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What is Apache Cassandra? Apache Cassandra is an open source NoSQL distributed database trusted by thousands of companies for scalability and high availability without compromising performance. Linear scalability and proven fault-tolerance on commodity hardware or cloud infrastructure make it the perfect platform for mission-critical data.
Atlas Device SDKs are deprecated. Refer to the deprecation page for details. Atlas Device SDK is a suite of app development tools optimized for data access and persistence on mobile devices. Use the SDKs to build data-driven mobile, web, desktop, and IoT apps. The SDKs provide tools to read and write Atlas data from devices. Your app can sync automatically with MongoDB Atlas and other devices usin
※ javadocコマンドの-overviewオプションで指定するため、任意の名前で作成できます。 概要コメントファイル アプリケーションまたはパッケージセットに対してのコメントファイルです（リスト1、図3）。概要コメントファイルはHTMLファイルとして作成します。公開ドキュメント用と内部向けドキュメント用の2つの概要コメントファイルを切り替えて使うことをお勧めします。 リスト1 概要コメントファイル（overview.html） <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> <html> <head> <title></title> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=Shift_JIS"> </head> <body>
はじめに JavaにおけるDBアクセス周りの実装は、アプリケーション開発において非常に問題の多い領域です。数多くのO/Rマッパが登場していますが、現場の要件を満たせるものはまだまだ少ないかと思います。 そのような状況の中、DBFluteは誕生しました。本稿では、このDBFluteが一体どういったもので、現場の問題に対してどのように解決をしていくか、基本から応用まで紹介していきます。 今回のターゲットとする言語はJavaですが、実はDBFluteはC#版も存在します。ほぼ同じ仕様で実現されていますので、文法的な違いだけを読み替えることでC#ユーザの方にもお楽しみ頂ける内容かと思います。 前提とするテーブル構造 これからの説明で登場するサンプルの実装では、図1のテーブル構造を前提として話を進めていきます。 図1 サンプルのテーブル構造（詳細は、こちらをご覧ください） DBFluteの概要（１）
前回はCassandraとは何かを簡単に説明しました。第2回では、Cassandraを実際にインストールして開発環境で動かしてみましょう。 Cassandraをインストールしよう 環境を確認する まずは環境の確認をしましょう。筆者の環境は以下のようになっています。 Windows 7 Professional Sun JDK 1.6.0_18 64bit Eclipse 3.5.1 この連載ではおもにWindowsでの環境を想定しています。ただ、CassandraはJavaベースなので、MacやLinuxなど別OSでも同様に動くはずです。 Cassandraをダウンロードする 本連載では現時点での最新版Cassandraha 0.6.1を使います。以下のサイトからダウンロードできます。 The Apache Cassandra Project URL：http://cassandra.ap
Welcome to Apache HBase® Apache HBase® is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store. Use Apache HBase® when you need random, realtime read/write access to your Big Data. This project's goal is the hosting of very large tables -- billions of rows X millions of columns -- atop clusters of commodity hardware. Apache HBase® is an open-source, distributed, versioned, non-relational d
うらがみがJavaまわりのORMを知りたい会 - connpass Java の O/R マッパーまわりの話を知りたかったので、6/14 に行われた勉強会 「うらがみが Java まわりの ORM を知りたい会」 に参加してきました。 会場は和室でした。 Java まわりの O/R マッパー、あんまり詳しくないのでいろいろ知れて良かったです。 メモを残しておきます。 発表内容 Java の ORM、Doma の話 +α (@backpaper0 さん) 発表資料: JavaのORM、Domaの話 +α — JavaのORM、Domaの話 1.0 documentation いろんな O/R マッパーについての簡単な紹介と、Doma の紹介。 紹介された O/R マッパーのうち、使うとしたら JPA か Iciql か Doma かなーという気持ちになった。 (個人の感想です。) ちなみに紹
