【初級】ゼロから学ぶDOA 第2回
ここからは，DOAの中核を成すデータ・モデリングの手法を解説する。まず，データ・モデリングで主に利用されるER図について説明しよう。 一口にER図と言っても先述したIEに加えて，米国のNIST（National Institute of Standards and Technology）が1990年代初頭に標準化した「IDEF1x（アイデフワンエックス）」や，佐藤正美氏が提唱した「T字型ERモデル」，椿正明氏と穂高良介氏の「THモデル」など，表記法には様々なタイプがあるが，以下ではIEの表記法に基づいて解説する。最もメジャーな表記法なので，ER図によるデータ・モデリングの基礎を知るのに最適と考えるからだ。筆者も，IEの表記法を日常的に使用している。 ER図の構成要素は大きく2つある。1つは，データ項目の集まりであるエンティティ。もう1つは，エンティティ同士の論理的なつながりを表す「リレーシ
データベース設計で派生関係は難しい - プログラマの思索
@t_wadaさんが、データベース設計の素晴らしい資料をリンクしていたのでメモ。 下記の資料は、MySQLでソーシャルゲームのDB設計のお話らしいが、データモデリングの設計ノウハウが秀逸。 気になった点をメモしておく。 理解できたことをラフなメモ書き。 【元ネタ】 Twitter / Takuto Wada: 素晴らしい資料。"「スキーマ」「トランザクション」「インデックス」はもっと評価されるべき" / ソーシャルゲームのためのデータベース設計 http://htn.to/PzrnbR 【1】可用性や整合性に関する要求が意外と多い たとえ、SNSやゲームであろうが、課金体系になるとお金が絡むため、ユーザの要求のレベルも上がるし、事業者の責任も大きくなる。 データモデリングはアーキテクチャ設計につながる。 【2】派生関係 データベース設計(DOA)でも、派生関係(継承関係）はオブジェクト指向
NoSQLデータモデリング技法
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
MyISAMとInnoDBのどちらを使うべきか
Twitterで話題になってたので簡単にまとめました。 ●MyISAMにしか無い機能を使いたい場合はMyISAMを使うしかない ・全文検索 (TritonnやSphinx) ・GIS ●InnoDBの利点(MyISAMの欠点) ▲障害対応系 ・クラッシュしても再起動するだけでリカバリができる ・クラッシュリカバリにかかる時間はテーブルサイズに比例するようなことはなく、コミット済みのデータは修復できる (巨大なMyISAMテーブルのREPAIRには数日単位で時間がかかることがある) ・オンラインバックアップができる ・INSERTやLOAD DATAなどを実行している途中でCtrl+Cでその更新系SQL文を止めても、テーブルは壊れないし、中途半端な状態で更新されることも無いし、スレーブが止まることも無い ▲性能系 ・行レベルロックなので並列性が高い(MyISAMはテーブルロック)。またSEL
特集:基礎から理解するデータベースのしくみ - 特集:基礎から理解するデータベースのしくみ：ITpro
「データベースはブラックボックス。どんなSQL文を投げたらどんな結果が返ってくるかさえ知っていればよい」---そう思っている人も多いかもしれません。 しかし，本物のソフトウエア・エンジニアを目指すのであれば，データベースが動く仕組みを学ぶことは避けて通れません。パフォーマンスなどに問題が生じたときどこから手を付けていいのか皆目見当がつかない，といった事態に陥りかねません。 市販のRDBMSの内部はかなり複雑ですが，基本的な部分を理解するのはそれほど難しくありません。この特集でデータベースの動く仕組みを理解してください。 イントロ ●ブラックボックスのままでいいの？ 基礎から理解するデータベースのしくみ（1） Ｐａｒｔ１ ●SQL文はどのように実行されるのか 基礎から理解するデータベースのしくみ（2） 基礎から理解するデータベースのしくみ（3） 基礎から理解するデータベースのしくみ（4） 基
サーバの種類とDBサーバ超基礎入門 : LINE Corporation ディレクターブログ
