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初めてのデータベース設計 記事一覧 | gihyo.jp
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あなたのORMの使い方は間違っている
あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。
WebScaleSQL | "We're Gonna Need A Bigger Database"
What is WebScaleSQL? WebScaleSQL is a collaboration among engineers from several companies that face similar challenges in running MySQL at scale, and seek greater performance from a database technology tailored for their needs. Our goal in launching WebScaleSQL is to enable the scale-oriented members of the MySQL community to work more closely together in order to prioritize the aspects that are
MySQL :: Developer Zone
Migrate to MySQL HeatWave Migrate MySQL On-premises to MySQL HeatWave Download the new migration tool (included in the latest MySQL Workbench) Blog: Introducing MySQL HeatWave Migration Assistant Demo Video: MySQL Migration Assistant demo Migration Guide: Amazon RDS to MySQL HeatWave Migration Guide: Amazon Aurora to MySQL HeatWave Blog: How to import data from Amazon Redshift to MySQL HeatWave Da
memcached - a distributed memory object caching system
What is Memcached? Free & open source, high-performance, distributed memory object caching system, generic in nature, but intended for use in speeding up dynamic web applications by alleviating database load. Memcached is an in-memory key-value store for small chunks of arbitrary data (strings, objects) from results of database calls, API calls, or page rendering. Memcached is simple yet powerful.
GitHub - facebookarchive/webscalesql-5.6: WebScaleSQL, Version 5.6, based upon the MySQL-5.6 community releases.
MySQL Server 5.6 This is a release of MySQL, a dual-license SQL database server. For the avoidance of doubt, this particular copy of the software is released under the version 2 of the GNU General Public License. MySQL is brought to you by Oracle. Copyright (c) 2000, 2015, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. License information can be found in the COPYING file. MySQL FOSS License Ex
Post by @instagram-engineering
With more than 25 photos & 90 likes every second, we store a lot of data here at Instagram. To make sure all of our important data fits into memory and is available quickly for our users, we’ve begun to shard our data—in other words, place the data in many smaller buckets, each holding a part of the data. Our application servers run Django with PostgreSQL as our back-end database. Our first questi
[Rails]複数のデータベースに接続する - Qiita
development: # ひとつめはいつもどおり adapter: mysql2 encoding: utf8 database: database1 username: hoge password: hogehoge host: database1.url port: 3306 pool: 5 timeout: 5000 test: # 略 production: # 略 # ふたつめ database2: adapter: mysql2 encoding: utf8 database: database2 username: fuga password: fugafuga host: database2.url port: 3306 pool: 5 timeout: 5000
![[Rails]複数のデータベースに接続する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/293112e7956969556396c9ed2498761d0d5c579e/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGNjg4NSUyRnByb2ZpbGUtaW1hZ2VzJTJGMTQ3MzY4Mzk1OD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmYmc9RkZGRkZGJmZtPXBuZzMyJnM9NGUxOWMyMGI3NGEwNWM0YzMzODAzODBlZDllNTY2NTY%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D9d1137fbb5d8ab561b15939566cf95b8%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUmFpbHMlNUQlRTglQTQlODclRTYlOTUlQjAlRTMlODElQUUlRTMlODMlODclRTMlODMlQkMlRTMlODIlQkYlRTMlODMlOTklRTMlODMlQkMlRTMlODIlQjklRTMlODElQUIlRTYlOEUlQTUlRTclQjYlOUElRTMlODElOTklRTMlODIlOEImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtcGFkPTAmcz04YzI0NDU1ZDkzZjUzYTFlMDI4NTRhMmNmNjQ0NzRiMA%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzYXRva2VuMDQxNyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWVjYTEyNjY1MTczNjlhY2ZlZWE4MzQ4NjY4MzI0Y2Zj%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dfadd02ae9d2dcda538c63d49a7a369fe)
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
ユーザとユーザを多対多で関連付けるモデルを共通化する - Hidden in Plain Sight
思いのほか前回のRailsプチ・デザインパターンの紹介に反応があったので、こういう小ネタも出していったほうがいいのかな、ということで第二弾。 ソーシャル系アプリだと、ユーザとユーザを関連付ける多対多のモデルがたくさんでてきます。たとえば、一般的なところではフォローとかブロックとか足あととか。さらにデーティングサイトになると、ウィンクだったり、Secret admirer（こっそりlikeするけど両思いだったらおめでとうって通知がくるってやつ）だったり、いろいろなモデルがこのパターンにあてはまります。 この場合、「AがBをフォローしている」「BがAをフォローしている」「AとBがお互いにフォローしている」という3つの状態があるわけですが、相互フォローの状態は「AがBをフォローし、かつBがAをフォローしている」と読み替えてSQLでも記述可能なので、以下ではシンプルに単方向のグラフで全てを扱うもの
MySQL5.5でパーティショニング使って時系列のデータを分散する - 256bitの殺人メニュー
はい、乙カレーさまです。寒い日が続きますね。 そしてMySQLも続きそうな私です。 前回はトリガをやってみましたが、今度はパーティショニングをしてみます。 パーティショニングとは パーティショニングは、特定のカラム情報を使って、テーブルを論理的／物理的に自動で分ける事で管理を簡単にしたり、パフォーマンスを確保する機能のことです。例えば今回は、更新日時でパーティショニングを行うことで、特定期間のデータを削除する等の運用が簡単になります。 パーテションの設定 プライマリキーの設定 まず既存のテーブルの場合は最初にパーテションを行うカラムがプライマリキーが含まれていないといけないので貼り直します。 mysql> ALTER TABLE usermaster_cs DROP PRIMARY KEY, ADD PRIMARY KEY(user_id, upd_datetime); 新規テーブルの場合
永続化対応のインメモリDB「Redis」が登場 － ＠IT
2009/02/26 memcachedに似たキーと値の対を保存するタイプの新しいデータベース「Redis」がGoogle Codeで2月25日にベータ版として公開された。開発したのは、イタリア人でフリーランスの開発者、Salvatore Sanfilippo氏。同氏はイタリアでソーシャルブックマークサイトやソーシャルニュースサイトを立ち上げた経験があり、現在はWebサイトの訪問者をリアルタイムで追加表示するステータス情報取得サービスを開発中という。 Redisのソースコードは、GPL2のライセンスで公開されている。ANSI Cで書かれていて、LinuxやMac OS Xを含む多くのPOSIXシステムで動く。現在、PHPやRubyのクライアントライブラリを開発中という。 Redisはmemcachedのようにキーと値の対を、すべてメモリ上に保存する。ただし、memcachedと異なり、同時
データベースアプリケーション開発を炎上させる負のスパイラル
毎度おなじみ、はてブのホットエントリに「SIをダメにする負のスパイラル」というタイトルのまとめが掲載された。きしだ氏とはかなり視点は違うものの、開発現場の問題点については少し思うところがあるので意見を書いてみようと思う。と言っても、以下の話の内容はデータベースアプリケーションに限定した話であり、またSIerだけに限った話ではないのでその点はご容赦頂きたい。もちろんSIer各位の案件はデータベースは必須なので、本エントリで触れる問題点には該当するだろう。 Q.なぜ炎上するのか？ A.正しいデータベース設計ができていないから結論から言おう。データベースアプリケーションの開発が炎上するのは正しいデータベース設計ができていないからだ。ここでいう「正しい」とは、論理的に証明できる正しさという意味ではない。「本来こうするべき」といった意味で捉えて欲しい。 「炎上」というのは、例えばテストが通らない、バ
デベロッパーとデータベース管理者は手を取り合うべきだと、マーチン・ファウラー氏
デベロッパーは官僚的なデータベース管理者を嫌って、管理不要のNoSQLデータベースを希望することがあるけれど、両者が手を取り合うことの方が重要だ。マーチン・ファウラー氏は先週、「NoDBA」という記事を自身のWebサイトにポストしました。 デベロッパーによる最新の開発手法の採用とその壁、NoSQLデータベース、DevOpsといったITのキーワードを含むこの記事は翻訳が許可されているため、日本語訳してみました。 NoDBA 多くの組織において、保存が必要なデータは情報部門が集中管理するリレーショナルデータベースに収まることだろう。情報部門が集中管理する理由はそれぞれだが、統合的なデータベースの運用が一般的な理由だろう。データを管理している部門は、変なデータが紛れ込まないか、データベースを遅くするようなクエリが実行されたりしないか、企業全体で一貫性のあるデータモデルが実現されているか、といった
［速報］オラクル、Oracle 12cにインメモリとカラム型データベースの追加機能を発表～Oracle OpenWorld 2013
［速報］オラクル、Oracle 12cにインメモリとカラム型データベースの追加機能を発表～Oracle OpenWorld 2013 米オラクル主催のイベント「Oracle OpenWorld 2013」がサンフランシスコで開幕しました。 同社CEOのラリー・エリソン氏は最初の基調講演に登壇。現在データベースの新しい技術として注目されているインメモリとカラム型データベースの機能をオプションとしてOracle Database 12cに追加すると発表。さらにインメモリ処理に優れた32TBメモリ搭載可能な新型SPARCサーバも発表しています。 基調講演の内容をダイジェストで紹介します。 Oracle DatabaseのIn-Memroyオプション発表 米オラクルCEO ラリー・エリソン氏、ご機嫌な表情で登場。
いきあたりばったりのアーキテクチャと教訓
スライドの作者であるGleicon Moraesは、これらの図を示した上で、リレーショナルデータベースはガムテープのようにつぎはぎで使えるような万能薬ではない。シャーディングや非正規化などは検討すべきよい選択肢であり、またリレーショナル以外のデータベースも選択肢としていれるとよいだろうと説いています。 そして次のような「リレーショナルデータベースの間違った使い方10項目」を示しているのです（訳は前述の記事「データベースの間違った使い方10項目」から）。 Dynamic table creation（動的なテーブルの作成） Table as cache（テーブルをキャッシュとして使う） Table as queue（テーブルをキューとして使う） Table as log file（テーブルをログとして使う） Distributed Global Locking（分散したグローバルなロック）
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