10. XAトランザクションのSQL（MySQLの場合） mysql> XA START 'xatest'; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> INSERT INTO account VALUES(1, 'takezoe'); Query OK, 1 row affected (0.04 sec) mysql> XA END 'xatest'; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> XA PREPARE 'xatest'; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> XA COMMIT 'xatest'; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
大規模データの分散処理を支えるJavaソフトウェアフレームワークであり、フリーソフトウェアとして配布されている「Apache Hadoop」。その作者ダグ・カティング（Doug Cutting）さんが「Cloud Computing World Tokyo 2011」＆「Next Generation Data Center 2011」において「Apache Hadoop: A New Paradigm for Data Processing」という講演をしていたので聞きに行ってきました。 満員の客席。 皆様を前にして講演できることを大変光栄に思っております。「Apache Hadoop」について皆様に伝えていきますが、これはまさにデータ処理の新たなるパラダイムを提供するものではないかと私は思っております。 まずは簡単に自己紹介をさせていただきましょう。私は25年に渡ってシリコンバレーで仕
11. 通信システム リアルタイム通信が不要であればHTTP 送受信（POST）するデータ形式は？ XML, JSON, MessagePack, Google Protocol Buffers, 独自シリアライズ 通信の頻度とデータ量、デシリアライズ処理の重 さ、開発＆デバッグのやりやすさなどから検討（慣 れないうちはJSONオススメ） 11 12. 想定負荷 例）DAU(Daily Active Users) 10万 10万 x 20 Login/日= 200万 Login/日 = 23 Login/秒 3倍して 23 x 3 ≒ 70 Login/秒 これが日々のピーク Webサーバ1台で12程度さばけると仮定すると、Webサーバ6台 となる。（この時点はざっくり） 基本的にログインが最も重い（多くのデータを読み込み、送信 する必要がある）ので、まずはログインの負荷を目安に考える。
Oracle NoSQL Databaseは、キーバリューストアであるOracle Berkeley DB Java Editionをベースに、分散処理機能、ロードバランス、管理機能、マルチノードバックアップ機能などを追加したもの。昨年10月に最初のバージョンが公開され、今回がそれ以来初のメジャーバージョンアップとなります。 性能向上やOracle、Hadoopとの統合強化 Oracel NoSQL Databaseの基本的なアーキテクチャは変わらず、プライマリキーのハッシュによって指定されたノードにキー／バリューのペアを書き込む分散キーバリューストア。シングルマスター／マルチレプリカ方式で、マスターノードが落ちたときにはPAXOSベースの自動フェイルオーバーを行い、単一障害点の排除と可用性を実現しています。 バージョン2.0での主な強化点は、性能向上、自動リバランシング、Oracel D
データベース技術の羅針盤 from Yoshinori Matsunobu これは素晴らしい資料で後半のキャリアの話とか面白いんだけど、今回書くのはp6,p8に書かれていた下記の話です。 PosgreSQLは接続がプロセスベースなのでLL言語との相性がよくない Pgpool(これはプロキシサーバー的に使うらしい)などのコネクションプールと併用することが多い MySQLは接続がスレッドベースなのでコネクションプーリングが使いづらいLL言語環境では魅力 なんでLL言語だとコネクションプーリングが使いづらいのかわからずつぶやいたらリプライもらってついでにちょっと前に話題になったRDBMSでコネクションプールが必要な理由、わからない。 - Togetterや7年前のブログエントリであるコネクションプーリングの話 - naoyaのはてなダイアリーを読み返してみて思ったことを書いてみる。全然まとまって
というわけで、JPOUG> SET EVENTS 20120721 | Japan Oracle User Groupに参加して発表をしてきました。通常の勉強会と比べて発表者と聴講者の一体感を増すための工夫がなされていて、とても良かったと思います。有限コーヒーかと思ったら無限ビールだったのも驚きです。JPOUGの運営メンバのみなさま、会場を提供してくださった日本オラクルのみなさま、当日お越しいただいたみなさま、どうもありがとうございました。 私のセッションでは、データベース負荷テストツールまとめ(5)と題して過去4回分のまとめと自作ツールの紹介をさせていただきました。JdbcRunnerはOracle Database、MySQLとPostgreSQLの間でTPC-BとTPC-Cの性能比較ができる唯一のオープンソースソフトウェアですので、いろいろ試してみていただければと思います。試した結果
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