WordPressの「これが困った！」 WordPressで困っていることはありませんか？ サーバー移転／エラー解消／カスタマイズなど、WordPressの「これが困った」を解決します。 WordPressの便利屋 著者情報：この記事を書いた人 ウェブさえ web業界14年目。フリーランスwebデザイナーとして活動後、法人化。今でも年間100件以上のウェブサイトの企画・制作に関わっています。 ウェブさえにできること【お仕事のご相談＞サービスメニュー】 Follow @websae2012 WordPressを新しいサーバーへ移したい？ WordPressを引っ越しする方法は以下の2種類あります。 1. プラグインを使い「自動で」サーバー移行 2. プラグインなしで「手動で」サーバー移行 今回お伝えするのは、「2」の手動で引っ越しする方法です。 あなたが初心者さんなら、まずは「1」のプラグイ

エレクトリカル・ジャパン（Electrical Japan）は、電力供給（発電所マップ）と電力消費（夜景マップ）の「見える化」とシミュレーションを通して、東日本大震災後の日本の電力問題を考えるためのサイトです。 日本全国の揚水発電所の場所を、Google Maps地図上で一覧できます。また発電所出力のランキング表を参照することで、日本最大の揚水発電所なども調べることができます。 揚水発電所は水力発電所の一種ではありますが、用途が水力発電所とは異なるため、水力発電所とは分けてまとめています。 揚水発電所に関する情報については発電所データベースのページもご覧下さい。 発電所の場所（地理的分布）については、発電方式（種類）ごとの一覧や都道府県ごとの発電所一覧なども参考にしてください。 該当する発電所 件 / MW

本連載の第3回は、Hadoop周辺プロダクトの紹介を中心に、HadoopとRDBMSとのつながりを解説し、スムーズなデータの移行手段について検討する。 RDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）は、非常に多くのITシステムでデータの保存に利用されている。RDBMS以外のデータベース製品が選択されるのは例外的ケースであるという印象を受けるほどだ。トランザクション処理によりデータの一貫性を強力に保持できること、歴史が長く完成度の高い実装が多数存在すること、結果として多くの技術者がRDBのデータモデルとそのインタフェースであるSQLになじみがあることなどがその理由であろう。 ただし、高い一貫性を提供するRDBMSは、サーバーサイドでの処理量が多く、処理を並列化してスケールアウトを図ることが難しい。そのため、扱えるデータの規模を大きくしようとすると、高価なハードウエアを用意する必要に迫ら

こんちには！　ツカノ(@snuffkin)です。 なんだかんだで1月末。寒い日があるのは良いとしても、忙しい日も多くなってきました。一緒にいろいろな事に取り組む人がもっと多くなって欲しい、との感じる今日この頃です。そんな訳で、当社では人材募集中です！ →Javaエンジニア緊急募集／キャリア採用 さて、そんな感じの宣伝から入りましたが、本題です。 ここ数年、NoSQLプロダクトは急速に増えましたね。しかも、KVS、ドキュメント指向、グラフ指向など、プロダクトの特徴も様々です。例えばこういう比較ページを見ると、いろんな特徴のNoSQLがあることが分かります。 これらNoSQLプロダクトの中でも、Couchbaseはドキュメント指向型(JSON)とKVS型(memcached互換)の両方に対応したNoSQLで、インメモリで高速動作するのがウリです(ディスクに永続化できますが、基本はインメモリ)。

みんなでやるRiakアドベントカレンダーの記事。昨年はそういえば辛かったのだけど、今年は沢山の人が参加してくれてとても嬉しいのである。…といいつつ準備するネタがなくてエントリーするのは躊躇していたのだけども。 プログラミング Hive 作者: Edward Capriolo,Dean Wampler,Jason Rutherglen,佐藤直生,嶋内翔,Sky株式会社玉川竜司出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2013/06/15メディア: 大型本この商品を含むブログ (3件) を見る 目的 Riak CSはサーバーを集めてなんとなくクラスタ化するとREST APIでアクセスできるという謎のソフトウェアストレージだ。近い製品や似た製品、ライバル製品はいろいろあるが混乱を呼ぶのでここでは書かない。とはいえデータストアだけあってもこのクラウド時代にデータ貯めるだけじゃあつまらない。プ

From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億

Google が最近リリースしたGoogle Application Engineと、それが持つBigTableへのアクセス機能により、（RDBの）代替となるデータベース技術への感心が新たに盛り上がっている。数週間前にInfoQは、GoogleのBigTableデータベースから着想を得て始められた、Hypertableプロジェクトの創始者であるDoug Juddにインタビュー(source)を行った。今週InfoQは、HBase(サイト・英語)の主要な開発者であるJim Kellerman 、Michael Stack、Bryan Duxburyへのインタビューを行った。HBaseはオープンソースで分散型、列指向のデータストアで、BigTableを手本として作成された物である。 1. HBaseについて初めて聞く、と言う方に対しての説明をお願いします。 HBase はオープンソースで分散型

