Jim GrayにJerry Held, Karel Youseffi が設計した Ingresを源流に持つ由緒正しいRDBMS。ミッションクリティカル目的にこんな実装をするNonStop SQL。これを知れば絶対に使ってみたくなる。「止まりませんように」、と祈りつつ使う時代は終わりにしませんか。トランザクションをあらゆる障害でも失わない実装、その時メモリー内でどのように動くのか、ディスクドライバーは信用できるのか、トランザクションを失わず、性能も確保、そんな盾矛を両立させる技術をご紹介します。さらに、「それって古臭くない」、そんなことないんです。今やオープンなインターフェイスで開発いただいて結構なんです。インフラが、NonStop SQL があなたのデータをがっちり守ります、「ひと」ではなく「コンピュータ」が。是非実感しに来てください。
Neo4jは、グラフ理論をデータベースエンジンの設計思想として採用しているDBMS (Data Base Management System)です。特にNeo4jが、他のグラフデータベースに比べ、一目をおいていることは、データ処理にCypherというSQLライクなクエリ言語が使えるということです。Cypherは、関係型データベースでさえ苦手とするとても複雑なジョインが絡む処理や、そもそもSQLではアルゴリズムの限界があるデータ処理にも対応できます。
[db tech showcase Tokyo 2015] D33:Superdome X 上の SQL Server 2014 OLTP 検証結果と S...Insight Technology, Inc.
Windows Server 2012 R2 と SQL Server 2014 の Superdome X 上の正式サポートを前に、OLTP 検証ツールを用いて、ブレード数を、1、2、4、8 枚と順次増加させ、最大 16 NUMA Node 240 物理コア CPU 4TB メモリー上でスケールアップ性能検証を実施しました。このサイズでの検証は、米国本社でも実績がなく、検証過程で発生した問題点を、米国 Windows Server / SQL Server 開発チームにフィードバックを行うことが出来ました。このスケールアップ検証結果を発表します。現在、米国本社 SQL Server 開発チームでは、vNext (SQL Server 2016) の開発が進んでおり、この中でのインメモリー活用処理とクエリー・ストアー機能に関しての最新情報をお知らせします。
活用段階に入ったNoSQLですがまだまだ実際どう使えるのかご存じ無い方も多いのでは無いでしょうか。当セッションでは、MapR-DB(Hbase互換のNoSQL)が企業でどう活用されているのか、インドのマイナンバー事例や国内事例を元に実際の使い方のイメージと技術的な裏付けをご説明します。2015年6月10〜12日に開催されたdb tech showcase Tokyo 2015での講演資料です。
Neo4jは、グラフ理論をデータベースエンジンの設計思想として採用しているDBMS (Data Base Management System)です。特にNeo4jが、他のグラフデータベースに比べ、一目をおいていることは、データ処理にCypherというSQLライクなクエリ言語が使えるということです。Cypherは、関係型データベースでさえ苦手とするとても複雑なジョインが絡む処理や、そもそもSQLではアルゴリズムの限界があるデータ処理にも対応できます。
[db tech showcase Tokyo 2015] D33:Superdome X 上の SQL Server 2014 OLTP 検証結果と S...Insight Technology, Inc.
Windows Server 2012 R2 と SQL Server 2014 の Superdome X 上の正式サポートを前に、OLTP 検証ツールを用いて、ブレード数を、1、2、4、8 枚と順次増加させ、最大 16 NUMA Node 240 物理コア CPU 4TB メモリー上でスケールアップ性能検証を実施しました。このサイズでの検証は、米国本社でも実績がなく、検証過程で発生した問題点を、米国 Windows Server / SQL Server 開発チームにフィードバックを行うことが出来ました。このスケールアップ検証結果を発表します。現在、米国本社 SQL Server 開発チームでは、vNext (SQL Server 2016) の開発が進んでおり、この中でのインメモリー活用処理とクエリー・ストアー機能に関しての最新情報をお知らせします。
活用段階に入ったNoSQLですがまだまだ実際どう使えるのかご存じ無い方も多いのでは無いでしょうか。当セッションでは、MapR-DB(Hbase互換のNoSQL)が企業でどう活用されているのか、インドのマイナンバー事例や国内事例を元に実際の使い方のイメージと技術的な裏付けをご説明します。2015年6月10〜12日に開催されたdb tech showcase Tokyo 2015での講演資料です。
[db tech showcase Tokyo 2015] C32:「データ一貫性にこだわる日立のインメモリ分散KVS~こだわりの理由と実現方法とは~」 ...Insight Technology, Inc.
