PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！ オープンソースのデータベースとしてよく比較されるPostgreSQLとMySQL。どんな長所・短所があるのでしょう？ それぞれの専門家による対談で明らかにします。 エンジニアとして働いていると必ず直面する悩み。それは、「どのリレーショナル・データベース（以下、RDB）を選ぶのが最善なのか？」です。 RDBごとに長所と短所は異なっています。そのため自社サービスにマッチしないRDBを選んでしまうと、それがボトルネックとなり開発・運用にトラブルが生じるケースは少なくありません。 なかでもよく比較検討されるのが、PostgreSQLとMySQL。ともにオープンソースRDBのデファクトスタンダードであり、高い性能と数多くの機能を持っています。 では、両者は具体的にどのような長所・短所があるのでしょうか。そ
SlowQuery を検知して Explain で解析し Slack へ通知 - 長生村本郷Engineers'Blog
以下に移行しました。 kenzo0107.github.io
SQLを繰り返し実行したら段階的に応答速度が上がった話 - なからなLife
MySQL Casual Advent Calendar 2016 - Qiitaの6日目の記事です。 AdventCalendar自体初参加でドキドキ、してたら、成り行きで2日連続。 コレ用のきれいなエビデンス取れるような環境要していなかったので、普段より荒っぽいですが、Casualな感じで失礼します。 大きなテーブルを繰り返しSELECTしてたら、挙動が変わったんですよ。 バッファに載っているなら載っているで早いだろうし、載っていいなら最初ガッツリ遅くて、次からグイっと速くなるだろうと思っていたんですよ。 バッファに載りきらないなら、何回やっても遅いだろうと思っていたんですよ。 で、ちょいと計測的なことをやってた関係で、同じSQLを何度か叩いて平均、中央を見ようと思っていたんです。 そしたら、 45.71秒、44.90秒、24.44秒、13.32秒、13.12秒・・・ と、段階的に応答
SQL でのデータ分析のススメ - peroli Developer's Blog
2016 - 09 - 02 SQL でのデータ分析のススメ SQL 分析 データ分析 list Tweet こんにちは, 開発部のはちやです. 今回は, 今やサービスを運営する会社であればどこでも行われているであろうデータ分析について, WEB開発者の方を対象に 「 SQL でのデータ分析のススメ」と題してご紹介したいと思います. SQL でのデータ分析がおすすめな理由 分析技術の進歩によりデータが比較的容易に取得/抽出できるようになった昨今, データ分析が以前に増して活発に行われるようになってきていると感じます. そんなこんなでデータ分析をしたいWEB開発者の方が増えてきているのではないでしょうか(僕はそうでした) しかし, 「データ分析したいけど, 何を使えばいいのかよくわからない」「何を学習すればいいのかよくわからない」というWEB開発者の方がいらっしゃると想像します(僕がそうでし
Google、MySQL互換の第二世代「Cloud SQL」正式リリース。ベンチマークを公開し、Amazon Auroraより高速だとアピール
Google、MySQL互換の第二世代「Cloud SQL」正式リリース。ベンチマークを公開し、Amazon Auroraより高速だとアピール Googleは、Google Cloud Platformで提供しているマネージドサービスのMySQL互換データベースである「Cloud SQL」を正式版としてリリースしました。 Cloud SQLは2011年に発表され、2015年12月には性能を強化した第二世代が登場、最大10テラバイトのデータ容量とインスタンスあたり最大104GBメモリを提供し、最大2万IOPSの性能に達すると説明されていました。 正式版リリースにあたり、同社はブログ「Google Cloud Platform Blog: Cloud SQL Second Generation performance and feature deep dive」で競合となるAmazonクラウド
書籍出版のお知らせ：理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL
来る2月27日、データベースの新書籍を発売させて頂くことになった。タイトルは「理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL」となっている。単に「データベース」と書いてあるが、RDBがメインのテーマの書籍である。 多くの人が未だにRDBを使いこなせていないのではないか。RDBの使い方をマスターするには何が必要なのか。それがここ数年私が追ってきたテーマであり、この書籍を出すことになった動機である。 あまりにも酷いDB設計、あまりにもスパゲティなクエリ、あまりにも希薄なデータモデルへの理解。そういった問題はどこから生み出されるのか。そのひとつの結論としてたどり着いたのが、「そもそもRDBの使い方があまり理解されていないのではないか」ということだった。名著、SQLアンチパターンでは「やってはいけないケース」について学ぶことができるが、その反対のテーマ、つまり本来どの
カラム数の多いテーブルの SELECT 用にカラムを明示的に列挙する、または GROUP_CONCAT() が便利と言う話 - 日向夏特殊応援部隊
カラム数が結構多いテーブルに対して SELECT * とは書きたく無くて明示的にカラム名を指定したいって時に徒手空拳で頑張って書いても良いんですけど、information_schema 使えば楽出来るよねーって話。 CREATE DATABASE akb48; USE akb48; CREATE TABLE members ( id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, name varchar(32) NOT NULL, nickname varchar(32) NOT NULL, birthday datetime NOT NULL, created_on datetime NOT NULL, updated_on datetime NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CH
MySQLでクロス集計してみた【1/2】
マスタテーブルつくって説明すると面倒くさいので、直接商品名、色名をインサートするとし、テーブルを以下のように作っておく。 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `history` ( `id` int(5) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) NOT NULL, `color` varchar(255) NOT NULL, `price` int(10) unsigned NOT NULL, `created` datetime NOT NULL, `modified` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `name` (`name`,`price`,`created`,`modified`,`color`) ) ENGINE=InnoDB DE
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