Prior to version 5.90040 it was required that you load the Catalyst::Plugin::Unicode::Encoding plugin to ensure proper decoding/encoding of incoming request parameters and the outgoing body response respectively. This is done in your MyApp.pm: use Catalyst qw/ -Debug ConfigLoader Unicode::Encoding /; Since that version the Unicode support was added to core by shipping the plugin with Catalyst and
Hibernateで、一番よく利用されているJDBCコネクションプーリングは「c3p0」だと思いますが、クライアントサーバ型のアプリケーションを 作っていると、Hibernate.cfg.xmlへの設定ミスやネットワークの断線、はたまたサーバーダウンなどによりDBに接続できないというケース への対応が必要になってきます。 しかし、一般的なサンプルなどを見てもDBサーバへの接続ができないケースにどのように対応すべきかということはあまり記載されていません。例えばHibernateのリファレンスマニュアルなどに「c3p0がデフォルトのコネクションプーリングだよ。こんな風に設定して使ってね（はぁと）」という記述があって下記のようなサンプルセッティングが記載されています。 hibernate.c3p0.min_size=5 hibernate.c3p0.max_size=20 hibernate.c
よくわからない表題ですが要は・・・ MyApp::Schema::TopicsとMyApp::Schema::Commentsが1:nの関係にあるとして package MyApp::Schema::Topics; use strict; __PACKAGE__->has_many('comments' => 'MyApp::Schema::Comments'); 1; こんなアクションで sub list : Local { my ( $self, $c ) = @_; my $topics = $c->model('Topics')->search({}); $c->stash->{topics} = $topics; $c->stash->{template} = 'list.tt'; } TTで素でやる場合 <html> <body> <ul> [% WHILE (topic =
ご存知のとおり、MovableType はブログのプログラムで、近頃では CMS として使われることも多い。MovableType は CGI で動くので、最低でも動作に必要な perl モジュールがいくつかあるのだが、中でも DBI モジュールと、DBD モジュールは、データーベースを CGI から操作するのになくてはならないモジュールである。 Mac OS X 10.5 Leopard の場合は、DBI についてはもとから持っているようで 1.5 系列のものがインストールされているようだが、DBD については、SQLite バージョンはインストールされているが、MySQL バージョンはインストールされていない。 したがって、われわれのように MovableType を MySQL で動かしてみたい場合には、DBD::MySQL を自分でインストールしなければならない。これが、一筋縄では
176 JAVA PRESS Vol.42 ( ) JAVA PRESS Vol.42 177 jdbc:mysqll://host1:3306,host2:3307 178 JAVA PRESS Vol.42 q w e q w JAVA PRESS Vol.42 179 q w e r q w package com.example; import java.sql.*; import java.util.*; public class MySQLClusterTest { public static void main(String[] args) throws Exception { Properties prop = new Properties(); prop.put("autoReconnect", "true"); prop.put("roundRobinLoadBalan
そういえばJDBCで長時間放置しているとコネクションが切れる問題を解決したのをスッカリ忘れていました。 MySQLは8時間通信が無いと、コネクションを切るそうなのですが、JDBCの設定でautoReconnect=trueを設定しておけば問題無いハズなのですが、今回はなぜかautoReconnect=trueの設定をしても再接続されずに3日ほどドツボにハマッておりましたが、結局プログラムで例外をキャッチしてリトライさせる方法で解決しました。 —–2009/04/28追記—– ConnectionPoolingを利用している場合、以下の設定もご確認下さい。 autoReconnectForPools=true JDBCが3.2系の場合、以下のプロパティをtrueにする必要があります。3.3系からはautoReconnectの機能が削除されています。 enableDeprecatedAutor
InflateColumnを使っているときに問題があったため、修正版を新しいエントリに起こしました。 修正版：DBIx::Class ＋ Catalyst::View::JSON（２） - ヒルズで働く@robarioの技ログ 昔書いたメモが出てきたので転載。 DBIC::ResultSet#findやDBIC::ResultSet#searchしたものをそのままJSONにしたいじゃないですか。 でもCatalyst::View::JSONにそのまま渡すとCatalystが落ちるんですよ。 なので適当に展開してくれるサブルーチンを作って使っています。 Catalyst::View::JSON以外でも使うので、アプリケーションクラスに置いています。 ### lib/MyApp.pm sub expand_dbic { my ( $c, $obj ) = @_; if ( !Scalar::U
DBIx::Class::ResultSetManager - scheduled for deletion in 09000 - search.cpan.org DBIx::Class::ResultSetManager never left experimental status and has now been DEPRECATED. This module will be deleted in 09000 so please migrate any and all code using it to explicit resultset classes using either __PACKAGE__->resultset_class(...) calls or by switching from using DBIx::Class::Schema->load_classes()
AT&T Laboratories Cambridge face database - 400 images (Formats: pgm) AVHRR Pathfinder - datasets Air Freight - The Air Freight data set is a ray-traced image sequence along with ground truth segmentation based on textural characteristics. (455 images + GT, each 160x120 pixels). (Formats: PNG) Amsterdam Library of Object Images - ALOI is a color image collection of one-thousand small objects, reco
The Amazon Web Services (AWS) Open Data Sponsorship Program covers the cost of storage for publicly available high-value cloud-optimized datasets. We work with data providers who seek to: Democratize access to data by making it available for analysis on AWS Develop new cloud-native techniques, formats, and tools that lower the cost of working with data Encourage the development of communities that
greeさんで開催されたKey Value Store勉強会に行ってきました。 時間にして4時間超え、内容も国内のKey-Value Storeなソフトウェアの最前線の話ばかりで相当なボリューム。以下、メモってたのを残しておきたいと思います。（誤字、脱字、内容に誤りを含むものなどありましたらお伝えください）また、発表者の方やプロダクトについて、ざっくり調べてURL見つけられたものについてはリンク張っています。 森さん / 末永さん groonga Sennaの後継エンジン 融通が効かないのがSennaのデメリット スコア算出式のカスタマイズなど Sennaの転置索引 索引の構成部品を自由に組み合わせて使える APIもいろいろ QL DB Low Level memcached互換のkey-value store バイナリのみ対応 計測 クライアント memstorm-0.6.8 mem
_ [journal][science] 天皇陛下の論文 天皇誕生日からは数日すぎてしまいましたが、先ごろ、天皇陛下が 1st author で論文を出されていました。PubMedから検索できます。 Evolution of Pacific Ocean and the Sea of Japan populations of the gobiid species, Pterogobius elapoides and Pterogobius zonoleucus, based on molecular and morphological analyses. Akihito, Fumihito A, Ikeda Y, Aizawa M, Makino T, Umehara Y, Kai Y, Nishimoto Y, Hasegawa M, Nakabo T, Gojobori T. Ge
mysql -X でクエリーの結果がXMLで取得できるらしい。 興味深いのでやってみた。 なんか適当にテーブルを作成する。 とりあえず、4つのカラムを持つtというテーブル作った。 mysql> create table t(id int not null, name varchar(255), body text, updated_at datetime); mysql> insert into t values(1, 'name', 'body', current_timestamp); mysql> insert into t values(2, 'name2', 'body2', current_timestamp); とりあえず、普通にSELECTで表示してみる。 # mysql -e 'SQL' で任意のSQLを実行可能。ワンライナーに使えます。 $ mysql -e 'sele
InnoDB は MVCC で遅そうだから読み込み主体の場合は MyISAM とか言うけど、そういう発想の人はそもそも MVCC 不要＝複雑なクエリを書かない人なわけで、で、永続的なハッシュとしてしか MySQL を使わないようなケースでは、どのみちプロセス間通信がボトルネックになるので InnoDB でも MyISAM でもパフォーマンスは変わらないんじゃないかと思った。 以下は、250 万件のテーブルからランダムにプライマリキーを指定して読み込んだ場合のパフォーマンス (10万回)。 クエリ MyISAM InnoDB WHERE id=x 10.4秒 10.7秒 WHERE id>x LIMIT 10 19.8秒 18.1秒 環境は MySQL 5.1.28-rc。チューニングとしては、key_buffer_size, myisam_use_mmap, innodb_buffer_p
KOF 2008 での発表資料「はてな流大規模データ処理」を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/081108huge_data.ppt 一部参考文献からの引用 (Introduction to Information Retrieval から Vector space model の図、たつをの ChangeLog から転置インデックスの図) があります。この場を借りて感謝。 環境によってはおそらくフォントの表示がいまいちだと思いますが、ご了承ください。 追記 SlideShare にアップロードしました。 081108huge_data.pptView SlideShare presentation or Upload your own. (tags: linux mysql) 追記: メモリはディスクの 150 倍について
はじめに この連載では、大規模分散計算フレームワーク「Hadoop」と、その上につくられた大規模分散データベース「hBase」の仕組みと簡単なサンプルアプリケーションを紹介します。HadoopとhBaseは、Googleの基盤ソフトウェアのオープンソースクローンです。機能やコンセプトについては、Googleが発表している学術論文に依っています。 これらの学術論文によると、Googleでは大規模分散ファイルシステム「Google File System」、大規模分散計算フレームワーク「MapReduce」、大規模分散データベース「BigTable」、分散ロックサービス「Chubby」という4つのインフラソフトウェアが使われています。 図1にGoogleの基盤技術間の依存関係、そしてそれに対応するOSSの対応関係を示しました。まずは対応するGoogleの基盤技術それぞれの機能や特徴をざっくりと
多くのベンチャー企業が起業後に、同じような失敗、トラブル、ヒヤリとした経験をしており、成長に伸び悩む企業が多いと言われています。そこで、ベンチャー企業の経営者が様々な場面で決断を下す際の「転ばぬ先の杖」として、将来起こりうるリスクを予見できるような失敗、トラブル、ヒヤリとした経験の事例を収集・データベース化しました。ベンチャー企業の成長に向けた経営判断の材料としてご利用いただければ幸甚に存じます。 本データベースには、平成19年度にベンチャー企業にインタビュー調査を実施して収集した83の失敗、トラブル、ヒヤリとした経験に関する事例を掲載しています。事例は、ベンチャー企業の成長ステージや失敗、トラブル、ヒヤリとした経験の原因及び結果といった分類項目をもとに検索が可能となっています。
献本: Googleを支える技術 (株)技術評論社 土井様より、西田圭介さん著の「Googleを支える技術」を献本して頂きました。有難うございます。届いた１日目に全部読ませていただいたんですが、書くのが遅れました。 この本はGooglerが出している論文の中でも、特にインフラに関わる論文を平易な日本語で解説したものです。CSを学んでいる人にとってはGoogleの持つシステムの全体像を把握するのに最適な本ですし、初学者にとっても大量のマシンを使ってデータを処理するためにはどのような工夫がいるのかを学べる凄く良い本だと思います。プログラマとして世界中のデータを処理しているGoogleの技術を理解していることは必須ではないかと思います。 この本で興味を持った方は元論文、さらにはreferしている論文を読んで大規模分散システムについて色々と調べると面白いんじゃないんでしょうか。僕は一応全部読んだん
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