こんにちは、櫛井です。 今回は、サイト運営を行う上で知っておきたいサーバの種類やその役割、DBサーバについてお送りします。記事タイトルに“超基礎入門”とあるように、あまり難しい言葉を使わずに書いてみます。 サーバの種類と役割 ユーザーが画像やテキストなどを投稿できる CGMコンテンツの場合、情報を表示するだけの一般的なウェブサイトとは違ったサーバ構成を行う必要があります。データの置き場所を分散させ、役割を決めたサーバを適切に配置することで、負荷分散や万が一の障害対応時の問題切り分けなどにも有効といった特徴があります。 では、具体的にどのようなサーバがあるか、それぞれどのような役割をしているか、代表的な例を紹介してみます。 ※かっこ内は社内での通称 アプリケーションサーバ(app) プログラムが走る。ここで表示するコンテンツを作ってたりする。 ウェブサーバ(www) リバースプロキシとして稼
ウノウラボ Unoh Labs: ブラウザでER図が描ける「WWW SQL Designer」紹介
miyakeです。皆さんドキュメントはしっかり書いていますか？ 近頃のWeb界隈では、詳細仕様書的なものは作らずにスピーディーに開発を進めるケースも多いかも知れません。ドキュメント作成のコストは小さくありませんし、内容を最新に保つのも一苦労です。とは言え、複数の人間が関わるプロジェクトにはER図はあると嬉しいなと個人的には思います。 今日はそんなER図をブラウザ上で作成するアプリケーション「WWW SQL Designer」をご紹介します。 以下のスクリーンショットは、このアプリを実際に触って試せるlive DEMOのものです。 WWW SQL Designer posted by (C)フォト蔵 上部のメニューからテーブルやカラムを作ったり消したりして、テーブルをドラッグアンドドロップで配置、リレーションを同じくドラッグアンドドロップで設定、というのがおおまかな作業の流れになります。まず
mixiの生みの親“バタラ氏”が語るMySQLの意外な利用法 － TechTargetジャパン
日記だけで4億件のデータ ミクシィが運営するSNS「mixi」は、2007年7月末段階でユーザー数が1110万人。人が12人集まれば、1人はmixiユーザーというわけだ。ユーザーのアクティブ率（ログイン間隔が3日以内）は約62％と高く、2007年4月から6月の月間平均ページビューは117.5億に達した。日記だけでも4億件以上に上るなど、蓄積するデータ量も莫大。2004年3月のサービス開始から、わずか3年半で現在の巨大コミュニティーへと発展したのだ。 ミクシィは、「LAMP（OSのLinux、WebサーバのApache、DBMSのMySQL、開発言語のPerl、PHP、Python）」と呼ばれるWebシステム向けの標準的なオープンソースソフトウェア（以下、OSS）でシステムを自社開発し、安価なPCサーバを1000台以上連ねる超分散構成でmixiのサービスを支えている（広告配信など周辺機能では
ウノウラボ Unoh Labs: MySQL最適化のミニtips
yukiです。 今回はWebサイトを製作する上で欠かせないデータベース(DB)のお話です。Linux、Apache,MySQL,PHPを組み合わせたLAMPという言葉が登場して久しいですが、Webサービスを構築する上で欠かせないのがDBの存在ですね。 運用後Webサイトが順調に拡大し規模も大きくなってきた頃、パフォーマンスに悩むことも出てくるものです。 ハードウェアや構成に問題がある場合、ロジックに問題がある場合など様々ですが、DBを見直してみるのも手かもしれません。 銀行の預金残高などのようにミッションクリティカルである場合や、ともかくパフォーマンス性を求められるなど様々あり、一概に言えるものでもありませんが、 Webサービスにおいては有名な8秒ルールも、最近では6秒、3秒、1秒と求められるパフォーマンスはどんどん短くなって来ています。 パフォーマンスだけでなく、メンテナンスコ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【21社から5社をSNSの評判から厳選】おすすめの出会い系アプリ＆失敗しない選び方｜マッチングアプリ漂流教室 – マッチングアプリの感想をSNSの意見を参考に紹介
つみきWeb
SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル