真偽値の判定に、tinyint(1)を使うか、bool,boolean型を使うか、bit(1)を使うか、enumを使うか - ぽひゅっとメモ
MySQLレベルでの話。 最近SQLの細かい挙動とか、しっかり把握しきれてないなーとか、 一度覚えたことが年が経ってあやふやになってるところが多くある。 また勉強し直したい。 RDBMSとうか、KVSだのNoSQLだのDBのシステムによって大きく違うと思うけれど、 私はMySQLとちょっとPostgreSQLとかSQLiteとか触ったくらいなしょっぱい男です(先の言い訳)。 主に扱うのはMySQLで、そのくらいしかついていけません(わかるとは言いません)。 「MySQLってそうなんだ〜。Oracleだとこうなんだよー、きゃははー」とか言われても、しょんぼりとしかしません。 本題。 Rails使ってると、マイグレーションファイルでDBのテーブル定義して、 rake db:migrateでマイグレーションファイルを元にテーブルが作成されちゃう。 ここで使うDBによって、うまいこと作られる型に差
DeNAによる大規模なMySQLノンストップ運用の裏側にある、フェイルオーバー自動化ツール
4月11日から米サンタクララで行われた「MySQL Conference & Expo 2011」。このイベントでDeNAの松信嘉範（まつのぶよしのり）氏が、同社の大規模なMySQLの運用を支えている技術とツールについてのセッション「Automated, Non-Stop MySQL Operations and Failover」を行いました。 プレゼンテーションの中で、社内で利用しているフェイルオーバーの自動化ツールをオープンソース化することにも触れています（英語のドキュメントも作成中とのこと）。 MySQLの大規模運用における自動フェイルオーバーは、特にクラウドでのMySQLの利用が増えるにつれてニーズが高まる分野と思われます。セッションのスライドが公開されていますので、そのポイントを紹介していきます。 自動化されたノンストップなMySQLの運用 ソーシャルゲームでは高可用性が強く求
TwitterとDiggがNoSQLの「Cassandra」を選ぶ理由
スケーラブルなデータベースを実現する手段として「Sharding MySQL plus memcached」がよく知られる方法だとは、1つ前の記事「MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論」で紹介しました。 ちなみに「Sharding」（シャーディング）とは複数のデータベースにデータを分散して運用することで、ざっくりいえばShared Nothing的な分散データベース構成のことです（この記事で紹介する英文中には「Shared MySQL」（共有MySQL）との記述がありますが、これは恐らく「Sharded MySQL」（ShardされたMySQL）のミススペルではないと推測します）。 日本で（たぶん）もっともMySQLについて詳しく解説してあるブログ「漢(オトコ)のコンピュータ道」のエントリ「さらにMySQLを高速化する7つの方法」では、Sh
漢(オトコ)のコンピュータ道: InnoDBでCOUNT()を扱う際の注意事項あれこれ。
InnoDBを使うとき、MyISAMと比較して度々やり玉に挙げられるポイントとして「COUNT()が遅い」というものがある。確かにInnoDBにおいて行数を弾き出すのにはテーブルスキャンが必要なのだが、そもそもMyISAMのCOUNT()が速い（テーブルの行数を保持してる）のが特殊なのであって、InnoDBが遅いわけではないのである。とはいえ、高速なCOUNT()については需要が多く、この問題には多くの人取り組んでおられるようだ。しかしながら、COUNT()のチューニングについては未だ語られていない点があるように見受けられるので、今日はCOUNT()のチューニングについて解説しようと思う。 COUNT(*)、COUNT(col)、COUNT(1)の違い基本的なことではあるが、COUNT(*)とCOUNT(col)では意味が異なるため、異なる結果が返される場合がある。COUNT(*)はフェッ
MySQLのチューニングのヒント集｜株式会社 フラッツ
谷口です。 MySQLがボトルネックになっている場合のチューニングをするときに、私が役立てているサイトをまとめました。 非常にありがたい情報が多くて助かってます。 SQLを速くするぞ―お手軽パフォーマンス・チューニング クエリチューニングのヒントになります。MySQLに限らず他のDBMSでも通用するTipsです。 Web高速化 | パフォーマンスチューニングblog | インターオフィス InnoDBとMyISAMの比較が充実してます。 MySQLのパフォーマンスチューニング - Absolute Playing! InnoDB、MyISAMの各設定など基本的なことがよくまとまっています。 MySQL :: MySQL 4.1 リファレンスマニュアル :: 4.6.8.4 SHOW VARIABLES MySQL4系のリファレンス。各パラメータの説明があります。 MySQL :: MyS
