idをautoincrementして何が悪いの？
idをautoincrementしない方が良い理由 こんにちは。株式会社プラハCEOの松原です。 最近プラハチャレンジの参加者とお話している際に 「PKのidはautoincrementするとして...」 とナチュラルにid=autoincrementするものという前提が見えたので、「本当にidをautoincrementしても良いものだろうか？」と気になったことを書いてみようと思います。もしフレームワークが自動的にautoincrementでテーブルを作るからなんとなく使っているという方がいたらご一読いただいた後、それでも連番を使いたい理由があれば教えて欲しいです・・！ 不必要に情報を晒すことになる スクレイピングされたり もしも僕が某大手に勤めているエンジニアで「競合サービスAにのってる物件情報、全部コピーして新しいサービス作ろうぜ」と指示されたらですよ？「人としてそれはやっちゃダメで
MySQLでプライマリキーをUUIDにする前に知っておいて欲しいこと | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 bashパフォーマンスMySQLInnoDBDB設計インデックス こんにちは、羽山です。 今回は MySQL のプライマリキーに UUID を採用する場合に起きるパフォーマンスの問題を仕組みから解説します。 MySQL(InnoDB) & UUID のパフォーマンスについては各所でさんざん議論・検証されていますが、論理的に解説した記事が少なかったり一部には誤解を招くようなものもあるため、しっかりと理由から理解するための情報として役立つことができればと思っています。 UUID と比較される古き良き昇順/降順のプライマリキーはというと、 MySQL の InnoDB において良いパフォーマンスを出すために縁の下の力持ちのような働きをしてくれているケースが実は少な
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業務でどれだけSQL力がつくのか ~SQLアンチパターンを用いて確認~ 前編
はじめに こんにちは。 GMOアドマーケティングのKONCEです。 新卒で入社し、数年経ちました。日々の業務で学ぶことは多いですが、今年度は技術の深堀りをテーマにやっていきたいと思っています。 今回は入社してDBやSQLに関しては業務内で学ぶことが多く、特別訓練をしていたわけではなかったのですが、「SQLアンチパターン」を用いて学びながら、改めて自分の現状を見つめ直していけたらと思います。 今回は学習を行う側面と自分自身のレベルについて見直していきたいので 知っていた → ○ 部分的に知っていた → △ 知らなかった → × を付けてみようと思います。 目次 SQLアンチパターンについて Ⅰ部 データベース論理設計のアンチパターン 2-1. [○]1章 ジェイウォーク（信号無視） 2-2. [×]2章 ナイーブツリー（素朴な木） 2-3. [○]3章 IDリクワイアド（とりあえずID） 2
理屈で考える、データベースのチューニング | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 パフォーマンス勉強会OracleデータベースMySQLInnoDB こんにちは、羽山です。今回はOracleデータベースのチューニングで少し踏み込んだ内容です。途中で比較対象としてMySQLも登場します。 日頃からSQLチューニングの機会があってそれなりに得意としているのに、それでもなぜかパフォーマンスがでないSQLに悩んだ経験はありませんか？ 謎の遅い現象は特に大規模データベースになってくると発生しがちなのですが、速い場合も遅い場合も必ず理由があります。そこで本記事ではデータベースのチューニングにおいて意外と見落とされがちなローレベルな部分に着目して、さらに一歩上のパフォーマンスチューニングに必要な知識を解説します。 この記事を書くきっかけとなったのは私た
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第5回 DB側でやること、アプリ側でやることを見極めよう | gihyo.jp
本記事は、『Software Design 2019年8月号』の第2特集「ゲームを題材に学ぶ 内部構造から理解するMySQL」をWeb掲載用に再編集したものです。 本記事のテーマを、より基本的なところから丁寧に解説した『SQLの苦手を克服する本 データの操作がイメージできれば誰でもできる』が2019年8月26日に発売されました。本記事と併せてご活用ください。 「JOINはDBサーバの負荷が高くなる」は本当か？ 「JOINは複雑なので、単純なSQLに分割してぐるぐる系で取得すれば、処理が遅くなったとしても、DBサーバの負荷は減る」と考えているエンジニアが実際に存在します。前回解説したとおり、SQLのオーバーヘッドの大きさをイメージできれば、「そんなことはない」と理解できたかもしれませんが、さらに深く理解するために、本稿ではJOINを分割したときと、JOINしたときの違いを見てみましょう。
論理型の設定値を RDB に保存する場合の選択肢と各々のメリット・デメリット
ユーザごとに特定の機能に対して ON/OFF の設定値を持たせることはよくあると思います。 RDB にそのような設定情報を持たせる場合の選択肢として大きく次の 5 つが考えるんじゃないかと思います。 設定項目ごとにカラムを割り当てる 設定項目ごとにレコードを割り当てる（追記：アンチパターンという意見があるので最後に補足を書きました） 設定項目ごとにテーブルを割り当てる（自分は思い付かなかった） 設定項目ごとに 1 つの整数型カラムの 1 bit を割り当てる 1 つのカラムに JSON 等で全ての設定情報を持たせる データベース理論的には 1, 2, 3 以外の選択肢はない気がしますが、実用上は 4, 5 も良い選択となることがあるので、メリット・デメリットを考えて選択する必要があると思います。 そんなわけで、それぞれの選択肢に関してメリット・デメリットを自分なりに考えてみました。 考慮す
『夢のデータベース？「Cloud Spanner」の実力は？』について - Software Transactional Memo
こんな記事が目に入った。 www.itmedia.co.jp 大雑把に完全に間違ったことを言っているわけでもないが、読んでいくといろいろ鼻につくところがあり、どのあたりから間違っているのかと自分に問いただすのは現時点での自分の知識を棚卸しするためにも有用かも知れないと思ったので一言一句漏らさず思うところを書いていこうと思う。 中には枝葉末節な難癖もあるので全部を真に受けない感じで読んで欲しい。 Cloud Spannerの特徴は、これまでリレーショナルデータベースで不可能とされていた「トランザクション処理の大規模分散処理」を実現したところにあります。 単一のトランザクション処理を分散して実行しているかというと、Spannerはトランザクションごとに担当のトランザクションマネージャがそのトランザクション処理全体を取り仕切って行う仕組みになっている。なので「トランザクション処理の大規模分散処理
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