリックすると、インストラー付きのMySQLがダウンロードされます。 インストール手順 MySQL にはインストーラが付属していますので、表示されるガイダンスに従って進んでいくだけでインストールは完了します。あと実際に使うために少々初期設定が必要です。テキストを編集したり、DOS窓からコマンドを打ったりしします。 ダウンロードした、
Firebird日本ユーザー会会員(Mailing List参加者)は、協賛団体会員として申し込めます。 ============================================== WebDB Forum 2018 （第11回Webとデータベースに関するフォーラム） http://db-event.jpn.org/webdbf2018/ 日時：2018年9月12日（水）〜9月14日（金） 会場：東京工業大学 大岡山キャンパス 事前参加登録ページ： http://db-event.jpn.org/webdbf2018/registration.html 事前参加登録期限：2018年9月4日（火）23:59 JST
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