行指向データベースは行単位でページ(Oracle Database でいうデータブロック)にデータを格納しているのに対して、列指向データベースは列ごとにページに格納している。クエリ実行時に結果セットを返す際に列別にバラバラのページに格納されているデータをどうやってタプル(レコード)に復元している*1のかと思ったがやはり行IDのようなものを持っているようだ。 行ID は C-Store では pid、MonetDB では BAT(Binary Association Tables) の oid と呼ばれている。 The Design and Implementation of Modern Column-Oriented Database Systems NSM(N-ary Storage Model): 行方向でブロック（ページ）にデータを格納する方式 DSM(Decomposition

『なぜUber EngineeringはPostgresからMySQLに切り替えたのか』について : RavenDB創始者の見地から (訳注：2016/9/28、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) Uber Engineering グループは、ブログでPostgresからMySQLに切り替えたことについて 非常に素晴らしい報告 (訳注：弊サイトでの和訳は こちら )をしました。ディスク上のフォーマットやパフォーマンスへの影響予測などの詳細まで踏み込んでおり、文字通り、読み応えがあります。 話のネタとしては、Uberからもう1つ素晴らしい記事が出ています。 MySQLからPostgresへの切り替え についてで、こちらも興味深い内容です。 ぜひ、両方読んでみてください。読み終えたら、意見交換しましょう。ブログ内での議論を私たちがこれまで取り組んできたことと比較したいと思

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MySQLに画像データのパスを保存する理由を教えて下さい。 あるPHPの本にMySQLに画像データを保存するのではなく、画像データのパスを保存する方法を紹介してたのですが、画像データを直接保存しない理由が分かりません。MySQLに画像を直接保存する事とパスを保存する事の、それぞれのメリットとデメリットを教えて下さい。 自分は、画像掲示板の様なサイトの作成を考えてるのですが、出来るだけシンプルで画像の表示が速く軽いサイトを作りたいと考えてます。画像は誰もが閲覧できる一般的な画像掲示板です。 初心者ですので、意味不明な文章になってるかも知れませんが、どうか教えて下さい。お願いします。

昨日と同じ話題を繰り返します。しかし今日は、誰にでもわかるように絵解きで説明します。 デイヴィッド・スピヴァックのデータベース理論の特徴を僕は「驚嘆すべき単純さだ」と言っていますが、圏論を使っているというだけの理由で、「関係データモデルのほうが分かりやすいんじゃないの？」と思っている人はいるでしょう。いいえっ、関係データモデルは複雑で難解です。いったんスピヴァック理論に慣れてしまえば、関係データモデルが無駄に晦渋だったことが分かるでしょう。この記事は、その無駄な晦渋さ＝アホらしさを 絵を使って解き明かします。 若干あおり気味の口調なので、より理論的な背景は昨日の記事で確認してください。 内容 例題：勤務先の電話番号を知る スピヴァックのモデルでは 関係データモデルではどうなる 主キー／外部キーはハードウェアのメモリ番地のようなもの デイヴィッド・スピヴァックのこと 例題：勤務先の電話番号を

論文が国際学会 SIGMOD'13 (ACM SIGMOD International Conference on Management of Data) に採択されました．SIGMOD はデータベース分野のトップ会議です．日本からの論文は知る限り 5 年ぶりだと思います．修士の間の研究で，この厳しい戦いを勝ち抜き論文採択に至ることができ，本当に嬉しいです． 論文は "Fast Exact Shortest-Path Distance Queries on Large Networks by Pruned Landmark Labeling" というタイトルで，研究室同期の岩田と NII の吉田さんとの共同研究です． 内容について 扱っている問題は前回の EDBT 論文と同じく，大規模ネットワーク上の最短路クエリです．グラフに対し，ある程度の前計算データを蓄えておく事により，2 点間の最短

訳者、角 征典氏より献本御礼。「7つのデータベース 7つの世界」はそのタイトルの通り、7種類のデータベースソフトウェアについて解説したNoSQLの道標とも言うべき書籍である。7種類のデータベースとして紹介されているのは、PostgreSQL、Riak、HBase、MongoDB、CouchDB、Neo4j、Redisである。本書は非常にそそるタイトルであり、わくわくしながらページをめくった。だが、第2章「PostgreSQL」で期待感は打ち砕かれることになる。 正直なところ、この書籍について書評を書くのはどうしようか迷ってしまった。なぜならば、第2章の説明がかなり間違っているからである。そのため、書評を書こうとするとどうしても辛口にならざるを得なかった。献本して頂いた角氏にその旨を伝えたところ、それでも良いと快く了承して頂いた。本当に辛口になるのでその点は容赦して頂きたい。 何が問題なのか