首藤さんがUNIX managineに「key-valueストアという名前には、キーと値のペア（key-value pair）を格納するデータ格納ソフトウェアというくらいの意味しかない」と書かれていたように、KVSにはRDBのようなベースとなるデータモデルとか定義があるわけじゃありません。むしろRDBへのアンチテーゼとして登場している様々な非リレーショナルなデータストアを象徴するキーワードとして使われるケースが多いと思います（そういった意味でNoSQLっていう表現は的を射てますね）。 なので「Bigtableが分散KVSなのかどうか」という問いは、KVSの定義が曖昧な以上あまり意味のある問いではありませんが、しかし様々なKVS実装とBigtableは何が違うのかを知るきっかけとして気になりました。 古橋さんの分散KVSの使い方より： ここで言うところの分散KVSには、BigTableやCa

Autoscaling allows customers to build more cost effective and resilient applications. Using Compute Engine Autoscaling, you can ensure that exactly the right number of Compute Engine instances are available at any given time to handle your application’s workload. This saves you money when your application’s usage is low, and ensures your application is responsive when utilization is high. Autoscal

このため、NoSQLの知識を持つ開発者やアーキテクトに対する需要が高まってきています。最近の調査によると、最近必要とされる開発スキルは次の通りです。 HTML5 MongoDB iOS Android Mobileアプリ Puppet Hadoop jQuery PaaS ソーシャルメディア 技術的要求のトップ10の中で、NoSQLデータベースは2つあります。1つは、iOSよりも上です。これがNoSQLをほめているのでなかったら、何なのでしょう?! しかし、一見したところ、NoSQLはますます速く深いところまで適用されるようになっています。2011年の夏に、有名な報告書の中でOracleは次のように述べました。NoSQL DBがアイスクリームの味のように感じるかもしれないけれど、あまり深入りしない方がいい、NoSQLはそれほど長く残らないかもしれないから。そのわずか2、3ヶ月後、Oracl

EnterpriseZine（エンタープライズジン）編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けに、EnterpriseZine Day、Security Online Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。

「NoSQL」とはリレーショナルデータベースを象徴するSQL言語がない（NoSQL）から誕生した言葉で、非リレーショナルデータベースの総称です。ただし、NoSQLを「もはやSQL要らない」と解釈してしまうと強すぎる印象を与えるという批判もあったことから、最近では「Not Only SQL（SQLだけじゃない）」の略であるという解釈が一般的です。 NoSQLの分類に含まれるデータベースとしては、ROMAをはじめとするキー・バリュー型データストア（key-valueストア）や、MongoDBをはじめとするドキュメント指向データベースがあります（図1）。 RDBの限界とNoSQL リレーショナルデータベースには、大規模環境、特に高トラフィックWebのバックエンドとしての性能に限界があると考えられるようになってきました。リレーショナルデータベースには、基本的原則としてACID特性というものがありま

ここにきて、利用事例も増えてきた。「会員の購買履歴の分析にかかる時間が1日では話にならない。最新の購買履歴を5分でサービスに反映できなければ、販売機会のロスにつながる」。自社開発のNoSQL「ROMA」を、商品のレコメンド（推薦）機能などに展開している楽天の森正弥執行役員兼技術研究所長はこう言い切る。 楽天が処理時間にこだわるのは、会員の購買履歴を解析してレコメンド商品を提示するのに1日かかると、ユーザーが購入した商品と同じものがレコメンドされかねないからだ。楽天の会員数は、2010年9月時点で約6700万人。楽天トラベルの「最近見た宿」をはじめとして、「詳細は明かせないが、ROMAは楽天のかなりのサービスで使われている」（森所長）。いずれも分単位で解析を終えるためには、データの入出力が高速なNoSQLを必要とした。 自社開発のNoSQL「ddd」をトラフィック解析に利用しているインターネ

ハンガリーの企業でCTOを務めるKristof Kovacs氏による記事です。各主要NoSQLプロダクトについて機能比較や利用ケースなどをまとめています。この記事ではCassandraやRedisなど6つのプロダクトを挙げています（表1⁠）⁠。 CouchDBは使い勝手に優れており、双方向レプリケーションやリアルタイム更新をサポートしています。Redisは非常に高速なことが売りで、トランザクションや変更監視の機能が備わっています。Cassandraは書き込みが読み込みよりも速いことから銀行や金融などのリアルタイムなデータ解析が必要になる分野で実力を発揮し、Cassandraと同じくJavaで作られているHBaseは億単位の行と数百万のカラムというBig Dataを扱え、月に1,000億を超えるメッセージを処理するFacebookのバックエンドに採用されています。 次々にプロダクトが生まれた