Hatena-Textbook/db-control-by-orm.md at master · hatena/Hatena-Textbook · GitHub
ORM によるデータベース操作 (DBIx::MoCo を使った開発) 今日は何をしますか データベース・OR マッパーの役割を理解し、MoCo を使えるようになる 来週以降の Web アプリのための下地づくり カリキュラムについて Perl & OOP OR マッパーによるデータベース操作 ← いまここ DBIx::MoCo / データベース WAF によるウェブアプリケーション開発 Ridge / Web アプリケーション (サーバー側) JavaScript で学ぶイベントドリブン JavaScript / Web アプリケーション (クライアント側) インターネットサービスの企画 (課題なし) はてなのインフラストラクチャについて (課題なし) 今日の講義 課題 MoCo を用いて、コマンドラインインターフェースで日記を書けるツールを作成してもらいます 構成 基本編 ORM、MoC
YappoLogs: Web関連エンジニアなら必ず読むべき本 〜 Webエンジニアのためのデータベース技術[実践]入門 〜 を全部読んだ
Web関連エンジニアなら必ず読むべき本 〜 Webエンジニアのためのデータベース技術[実践]入門 〜 を全部読んだ 2709円でこんなに濃厚なコストパフォーマンスがアホみたいに高い本は読んだ事無いし、Web関連のエンジニアをやっている人は必ず読んだ方が良いし、特にどのレイヤをやるかに関わらずエンジニアを目指す学生さんも卒業までには読んでおいたほうが良い本でした。 なんか誤解が多そうなんで追記しておくと、本書は「カジュアルなデータベース*利用者*のための入門本」ではなくて「本質的なデータベース技術の知見を得る為の入門本」である。ちゃんとタイトルだってデータベース技術って書いてあるでしょ? 明日着でWDP献本先と同住所に送付さ せていただきます。ご一読いただき、コメントなどいただけると大変ありがたい です。 明日発売なので念のためご連絡させていただきました。 というメールを3月8日に頂いて、実
作るプログラムの機能や性能で勝負したい。そうだ、データベースを勉強しよう - きしだのはてな
さて、アルゴリズムの勉強のしかたと、ラムダ計算の勉強のしかたの目星をつけました。 アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのはてな ラムダ計算の勉強のしかた、プログラム意味論 - きしだのはてな これでここで書いたプログラムの理論の基礎は勉強できたことになるんじゃないかと思います。 プログラムの理論とはなにか - きしだのはてな ところで、プログラムの勉強地図としてこういう図を書きました。 で、ハードウェアまわりについても、プロセッサを支える技術やネットワークはなぜつながるのかでひととおり勉強したとしましょう。 じゃあ次は、アジャイルか？テストか？UIデザインか？となるわけですが、やはりプログラマなら、プログラムの作り方や使いやすさの前に、作るプログラムの機能や性能で勝負したいじゃないですか。 いい感じに関数が分割できるよとか、読みやすい名前がつけれるよとか、効率よく仕事して定時に帰れるよと
削除フラグのはなし
6. id name pass is_deleted 1 ryu xxx FALSE 2 ken xxx FALSE 3 honda xxx TRUE 8. id name pass is_deleted 1 ryu xxx FALSE 2 ken xxx FALSE 3 honda xxx TRUE 3 honda xxx FALSE
複合主キーを避けるべき理由 - 虎塚
データベース設計の話をしていて、「連番の主キーは業務上意味のないデータだから、テーブルに持たせるのはムダだ。複合主キーにするべき」という意見を聞く機会がありました。 脊髄反射で「ないわー」と思ったものの、理由を上手く説明できなかったので、改めて考えてみました。 その結果、次のような結論に至りました。 単一の連番カラムによる主キーと、複合カラムによる主キーとで迷ったら 実装をシンプルにし、業務変更の影響範囲を小さくするために、複合主キーを避ける というわけで、調べたことや考えたことをメモしておきます。# 間違っている部分があれば、教えていただけると嬉しいです。 （2011/07/25 追記）複合主キーとサロゲートキーについては、要件やシステムに依存して多様な判断がありうると思います。にもかかわらず、「避けるべき」というタイトルにしたのは極端でした。申し訳ありません。ご指摘下さった皆さん、あり
アプリ開発者よりのDB勉強会をやりたい、というかやる - 分け入ってもコード
結論 SQLがどーのデータの持ち方がこーのというアプリ開発側の話題がメインのDB勉強会をやりたいからやるよという話 以下補足 コンテンツ アプリ開発者がDBを握らなければならない時代 DBを握るということ 勉強会について アプリ開発者がDBを握らなければならない時代 データ爆発の時代 データ爆発の時代がくると言われて久しいです。扱うデータの量が増えてきているだけでなく、データの構造も多種多様になってきていると感じています。これまではOne Size Fits AllでRDBが対応してきたのが、増加し複雑化していくデータにRDBのみでは対応しきれなくなってきている為にNoSQLのようなプロダクトが盛んに開発され利用されています。 アプリ開発者としてやるべきこと そういった時代を迎えるにあたって、アプリ開発者は何も備えなくていいんでしょうか？DBはインフラ/サーバーエンジニアのもの？ 僕は「D
