記事へのコメント28

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    hotmilkcocoa
    こういうのを AI 使ってカッチリやっていけるほど人間は賢くないと思う

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    takatama
    takatama ブクマが「AIで何とかなる」であふれてるけど、AIの出力を吟味できるのかが問題。自分でデータモデリングできる機会は希少だから経験知が身につかないのかも

    2025/05/26 リンク

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    doubleAgent
    db

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    prograti
    まずは第一、第二、第三正規化をきちんと理解して実践することが大事だと思う

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    yarumato
    “データベースは変化に弱い(機能追加でテーブル変更すると後続の機能追加が無理に)データベースに状態を持たせない。事実のみを保存する->正規化。Easy(主観)とSimple(客観)を両立。UNIX哲学。1テーブル、1責務”

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    circled
    規模によって話が違うんだよね。数百万レコードだと大したことないのに、数十億レコードくらいになってくると、えっ?この変更処理ってこんなにDB固まるの?みたいなことがある

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    snneko
    延々データモデリングやってる私に刺さる良記事だった。ありがとう

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    nomurata
    nomurata 本番にデプロイしたDBが容易に変えられないというところがボトルネックだからここの解消が1番重要。ただすでにデータが入ってるものを移動させるスキルがみんな薄いんだと思う。よくわからなくて怖いからね

    2025/05/25 リンク

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    strawberryhunter
    私は画面から素直に作るのがベストプラクティスになっている。画面が変わるときは前提も変わる。考慮しすぎると苦しむことが目に見えている。

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    nekoluna
    私もデータモデリング信者なのでわかる。後から見てデータモデリングがクソ、みたいな案件はいくつか見た

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    FreeCatWork
    テーブル設計、むずかしーにゃ! ボクには、美味しいお魚の方が簡単だにゃ!

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    mk173
    令和になってもカラムで悩んでる

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    achtacht88
    achtacht88 みんなが困ってそうな事って何処かに改善のプラクティスがあってAI先生はかなりの精度で解決案提示してくれるよね。現状の不満も正直時間の問題だと思う。先生に聞く前に、問題を問題と認識して説明する力が必要。

    2025/05/25 リンク

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    anonymighty
    正規化しておいて、複雑な条件はアプリケーション側で吸収しましょうということね。設計時に制約にこだわるとあとで後悔するよ、と。オブジェクト志向のプロパティやメソッドの公開範囲設定と似た問題。

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    nil0303
    nil0303 BDだけじゃなくてアプリ側もだけど、今後を見据えた設計が結局過剰だったというケースも往々にしてあるのが悩ましい点。ただテーブル増やしてゴチャっただけみたいなこともある。未来予知能力が欲しい...。

    2025/05/25 リンク

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    jiro68
    生成AIの仕組みを理解しないで何でも解決してくれる魔法と思っている奴がIT技術者でもいるので、こういう基礎的な話もしないと駄目なんだろう。ありきたりなDBなら生成AIにもワンチャンあると思うが要件次第。

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    akisei67
    akisei67 DB設計の知識としては相違ないけど、この人はAI使い込んでいないんだろうなって感じた

    2025/05/25 リンク

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    ch1248
    いいスライドだった

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    Kil
    Kil DBの寿命が長い=設計時の思想を把握している人間がいなくなっている、もあるからな。DB設計書って、こういう設計にしました(結果)しか書いてなくて、なぜその設計にしたのか(過程)がない場合が大半。

    2025/05/25 リンク

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    tamtam3
    tamtam3 AIとあまり関係無かったDBの基本知識。複雑にすると速度も遅くなるし、仕方がないね。でも多分これもAIの得意分野だと私は思ってるよ。

    2025/05/25 リンク

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    mayumayu_nimolove
    mayumayu_nimolove 知ってる?2000年前後のホムペはテーブルデザインが主流だったって事

    2025/05/25 リンク

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    jintrick
    ちょっと気になるところをCopilotに聞きながら読み進めると、理解が捗る。ええ時代になった

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    hamamuratakuo
    id:entry:4681091728961297986 イミュータブルデータモデルはPostgreSQLの追記型(MVCC)と相性が良い→インデックスのヒット率低下を避けるため、別のキャッシュテーブルや検索専用の仕組みを用意してる?→対策も提供して欲しい

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    kamm
    kamm うーん。要求によっても設計は変わってくるし、若手の人はあんまりこういうのを読んで鵜呑みにはしないほうがいいと思う。

    2025/05/25 リンク

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    puruhime
    いい資料だった。 もっと本を読まねば

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    korilog
    korilog 今後の柔軟な変更を考慮した完璧なDB作ったところで、やっぱその試作やーめたってなって使われなかったことも多いので正解がわからん。あとからカラム追加こそAIがサポートしてよしなにやってくれる領域に見えるが

    2025/05/25 リンク

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    turanukimaru
    進化していくからDBのカラムは AlterTable で増やして migration すればいいよねという今の風潮は危ない。今の現場は migration が 0 からだと動かない。AI も今は動くように見えるが0から考え直すとおかしいコードになりがち。

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    mak_in
    言いたいことは非常に分かるのだが、ここにある内容の前に、まずやるべきはその変化をできるだけ予想しておくこと。今後どんなビジョンでアプリケーションを育てていくのか?それに合わせてDBの柔軟性を作り込む

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