はじめに MySQL をビルドする ストレージエンジンを自作する Example エンジンをベースにする handlerton の作成とインスタンス化 テーブルを作成する 余談・気になったところ テーブルを開く INSERT の実装 ha_tina の存在 テーブルスキャン store_lock の実装 external_lock の実装 rnd_init の実装 info の実装 extra の実装 rnd_next の実装 おわりに はじめに 卒論書くのに飽きてきて何かやりたくなったので急にストレージエンジンを書くことにしてみた。 MySQL のストレージエンジンを実装していく中で、色々できるかなと思っていたけど、やってみると MySQL の内部実装について色々知らないといけないことが多くインデックスとかトランザクションとかそういうところは実装できなかった。 github.com My

http://rabbitfoot141.hatenablog.com/entry/2020/01/17/012402

発表者募集中 セミナー（15分）およびライトニングトーク（5分）での発表希望の方は、それぞれの枠で参加お申し込みください。別途、事務局より詳細をご案内いたします。 新潟の方はもちろん、新潟にゆかりのある方、さらに東北、北陸、上越の方の発表をお待ちしております。 各プログラムへのご参加方法 Zoomミーティングを利用して各プログラムに参加していただきます。(一部Jitsiの利用あり） 当ページ（connpass）にてお申し込みいただいた方に、事前にconnpassのシステムを通じたメール送信にて、イベント参加者用の招待URLをお送りします。 connpass申込み締め切り：7月24日(金) 13:00 Zoom招待URLの送信予定：7月24日(金) 17:00までに送信予定 YouTube Liveのチャンネル登録をお願いします！ 参加者が多くなったこと、またZoomを使用できない方のために

佐藤まり子 @mariko_cabin442 合同会社mooi camelia代表。オランダと日本の2拠点で活動。海外剣道、働き方、海外スタートアップの記事執筆。コンテンツ企画、武道ツーリズムコーディネート。雑誌「剣道時代」海外版 剣道時代インターナショナル 担当 https://t.co/yRfqJkYWvq

日本のコーエーテクモゲームス（当時 光栄）が初の歴史シミュレーションゲーム『川中島の合戦』を発売したのはいつか？ ――正解は、1981年である。 そのときには、まだパソコンでゲームをする文化自体が相当にマイナーな楽しみに過ぎなかった。有名なパソコン版の『シヴィライゼーション』が発売されたのでさえ、ずっと後のことである。しかし、そのゲームは、紡績業を営んでいた光栄という会社が大きく業態を変えていく転換点になるほどの話題を日本で獲得した。 その２年後、彼らは『信長の野望』という大人気歴史シミュレーションゲームを生み出した。コーエーテクモホールディングス社長・襟川陽一氏ことシブサワ・コウは、それをRPGや司馬遼太郎の小説をヒントに作り上げたという。我々の遊んできたこうした『信長の野望』などの歴史シミュレーションゲームは、実はコンピュータゲーム史にほとんど忽然と登場したゲームに近い。 『ファミコン

株探のミンカブ・ジ・インフォノイド、役員からライブドア買収を聞いちゃった知人がインサイダー取引をしていた件でお詫び

1515～1865年にアフリカ大陸から奴隷として南北米大陸へ連れて行かれた人数と目的地を示した図。(c)AFP 【7月27日 AFP】遺伝学的に残されたレイプの爪痕から、致命的な条件下で労働を強いられた人々が病気で滅びていった可能性まで、奴隷貿易の暗い歴史を明らかにする新たなDNA研究の結果が23日、米科学誌「アメリカン・ジャーナル・オブ・ヒューマン・ジェネティクス（American Journal of Human Genetics）」に発表された。 この研究では大西洋を隔てたアフリカ大陸と米大陸の両方で、同意を得た5万人の遺伝子データを収集。それらと、1515～1865年の間に1250万人の男女と子どもたちを運んだ奴隷船の詳細な記録を相互参照した。この間、奴隷船に乗った人々のうち約200万人は途上で死亡している。 その結果、アフリカの人々が遺伝的に大きく関与している点は、歴史記録に基づ

２７日未明、神奈川県小田原市で警察官から職務質問を受けた５３歳の男性が突然、カッターナイフを取り出して自分の首を切り、搬送先の病院で死亡しました。 警察は「現時点では職務執行に問題はないと考えている」としています。 警察によりますと２７日午前１時半ごろ、小田原市本町の砂浜で５３歳の男性が横になっているのを、パトロール中の小田原警察署の警察官３人が見つけました。 すぐそばに自転車がとめられていたことなどから警察官が職務質問を始めたところ、しゃがみ込んでいた男性が近くに置いていたポーチから突然、カッターナイフを取り出し自分の首を切ったということです。 男性は病院に搬送されましたが、およそ１時間半後に死亡しました。 警察官が自転車について質問すると、男性は「盗んできた」と答えた直後に首を切ったということで、制止しようとしましたが間に合わなかったということです。 小田原警察署の増田浩副署長は、「現

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自民党の「ルール形成戦略議員連盟」（会長・甘利明税調会長）が、中国発のアプリ利用を制限するよう、政府に提言する方針を固めた。日本で若者を中心に使われている動画共有アプリ「ＴｉｋＴｏｋ（ティックトック）」などが念頭にある。 ティックトックは、短時間の動画を簡単に編集・投稿できる。自治体が若者向けに政策を発信するため、ティックトックと連携する例も相次いでいる。一方、米政府は「利用すれば、個人情報が中国共産党の手に渡りかねない」（ポンペオ国務長官）として、自国から排除しようとしている。インドはすでに使用を禁止した。 こうした海外の動きを踏まえ、ルール形成戦略議連は２８日の会合で、有識者を招いて議論を始める。今後、会合を重ね、近く提言をまとめる見通しだ。 提言では、中国発のアプリの利用を制限するため、電気通信事業法などに「安全保障上のリスクを考慮する」といった条項を盛り込むよう政府に求める方向だ。

