我々(主語が大きい)は何故MySQLで外部キーを使わないのか
外部キー便利!!! MackerelではPostgreSQLで外部キーあり そのレコードがあることが保証される 各テーブルのidにアプリケーションレベル(Mackerelの場合Scala)で型付けをするとなお便利 MemberID型、MonitorID型 → idで誤ったテーブルを引くとかがない 本日のスキーマ CREATE TABLE `member` ( `id` INTEGER unsigned NOT NULL auto_increment, `earned_item_count` INTEGER unsigned NOT NULL DEFAULT 0, `name` VARCHAR(191) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4; CREATE TABLE `item`
NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？（前編） NTTデータオープンソースDAY2015 － Publickey
NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？（前編） NTTデータオープンソースDAY2015 現在のシステム構築では、オープンソースのソフトウェアを使うことは当たり前になってきています。PostgreSQLはそうした中で主にエンタープライズ向けのデータベースとして着実に事例を増やしてきています。 その中で、PostgreSQLを大規模なミッションクリティカルなシステムの中で使うには、どのようなノウハウが求められるのか。オープンソースの利用に積極的なNTTデータがその事例を、1月26日に開催されたイベント「NTTデータオープンソースDAY 2015」のセッション「NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？」で紹介しています。講演内容をダイジェストにしまし
オープンソースのバルクデータローダー「Embulk」登場。fluentdのバッチ版、トレジャーデータが支援
オープンソースのバルクデータローダー「Embulk」登場。fluentdのバッチ版、トレジャーデータが支援 何ギガバイトもあるCSVをデータベースに読み込ませるようなバルクデータをバッチ処理するためのツール「Embulk」がオープンソースで公開されました。 コミッターとして開発しているのは、ログ収集ツールとして知られるfluentdなどの開発者として知られる古橋貞之氏、西澤無我氏、中村浩士氏らで、3人が所属するTreasure Dataも開発を支援しています。 古橋氏はEmbulkについて「簡単に言うとfluentdのバッチ版です」と説明。1月27日に行われた「データ転送ミドルウェア勉強会」で、Embulkの紹介を行いました。 Embulkはプラグインベースのバルクデータローダー 古橋氏はまず、例えばCSVファイルをPostgreSQLに読み込ませようとすると、CSVの日付のフォーマットが
PostgreSQL 9.4がリリース。ドキュメントDB並の性能でJSONBサポート、レプリケーション機能の高度化など
PostgreSQL 9.4がリリース。ドキュメントDB並の性能でJSONBサポート、レプリケーション機能の高度化など PostgreSQL 9.4の主な新機能は、バイナリ形式のJSONであるJSONBのサポート、高度なレプリケーションに利用できる新しいAPI、GINインデックスの高速化など。 一般的なドキュメントデータベース並の高速性 PostgreSQLでは以前のバージョンからJSON形式をサポートしていましたが、今回サポートされたJSONB形式は、バイナリ形式のJSONデータへの対応です。JSOBのサポートGINインデックスの高速化によって、ドキュメントデータベース並みの高速性を実現したとのこと。 JSONB supports fast lookups and simple expression search queries using Generalized Inverted In
PostgreSQL のパフォーマンスチューニング - Qiita
PostgreSQL Advent Calendar 2014 の 13日目です。 Advent Calendar を今年もやってみたいと思って、枠が空いていたので飛び込んでみました。 昨日は osapon さんの libpqxx を使ってみたでした。 概要 PostgreSQL のパフォーマンスチューニングは大きく下記に分かれます。 システムチューニング SQL チューニング ここでは Linux 上で動かしていることを前提に、それぞれ説明します。 システムチューニング システムチューニングの概要 システムチューニングとは、OS または PostgreSQL の設定を変更することです。 それぞれ順に説明します。 OS チューニング PostgreSQL では特にメモリ関連でOSパラメータを設定変更すると、高速化効果が得られます。 特に下記のカーネルパラメータに注意します。 vm.dirt
SQL Fiddle - Online SQL Compiler for learning & practice
During Phase 1, only users who are logged in can access the AI chat feature. SQL Fiddle is free to use and ad-free! Want to help us? It takes 10 seconds Step 1: Like & Share our EFE Bulk Extensions videos Step 2: Like & Share our EFE Bulk Insert videos Thank During Phase 1, only users who are logged in can access the AI Editor feature. SQL Fiddle is free to use and ad-free! Want to help us? It tak
DB 設計時のサイズ見積り[最新版] - Qiita
こんにちは、すっかり秋ですね！@yone098 です。 みなさんDBの設計してますか？ DB設計時のサイズ見積り 以前はてなダイアリーで書いた記事は5年前のものであり、リンクが切れているものがあるので最新版として MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQLServer におけるDB設計時のサイズ見積りをまとめ直しました。 URL内のバージョン表記を変えると以前のバージョンの情報になります。 MySQLは、あまり情報に変化は無かったので Excel でマクロなどを作成して自社で自動算出出来るようにするのが良いと思います。 データタイプごとに必要な要求ストレージが決まっているのでレコードサイズが決まり、あとは要件次第で何レコードになるかを予測します。 データタイプごとに必要な記憶容量 テーブルの最大サイズ関連 http://dev.mysql.com/doc/refman/5
![DB 設計時のサイズ見積り[最新版] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fc0061ee00d6c47d46312cbc48ee3fd02c9cc805/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9REIlMjAlRTglQTglQUQlRTglQTglODglRTYlOTklODIlRTMlODElQUUlRTMlODIlQjUlRTMlODIlQTQlRTMlODIlQkElRTglQTYlOEIlRTclQTklOEQlRTMlODIlOEElNUIlRTYlOUMlODAlRTYlOTYlQjAlRTclODklODglNUQmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWU2ZDI5ZDViYzUwMTY3ZDBiNTEyM2RiNTQ5ZDAwM2Vm%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQweW9uZTA5OCU0MGdpdGh1YiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZjcyZDE3MzM3ZmQ5MmRkNjRkMWY2YjM1YjI0OTAxNGQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da0b7ab789a5ccfc1b34355e1b9cbed70)
DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな
ここのところ、javaccとawsに魅了されている米林です。 よく使うDB(Oracle/MySQL/PostgreSQL/SQLServer)における設計時のサイズ見積もりで使うサイトの備忘録。 あとは、OracleからのPython情報。 Oracle Oracle 物理設計 http://www.oracle.com/technology/global/jp/columns/skillup/oracle9i/index.html 領域サイズ見積もり http://otn.oracle.co.jp/document/estimate/index.html OTNにログインする必要ありますがオンラインで見積もりが出来ます。 アカウント持っていない人は、この見積もりツールを使う目的でアカウントを作ってみてはいかがでしょうか。 OLTP系とDWH系においてブロックサイズを考慮し、DWH系はブ
PostgreSQLはもはやただのデータベースにあらず ─PostgreSQLカンファレンス2013 基調講演レポート | gihyo.jp
PostgreSQLはもはやただのデータベースにあらず ─PostgreSQLカンファレンス2013 基調講演レポート Not so much as a database as a data Platform（単なるデータベースを超えたデータプラットフォームとしての存在） ─11月8日、都内で開催された「PostgreSQLカンファレンス2013」（主催: 日本PostgreSQLユーザ会）の基調講演に登壇したHeroku開発者のピーター・ゲーガン（Peter Geoghegan）氏はPostgreSQLをこう表現しました。 来年には次バージョンのPostgreSQL 9.4のリリースが期待されていますが、ゲーガン氏の言う"データプラットフォーム"としてPostgreSQLはどのような進化を遂げようとしているのでしょうか。本稿ではの基調講演の内容をもとに、PostgreSQLの次なる
MySQLユーザーのためのPostgreSQL対応表 - かみぽわーる
毎回わからなくなってググってるから今度からここに追記していく。 MySQL PostgreSQL SHOW DATABASES; \l USE dbname \c dbname SHOW TABLES; \dt SELECT * FROM tblname\G \x on SELECT * FROM tblname; SELECT * FROM information_schema.processlist; SELECT * FROM pg_stat_activity; KILL <pid>; SELECT pg_terminate_backend(pid); KILL QUERY <pid>; SELECT pg_cancel_backend(pid); table / column の情報 MySQL PostgreSQL SHOW TABLE STATUS FROM dbname; わ
MySQLユーザーがPostgreSQLを触ってみたメモ - tmtms のメモ
最近なぜか MySQL を使う Ruby アプリを PostgreSQL に対応する羽目になっているのですが、今までほとんど MySQL 以外の RDBMS を触ってなかったので、色々ハマったりしたのでメモっときます。 なお PostgreSQL 歴が浅いので間違ってること書いてるかもしれません。 API プログラムから MySQL にアクセスするには Ruby/MySQL を使っていたのですが、PostgreSQL 用の API を新たに覚えるのは面倒だったので、Sequel を使って書き直しました。 mysql.query("select col1, col2 from table where col3='xxx'") ↓ db[:table].where(col3: 'xxx').select(:col1, :col2) …みたいな感じです。 今までプログラム中に突然 SQL が現れ
MySQL/PostgreSQL＋Sennaで行うラクラク全文検索……Tritonn＆Ludia導入のポイント | gihyo.jp
Tritonn、Ludia、そしてSennaとは…… 昨今のWeb 2.0と呼ばれるようなWebシステムでは、一般的に大量のコンテンツデータを内部に保有しているのではないでしょうか。大量のコンテンツから目的のコンテンツをユーザが選び取る手段の一つとして全文検索が挙げられます。全文検索とは、検索対象コンテンツの中身すべてに対して検索を行うことを指します。たとえば、タグやタイトルを対象にした検索だけでは、目的のコンテンツを発見できないような場合に有効な検索です。 データベースに保持された大量のデータを簡単に全文検索したい、という場合も多いことでしょう。本稿では、それを実現にする全文検索システムとして、次の2つを取り上げて紹介します。 Tritonn Ludia これらはそれぞれ、Tritonnは「MySQL」、Ludiaは「PostgreSQL」という、Webシステムを開発する上で人気の高
PostgreSQL 9.4 GINインデックスの評価、JSONBデータ型の使い方
PostgreSQL 9.4 GINインデックスの評価、JSONBデータ型の使い方：PostgreSQLガイダンス（1）（1/2 ページ） PostgreSQL 9.4は実務ニーズに即した機能追加が豊富 PostgreSQLは、その名の通りSQL言語で問い合わせをするリレーショナルデータベースマネジメントシステム（RDBMS）です。近年、NoSQLと総称されるスケールアウト拡張の容易さに強みのあるキーバリューストア型のデータベースが注目されていますが、汎用性、データ整合性、データ保全性、蓄積されたデータ設計技法との親和性、などの強みから、システム中核要素としてのリレーショナルデータベースの地位は揺らぎそうにありません。 PostgreSQLは長い歴史を持つオープンソースソフトウェアです。組織立ったコミュニティによって開発とメンテナンスが活発に継続されており、年に数度のバグ修正リリースの他、
Amazon RDS for PostgreSQLが正式サービスへ。SLAで可用性99.95％を約束
Amazonクラウドは、昨年11月にベータ版として発表されたPostgreSQLデータベースのマネージ度サービス「Amazon RDS for PostgreSQL」を正式サービスにすることを明らかにしました。 Amazon RDS for PostgreSQLは、データベースのバックアップやレプリケーション、アップグレード、ストレージ管理といった運用をすべてクラウド側で行ってくれるマネージドサービス。 ユーザーは運用に手間をかけることなくデータベースを利用できます。 正式サービスにより、SLAも99.95％と設定されました。ブログ「Amazon RDS PostgreSQL Update - Service Level Agreement and General Availability」から引用します。 The SLA provides for 99.95% availability
フルパワーで加速するGPUの咆哮を聞け!最先端GPUでPostgreSQLを20倍高速化!?:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
GPUってあるだろ? グラフィックス・プロセッシング・ユニット。 コンピュータの中で最も高速な部品はなんといってもGPUだ。 たとえばnViditaの最新SoCであるTegra K1。 CPU部は単精度で73.6ギガFLOPS(フロップス)、だがGPU部は364.8ギガFLOPSだ。 これが30万円する最新のGPUボード、GeForce GTX TITAN Zになると、なんとびっくり、8テラFLOPSだ。 これはIntelの最高級IA-64チップ、Xeon ES-2687Wの198.4ギガFLOPSを大きく上回る。 Core i7は92ギガFLOPSに過ぎない。 ちなみにかつて数億円したスーパーコンピュータ、Cray-2はわずか1.9ギガFLOPSに過ぎず、今のコンピュータがどれだけ速いか窺い知れる。JAMSTECの地球シミュレータは131テラFLOPSだが、追いつかれるのは時間の問題だろ
PostgreSQL Internals
本コンテンツは、2014年1月30～31日に筑波大学で開講された「情報システム特別講義D」における講義「Inside PostgreSQL Kernel」の内容を再構成、加筆・修正したものです。 はじめに 本コンテンツについて 本コンテンツへのフィードバックについて アーキテクチャ概要 PostgreSQLの構成要素 PostgreSQLの基本的なアーキテクチャ SQL文の処理される流れ トランザクション管理 トランザクション処理におけるACID特性 各レコードの可視性の管理 Atomicity（原子性）の実装 Consistency（一貫性）の実装 Isolation（分離性）の実装 トランザクション分離レベルの定義 Durability（永続性）の実装 チェックポイント メタデータ管理 pg_controlファイル OID/XID/TID システムカタログ MVCCとストレージ構造 テ
ちょっと変わったSQLインジェクション
＠IT編集部のセミナーに出てきました 3月2日に、＠IT編集部主催の「＠IT セキュリティソリューション Live! in Tokyo」にて、NTTデータ先端技術の辻さんとインターネットイニシアティブの根岸さんとともに、ランチセッションに出演してきました。辻さん＆根岸さんのトークに絡ませてもらい、あっという間にランチセッションは楽しく終了しました。 事前の準備中はあれだけいろいろと話そうと思っていたのに、いざ始まると時間が足りないくらい盛り上がりました。ちょっと物足りないと思うくらいがいいのかもしれませんね。その会場で使った、2002年と2012年付近の出来事を示した資料がこちらです。 私はちょうど10年前の2002年にラックに入社しました。振り返ってみればあっという間の10年の社会人生活です。こうしてみると、いろんなインシデントがリアル世界とサイバーの世界で起こっていたんだなと懐かしくな
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(JP) GPGPUがPostgreSQLを加速する
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