DB設計の神ツール「ERMaster」なら、ここまでできる
DB設計の神ツール「ERMaster」なら、ここまでできる：ユカイ、ツーカイ、カイハツ環境！（11）（1/3 ページ） 無料のEclipseプラグイン「ERMaster」とは データベースのテーブル設計を行うときに皆さんは、どのようにしているでしょうか？ いくつかの無料で利用できるツールが提供されているので、筆者はそれらを利用していましたが、最近「ERMaster」と呼ばれるEclipseプラグインの存在を知りました。 ERMasterは、ほかのツールに比べ、直感的で分かりやすいUI（ユーザーインターフェイス）に、カスタマイズ可能な、Excelで出力できるテーブル定義書、辞書機能など痒いところに手が届くERモデリングのツールです。本稿では、このERMasterについてご紹介します。 ERMasterの主な特徴、8つ ERMasterには、主に次のような特徴があります。 【1】直感的で使いや
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
データベースは目的別に使い分けるべし
元マイクロソフトのSQL Server開発チームの一員であり、その後マイクロソフトのデータセンターのアーキテクトとして活躍。昨年アマゾンに移籍して、現在はAmazon Web Servicesの上級エンジニアであるJames Hamilton氏が、自身のブログの「One Size Does Not Fit All」というエントリで、リレーショナルデータベースだけにとどまらない幅広いデータベースの種類を4つに分類して紹介しています。 4つの種類とは「機能優先」「スケーラビリティ優先」「シンプル」「目的別」です。 Hamilton氏は、アマゾンがAmazonクラウドでMySQLのサービスを開始したところ、以前から提供していたキーバリュー型データストアの「SimpleDB」は終了するのではないかと心配する声があったことを挙げ、 I can understand why some might co
［速報］AmazonクラウドがMySQLサービス開始、パッチもバックアップもおまかせ
Amazon Web Servicesがクラウド上でMySQLをホスティングする「Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)」のβ公開を開始しました。 インストール不要でMySQLの利用を開始でき、パッチ当てやバックアップなどもAmazonクラウド側で実行してくれるため、MySQLの導入や運用の手間を大幅に削減可能です。 MySQLのインスタンスは規模に応じて5種類が用意されています。 Small DB Instance : （1時間あたり0.11ドル） 1.7 GB memory, 1 ECU (1 virtual core with 1 ECU), 64-bit platform Large DB Instance : （1時間あたり0.44ドル） 7.5 GB memory, 4 ECUs (2 virtual cores with
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)
Amazon Relational Database Service Easy to manage relational databases optimized for total cost of ownership Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) is an easy-to-manage relational database service optimized for total cost of ownership. It is simple to set up, operate, and scale with demand. Amazon RDS automates the undifferentiated database management tasks, such as provisioning, configur
楽天、分散キー・バリュー型データストア「ROMA」のソースコードを公開
写真1●楽天テクノロジーカンファレンスでソースコード公開を発表するROMAの開発者 西澤無我氏（左）と、Rubyの開発者で楽天技術研究所フェローのまつもとゆきひろ氏（右） 楽天は2009年10月24日、同社が独自開発した分散キー・バリュー型データストア「ROMA」をオープンソース・ソフトウエアとして公開した。ROMAはスケールアウトが容易で、耐障害性の高いデータストア。「楽天市場」と「楽天トラベル」で、ユーザーによる閲覧履歴の保存にROMAを使用している。同日に開催した「楽天テクノロジーカンファレンス」に合わせて、「github」でソースコードを公開した。 ROMAは、楽天技術研究所フェローのまつもとゆきひろ氏（プログラミング言語「Ruby」の開発者）と協力して、2007年から開発してきた分散キー・バリュー型データストアである（写真1）。Rubyを使った大規模システムを実現するための分散処
Kazuho@Cybozu Labs: パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年10月時点の調査。
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データベースパフォーマンスに関する、僕が知りうる限り最高の教科書 - レベルエンター山本大のブログ
