input や textarea にフォーカスがあったってる状態でタブを切り替えたときに focus, blur イベントがどのように起こるか各ブラウザを調べてみた。 テスト内容 テストページ ページには input[type=text], textarea, button が並んでる。 各要素はフォーカスすると 要素名を書き出し、フォーカスが外れると 要素名: blur と書き出すようになっている。 やったことはテストページと別のページを開いておき、input or textarea or button のいづれかの要素にフォーカスした状態でもう一方のページに切り替え、テストページに戻るというテスト。ページの切り替えはタブバーを使った。 テストしたブラウザは IE 7, Firefox 3.0.6, Opera 9.64, Safari 3.2.2 の 4 つ。いづれも Windows
高速SSDの落とし穴。データベースで利用するときはご注意を！
今年はSSDの台頭がめざましい。価格の低下、大容量化、そして高速化、さらには低電力化まで期待できるというからもうHDDの出番はなくなるんじゃないだろうかというぐらいの勢いである。しかしそんなSSDもデータベースで利用する時には気をつけてもらいたい。 MySQL Performance Blogでインテル製SSDを使って検証した結果がレポートされている。 インテル製SSDはめっぽう早い。彼らのテストでは一秒間に5250回もの書き込みが出来たそうだ。しかしそれはライトバックキャッシュが有効になっているときの話であって、ライトバックキャッシュを無効にすると書き込みは秒間1200回まで低下したらしい。（それでも高速だが。） で、このインテル製SSDのライトバックキャッシュはくせ者で、バッテリー等で保護されていない。つまり、ライトバックキャッシュにダーティな（まだディスクへの書き出しが完了していない
日野原です。 週をまたいでしまいましたが、先週末にlivedoor主催のテクニカルセミナーに参加してきました。 検索するとすでにいろいろな方のレポートが見つけられますね。月曜日は別に片付けなくてはいけない仕事があったので相当出遅れてしまいました。やっぱり週末に清書しておけば良かったかと反省しております。…いや、休日に仕事しちゃいけません。ああ悩ましい。 ということで、あまり遅くなってもつまらないのでセミナー中に取っていたメモを整形だけしてスピード優先で掲載します。 後日発表資料が公開されたら、資料と一緒に見ていただけるとよりわかりやすいかと思います。 なお、私が聞いて解釈したとおりに書いているので、間違ったことが書いてあっても発表内容が間違っていたとは限りませんので察してください。指摘をいただけるとさらに幸いです。 セミナーは社員の方の発表はバックエンドの話が中心で、非常におもしろ
さらにMySQLを高速化する7つの方法
MySQLを高速化する10の方法という記事がとても好評だったようである。記事を読んで頂いた皆さん、ありがとう。 この記事に対する便乗（？）でWeb屋のネタ帳: PostgreSQLを高速化する16のポイントという記事を書いて頂いたようだが、そちらの方もかなり人気だったようである。他人が作ったソフトウェアに改良を加えるというフリーソフトウェアやオープンソースソフトウェアの精神も基本は便乗であるので、便乗については大いに賛成したいというかむしろ取り上げてくれてありがとう！！と思うわけであるが、ここでさらに俺はこう考える。 と。 Web屋のネタ帳さんの記事では16のポイントが紹介されているが、漢（オトコ）のコンピュータ道の記事は10の方法だったのであと6つ足りない。オトコは数で勝負！！というわけで今日はネタを振り絞ってさらに7つのMySQL高速化テクニックを紹介しよう。 1. インテルコンパイラ
はてなでの仮想化技術あれこれ AMD でのセミナーのRevise版 はてなの紹介 700万ユーザ 10億PV 仮想化技術 ハードウェアを抽象化し，複数のOSが動作できるようにする Xen/VMware/QEMU/UML/KVM/OpenVZ/etc. 古くはメインフレームの技術らしい 仮想化のメリット(from Wikipedia) 可用性・柔軟性の向上 運用コストの低下 セキュリティの向上 はてなでの仮想化 Xen を利用 Xen における仮想化モデル 仮想化モデルとは 準仮想化 エミュレーションオーバーヘッドを最小に押さえられるが，OS 側の対応が必要 完全仮想化 実ハードウェア用OSがそのまま動作するが，エミュレーションオーバーヘッドが大きくなる はてなにおける仮想化の歴史 CentOS 5 系への移行した際に，Xen を試し始める(2007 前半) 2007 夏頃から，スモールスタ
ひとまず ext3 で構築はしたのですが，性能的な制約で Primary/Primary 構成をとる必要に迫られて Primary/Primary 構成で組み替えることに．そのために VirtualBox で検証しました．そのログを． 参考 http://cafelounge.net/dev/?Cluster%2FDRBD%2F8 DRBD Primary/Primary using GFS | shaker ~# 準備編 CentOS 5.2 のインストール VirtualBox 上で作ります． Name : Primary/Secondary Memory : 256MB HDD : 8GB CentOS パーティション / : 6000MB swap : 512MB 残りは空き(DRBD 用) インストールタスク : Server 必要パッケージのインストール 両ノードにインストール
今回つくったActionScript3用「KeyValueStore」は 30万件のデータからのサーチでも、結果を約0ミリ秒でとってくることができます。 オブジェクト（DisplayObjectとかなんでも）をキーにして値を管理 「ある値からある値の間のオブジェクト」とか「ある値のオブジェクト」などの参照系処理が高速にできる 更新系処理もそこそこ高速 一度に１万件くらいの挿入であれば結構一瞬 データ件数が多くなってもパフォーマンスがほとんど落ちない のような特徴があります。 テスト結果 テストしたのは、 データ件数 300000件 値 0〜30000のランダムな値 を登録した状態でのテストです。 挿入に関しては30万件挿入だとさすがに、かなり時間がかかってしまうので、 実際に大量にデータ挿入を行う時は、5000〜10000件程度づつ分割して挿入していくと良いと思います。 値が20〜30の間
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、地域サービス事業部の吉田一星です。 今回は、Hadoopについて、Yahoo! JAPANでの実際の使用例を交えながら書きたいと思います。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 複数のマシンへの分散処理は、プロセス間通信や、障害時への対応などを考えなければならず、プログラマにとって敷居が高いものですが、 Hadoopはそういった面倒くさい分散処理を一手に引き受けてくれます。 1台では処理にかなり時間がかかるような大量のデータも、複数マシンに分散させることで、驚くべきスピードで処理を行うことができます。 例えば、今まで1台でやっていた、あるログ集計処理
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
カリフォルニア州マウンテンビュー発--Googleは、自社のコンピューティングの運用については多くを語らない。しかしGoogleは米国時間4月1日、当地で行われた、注目度が高まっているデータセンターの効率性に関するカンファレンスで、そのインターネットの力の中枢にあるハードウェアを初めて公開した。 ほとんどの企業は、DellやHewlett-Packard（HP）、IBM、Sun Microsystemsのような企業からサーバを購入している。しかしGoogleは、何十万台ものサーバを保有していて、そのサーバを稼働させることが自社の中心的な専門技術の一部だと考えており、自社独自のサーバを設計および構築している。Googleのサーバの多くを設計したBen Jai氏は、高度な技術を持つ、非常に熱心な聴衆の目の前で、現在のGoogleサーバを公開した。 Googleサーバで非常に驚くのは、サーバ1台
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