PHPerKaigi2024 の登壇資料です。 履歴データテーブルとの向き合い方 https://fortee.jp/phperkaigi-2024/proposal/47cf9f17-825a-4021-bf33-86e4a62bc222

はじめに この記事では、個人プロジェクトとしてRust言語でリレーショナルデータベースを開発した経験(もう五ヶ月も前...)について、その成果と反省、得た学びを共有します。 DBMSを自作した理由 自分がDBMSの自作に着手したのは、『Designing Data-Intensive Applications』という本の内容を深く理解するためでした。 この本は、データシステムの設計と運用において最も大切な「信頼性」、「拡張性」、「保守性」を保証する方法論を、豊富な文献を引用しつつ、理論と実践の橋渡しを巧みに行いながら、丁寧に説明している名著です。読んだことがない人は速攻購入してくだい。本当にいい本です。 この本は、データベースの内部構造に関する話も豊富に含まれていたので、「データベース自作してみようか...」という気持ちになりました。 Rustを採用した理由 データベースの実装のついでに、
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は DeNA 24 新卒 Advent Calendar 2023 の 23 日目の記事です。 TL;DR DBMSの基本的な仕組みを知るのに有益だったリソース CMUのDBMS講義 先人の素晴らしい自作DBMSの解説記事&ソースコードリーディング 小さな小さな自作DBMSの設計と実装 最小限SELECTやINSERTなど基本的なSQLが動く この記事のゴール データベースの内部構成を超ざっくり理解するために有用なリソースを知り、そして(全開発者のロマンである)自作 DBMS に一歩踏み出すきっかけになればうれしいです。 モチベ
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか? 端的に言うと性能が良いからです。 これを理解するにはバッファプールへの理解が必要です。ディスク指向のデータベースの上では有限のメモリを最大限活用することでメモリに入り切らない巨大なデータ群に対して良好な参照性能を出す必要があります。バッファプールとはディスク上のデータの羅列を固定サイズのページ(InnoDBの場合16KB)の羅列であるとして読み書きに必要な分だけをメモリに移し取り複数の書き込みをできる限りメモリ内で受け止めて後でまとめてディスクに書き戻すという、ライトバック型のキャッシュのような機構です。 この中においてバッファプールは有限のサイズしか無いので適宜プール内のデータを書き戻して入れ替えながら上手くやっていく必要があります。 さてB+treeとB-treeの最大の違いは木のリ
Go の database/sql パッケージ の DB 構造体 は、データベースへのコネクションプールを管理し、かつスレッドセーフ (goroutine セーフと言ったほうが良いのだろうか…?) にそれらの接続を使用できることを保証している。 ドキュメント にも次のように書かれている。 DB is a database handle representing a pool of zero or more underlying connections. It’s safe for concurrent use by multiple goroutines. こちらの基本的な実装内容と、動作を制御するパラメータについて調べてみた。 基礎知識のおさらい database/sql パッケージはデータストアの実装によらない一般的な SQL のインタフェースを提供している。具体的なデータストアへの接
2024 ( 30 ) 12月 ( 5 ) 11月 ( 1 ) 9月 ( 4 ) 8月 ( 2 ) 5月 ( 1 ) 4月 ( 3 ) 3月 ( 6 ) 2月 ( 1 ) 1月 ( 7 ) 2023 ( 20 ) 12月 ( 3 ) 11月 ( 3 ) 10月 ( 1 ) 8月 ( 1 ) 5月 ( 2 ) 4月 ( 2 ) 3月 ( 3 ) 2月 ( 5 ) 2022 ( 27 ) 12月 ( 5 ) 10月 ( 1 ) 9月 ( 1 ) 8月 ( 5 ) 7月 ( 4 ) 6月 ( 3 ) 4月 ( 1 ) 3月 ( 3 ) 2月 ( 2 ) 1月 ( 2 ) 2021 ( 22 ) 12月 ( 4 ) 10月 ( 2 ) 9月 ( 6 ) 7月 ( 1 ) 6月 ( 3 ) 5月 ( 3 ) 東京都オープンデータカタログサイトのCSVを使ってLOAD DATA LOCAL INFIL
Scala関西 Summit 2015での発表で触れていたN+1クエリ問題をなんとかするためのライブラリを公開した. 発表は以下のもので, ここでは「関係モナド」という名前で紹介していたけれど, これは口頭でも説明したように便宜上てきとーにつけた名前であって, とくにそういう名前のよく知られたモナドがあるというわけでもなければ, そもそもモナドであるかどうかはあまり本質的ではない. この発表のあとに, Rails (Active Record)でのbulletのようにN+1問題の検出をScalaでやる方法はないだろうか, と言っている人がいたので, そういうものを探していて辿りつけるとよかろうということで, bullet-scalaという名前にした. もちろんN+1問題の検出のためのライブラリというわけではないし, 動的に検出するのではなく原理的に問題が発生しないようにするものなので, 思
コネクションプーリングについて、わかっていないことが多すぎたので、ちょっとだけ調べたことをメモで残しておきます。 今はまだ触りレベルしかわかっていなのいので、もう少しちゃんと分かるようになりたい! 😀 [スライド] データベースの羅針盤 コネクションプーリングを調べている過程で偶然見付け足資料 『データベース技術の羅針盤』。 とにかくわかりやすくて、俯瞰的にDBの業界を知ることができる資料。すばらしすぎる。 🎂 コネクション・プーリングとは?DBのコネクションを一定数確立しておいて、それを使いまわす手法のこと。 DBへの接続に必要となるオーバーヘッドをカットしてWeb/DBの双方の負荷を下げる。 また、WebとDBの接続を使いまわすことで同時接続数を節約する。 用意した、コネクション数を超えたアクセスは、コネクションに空きがでるまで待たされる。 以下はOracle関連の話ですが、基本は
Pycon JP 2014発表資料です。 ピタゴラス勝率とBABIPについて、Django他で可視化しました。
仕事柄、奇妙なDB構造を目にすることが多い。どういう発想からそんな設計がされるのかを理解したいと思っていたのだが、モデラー仲間の秋里さんが先日うまい指摘をした。「主キーをインデックスみたいなものと勘違いしているからではないでしょうか」。インデックス(キー)というのは、レコードの並び順を規定するキーのことだ。 たしかに思い当たる節がある。「こんな順にレコードが並んでいれば処理上都合がよさそうだ」という考えで主キーが設定される。さらに主キーはユニーク制約でもあるので、重複が起こらないように「多め」に項目を突っ込んでおく。つまり「ユニーク制約をともなう代表的インデックス」程度に主キーが理解された結果として、グダグダなDB構造が出来上がるのではないか。 じっさい、昔こんなことがあった。{a,b,c,d}の複合主キーをもつテーブルXがある。ところが、別のテーブルYからテーブルXの特定レコードにアクセ
注意 このページにアクセスするには、承認が必要です。 サインインまたはディレクトリの変更を試すことができます。 このページにアクセスするには、承認が必要です。 ディレクトリの変更を試すことができます。 実践的なパターン 永続化のパターン Jeremy Miller 目次 データベースへのオブジェクトのマッピング Active Record Data Mapper Repository の使用 Identity Map Lazy Loading と Eager Loading Virtual Proxy パターン 次のステップ データ アクセスは、開発者の間では一般的なテーマです。確かに、特定のデータ アクセス テクノロジと永続化のフレームワークに関する意見は多数ありますが、各自のプロジェクトでこれらのツールを使用する最善の方法は何でしょうか。プロジェクトに対して正しいツールを選択するには、
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