SQLを使うなら理解しておきたいアルゴリズム？(というか、select文の書き方) - where・order by・join・group by - 何かしらの言語による記述を解析する日記
SQLのselect文の書き方の覚書です。 なお、本文中の動作確認は「mysql Ver 5.0.67」で行いました。 2009/10/05 13:30 追記 予想外に多くのアクセスとブクマをいただき、正直驚いております。 本文はsqlの内部処理には一切触れておりません。ごく普通のsqlの書き方にのみ触れています。 釣りのつもりはありませんが、釣られたと感じた方にはごめんなさい。 目次 説明に使用するデータ構造？(というかテーブル) 抽出(where句) ソート(order by句) ソートの例(昇順) ソートの例(降順) 結合(join句) 集計(group by句) 関連記事 説明に使用するデータ構造(というかテーブル) select文の使い方を説明するために、以下のようなテーブルを使います。 create table countries ( name nvarchar(30), cu
データベースの設計 - Archiva
Make a note of it: Web tech, montaineering, and so on. Note: この記事は、3年以上前に書かれています。Webの進化は速い！情報の正確性は自己責任で判断してください。 あるシステムにDB（データベース）を実装しようとする場合、RDBMSにOracleを使うかMySQLにするかPostgreSQLを選択するかってのもあるけど、まず実際どういうDBにするのか設計すると思う。Sig.の場合、設計時のコンセプトは次の2つ。 重複を避ける 求めるデータを「特定できる」ようにする DB設計を厳密に行う手法には「リレーションの正規化」というものがある。これはデータの一貫性を維持し、不整合と冗長性を避け、効率的なアクセスを可能にするための設計手法。単に正規化ともいう。正規化には幾つか段階があるけど、実務の際には第三正規形までに止めて、それで十分とす
GT Nitro: カーレーシング・ドラッグレーシングゲーム - Google Play のアプリ
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
GT Nitro: カーレーシング・ドラッグレーシングゲーム - Google Play のアプリ
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
Excelファイルからデータベースにインポートする·dbTube MOONGIFT
Excelで作ったデータをデータベースに取り込む、なんて要件はよくある。面倒だがExcelデータをCSVに変換して、1番目のカラムが名称、2番目のカラムが価格…なんて定義したりした経験はないだろうか。 ビジュアル的にデータのインポートを定義する それがさらに関連しているテーブルに渡って処理しないといけないなんてなったらパニックだ。そこで使ってみたいのがdbTubeだ。 今回紹介するフリーウェアはdbTube、ビジュアル的にモデル定義ができるインポートプログラムだ。ソースコードは公開されているがライセンスは明記されていなかったのでご注意いただきたい。 dbTubeの良さは何と言ってもビジュアル的にデータの定義ができることだ。Open-jACOB Draw2Dを使って元になるExcelデータとテーブルのマッピングがドラッグアンドドロップでできる。さらにExcelデータは何行目から読み出すかと言
Kazuho@Cybozu Labs: Pacific のクライアントAPI (仮) について
先週、概要を紹介させていただいた Pacific について。まだ API をフリーズしていないつもりなのですが、だいぶ整ってきた気がするので、ざっくりまとめておきたいと思います。 インストール手順 Thrift をインストール注1 Pacific の svn レポジトリからチェックアウト Perl ドライバを make (cd driver-perl && perl Makefile.PL && make all test install) リゾルバを make (cd resolver && make) テーブルのセットアップ手順 テーブルのセットアップは、pschema コマンドを使って行います。 # リゾルバの裏側の MySQL は 127.0.0.1:33060 で動作 # # プライマリテーブル「user」を作成 # ・ 分散キーの名前は「username」 # (