分散KVSの特徴や使い方、分散KVS製品の選択指標である「一貫性」と「可用性」を解説します。また日立が開発したインメモリ分散KVS【Hitachi Elastic Application Data Store(EADS)】とその活用事例を紹介しつつ、EADSが「一貫性」にこだわる理由と、「一貫性」を実現するポイントとなったPaxosなど製品で使用されている技術についてお話しします。
This document introduces Hivemall, an open-source machine learning library built as a collection of Hive user-defined functions (UDFs). Hivemall allows users to perform scalable machine learning on large datasets stored in Hive/Hadoop. It supports various classification, regression, recommendation, and feature engineering algorithms. Some key algorithms include logistic regression, matrix factorization, random forests, and anomaly detection. Hivemall is designed to perform machine learning efficiently by avoiding intermediate data reads/writes to HDFS. It has been used in industry for applications such as click-through rate prediction, churn detection, and product recommendation.
[db tech showcase Tokyo 2015] D25:The difference between logical and physical...Insight Technology, Inc.
This document discusses the differences between physical and logical database replication in Oracle. It begins with introductions and an overview of Dbvisit Software. The main sections summarize physical replication, logical replication, and compare the two approaches. Physical replication uses complete redo blocks to keep the target database identical to the source. Logical replication mines redo logs and converts the information to SQL statements to replicate the data. The document outlines the advantages and disadvantages of each approach and how they work at a technical level.
[db tech showcase Tokyo 2015] C16:Oracle Disaster Recovery at New Zealand sto...Insight Technology, Inc.
This document provides an agenda and introduction for a presentation on disaster recovery using physical replication technology. The presentation will include an overview of Dbvisit Standby software, which enables disaster recovery for Oracle Standard Edition databases. It will also present a case study of how the New Zealand Stock Exchange uses Dbvisit Standby to ensure continuous availability of critical trading systems across two data centers.
[db tech showcase Tokyo 2015] A27: RDBエンジニアの為のNOSQL, 今どうしてNOSQLなのか?datastaxjp
ここ20年、データベースと言えば、RDBを主に利用してきましたが、ビッグデータ、クラウド、IoTにおいて、データベースは大きく変化してきています。これから技術者は何を知らなくてはいけないのか、NOSQLは、何故今必要なのか? RDBの技術者の為に、Oracle, Netezza, IBM とRDBMS畑を歩んできて、昨年からNOSQLを始めた講師が、NOSQLとは何か?どのようなものがあるのか?どうやって、どこで利用するのか?を説明いたします。
[db tech showcase Tokyo 2015] D22:インメモリープラットホームSAP HANAのご紹介と最新情報 by SAPジャパン株式...Insight Technology, Inc.
SAP HANAのPAL(Pridictive Analysis Library)は非常にパワフルな予測分析機能です。PALは60以上の分析アルゴリズムから成り、これらを専用のGUIで組み合わせてフロー化することにより、様々な分析モデルを容易に作成することができます。また、インメモリーテーブル上で実行するため、全量計算を前提とした分析プラットホームに適しています。このセッションでは、PALの基本的な機能と使い方を紹介すると共に、最近行われた性能テストをご紹介しながらスケールアップ・アーキテクチャとインメモリプラットホームが分析分野にもたらす可能性についてお話します。
[db tech showcase Tokyo 2014] B31: いまどきのシステムもNonStop SQLで構築できる~オープンシステムへのアプロー...Insight Technology, Inc.
Jim GrayにJerry Held, Karel Youseffi が設計した Ingresを源流に持つ由緒正しいRDBMS。ミッションクリティカル目的にこんな実装をするNonStop SQL。これを知れば絶対に使ってみたくなる。「止まりませんように」、と祈りつつ使う時代は終わりにしませんか。トランザクションをあらゆる障害でも失わない実装、その時メモリー内でどのように動くのか、ディスクドライバーは信用できるのか、トランザクションを失わず、性能も確保、そんな盾矛を両立させる技術をご紹介します。さらに、「それって古臭くない」、そんなことないんです。今やオープンなインターフェイスで開発いただいて結構なんです。インフラが、NonStop SQL があなたのデータをがっちり守ります、「ひと」ではなく「コンピュータ」が。是非実感しに来てください。
Some might think Docker is for developers only, but this is not really the case.Docker is here to stay and we will only see more of it in the future.
In this session learn what Docker is and how it works.This session will be covering core areas such as volumes, but also stepping it up to a few tips and tricks to help you get the most out of your Docker environment.The session will dive into a few examples of how to create a database environment within just a few minutes - perfect for testing,development, and possibly even production systems.
Machine Learning explained with Examples
Everybody is talking about machine learning. What is it actually and how can I use it?
In this presentation we will see some examples of solving real life use cases using machine learning. We will define Tasks and see how that task can be addressed using machine learning.
SQL Server 2017でLinuxに対応し、その延長線でDocker対応やKubernetesによる可用性構成が組めるようになりました。そしてリリースを間近に控えたSQL Server 2019ではKubernetesを活用したBig Data Cluster機能の提供が予定されており、コンテナの活用範囲はさらに広がっています。
本セッションではこれからSQL Serverコンテナに触れていくための基礎知識と実際に触れてみるための手順やサンプルをお届けします。