MySQLか、SQLiteか。それぞれのメリットとデメリット。 » とりあえず9JP
▼MySQLのメリット ・SQLiteと比較して高機能なので、SQLiteでは使えない関数や手法が使える ・IDEとかで標準対応しているので、開発しやすい ・ネットに情報があふれているから情報集めに苦労しない ・洗練されたDB管理ツールphpMyAdmin が存在する。 （SQLiteにも複数の管理ツールが存在するけど、個人的に使い勝手が良いとは言い難い） ・公式のドキュメントが充実している ▼MySQLのデメリット ・仰々しいし重々しい ・個人的に、MySQLを使う＝比較的大きなプログラムを組む時という認識があるので、何となくストレスを感じる ▼SQLiteのメリット ・PHP5以上？とApacheが動作する環境であれば動作するので、「どこのサーバで動かすー」とかそういった事を気にしなくて済む。 ・MySQLより軽快に動作する気がする ・個人的に、SQLiteを使う＝小さい簡単なプログラ
NoSQLとしてMySQLを使うDeNAが、memcachedよりも高速な75万クエリ／秒を実現
モバゲーで知られるDeNAは、バックエンドデータベースにNoSQLを使っていません。なぜか？ それはMySQL/InnoDB 5.1の環境で秒間75万クエリという、多くのNoSQLでも実現できないような高性能を実現しているから。DeNAの松信嘉範（まつのぶよしのり）氏は、自身のブログにこんな内容のエントリ「Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server」（英語）をボストしています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server 松信氏が指摘するように、大規模なネットサービスを提供している企業の多くは分散環境で
第1回 NoSQL、そしてCassandraとは | gihyo.jp
NoSQLミドルウェアの特徴をもう少し細かく挙げてみます。分量の都合もあり個別には触れませんが、それぞれのNoSQLミドルウェアで差別化部分に関してはかなり詳細に説明がされていますので、ぜひそちらを参照してみてください。 高速に動作する リレーションモデルではないデータモデル スケールアウト型アーキテクチャ コモディティサーバによって構築される スキーマフリー SPOF（単一故障点）を持たない 自動的に複数台へレプリケーションする イベンチュアルコンシステンシまたは一貫性の選択が可能 SQLのような強力なクエリ言語を持たず、シンプルな問い合わせしかできない Cassandraとは何か NoSQLミドルウェアの筆頭といえばGoogle BigTableやAmazon Dynamoですが、オープンソースの世界でもいろいろなものが出てきています。その中でも最近特に注目を集めているのが、Apach
HDDをSSDにしたらデータベースはどれだけ速くなるか？ オラクルと富士通が実験
リレーショナルデータベースを利用する際には、高い性能を引き出すために物理設計をし、スキーマを工夫し、パラメータのチューニングを行うことがつねに行われてきました。 性能のボトルネックはたいがいHDDにあり、いかにそのボトルネックを回避するかがチューニングのポイントですが、最近では性能向上のための武器として、HDDよりもずっとアクセス性能の高いSSDが注目されています。SSDはHDDと置き換えるだけで、アプリケーションにまったく手を加えずに性能向上を可能にする手段として非常に魅力的です。 HDDの代わりにSSDを利用したら、リレーショナルデータベースの性能はどれだけ向上するのでしょうか？ オラクルと富士通が共同検証を行い、その結果をホワイトペーパーとして先週発表しました（参考「日本オラクルと富士通 フラッシュ技術活用によるデータベース高速化を共同検証」）。 ホワイトペーパーでは、HDDの代わり
Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア
Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア Twitterは独自に開発した分散フレームワークの「Gizzard」をオープンソースとして公開しました。GizzardはScalaで書かれたJavaVM上で動作するミドルウェアで、PHPやRubyといったWebアプリケーションからの要求を自動的にデータベースに分散することで、大規模で可用性の高い分散データベースを容易に実現するためのものです。 Gizzard：フォルトトレラントな分散データベースを実現 The Twitter Engineering Blog: Introducing Gizzard, a framework for creating distributed datastores Twitterのブログにポストされた「Introducing Gizzard
�Linux/DB Tuning (DevSumi2010, Japanese)
NTT Tech Conference 2022 での「Dockerからcontainerdへの移行」の発表資料です https://ntt-techconf.connpass.com/event/241061/ 訂正： P2. . 誤: ``` Ship docker run -it --rm alpine Run docker push ghcr.io/ktock/myalpine:latest ``` 正: ``` Ship docker push ghcr.io/ktock/myalpine:latest Run docker run -it --rm alpine ``` 最近勉強を始めたコンテナ技術に関する基礎的な知識をまとめました。 [訂正と注釈] p.27-30: 「Deployment」内の「Version: 1」 => 「Version: 2」 p.37: 「終了コード
key-valueストアの基礎知識
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
分散KVSの使い方 - sdyuki-devel
今流行のkey-value storageの利点と欠点など。小さいデータをたくさん扱うタイプで、単純なkey-value型のデータモデルを持つ分散KVSについて。 Webアプリをとりまく最近のKVS事情、雑感を読んで、ちゃんと整理して把握しておかないといけないな、と思ったので少し整理。 それは違うぞーという事があったらコメントくださいm(_ _)m ※2009-11-17 追記：現在、KVSという用語の意味は定義されておらず、使う人によって揺れています。ここで言うところの分散KVSは、Dynamo や kumofs や ROMA など を想定しています。 分散KVSの利点 スケールアウトできる 簡単にサーバーを追加して性能を上げられる 単体の性能が高い スキーマレス 最初は少ない台数で安く、後からサーバーを足してスケールアウト！という運用ができる。アプリケーションに影響せずに、ストレージ側
App Engineのユニーク制限を正しく理解しよう - ひがやすを技術ブログ
Google App EngineではRDBMSのようなUnique Indexをサポートしていません。ユニーク制限を実現する場合は、トランザクション中でKeyを使ったgetとputを組み合わせる必要があります。 ここでは、email addressがユニークだったらそれを確定してtrueを返し、そうでない場合にはfalseを返すコードを考えます。 最初にトランザクションを使わないコードを見てみましょう。KeyFactory.createKeyの最初に引数は、kindといってテーブル名みたいなものです。 public boolean putUniqueEmailAddress(String value) { DatastoreService ds = DatastoreServiceFactory.getDatastoreService(); Key key = KeyFactory.cr
App EngineのEntityGroupを理解しよう - ひがやすを技術ブログ
App EngineのEntitiGroupは、Keyの親子関係を利用して組み立てられたEntityの集まりです。 Entityとは、Bigtable上の1つの行で、ユニークに識別するためのKeyを持っています。 Keyは、種類をあらわすkindとAppEngineから自動的に採番されるidもしくはアプリケーション側で自由に決めることのできるnameで構成されます。 通常は、AppEngineの自動採番に任せますが、Emailのアドレスをキーに使いたい場合などは、nameを使います。kindはテーブル名のようなものだと思ってください。 Keyの親子関係は次のようにして作ります。 Key grandparentKey = KeyFactory.createKey("Grandparent", "しげお"); Key parentKey = KeyFactory.createKey(grand
Google App Engine入門：Datastore上で「ユニーク制限」を実現する方法
Google App Engine のDatastoreには、通常のリレーショナルデータベースと比べた時にいくつかの制限があるが、その一つが「このプロパティの値は常にユニークでなければならない」という指定（ユニーク制限）ができないことである。 Invoice IDのように自動生成するものであれば、アプリケーション側でなんとかすることも簡単だが、メールアドレスやハンドル名など、ユーザーが入力するものになると、ユニークであることをきちんと判定した上でEntityを作ることが必要になる。 もちろん、単純に「有無をチェックして、なければ作る」というプログラムではスレッド間の競合に対応できないので、そこはトランザクションを使ってアトミックに処理をする必要がある。 App Engine上でトランザクションを実現するには、エンティティグループという仕組みを使って行うが、気をつけなければいけないのは、エン
DBIx::Skinnyを使った際のDBShardingの方法考察 - Hatena::Diary::Neko::kak 500 Internal Server Error
DBIx::SkinnyはDBIへの薄いラッパーなので ネイティブにDBShardingをサポートはしていません。 また、Shardingに限らずSlaveに勝手につないだりしてくれる便利機能もありません。 ただ、ShardingとかSlaveにつないだりはしたくなる事が有ると思うので、 サンプルコードを書いてみました。 サンプルコードはgithubにあります。 http://github.com/nekokak/p5-dbix-skinny-sample ただ、この記事を書いている時点ではgithubがぶっ壊れてるぽくcloneできません。:( 無料で使わせていただいているので文句は言えませんが。 サンプルコードでは DBIx::ShardManagerをつかってみました。 http://svn.coderepos.org/share/lang/perl/DBIx-ShardManage
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DBIx::Skinny - JPerl Advent Calendar 2009