スケーラブルなデータベースを実現する手段として「Sharding MySQL plus memcached」がよく知られる方法だとは、1つ前の記事「MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論」で紹介しました。 ちなみに「Sharding」（シャーディング）とは複数のデータベースにデータを分散して運用することで、ざっくりいえばShared Nothing的な分散データベース構成のことです（この記事で紹介する英文中には「Shared MySQL」（共有MySQL）との記述がありますが、これは恐らく「Sharded MySQL」（ShardされたMySQL）のミススペルではないと推測します）。 日本で（たぶん）もっともMySQLについて詳しく解説してあるブログ「漢(オトコ)のコンピュータ道」のエントリ「さらにMySQLを高速化する7つの方法」では、Sh

グーグルでMySQLエンジニアリングチームを率いたのち、現在はFacebookに在籍しているMark Callaghan氏がブログ「High Availability MySQL」にポストしたエントリが発端になって、MySQL+Memcachedの時代は過ぎたのか？ という議論が巻き起こっています。 元グーグルMySQL担当エンジニアが弱気な発言？ Callaghan氏がポストしたエントリ「Plays well with others」は次のような一文で始まり、MySQLについてややシニカルに書かれているように読めます。 A few years ago MySQL+memcached and PostgreSQL+memcached were the only choices for high-scale applications. That has changed with the ar

SQL AzureとSQL Serverは同じコードからブランチしたもの、互換性はさらに高めていくとマイクロソフト マイクロソフトの基本的なクラウド戦略は、クラウドであるWindows AzureとオンプレミスのWindows Serverの互換性をできるだけ高めることで、開発者やユーザーがどちらでも利用できるようにすることだ、ということを先週公開した記事「マイクロソフトのクラウド戦略はオンプレミス＝Windows Serverとの互換性」で書きました。 このクラウドとオンプレミスの互換性を高める戦略は、データベースサーバであるSQL AzureとSQL Serverについても明確に打ち出され、実現されていることが12月3日にブロガー向けに行われた説明で明らかにされました。 SQL AzureはSQL Serverのコードからブランチしたもの Windows Azure上で稼働するリレーシ

Before After Oracle RDBMS 11gR2 - Solving a Sudoku using Recursive Subquery Factoringという海外の記事を見つけて、これはスゲーｗｗと思ったんだ。 で、Oracleなんかよりも自分が慣れ親しんだ PostgreSQL でも、8.4で再帰SQLが出来るようになったからやってみたい！ってことでやってみた。 Oracleスペシャルな関数とかが無かったりしたのでちょこちょこと直したけど基本は同じです*1。 こうして上手く動くと感動するわー。 WITH RECURSIVE x(s, ind) AS ( SELECT sud, position(' ' in sud) AS ind FROM (SELECT '53 7 6 195 98 6 8 6 34 8 3 17 2 6 6 28 419 5 8 79'::text

SQLのselect文の書き方の覚書です。 なお、本文中の動作確認は「mysql Ver 5.0.67」で行いました。 2009/10/05 13:30 追記 予想外に多くのアクセスとブクマをいただき、正直驚いております。 本文はsqlの内部処理には一切触れておりません。ごく普通のsqlの書き方にのみ触れています。 釣りのつもりはありませんが、釣られたと感じた方にはごめんなさい。 目次 説明に使用するデータ構造？(というかテーブル) 抽出(where句) ソート(order by句) ソートの例(昇順) ソートの例(降順) 結合(join句) 集計(group by句) 関連記事 説明に使用するデータ構造(というかテーブル) select文の使い方を説明するために、以下のようなテーブルを使います。 create table countries ( name nvarchar(30), cu

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前から一度使ってみたいなぁと思ってた再帰クエリ。おもしろいです。SQL Server 2005で使えることをもっと早く知ってればなぁ。 一瞬BeanFactoryの継承関係を例にしようかなーと思ったけど調べるのがめんどくさくなったのでパス。Listの具象クラスの継承関係を子供（Stack）から親にたどってみることにしました。 テーブルとデータを用意。 create table Class ( Id bigint primary key, [Name] varchar(50) not null, ParentId bigint, ); insert into Class values(1, 'Object', null); insert into Class values(2, 'AbstractCollection', 1); insert into Class values(3, 'Ab

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先週、グーグルはリレーショナルデータベースをクラウドに乗せるかというエントリを書いたところ、いくつかのコメントやトラックバックをいただきました。 いずれも興味深いコメントだったにも関わらず、コメント欄に利用しているTypePad Connectがなぜかうまく動作しておらず、表示できませんでした。しかしそれではもったいないので、このエントリとして紹介させていただこうと思います（TypePad Connectには障害報告しました）。 元になったエントリの主旨をまとめると、Google App EngineはJavaに対応したし、企業内のデータセンターとセキュアな通信もできるようになった。これはGoogle App Engineが企業向けのサービスとして方向を定めたことを示す。だとすると、企業システムに不可欠なリレーショナルデータベースもきっとGoogle App Engineにのせてくるのでは

How to perform a clean install in Windows 10 and 11Sometimes, it’s best to wipe the system drive clean and start completely over with Windows.

これは良い本！ ある程度DBを使って開発してる人や、所謂DBAの人向けのSQLの本ですね、ある程度SQLを触ってない人だと難しいかも。 テーブルの結合や、インデックスなどの、クエリのパフォーマンスをチューニングするコツをわかりやすく解説しています。 僕は今までなんとなく少ないテーブル同士を結合させたほうが早いよなぁとか、結合する前にWHEREで絞っておいたほうが早いよなぁ とか漠然と思っていたのですが、その考えを肯定してくれたのでとても良かったですね。 あと、ビューをはさむと遅くなるとか、できるだけ1回のクエリで処理を終わらせてしまえるほうが良いとか(接続って結構時間かかるのです) で、そういうすぐに役立つ話のほかに、僕が面白かったのは以下の二つ データ構造的に正しくないテーブル(非正規化されてたり、第一正規形のままのテーブル)に対して、普通に見えるように扱えるクエリを書く方法やその逆。