This page is intended to be a reference for using JDBC with Clojure. We'll create a simple blog database to see the basic functions in clojure.java.jdbc. For the latest, most up-to-date community-managed documentation for the clojure.java.jdbc library, consult Using java.jdbc on Clojure Documentation. This WikiBooks page is written around a very old version of the library and most of the examples
今日は、clojureからSQLServerに接続する機会があったので、メモとしてそのコードを残しておく。 まず、起動用のスクリプトを準備: #! /bin/sh # # ファイル名: clojure # clojure起動スクリプト # 引数には、クラスパスに追加するファイルリストを与える CLASSPATH=$CLOJURE_HOME/clojure.jar:$CLOJURE_LIB/clojure-contrib.jar for cp in $@ do CLASSPATH=$CLASSPATH:$cp done java -cp $LIB clojure.lang.Repl 次に起動: $ clojure sqljdbc.jar 残りはclojureコード: (require 'clojure.contrib.sql) (use 'clojure.contrib.sql) ;; DB
SQL 基礎実地編 (その六) 問い合わせ、集計、重複レコード、集合、複合 基本的に Oracle、SQL-Server、MDB で共通です。 ■集計問い合わせ(合計値) ・集計問い合わせを行うには、group by 句を使用する。 この例では、品番の先頭が「a」で始まる明細を品番単位に集計(サマリー)し、 受注数の合計が 1000 以上のものを問い合わせる。 having 句は、集計後の結果に対して抽出条件が指定できる。 select 品番, sum(受注数) from sak.受注m where 品番 like 'a%' group by 品番 having sum(受注数) >= 1000 order by 品番 ; ・count() を使用すると、合計件数が問い合わせられる。 (問い合わせ件数表示、照会件数表示、抽出件数) この例では、品番の先頭が「a」で始まる明細を品番単位に集計
OracleのSQLコマンド 2006.08.01 Oracle よく使うOracle8iのコマンドをメモ。Oracle10iでもほぼ同じ。 Oracle SQL*Plus編 Oracle 管理編 Oracle SQL編 Oracle エラー編 【SQL*Plus編】 ■シェルからSQL/PLUSを使う $ sqlplus /nolog ■ログインする いくつかの方法がある。 conn sys as sysdba conn / as sysdba conn sys/change_on_install conn system/manager conn scott/tiger conn scott データベース管理者ユーザー SYSユーザー：管理に重要なデータ・ディクショナリを所有している。 SYSTEMユーザー：管理情報が含まれる表やビューを所有している。 セキュリティの理由からSYSユーザ
最近は業務の関係上、Oracle データベースの復旧手順書を作成していました。 Oracle のエンタープライズ分野の主流は RAC 構成になりますが、小規模システムではまだまだシングルインスタンス構成も多いことかと思います。実際システム構成的にはシングルインスタンスの方が遙かにシンプルで運用も楽です。 業務では RAC 構成のシステムを見ていますが、教育という側面からはシングルインスタンスをまずは教えるのが吉です。また部下に DBA の立場を担って貰うことを考えると、最低限知っておいて欲しいのはバックアップ＆リカバリ。システムダウン時に活躍するスキルを身につけて欲しいと願います。せっかくいろいろ資料を作ってきたので汎用化できる部分のみ公開しようと思います。 バックアップ方式について言えば最近の主流はもちろん Oracle が提供している Recovery Manager を使ったバックア
http://horicky.blogspot.com/2009/11/nosql-patterns.html 11/30時点で、一通り翻訳のうち、正直ベースのざっくり感覚（業界用語）で75%完了です。 本人も理解が怪しいながら訳しているので、随所に間違いを仕込んでいます。ご指摘頂ければ幸いです。 NOSQL Patterns ここ数年、大規模データを扱うデータストレージ機構が発展している。これらの機構は従来のRDBMSモデルとは異なっており、NOSQLとも呼ばれている。キープレイヤーとしては： GoogleBigTable, HBase, Hypertable AmazonDynano, Voldemort, Cassendra, Riak Redis CouchDB, MongoDB これらは、次の共通点を持っている。 Key-Valueストア 多数台の一般的なPCで運用可能 複数サー
首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は Software Design 誌 2010年 2月号に掲載された以下の記事の元原稿です。 Software Design 誌編集部の了承の元に、本ウェブページに掲載しております。 首藤一幸: "key-valueストアの基礎知識", Software Design 2010年 2月号, p.14-21, (株)技術評論社, 2010年 1月 18日 クラウド、特にPaaS向けのソフトウェア開発が現実のものとなり、 そこではリレーショナルデータベースとは違ったデータベースが 勢いを増しています。 その代表であるkey-valueストアを解説します。 もくじ key-valueストアとは なぜkey-valueストアか key-valueストアの使いどころ key-valueストアとNoSQLの
ブランドに関係なく取扱説明書をダウンロードする。アーカイブして、それらを後で取扱説明書を表示します。各ジャンルのブランド A Acer, Asus, Apple, Alcatel, Aastra, Arthur Martin, ... B Blaupunkt, Brother, Brandt, Blackberry, BMW, Benq, ... C Canon, Casio, Clarion, Cisco, Citroën, Candy, ... D Denon, Dell, D-Link, ... E Electrolux, Epson, Elna, ... F Fujifilm, Fujitsu Siemens, Fagor, Fo
1991年のソ連崩壊による冷戦終了後、世界的に縮小していた軍事支出が対GDP比1％を保っていた日本まで含めて近年拡大傾向に転じている
未来予測関連の記事やレポートから「○○年に、○○になる」といった情報のみを 厳選し、西暦年や分野ごとに整理した未来予測のデータベースです。 各未来予測データには「類型」（予測、推計、計画、政策目標、決定 など）「出典」「資料名」「発表時期」が付記されています。 なおトップページの「TOTAL FUTURE」は未来年表に収録されている未来予測デー タ数の累計です。毎月20日に更新しています。
お仕事のデータベース一式のリース切れ間近ということで、リース延長で耐えることができるのか、それともシステム更改が必要なのかを見極めるため、最近はデータベース周りのチューニングばかりやってます。 当初設計時に、５年間持つ設計をしたのですが、流石に５年目にもなると予定とはそれなりに乖離が発生するものです。テーブル＆インデックス設計をユーザ向けの処理をとにかく高速に処理できるように設計したので、ユーザ向けの処理は速度的に全然大丈夫なのですが、データの肥大化によるバッチ処理のパフォーマンス劣化が顕著です。単純にストレージと CPU パワーが足りていないのでしょう。 しかしながらチューニングの余地はまだまだ十分にありそうです。バッチ向けの最適化を図ることにしました。うまくいけば来年度どころか、後数年はリース延長で延命できるかもしれません。 今回実施したチューニングの１つのポイントとして、バッチ処理向
日本の衆議院選挙が間近に迫っていますが、昨年米国で行われた大統領選において、オバマ陣営がIT技術を駆使したという話はよく知られています。MySQLももちろん使われていました。今年4月にサンタクララで開催されたMySQL Conference & Expo 2009というイベントでは、最終日のキーノートにおいて、Obama Tech Teamの方々より、大統領選においてMySQLがいかに使われたかという発表が行われました。 本当はカンファレンス終了後にすぐちゃんとしたレポートを書いて公開する予定だったのですが、その週に起こった草なぎ剛逮捕とか、そのほかの出来事にすっかり気を取られて放置していました。Blogを始めた契機にTwitterの中で興味を持っている方がいるかどうか聞いたところ、そこそこの方が興味を示したので、ここで簡単にまとめたメモを公開することにします。 ●チームメンバー 発表者は
前回、JavaScriptでMap Reduceのコードが書けるHadoop Streamingについて紹介しました。 標準入出力さえサポートされてあれば、任意のコードでMap Reduuceの処理が書ける、というものでしたが、エンジニアはそもそも面倒くさがり。コードも書くのも面倒です。 と、いうわけで、今回はもうコードすら書かずにSQLライクでMap ReduceできるHiveというプロダクトについて、まとめたいと思います。 Hive Hiveとは、簡単に言うとHadoop上で動作するRDBのようなものです。 HDFSなどの分散ファイルシステム上に存在するデータに対して、HiveQLというSQLライクな言語で操作できます。 で、面白いのがHiveQLの操作は基本的にMap Reduceのラッパーになっていること。 要するに、SELECT文実行すると裏でMap&Reduceのタスクが走り出
BrewersCapTheorem - ブリュワーの CAP 定理 目次 この文書について ブリュワーの CAP 定理 - Amazon と eBay のクールエイド ブリュワーの(CAP)定理 一貫性 (Consistency) 可用性 (Availability) 分割耐性(Partition Tolerance) 定理の重要性 図解で証明 CAP と折り合う 1. 分割耐性を諦める 2. 可用性を諦める 3. 一貫性を諦める 4. BASE に跳ぶ 5. 問題をかわして設計する まとめ 参考文献 ブリュワーの CAP 定理 この文書について "Brewer's CAP Theorem - The kool aid Amazon and Ebay have been drinking" の日本語訳です. http://www.julianbrowne.com/article/view
本ページでは，perlでどのようにして大規模なデータを保存するかついて 説明します．主にスタンドアロンで動くもの (クライアント<->サーバ型 でない，いわゆる組込み型) について紹介したいと思います． Menu Berkeley DB BerkeleyDB DB_File SDBM SDBM_File GDBM GDBM_File CDB CDB_File QDBM Depot Curia Villa TDB TDB_File SQLight DBD::SQLite SUFFIX ARRAY SUFARY SARY 複雑なデータ構造 Data::Dumper Storable MLDBM いろいろな比較 ファイルサイズ Benchmark Link サンプルデータについて Berkeley DB Berkeley DBは，組み込み向けデータベースです．通常データベースという とOracl
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