グラフ問題とバルク同期並列の常識をGiraphで体得：ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける（5）（1/3 ページ） Hadoopをはじめ、Java言語を使って構築されることが多い「ビッグデータ」処理のためのフレームワーク／ライブラリを紹介しながら、大量データを活用するための技術の常識を身に付けていく連載 ソーシャル時代の「グラフ問題」の重要性 「グラフ問題」とは、どのようなものか、ご存じでしょうか？ ご存じでない方でも実は、「グラフ」を活用したシステムを日常的に使っているのです。 その1つは「Google」「Yahoo!」といった、Webの検索システムです。Webの検索システムでは、検索結果の表示順の判断基準の1つとして、Webページの重要度を示す「PageRank（ページランク）」と呼ばれる指標を用います。このPageRankは「注目に値する重要なWebページは、たくさんのページ

ビッグデータ時代―なぜ、いま機械学習なのか Apache Hadoop（以下、Hadoop）の登場で、今まで捨てていたデータ、貯めるだけで処理しきれなかったデータを活用できるようになりました。 活用手段として最近とみに注目されている技術が「機械学習」であり、Hadoopの強みを生かし簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを動かしてみることで、機械学習の常識を身に付けます。 そもそも、機械学習とは？ 機械学習とは、一定のデータをコンピュータ・プログラムに「学習」させ（すなわち、そのデータに潜むパターンや規則性を表す「モデル」を自動的に構築させ）、他のデータにそのモデルを適用すれば、あたかも人間のように複雑で柔軟な判断が行えるようにするという試みです。 機械学習をビジネスに活用した例は、レコメンド（ユーザーや商品

Hadoopプロジェクトは3つの「サブプロジェクト」で構成されています。 Common：Hadoopの基本機能FileSystem、RPC、Serializationのライブラリ HDFS：分散ストレージを仮想的に1つに扱うためのファイルシステム MapReduce：膨大なデータセットをクラスタ上で分散処理するためのソフトウェアフレームワーク これらが、「Hadoopファミリ」の核であり、並列分散処理機構を支えています。それ以外の「関連プロジェクト」は2011年12月時点では下記のようになっています。 Avro：Commonの持つ機能を拡張したデータシリアライズシステム Cassandra：単一障害点のないスケーラブルなマルチマスタデータベース Chukwa：大規模な分散システムでのデータ収集システム HBase：大規模な構造化データをサポートする、スケーラブルな分散データベース Hive

いまさら聞けないKVSの常識をHbaseで身につける：ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける（3）（1/3 ページ） Hadoopをはじめ、Java言語を使って構築されることが多い「ビッグデータ」処理のためのフレームワーク／ライブラリを紹介しながら、大量データを活用するための技術の常識を身に付けていく連載 ビッグデータの要！ KVSとは何なのか 「KVS（Key-Value Store）」とは、Key値を指定してValue値の格納や取得を行う方式です。それに対して、RDBではキー（プライマリキー）が必須ではなく、逆に複数のカラムをセットしてキーにすることもできます。 テーブル構造だけを見れば、KVSとRDBは似ています。例えば、RDBでプライマリキーと1つのBLOB型を持ったテーブルを作れば、KVSと同じような構造にもなります。しかし、RDBでKVSのまねごとをするのと、KVSとして

表のような転置インデックス完成後は、クエリに対する結果を返す処理は簡単です。例えば、ユーザーが「Vim」というクエリを発行すると、検索エンジンは「Vim」を含む文書IDリストを返します。表では文書IDの「2」を返します。 検索エンジンを取り巻く7つの技術 検索エンジンのコア技術は前節で紹介したインデックスです。しかし実際に、検索インデックスだけで構成する検索エンジンから、検索サービスを構築するには多大なコストが掛かります。以下の節で検索エンジンを利用したシステム、検索サービスを構築する際に便利なコンポーネントを紹介します。 これらの機能のいくつかは、多くの検索エンジンが組み込んでいます。一方で、簡素な検索エンジンは、以下で紹介するコンポーネントをサポートしていないため、ユーザーが独自に開発するか、その機能を持つコンポーネントを組み込む必要があるものもあります。 【1】トークナイザ 検索エン

I. はじめに 「白地図を描こう」の第2弾です。今回は日本全体を描いた、都道府県界の白地図を作成します。前回の市区町村界の作成や、それ以前の世界地図の作成よりも需要のありそうな内容ですね。むしろ、何故これを1番最初の記事にしなかったのか？というくらい、GISを使って作業をするにあたって重要な内容かもしれません。 ここで、なぜ「都道府県界の白地図の作成」が重要なのか、なぜ1番最初の記事にしなかったのかを簡単に記しておきます。 まず、なぜ重要なのか。 1. 都道府県界の白地図の汎用性が高い。 2. 都道府県界のGISデータの汎用性がメチャクチャ高い。 この2点なのですが、2番目の方が圧倒的に重要です。つまり都道府県界のGISデータは白地図を描くために使えるのはもちろん、コロプレスマップにも使えるし、都道府県界を何らかの地図の背景図として使うこともできます。都道府県単位の空間的な検索や集計、マス