約 3,331,346 件
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データベース詳細 Map/NPC プロンテラ 中央噴水周辺 ・ポタ子 ・テストカプラ ・クエストスキルNPC ・転職カプラ ・ヴァルキリー ・料理材料NPC ・GvGポタ男 ・クローンスキル屋 ・サンドバック プロンテラ各種通り ・交換ポリン ・雑貨屋 ・鍛冶屋専門店 ・各種武器防具屋 ・コーディネーター ・HP/SP回復要員 ・ペットスキル ・デビルチ プロンテラ精錬所室内 ・ホルグレン ・ディートリヒ ・補正値チェッカー ・技工値 ・賢い老女 モロク プロンテラとほぼ一緒ですが・・・ 左下製薬NPC群 ・魂 ・雑貨屋 ・HP/SP回復要員 ・製薬小ネタ
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原語 database 和訳 名詞 資料、統計、記録、文献、統計資料、史料 資料集、資料室、資料庫、倉庫、 蔵 (くら)、書庫、本棚、預かり所、保管所、保管室、保管庫、貯蔵庫、情報館、資料館、博物館、納屋 漢字一字 資、文、料、材、史 蔵、倉、庫 やまとことば ふみぐら（文庫） 備考欄 辞書 説明 廣辭林新訂版 （無記載） 新訂大言海 （無記載） 角川国語辞典新版 （無記載） 大英和辭典 （無記載） 同義等式 原語単位 database＝資料庫 カタカナ語単位 データベース＝資料 附箋：D テ 英語
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INDEX概論そもそも、INDEXって何よ？ 普通にSQLを走らせた場合 INDEXを付ける理由では、全てにINDEXを付けるのが有効か？ INDEXを付けるべき事例 容量を抑えたINDEXを作る方法 ユニークインデックス INDEXとその種類B木構造 ハッシュインデックス構造 R木構造 インデックスがどう使われるかEXPLAINとは INDEXが使われる時 INDEXが使われない時 MySQLのコマンドSHOW INDEX; DESC table_name ; デッドロックデッドロックとその処方箋 マルチプロセスと身に覚えがないデッドロック 「innodb_file_per_table」とは何か(Amazon RDS)AWSでは 参考資料参考資料 INDEX概論 そもそも、INDEXって何よ？ 要するに読んで字の如く「索引」である。 住所録の羅列で、特定の住所を探すのに頭から探すよりも、索引から名前を探してきたほうがずっと早い。 これと同じ事をDB上で可能にするのがINDEXである。 普通にSQLを走らせた場合 例：住所録(phone_book)から名前(last_name)がHogeさんを探したい場合 SELECT * FROM phone_book WHERE last_name = Hoge ↓ Hogeさんのデータが出力される とりあえず、簡単なSELECT文で欲しい情報が正確に手に入る とりあえず、RBDMSというブラックボックス内でわずらわしい処理は全てやってくれる 一見、問題が無いように見える。 しかしRDBMS(リレーショナルデータベース管理システム)では以下のように動いている。 phone_bookテーブル内のレコードを全て取ってくる last_nameフィールドを調べ、文字列「Hoge」に一致するか１件ずつ検証する あれば出力 この方法で希望通りの結果を出力することができなくはないが、とても非効率的。 これでも、レコードが少なければ特に気にならないが… レコード数が多い大規模なテーブル 多量のアクセスを捌く必要があると思われるDB になると話は別だ。 対象が１０００件、１万件になれば特定のレコードを見つけるための処理が増えるため、必然的に無視できない負担になる。 これをO(n)問題と呼ぶ。（テーブル内のレコード数をnとすると、特定のレコードを見つけるための検索に要する処理量(オーダー)がレコードnに比例すること） この問題を解決するには、本のようにレコードの場所を示す値で目次や索引(index)を作り、検索にかかる処理を節約する方法がある。 INDEXを付ける理由 クエリの実行結果から、可能性のある行を効率的に出力するため →電話帳から「佐藤さん」を探し出す場合、 頭から探すよりも、索引（インデックス）から佐藤さんがいる可能性の高い 「さ行のページ範囲」を探してそこから漁ったほうが格段に早い 小規模データベースなら、INDEXなんて気にしないでいいかもしれないが、何十人、何百人も同時に接続し、頻繁なDBアクセスが行われ、レコードが膨大にあるような大規模なシステムの場合、当然負荷軽減を考慮する上でINDEXは無視できない問題になる。 では、全てにINDEXを付けるのが有効か？ RDBMS側はインデックスを別のリストで保管するため、データに変化がある度にインデックスを更新する必要がある。 故に、書き込み速度の低下と容量の増加を招くため、データの全てのカラムにインデックスを付けるのは逆効果である。 INDEXを付けるべき事例 関連を張っている場合（関連元から飛んでくる可能性がある） 関連を張っていなくても、頻繁にそのキーを元に検索をかける可能性が高い場合 容量を抑えたINDEXを作る方法 部分的インデックス 例：最初の4バイトにのみインデックスをつける ALTER TABLE phone_book ADD INDEX (last_name(4)) これでインデックスの容量を抑えたインデックスができるが、同じインデックスを持つレコードが発生する場合がある。 例：「Sasaki」と「Sasaoka」の２つに4バイトの部分的インデックスを貼ると、同じインデックス(Sasa)になる。 ユニークインデックス ネトゲのプレイヤー名、会員サイトのID、メールアドレスなど、 「そのテーブル内に１つしか存在しないはず」 の固有のデータがある場合に便利 検索だけでなく、挿入・更新時にも同じ値が存在しないことを確認できる。ダブるとMySQLエラーが出る。 MySQLではADD UNIQUEを付けることで利用可能 INDEXとその種類 B木構造 走攻守のバランスの取れたスグレモノ。まさにDB界の松井稼頭夫である。 余程のマニアックな事情がない限りこれが無難 特定のデータをヘッダ→ブランチ→リーフの順番で追いかけることで、効率的な検索ができる 例えばHARRISさんを探す場合は A-K L-Z(ヘッダ) ↓A-Kだな A-D E-G H-K(ブランチ) ↓H-Kだな HARRIS JOKER KANE(リーフ) ↓HARRIS あったー(^○^) と三段構えで索引を引くように効率良く探す。 ハッシュインデックス構造 B木構造では、ヘッダ、ブランチ、リーフと何度もアクセスが必要になる これを１回でできるようにしたのがハッシュインデックス ハッシュ関数を使い、検索に使うキーとレコードを含むページを直接関連付ける B木と違い、範囲検索はできない RDBMSによっては、リファレンスで「ハッシュインデックスは推奨しない」とはっきり書いていることがある。 R木構造 B木に似たデータ構造 空間データ、n次元データの扱いに用いられる 地図アプリや、地球科学で使われる 「現在地点から５００メートル圏内のラーメン店を探す」などの扱い方に向いている よくわかんないから調べる インデックスがどう使われるか MySQL上でEXPLAINを使うと、より早くレコードを検索するSELECTを得るために、 どの時どのテーブルにインデックスを追加しなければならないかを確認できる。 EXPLAIN table_name もしくは EXPLAIN SELECT select_options SHOW INDEXES FROM table_name でインデックスが付いているか確認できる EXPLAINとは いわば「クエリの実行計画例」である。そのクエリを走らせた場合、どのような検索をかけたかを表で出してくれる。 http //www.infiniteloop.co.jp/blog/2011/03/mysql-index-explain/ INDEXが使われる時 フィールド値を定数と比較する時(WHERE name == "Hoge") フィールド値全体でJOINする時(WHERE a.name = b.name) フィールド値の範囲を求める時 LIKE(あいまい検索)で文字列の先頭が固定な時 MIN(), MAX() OEDER BY, GROUP BY WHEREの全てのフィールドがindexの一部の場合 INDEXが使われない時 LIKE(あいまい検索)がワイルドカードで始まるとき RDBMSがDB全体を読んだほうが早いと判断し、DB全体を読んだ場合 通常、indexはORDER BYに使われない WHEREとORDER BYのフィールドが違うときはどちらかしか使われない MySQLのコマンド SHOW INDEX; SHOW INDEX コマンドよりインデックスを確認できる。「Key_name」のフィールドにインデックス名が、「Column_name」のフィールドにインデックスがつけられてるフィールド名が表示される。 mysql SHOW INDEX FROM show_index_tbl; +----------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+------------- | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality +----------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+------------- | show_index_tbl | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 0 | show_index_tbl | 1 | name_idx | 1 | name | A | NULL | show_index_tbl | 1 | zip_idx | 1 | zip | A | NULL +----------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+------------- +----------+--------+------+------------+---------+ | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | +----------+--------+------+------------+---------+ | NULL | NULL | | BTREE | NULL | | NULL | NULL | YES | BTREE | NULL | | NULL | NULL | YES | BTREE | NULL | +----------+--------+------+------------+---------+ DESC table_name ; カラム表示 デッドロック デッドロックとその処方箋 俺 デッドロックってどうやったら回避できるん… レコードA,B,C,Dってあって、複数のプロセスがそれらをちょくちょく更新するときにデッドロックが起こると思うんだけど 例えば、ホテルビュッフェのようなトコロで、各々が好きな料理を勝手に取ろうとしてその料理にあるトングを持って料理をとって、 他の料理へ行くときに、他の料理のトングを持ってる人がそれを手放すまで待ってる 他の料理の人も、自分がトングを手放すのを待ってる ていうのがまさしくデッドロックだと思うんだが 例えば、これって、順路を作って、料理を取る・取らないにも関わらず左端の隅っこからみんな並んで右へ行くようにすれば解決するじゃん 上記のビュッフェの例えのように、レコードA,B,C,Dからプロセスが勝手につまんで更新したりとかするよりも、 どんなプロセスでも、必ず更新するしないに関わらずレコードA→B→C→Dの順番で拾うようにするってやれば解決するのかな セオリーとかあるの？ Y レコードA,B,C,Dまで読んだ 俺 えー 俺 要は、皆がわーって集まって好き勝手に料理を取るような状況を綺麗に整理するにはどうしたらいい？って話 S まず、２つのレコードの相互の解放待ちじゃないことは確実なの？ 俺 んと、まず原因からしてわからん どのテーブルで起こったかはわかるんだが、どのレコードで起こったかがわからない 俺 １つのサーバで５つの非同期処理(delayed_job)のプロセスが走ってて、それらがそれぞれであるタスクを処理して、その結果をDBに出力するんだけど 俺 deadlockを出した時の、他のプロセスの状況がわからないのでなんとも。 S 原因わかってないんだったら対処しようがないじゃん 俺 まあ確かに 俺 というか、そもそも ２つのレコードの相互の解放待ち これじゃないdeadlockってあるの S まず「この状況で原因ってどうやったら調べられるの？」が先にくる疑問だと思うんだけど 俺 まあ確かに む、たしかに S 相互のロック解放待ちだったらロック取るのを一個のメソッドにしてそれ必ず叩くようにすれば順番逆にロックしてデッドロックになることもないと思うけど S どーなんすかねJさん J デッドロック難しいんですよね… 俺 むー J リトライで何とか出来る範囲ならリトライで逃げる ダメなら直列化するしかないですけど見つけるのも難しい… 俺 現状はtransactionで巻き戻って、(delayed_jobの)リトライで回避できてるので放置しても問題ないんだよね でも、気持ち悪い 俺 直列化っていうのは、つまりは上記のビュッフェの下り？ J そうですね、順番通りなら大丈夫なはず J http //dev.mysql.com/doc/refman/5.1/ja/innodb-deadlocks.html デッドロックはトランザクション データベースの中ではよく知られている問題ですが、 ある特定のトランザクションを全く起動できないほど頻繁に起きる訳ではないのならば危険では有りません。 通常は、トランザクションがデッドロックの為にロールバックされたらそれを再発行できる準備が常にできているように、 アプリケーションを書き込まなければいけません。 俺 デッドロックを絶対に起こさないという努力よりも、(たまに)デッドロックしても影響が無いようにする努力をせよ…ってことか マルチプロセスと身に覚えがないデッドロック http //yoku0825.blogspot.jp/2012/07/deadlock-found-when-trying-to-get-lock.html 「innodb_file_per_table」とは何か(Amazon RDS) innodb_file_per_tableはMySQLが内部で使っているデータベース形式、innodbのデータを データベースごとに1ファイルにするか、データベースのテーブル毎に1ファイルにするかの設定 0（無効） メリット RDSのフェイルオーバーやスナップショット取得が早い（らしい） デメリット Undo領域（トランザクション時に拡張される領域）がどんどん膨れたとき DBをダンプして全部ドロップして書き戻す、とやらないと容量は元に戻らない 1（有効、デフォルト） メリット テーブルをdropしたときに、Undo領域も消去されるので容量問題に対処しやすい デメリット RDSのフェイルオーバーやスナップショット取得が重い（らしい） ※テーブルの入れ替えが激しい場合はこっちがいいかも。 A ぱっと見 1 の方が利点大きいね B 1にしないとディスクI/Oは増えるんじゃ？ A ディスクI/Oは増えないだろ。。増えるのは容量で、しかも削除が難しくなるのが問題なだけ C 複数のテーブルにまたがってアクセスあるときには1ファイルにログがまとまっているほうが早いかもです A かもレベルならあんまり怖くないかも？ AWSでは http //docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Appendix.MySQL.CommonDBATasks.html#MySQL.CommonDBATasks.Tables You should set the innodb_file_per_table parameter to 0 when you have a large number of tables, such as over 1000 tables when you use standard storage or over 10,000 tables when you use Provisioned IOPS storage. (多くの数のテーブルを抱えている…要はスタンダードストレージで1000以上、もしくは10000以上のテーブルをプロビジョンIOPSストレージで抱えている場合は、innodb_file_per_tableを0にしたほうがいいだろうね。) 参考資料 http //nippondanji.blogspot.jp/2009/02/innodb.html http //nippondanji.blogspot.jp/2009/01/innodb_16.html http //docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Appendix.MySQL.CommonDBATasks.html#MySQL.CommonDBATasks.Tables 参考資料 http //kozy.heteml.jp/pukiwiki/MySQL%2520%25A5%25A4%25A5%25F3%25A5%25C7%25A5%25C3%25A5%25AF%25A5%25B9/index.html テーブルやインデックスをどうやって管理しているの？ http //monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/0808/01/news126.html MySQLパフォーマンスチューニングのためのインデックスの基礎知識 http //d.hatena.ne.jp/kiyo560808/20101117/1289952549 インデックスの基礎知識 http //www.hi-ho.ne.jp/tsumiki/doc_1.html 基礎から理解するデータベースのしくみ http //itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20060127/228070/?ST=develop
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データベース ※工事中 国庫データ 各国の取得アイドレスデータ 国内基数編成 地図 国庫データ・各国の取得アイドレスデータの出力用に 各国国庫、アイドレスデータ.xlsを少しいじってみました。 （本ページの「各国国庫、アイドレスデータ_改.xls」、主にセルの結合とセル内の改行をなるべくなくしました） フォーマットについてはたたき台のつもりですので、よい案がありましたらお願いします。（駒地） エクセルをWikiの表にするには １．エクセルから表にする範囲を選択してメモ帳などにコピー （先頭の列を空白にしておくこと） ２．タブ文字をすべて,（カンマ）に置換 メモ帳の場合、あらかじめタブ文字をコピーしておき、 [編集]→[置換]で置換ウインドウを出し、 「検索する文字列」にタブ文字を貼り付けるとタブ文字の置換ができます。 ３．置換した内容をコピー ４．Wikiの編集（pukiwikiライクモード）で貼り付け または、 １．エクセルから表にする範囲を選択して別のエクセルファイルに貼り付け ２．拡張子を「.csv」として保存 ３．保存したファイルを「プログラムを選択して開く」からメモ帳などで開く（右クリックで出来ます） ４．内容の全文コピー ５．Wikiの編集（pukiwikiライクモード）で貼り付け などでできます。 名前 コメント すべてのコメントを見る
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データベース管理システム データベースの障害対策 データベース管理システム データベースとは、企業内のデータを、ある決まりをもとに整理・統合したデータの集まりのことです。なかでも全社的な情報が管理される基幹データベースの場合、情報システム部門や社内のユーザだけでなく、外部の関連会社などからも利用されます。そのため、セキュリティ保護の手段が重要になります。 排他制御（同時実行制御） DBMSは、複数のユーザ（プログラム）が同時に同じデータに対する更新要求を行っても、データに矛盾が起こらないように制御します。 例えば、座席予約システムで、同じ座席に対して同時に予約処理を許してしまえば、予約が重複してしまいます。このような事態が発生するのを防止し、データの一貫性を保つ機能が排他制御機能です。 具体的には、あるプログラムがデータ更新のためのアクセスを行っている間は、他のプログラムからの同一データに対するアクセスを禁止（ロック；lock）しておき、先のプログラムの処理が完了してから、ロックを解除（アンロック；unlock）します。 このように排他制御機能はデータベースを制御するうえで欠かせませんが、タイミングによってデッドロック状態が発生することがあります。 Q A 同時に共有できない資源をいくつかのプロセスが使用したいとき、資源を巡る競合、衝突が起こらないようにするデータベース機能はどれか。 DBMS 排他制御 デッドロック ストアドプロシジャ スキーマ 解説 正解：排他制御 DBMS データベースの構築から運用まで総合的に制御・管理を行うソフトウェア。つまりデータベース専用のOSのような機能を果たす。 主なDBMSの機能は、データ定義機能、データ操作機能、データ制御機能に分けられる。 排他制御 データベースなどを、複数のプログラムが同時に使用しても矛盾が起こらないよう制御すること。 デッドロック 複数のタスクが互いに相手が必要とする資源を保持してしまい、永久に待ち状態から抜け出せなくなる状態。排他制御により、他のプログラムからのアクセスを禁止（ロック）することにより起こる。 ストアドプロシジャ データベースの操作手続き（プログラム）をデータベースサーバ側にプロシジャとして格納しておき、クライアント側から必要なプロシジャを呼び出して実行する方式。サーバとクライアント間の通信トラフィックを軽減できる。 スキーマ データベースを構築するために必要となる、具体的なデータ定義の集合。データの性質、形式、他のデータとの関連などを定義する。 データベースの障害対策 データベースに障害が発生した場合の業務への影響は、通常のファイルよりはるかに大きいため、障害からの迅速な回復（リカバリ）機能が重要になります。障害が発生したときには、データベースの更新情報を書き出しているログ（ジャーナル）ファイルを利用してデータベースを回復します。 ①コミットメント制御 座席やチケットの予約や取消、銀行のATMを利用した預金の引き出しなど、利用者から見た一連の取引（処理）をトランザクションと呼びます。 データベースの更新は、常にトランザクション単位で管理されます。取引が正常に完了した場合は更新を確定（コミット）し、途中で異常終了した場合は元に戻すロールバック処理が行われます。 ②分岐データベースで矛盾を起こさない仕組み ネットワークを利用した分散型データベースの場合は、通常の制御では、分散されたいずれかのデータベースで更新時に障害が発生すると、データベースの内容に矛盾が生じます、これを避けるため、確定もロールバックもできる中間状態（セキュア状態）を設定して、すべてが正常であれば更新を確定する２段階の処理（２相コミットメント制御）を行います。 Q A データベース操作において障害が発生した際に、データベースの状態をトランザクション開始前の状態に戻す障害回復処理はどれか。 ログファイル コミット ロールフォワード ロールバック 解説 正解：ロールバック ログファイル データベースの更新記録を保存しているファイル。更新の前と後の値を書き出すので、データ消失時にこれを利用して復旧することができる。ジャーナルファイルともいう。 コミット トランザクション処理（利用者から見たひとまとまりの処理単位）が正常に終了した状態。データベースに対する更新を確定させること。 ロールフォワード 直近のバックアップでデータベースを復元し、ログの更新後情報（AI）を反映させて障害発生直前の状態に回復すること。 ロールバック 障害発生時、その時点のデータベースの内容と、ログの更新前情報（BI）を利用して、障害児発生直前の状態までデータベースを戻すこと。通常DBMSが自動的に行う。
https://w.atwiki.jp/2ch_otmegame/pages/428.html
データベース板 データベースは無口な天才プロファイラーで
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データベースはアップデートによって変更がある場合はアップデート後に更新する予定です。 キャラクター 代表国名 名前 ガルツベルグ サスト・アルティア ガルツベルグ ルーナ・アルフィー ティノーグ リャンフー・ティグノス ルイマヅ マキ・キラヅキ ルイマヅ チャチャ・アカツキ カルドギア カッツェ・シュヴァルツベルガー カルドギア レイル・バッシュカート ガコーラ バル・バークパーク ガコーラ イツカ・バーナン ノルデン リエル・スノーフィールド ノルデン リリィ・ブリアーダ ロンワン チャオラン・フェイ ロンワン カサンドラ・フェルト メルサイア レディア・ラルハザード メルサイア ゼオラ・エクベルド ベルサス ノヴァ・エーリキュアン ベルサス パトリャフカ・シェノバ 訓練テーブル ルイマヅ ノルデン ガコーラ カルドギア チントー(ロンワン) メルサイア フェルーザ ガルツベルグ(最終) アーマーリスト サスト ルーナ リャンフー マキ チャチャ カッツェ レイル バル イツカ リエル リリィ チャオラン カサンドラ レディア ゼオラ 技リスト サスト ルーナ リャンフー マキ チャチャ カッツェ レイル バル イツカ リエル リリィ チャオラン カサンドラ レディア ゼオラ コメント コメント
https://w.atwiki.jp/copandariver/pages/19.html
データベースデータベース データモデル 3層スキーマ DBMS(Data Base Management System) 関係データベース関係データベース(リレーショナルデータベース：RDB, Relational Data Base) 主キーと外部キー主キー 外部キー データベース データベース 目的：一定の規則に従って関連性のあるデータを蓄積，複数のユーザが同時に利用する 次のような特徴がある 独立性：データの物理的な格納構造を変更してもアプリケーションプログラムに影響が及ばない 冗長性の排除：データを論理的な関係に基づいて設計，管理することで重複データがなくなりデータに矛盾が発生しない 同時処理の制御：同じデータへ同時にアクセスしてもデータが保護され整合性が保たれる データモデル 階層モデル：実体間の関係を木構造で表現 ネットワークモデル： 関係モデル：2次元の表で表現 3層スキーマ スキーマ：データの性質，形式，他データとの関係などデータ定義の集合 ANSI規格では次の3層に分けて仕様を定義する． 概念スキーマ：対象となる外界の事象を抽象化してデータの論理的な構造を定義する．関係モデルでは，表などが対応． 外部スキーマ：個々のプログラムやユーザから見たデータを定義する．関係モデルではビュー表などが対応． 内部スキーマ：データを外部記憶装置上にどのような形式や編成で記憶するかといった物理的な構造を指定する．関係モデルではインデックスなどが対応． ビュー表：実表から一部分を取り出して作成した一時的な表． DBMS(Data Base Management System) ユーザとデータベースの中間に位置してデータベースを管理するソフトウェア 次のような機能がある 定義機能：各種スキーマの定義をする 障害回復(リカバリ)機能：データベースが破壊された場合にそれを復元する機能 セキュリティ機能 再編成機能：データの物理的な格納位置などを修復し，アクセス性能を向上させる 排他制御機能：複数のユーザが同時に同じ部分を更新する場合にデータベースに矛盾が生ずるのを予防する機能 関係データベース 関係データベース(リレーショナルデータベース：RDB, Relational Data Base) 利用者から見ると2次元の表． 表，行，列はそれぞれ次のようにも呼ぶ． 表：テーブル 行：レコード，組，タプル 列：項目，フィールド，属性，アトリビュート 主キーと外部キー 主キー 行を一意に特定するための列 同じ値を設定できないような制約(一意制約)をもたせることもできる 外部キー 他の表と関連付けるための列 関連する表の外部キーとそれに対応する主キーの間で不一致が発生しないよう制約(参照制約)をもたせることができる 列の値を用いた関連付けをリレーションという
https://w.atwiki.jp/blueseven/pages/6.html
データベース これまでの大会結果を閲覧できます。 2007年1月8日 BlueSeven Champions League 6th 結果 2006年4月1日 BlueSeven Champions League 5th 結果 2005年9月3日 BlueSeven Champions League 4th 結果 2005年1月23日 BlueSeven Champions League 3rd 結果 2004年7月3日 BlueSeven Champions League 2nd 結果 不明 BlueSeven Champions League 1st 結果 ※数回W杯が開催されていますが、結果が不明瞭なため、未掲載です。 アーカイブ @wikiのwikiモードでは #archive_log() と入力することで、特定のウェブページを保存しておくことができます。 詳しくはこちらをご覧ください。 ＝＞http //atwiki.jp/guide/25_171_ja.html たとえば、#archive_log()と入力すると以下のように表示されます。 保存したいURLとサイト名を入力して"アーカイブログ"をクリックしてみよう サイト名 URL
https://w.atwiki.jp/shosi/pages/13.html
＝ｗ＝）データベースについて、適当に説明するよｗ 1.データベースとは・・・ 2.データベースの構成 3.リレーショナルデータベース 4.リレーショナルデータベース＠その２ (最終更新日：2010年7月3日) ＝ｗ＝）