MySQL :: MySQL Workbench
設計 MySQL Workbench は、 DBA、開発者、データアーキテクトがデータベースの設計、作成、管理をビジュアルに行うことができるツールです。データモデラーが複雑な ER モデルの作成、フォワードおよびリバースエンジニアリング作業を行うために必要な機能を含み、難しい変更管理や、通常かなりの時間と労力を必要とするドキュメンテーション作業の為の重要な機能なども含まれています。 詳しくはこちら » 開発 MySQL Workbench は、SQL クエリーの作成、実行、最適化をビジュアルに行えるツールを備えています。SQL エディタは、シンタックスのカラーハイライト、自動補完、SQL ステートメントの再利用、SQL の実行履歴情報を提供します。Database Connections Panel によって MySQL Fabric を含む一般的なデータベース接続の管理が容易になります。
Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件
大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
MySQL :: Re: Table 'mysql.servers' doesn't exist
This should solve the problem. Not sure how this problem started for me but I mysqldumped the mysql.server table from another database and eliminated the error. Best, C CREATE TABLE `servers` ( `Server_name` char(64) NOT NULL, `Host` char(64) NOT NULL, `Db` char(64) NOT NULL, `Username` char(64) NOT NULL, `Password` char(64) NOT NULL, `Port` int(4) DEFAULT NULL, `Socket` char(64) DEFAULT NULL, `Wr
限界までMySQLを使い尽くす!!
どこまで出来るか?!やれるところまでやってやるぜ!!と、威勢が良いのは若い間だけの話。オトナのオトコは、攻めるときはとことん攻めるが自らの限界もわきまえて賢く振る舞うのがスマートってものである。というわけで、今日はMySQLのいろいろな限界についてまとめてみる。皆さんも是非MySQLの限界を知り、MySQLをもっとスマートに使って頂きたい。 SQL文の最大長 MySQLサーバーが実行出来るSQL文の最大長は、max_allowed_packetシステム変数で表される。max_allowed_packetの最大値は1GBである。max_allowed_packetの値はセッションごとにも設定可能なので、デフォルトではそこそこの値（16MBなど）に設定しておいて、必要に応じて大きな対を使うと良いだろう。 データベースの個数 データベースオブジェクトの個数に制限はない。データベースオブジェクトは
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
データベースを用いたセッションデータ管理について - LukeSilvia’s diary
Web アプリケーションとは切っても切れないセッション機構。DB ベースでセッション管理を行なって得られた知見と、それを元に考察した結果をまとめてみます。 セッションデータの特性 DB で管理される他のデータに比べ、セッションデータはかなり特殊です。主な特徴は次のような感じ。 データが増加するのが速い 定期的な削除が必要 頻繁に更新される リクエスト毎に読みに行く必要がある このデータを読めないとアプリケーション全体にアクセスできない アクセス頻度が高いということです。あと、1つ目の特徴からセッションデータについては意識的に管理してやる必要があります。 現在の環境 アプリケーションの領域が少し特殊で、セッションデータがやたらたまります(ユーザ数何百万のサービスとかそういうのではないです)。 RDBMS MySQL 4.0.22 ストレージエンジン InnoDB レコード数 6千万 テータサ
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https://jp.techcrunch.com/2009/07/29/20090728yc-funded-rethinkdb-a-mysql-storage-engine-built-from-the-ground-up-for-ssds/
SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル