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前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検

特許・契約書・有価証券報告書・企業関連ニュースなど、実応用上の自然言語処理では、会社名を認識したいという場面に非常に多く出くわす。 会社名らしい文字列をテキストから抽出することは、形態素解析器の辞書を用いたり固有表現抽出モデルを学習することである程度実現される一方で、抽出した会社名をレコード化して分析などに用いる際には、いわゆる名寄せの問題が発生する。 自然言語処理における名寄せに似た問題は、エンティティリンキングや共参照解析といったアプローチで探求されており、実応用上は前者のアプローチが採られることが多い印象がある。*1 名寄せタスクをエンティティリンキング的に解くためには、帰着先の知識ベース・辞書が予め存在していることが必要だが、研究の文脈では知識ベースとしてWikipediaが採用されることが多い。 Wikipediaを用いる利点は多くあり、様々なエンティティ種に対してそこそこのカバ

こんにちは。クラウド運用チームで SRE をしている飯塚です。 今回は、MySQL のレプリケーション機能を約10年もの間ずっと使ってこなかった私たちが、レプリケーションを使った高可用性構成に移行するための取り組みの中で学んだことについて紹介します。 背景 巨大なテーブルへの primary key の付与 トランザクションサイズが大きい場合には tmpdir に注意 mysqldump で絵文字が消えていないか要チェック mysqldump が Error 1412: Table definition has changed... で失敗する mysqldump したデータのリストアが Duplicate entry 'xxx-yyy-PRIMARY-n_diff_pfx01' for key 'PRIMARY' で失敗することがある mysqldump したデータのリストア時のディスク

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Oracle Databaseのオプションである、Oracle Spatial and GraphのSpatial 機能概要概要説明資料です 地図情報、空間分析など、位置に関する大量データ高速分析を実現します Read less

15. XMLベース 例： <bean id=“SampleController" class="jp.sh4.ooga.SampleController"> <property name="SampleService" ref="SampleService" /> </bean> <bean id="SampleService" class="jp.sh4.ooga.SampleServiceImpl"> <property name="SampleDao" ref="SampleDataDao" /> </bean> <bean id=“SampleDao" class="jp.sh4.ooga.SampleDao"> <property name="SampleMapper" ref="SampleMapper" /> </bean> <bean id="SampleMapper"

PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！ オープンソースのデータベースとしてよく比較されるPostgreSQLとMySQL。どんな長所・短所があるのでしょう？ それぞれの専門家による対談で明らかにします。 エンジニアとして働いていると必ず直面する悩み。それは、「どのリレーショナル・データベース（以下、RDB）を選ぶのが最善なのか？」です。 RDBごとに長所と短所は異なっています。そのため自社サービスにマッチしないRDBを選んでしまうと、それがボトルネックとなり開発・運用にトラブルが生じるケースは少なくありません。 なかでもよく比較検討されるのが、PostgreSQLとMySQL。ともにオープンソースRDBのデファクトスタンダードであり、高い性能と数多くの機能を持っています。 では、両者は具体的にどのような長所・短所があるのでしょうか。そ

Java Persistence APIとは Java Persistence API(以下、JPA)は、JSR 220で仕様が標準化されているEJB 3.0(Enterprise JavaBeans, Version 3.0)の一部として新たに導入された、Javaオブジェクトの永続化のためのAPIである。EJB 3.0以前は、永続化に関する主要なAPIとしてJDO(Java Data Object)とEJB Entity Beanの2種類があった。しかしこの両者の間には互換性がないため混乱の元となっていた。このJDOとEntity Beanの整合性を取るために新たに設計されたのがJPAで、機能的には従来のEntity Beanに相当するPOJOベースのAPIとなっている。 JPAはEJB 3.0と同様にJSR 220においてその仕様が定められているが、APIとしてはEJBからは独立してい

さて、今回は比較的新しいデータストアであるLevelDBについてまとめてみました。 LevelDBは1年ほど前からNode.js界隈ではブームが来ていて、理由がよくわかっていなかったんですが、まとめている内に分かるかなと思ってまとめました。今回はNode.js無関係でLevelDBの基礎的なことだけ調査した結果をまとめてみました。 Node.jsで使ってみる話は後に回します。 LevelDBとは? key-value型のデータストアの一つです。 Googleの研究者である、Jeff DeanとSanjey Ghemawatが開発し、2011年に公表されました。C++で書かれており、多くのプログラミング言語でbindingsが書かれています。もちろん、JavaScript/Node.jsでも書かれています。 LevelDB は Google のBigTableをベースにしたアーキテクチャを持

はじめに NoSQLというキーワードが注目を集めてから数年たちます。NoSQLというものを簡単におさらいすると、NoSQLとはNot Only SQLの略語であり、データベースの形式としてこれまで大勢を占めて主流であったRDBMS（Relational DataBase Management System）に対抗する概念として登場しました。近年のデータ増やWebアプリケーションにおけるスケーラビリティの必要性から、従来のRDBMSでは構造的に適さないデータ構造のシステムやRDBMSが抱える問題を解決するものとして数多くのデータベースが登場しています。現在、NoSQLの大きな分類としては3種類にわけられています。 キー・バリュー型 キーと値（バリュー）という比較的単純な構造のデータベース。代表的なものはRiak、Redis、Memcachedなど。 ドキュメント志向 1件のデータをドキュメン

第8回リリース間近！ MongoDB 2.4の新機能 藤崎祥見，渡部徹太郎，林田敦 2013-03-13

下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で

生活定点とは？ 1992年から隔年で実施している生活者の意識調査です。同じ質問を繰り返し投げ掛け、その回答の変化を定点観測しています。

平素よりQA＠ITをご利用いただき、誠にありがとうございます。 QA＠ITは「質問や回答を『共有』し『編集』していくことでベストなQAを蓄積できる、ITエンジニアのための問題解決コミュニティー」として約7年間運営をしてきました。これまでサービスを続けることができたのは、QA＠ITのコンセプトに共感をいただき、適切な質問や回答をお寄せいただいた皆さまのご支援があったからこそと考えております。重ねて御礼申し上げます。 しかしながら、エンジニアの情報入手方法の多様化やQAサービス市場の状況、＠ITの今後のメディア運営方針などを検討した結果、2020年2月28日（金）15:00をもちましてQA＠ITのサービスを終了することにしました。 これまでご利用をいただきました皆さまには残念なお知らせとなり、誠に心苦しく思っております。何とぞ、ご理解をいただけますと幸いです。 QA＠ITの7年間で皆さまの知識