データベースの醍醐味は、パフォーマンスチューニングにあります。 チューニングによっては、同じ処理でも1時間掛かる場合もあれば、 1秒で終わるということもあり得る世界です。 僕はDBの魅力に取り付かれた者の一人です。 DBという技術の奥深さが気に入っています。 DBを極めると、どこの現場に行っても絶対に必要とされます。 また、どこの現場に行っても正解を導く方程式は一緒なので応用が利くのです。 しかし、その基本原理を体系的に学べる手段はあまりありません。 OracleMasterやMCDBAといった資格試験でも学べることは限られていて あとはWebで調べるなりマニュアルを読むなりするしかありませんでした。 とくに肝であるパフォーマンスチューニングについては、 経験則でチューニングしている部分も多いです。 Oracle、SQLServer、MySQLと色々なDBのチューニングをしてきましたが、
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（1）（1/3 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle Map、Google Earth、Google Analytics、Goog
転置インデックスを実装しよう - mixi engineer blog
相対性理論のボーカルが頭から離れないmikioです。熱いわっふるの声に応えて今回はTokyo Cabinetのテーブルデータベースにおける検索機能の実装について語ってみたいと思います。とても長いのですが、最後まで読んだあかつきには、自分でも全文検索エンジンを作れると思っていただければ嬉しいです。 デモ モチベーションをあげていただくために、100行のソースコードで検索UIのデモを作ってみました。Java 6の日本語文書を対象としているので、「stringbuffer」とか「コンパイル」とか「倍精度浮動小数」とかそれっぽい用語で検索してみてください。 インデックスがちゃんとできていれば、たった100行で某検索エンジン風味の検索機能をあなたのデータを対象にして動かすことができます。ソースコードはこちら（テンプレートはこちら）です。 でも、今回はUIの話ではないのです。ものすごく地味に、全文検索
ウノウラボ Unoh Labs: RDBで階層構造を扱うには？
yukiです。ダイエットを始めて3kg減ったと思ったら、風邪を引いて見事に1kg増量。 運動しないと駄目ですね。あと残り20kg、道のりは遠いです。 さて今回は、「RDBで階層構造を扱うには？」です。 あるサイトを構築中に階層構造をもったカテゴリ構造にすることになり、どのようにDBで扱うか悩みました。 DBはMySQLを採用していたので、この時点でぱっと頭に浮かんだ選択肢は以下のようなものでした。 XML-DBを利用する 親カテゴリレコードのプライマリIDを子カテゴリレコードに持たせる 親を含めた『絶対パス』を名称として扱い、取り出した後にパース ファイルシステムに同様のディレクトリ構造を作り、毎回パースする (1)のXMLDBはオープンソースのeXistやXindice、Yggdrasillなど様々な選択肢がありましたが、カテゴリのみの利用な割にメンテナンスコストが高すぎるので見送りま
3行でできる超お手軽全文検索 - mixi engineer blog
梅雨。部屋干しした洗濯物による異臭騒ぎに苦しむmikioです。今回は、Tokyo Cabinetのテーブルデータベースで超お手軽に全文検索をする方法について説明します。 使い方 テーブルデータベースについてまずおさらいしておきましょう。PerlやRubyのハッシュのようにコラム名とその値を関連づけた構造を、主キーを識別子として保存するデータベースです。例えばRubyからデータを保存するに以下のように行います。データベースであることをほとんど意識させないというのが素敵ポイントです。APIはCでもPerlでもRubyでもほとんど同じなので、言語にかかわらず同じようにレコードを操作できます。 require 'tokyocabinet' include TokyoCabinet # データベースを開く tdb = TDB::new tdb.open("casket", TDB::OWRITER
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:
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
株式会社マジカジャパンの羽生章洋が書いてるブログ:タグがもたらすデータモデルの変化 - livedoor Blog（ブログ）
またまたCouchDB絡みの話です。key-valueストアでスキーマフリーなデータベースを前提にすると、DB設計の考え方が大きく変わってくるのを感じます。 得意先でもあり仕入先でもあるという場合、上位の抽象クラスとして取引先を作ってそれを継承するという形になるのが一般的だと思います。ところがこれがスキーマフリーのパラダイムになると「タグでいいじゃん」ということになる。 例えば得意先でもあり仕入先でもあるというような場合、取引先という抽象エンティティを置いてそれを継承・派生させる形でモデルを作ります。これはERモデリングだとサブセット、OOだとサブクラスと呼ばれます。しかしスキーマレスにはそもそもそんな区別がありません。タイプという名前で属性をひとつ作ってしまって、そこに「"得意先", "仕入先"」という値を入れればいいだけです。 クラスなり集合なりというのを考えるに際しての一番のポイント
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
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SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル
「実現したいことを計算機の問題に置き換えることが『技術力』」、伊藤CTOが“はてな流”大規模データ処理の極意を語る：CodeZine
