SELECT * WHERE a=b FROM c ？　それとも SELECT WHERE a=b FROM c ON * ？ もしあなたが私のようなプログラマだったら、SQLは、初めは優しく見える言語の1 つかもしれません（ただ単に普通の英語通り読めばいいですから）。ですが、何かしらの理由で、なんてことのないクエリにもいちいち正しいシンタックスをググらなければいけないでしょう。 いずれJOINにAGGREGTATION、サブクエリにたどり着くでしょうが、読んだとしてもさっぱりでしょう。例えば次のような感じです。 SELECT members.firstname || ' ' || members.lastname AS "Full Name" FROM borrowings JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid JOIN

Metabase、まじでイケてる。 1日で、Re:Dashから乗り換えました。 Metabaseとは OSSのデータ可視化ツール。Re:Dashとかと同じ類。 AWSとかに乗せて、誰もが見れるダッシュボードを作ったりする時に使うと、俺かっけーってなります。 スクリーンショット 実際に社内で運用している様子をモザイク付きでお見せします。 毎日みているダッシュボード。これの4倍くらいの数値見てる。 ダッシュボードの編集。マウスで簡単に位置や大きさの変更ができる。 クエリビルダー的なやつがあり、グルーピングとか超絶便利。SQL書けない人でも、単一テーブルとかだったら余裕かと。 グラフ化も簡単。 SQLでのクエリ編集画面。ちゃんと補完してくれる。 Metabaseの良い所 見た目が格好いい。 インストールが簡単。 openjdk-8-jdk入れて、jarファイル置くだけ。 豊富なデータソースに対応

31. レプリケーションスレーブに注意 (FIXED by 5.7.9) REPLICATION SLAVE権限の *他に* SELECT ON performance̲schema.* が必要 mysql> show slave statusG *************************** 1. row *************************** .. Last_IO_Errno: 1142 Last_IO_Error: The slave I/O thread stops becaus e a fatal error is encountered when it try to get the value of SE RVER_ID variable from master. Error: SELECT command denied to use r 'replic

MySQLからフォークした軽量SQLデータベース「Drizzle」の開発者は3月15日、初の一般提供（GA）版となる「Drizzle7 2011.3.13」をリリースした。プロジェクトのWebサイトよりソースコードを入手できる。 DrizzleはMySQL 6.0のフォークとして、MySQL開発者らが2008年7月にスタートしたプロジェクト。クラウドやWebアプリケーション向けに簡素化したDBMSを作成することを目的とし、マイクロカーネルコンセプト、モジュラーアーキテクチャを特徴とする。オープンなコミュニティ主導型というプロジェクトの特性も特徴となる。 デフォルトのトランザクションストレージエンジンはInnoDBで、PBXTをマージし、MyISAM（一時テーブルのみ）もサポートした。Embedded InnoDB、HailDB向けプラグインも備える。レプリケーションはログベースで、ファイル

Oracleによる初のJavaOne開催中、ジェームズ・ゴスリング氏はeWEEKの単独インタビューで、これまで明かさなかったOracle退社の理由を語った。 ジェームズ・ゴスリング氏が米Sun MicrosystemsでJava言語およびプラットフォームを構築したチームを率いていたころ、同社は好調で、Javaは革新的な技術だった。だが、最終的にはSunは財務的な窮地に陥り、米Oracleが救済者として現れた――正しいことを言う救済者として。だが水面下では、少なくともゴスリング氏の考えでは、間違ったことばかりする救済者だという。 ゴスリング氏はJavaを作り出した。これは多少は尊敬されていい功績のはずだが、同氏が言うには、Oracleから与えられたのはその逆だったという。eWEEKの単独インタビューで、ゴスリング氏はOracleを辞めた理由と、Oracleが同氏の創造物であるJavaを今後管

少し遅くなってしまいましたが、インターン講義Ustreamの最終回です。最終回はうごメモエンジニアid:birdie7による「データ構造」です。データ構造の概要から、B-Treeについてまでを解説しています。 インターン自体は、既に後半に入っており、実際のサービスのコードに機能追加を行っています。ちゃくちゃくと実装が進んでおり、来週にはリリースができそうです。 講義#8: データ構造 自己紹介 うごメモエンジニア 動画像処理 業務で使っている言語 C/C++、perl 今までやった主な仕事 うごメモ作品・コメント変換部 (C++等) うごメモ写真検出、高速点滅検出 (C++、XS) 直線検出、位置推定 (C++、XS) うごメモ検索 (Solr) ランキング (Hadoop)他、集計的業務 その他エンジニアリングディレクター的仕事 うごメモとは http://ugomemo.hatena.

DB設計の神ツール「ERMaster」なら、ここまでできる：ユカイ、ツーカイ、カイハツ環境！（11）（1/3 ページ） 無料のEclipseプラグイン「ERMaster」とは データベースのテーブル設計を行うときに皆さんは、どのようにしているでしょうか？ いくつかの無料で利用できるツールが提供されているので、筆者はそれらを利用していましたが、最近「ERMaster」と呼ばれるEclipseプラグインの存在を知りました。 ERMasterは、ほかのツールに比べ、直感的で分かりやすいUI（ユーザーインターフェイス）に、カスタマイズ可能な、Excelで出力できるテーブル定義書、辞書機能など痒いところに手が届くERモデリングのツールです。本稿では、このERMasterについてご紹介します。 ERMasterの主な特徴、8つ ERMasterには、主に次のような特徴があります。 【1】直感的で使いや

レプリケーションしてるMySQLで、マスタやスレーブが障害停止した場合のリカバリプラン でも掲げたゴールである、「マスタが落ちてもぐーすか寝ていられるようにしたい」がほぼできたので、ほとんどサービスが停止することなく、フェイルオーバする様をスクリーンキャストに収めました。 埋め込みプレイヤーだと、小さくてわからないと思うので、リンク直接でみてください。 http://www.irori.org/pub/mysql-mm.mov 登場するホスト 登場するホストは2台、db901とdb902です。 最初は、db901が更新系クエリを受けるプライマリでdb900の浮動IPアドレスを持っています。 画面分割 画面は5分割しています。 左上 = 「select sysdate(),@@server_id」をdb900に対して(sleep 1しながら)延々と実行しまくりんぐ 右上 = ping -n

MySQLで、レプリケーションベースのHAな構成について考えたメモです。 3台(というか2台＋1台)がいいかなぁと思っていて、前半はその理由を、後半では{マスタ,スレーブ}が{再起不能になった,ちょっとダウンしてすぐ復帰した}場合のリカバリプランについて書きます。 今のところはこれがベストかなと思っているのですが、「こうしたほうがいいと思う！」「ここがおかしい！」などなどのご意見はコメント、TBなどでいただけるとうれしいです。 ゴール マスタが落ちてもぐーすか寝ていられるようにしたい リカバリの作業はできるだけ単純に、かつ、短時間で完了するようにしたい めんどくさいのはいや 基本構成、方針 2台＋1台 サービスで使うのは2台 (db1, db2) もう1台は管理用 (db3) スレーブを多数並べる構成にはしない 台数増えると管理コストが上がる マスタダウン時のフェイルオーバとそのフェイルバ

松信さんがやってくれました。 ずいぶん前からデータベースの「正しい」構築と運用方法についてまとめた本はないかなーと思ってました。自分はこれまで、様々なネットワークアプリケーションのプログラミングやデータベースの設計、チューニングを行ってきています*1が、問題が解決できたようには見えても、果たしてそれが最適な解決策だったのか不安に感じることがありました。それは、体系的な知識に欠けているからです。だから、網羅的な教科書がほしいなぁって思ってたんです。 とあるインターネットでこの前、松信さんから「いま書いてる」って話を聞いて、一部を見せていただいたりしたんですが、つい昨日、手元に届きました。やったね☆ 名前は「Linux-DBシステム構築／運用入門」。「入門」と銘打たれているものの、基礎的な知識から、なぜそうなるのか、どう応用すればいいのか、といった点まで広くカバーしている*2、全方位的な隙のな

サーバを安全に運用する施設として構築されるデータセンターですが、グーグルではそのデータセンターですら"落ちる"ことがあると想定してアーキテクチャを構築しています。 米グーグルが今年の5月に行ったイベント「Google I/O」で、同社のGoogle App Engine datastore leadであるRyan Barett氏が行った講演「Transactions Across Datacenters (and Other Weekend Projects)」のビデオがYouTubeで公開されました。 Barett氏は、担当しているGoogle App Engineのデータベースに関してグーグルが「multihoming」（マルチホーミング）と呼ぶ複数のデータセンターを用いた処理を実現している理由として、データセンターが自然災害や停電に見舞われたり、メンテナンスなどによるデータセンターの

クラウドの伝道師といえるほど熱心にクラウド関係の講演や執筆を行っている早稲田大学 丸山不二夫教授は、クラウドの技術的な発展について次のような見通しを、UNIX magazine 2009 springの37ページに書いています。 筆者は、データのパーシステンシの担い手が、ディスク上のファイルシステムからメモリに移ろうとしていることが、クラウドシステムの技術的な発展方向だと考えている。 僕は今年の1月の丸山氏が登壇したセミナーでこの考えをはじめて聞いたとき、ハッとしました。 クラウドのアーキテクチャでは、クラウドを構成するいずれかのマシンが故障しても大丈夫なように高い冗長性が保証されています。それだけ高い耐障害性を備えているなら、データの永続性を保つためにデータをメモリに置いたままでいいではないか、という斬新かつクラウドのアーキテクチャに沿った考え方に感銘を受けたためです。 実際に長期にわた

データベースの醍醐味は、パフォーマンスチューニングにあります。 チューニングによっては、同じ処理でも1時間掛かる場合もあれば、 1秒で終わるということもあり得る世界です。 僕はDBの魅力に取り付かれた者の一人です。 DBという技術の奥深さが気に入っています。 DBを極めると、どこの現場に行っても絶対に必要とされます。 また、どこの現場に行っても正解を導く方程式は一緒なので応用が利くのです。 しかし、その基本原理を体系的に学べる手段はあまりありません。 OracleMasterやMCDBAといった資格試験でも学べることは限られていて あとはWebで調べるなりマニュアルを読むなりするしかありませんでした。 とくに肝であるパフォーマンスチューニングについては、 経験則でチューニングしている部分も多いです。 Oracle、SQLServer、MySQLと色々なDBのチューニングをしてきましたが、