スクウェア・エニックスの人気RPG「ドラゴンクエスト」シリーズの最新作「ドラゴンクエストX（ドラクエ10）」はシリーズ初のオンライン作品となりましたが、その舞台裏は一体どうなっていたのか。ゲームの世界観を支えるサーバシステムがどのように構成されているのかということや、ドラゴンクエストⅩならではの仕組みや機能から開発の苦労話まで、株式会社スクウェア・エニックス開発部プログラマ森山朋輝さんが語っています。 タイトル | CEDEC 2012 | Computer Entertaintment Developers Conference http://cedec.cesa.or.jp/2012/program/NW/C12_P0040.html 森山朋輝： 皆様、本日はお集まり頂きどうもありがとうございます。このセッションを担当させて頂きます、株式会社スクウェア・エニックス開発部所属の森山朋輝と

トランザクション処理を重視する一般的なデータベースは、1行ごとにデータを扱う。カラム型データベースはそれとは異なり、列方向にまとめでデータを扱うことで集計作業などを得意とし、データウェアハウス用途などに用いられている。 「カラム型」あるいは「カラムストア型」「列指向型」などと呼ばれるデータベースの話題が目立つようになってきました。 例えばSAPのHANA、IBMが買収したNetezza、ヒューレット・パッカードが買収したVertica、オラクルのExadata、それにNoSQLの代表的なデータベースCassandraなどがカラム型データベースの機能を備えています。また、マイクロソフトの次期SQL Serverにもカラム型データベース機能が統合されると伝えられています。 とはいえカラム型データベースは最近登場した技術ではなく、Sybase IQでは10年以上前から採用されていた仕組みでした。

BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため

しわっす！DBA 兼オペレーションエンジニア兼タスクマネージャやってる riywo です。何のネタを書こうかなぁと考えたのですが、正直ネタを仕込む時間もなかったので僕がいつもやってることをさらっと紹介するということで勘弁して下さい＞＜ MySQL がおかしい！ 03:14 hidek: なんかエラー出まくってるんだけど！ 03:14 zigorou: MySQL と通信してるとこっぽい 03:15 riywo: 見ます こんなやりとりは皆さん日常茶飯事ですよね？ね？ね？こんな時に、DB に責任を持つものとして真っ先に対応するのが僕らの仕事です。でも、じゃあ具体的にこのあと何をしましょう？既にサービスはエラーだらけで一刻を争う状態です。 (対応開始) まずはエラーメッセージ 今回の様な場合はアプリのエラーログにどばっと MySQL に関するエラーが出ているでしょう。まずはそれを見ることが始ま

ネット上で急増する「非構造化データ」 ビッグデータの活用がビジネスを制す 情報爆発とビッグデータの活用 ～新たなサービス機会と実現のための基盤技術～ --- 野村総合研究所 取締役会長 藤沼 彰久 氏 野村総合研究所は、情報爆発とそれを引き起こすビッグデータの活用に取り組んでいる。そもそもビッグデータとは何だろうか。ビッグデータとは、既存の技術では管理できないほどにボリュームが増え、複雑化したデータのことを指す。 ビッグデータのデータ構造は、業務データなどを扱う従来のRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）に格納できない非構造化データが大半を占める。非構造化データはネット上で急増している。世界で数億人が登録するFacebookやTwitterなどソーシャルメディアの利用拡大に加え、大容量の映像データのビデオサイトへの投稿が増えているからだ。 このほか、コールセンターへの問い合わ

図4●ネスト・ループ結合アルゴリズム。テーブルAの各レコードについてテーブルBのすべてのレコードと比較します データベースの統計情報は定期的に更新する 基本的には，ほとんどの場合にコスト・ベース・アプローチに基づくオプティマイザは最適な実行計画を選択してくれると考えてさほど問題はありません。ただ，コスト・ベースの基になるコストの計算は，テーブルのフィールドの値が均等に分布していると仮定して行います。そのため，データの分布に極端な偏りがある場合などは，実際には全件走査のほうが処理は早く終わるのに，インデックス検索を選択してしまうような場合もあり得ます。 コスト・ベース・アプローチを使って効率の良い実行計画を立てるには，定期的に統計情報を更新することが重要なポイントとなります。統計情報は，あくまでもそれを作成したときのデータベースの状態を反映しています。したがって，統計情報を作成した後にデータ