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設計とDBに関するhrksb5029のブックマーク (5)

  • DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab

    Table users { id integer [pk] first_name varchar last_name varchar email varchar [not null] password varchar [note: 'Hashed password'] created_at datetime [not null, default: `now()`] updated_at datetime Indexes { email [unique, name: "ui_users_email"] } Note: 'table: users' } 上記のテーブル定義を dbdiagram.io の左側のコード記載部分に張り付けると右側にプレビューが表示されます。 以下は dbdiagram.io でのプレビューをした時の表示です。(Noteの箇所は説明のため加工しています) (1) Ta

    DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab
  • ドキュメントDBかリレーショナルDBどっち使う? - Qiita

    はじめに ドキュメントデータベースかリレーショナルデータベース、どちらを選ぶか。 この選択で、アプリケーションのパフォーマンス、コスト、コードの可読性など幅広い影響が出るため、慎重な判断が必要です。この記事では、自分が思う「考慮すべきポイント」を解説したいと思います。 考慮すべきポイント 1. どのデータモデルがアプリケーションコードに最適か スキーマ制約を課さずに、データレコードをドキュメント(つまりJSONオブジェクト)として保存すべきか?それともスキーマを正規化してデータをいくつかのテーブルに分けるべきか? このような判断をするために、開発しているアプリケーションのモデルの関係性(例: UserとTaskの関係が1:N)と、一度に読み込むデータの種類を見た方がいいです。 ドキュメントDBがおすすめの時 アプリケーションのデータは、以下のような木構造で表現できますか?普段そのデータを一

    ドキュメントDBかリレーショナルDBどっち使う? - Qiita
  • 4ステップで作成する、DB論理設計の手順とチェックポイントまとめ - Qiita

    はじめに 「達人に学ぶDB設計」、「SQLアンチパターン」を読んだのでDB設計をする流れとその過程でのチェックポイントをまとめてみました。 今回はに載っているものの中でも特に重要そうな部分に絞ってみました。 さらに詳しいことを知りたい方はを購入してみてください。個人的には達人に学ぶDB設計徹底指南書のほうがおすすめです。こちらだけあれば十分だと思います。 DB設計には大きく分けて論理設計と物理設計の二つがありますが、今回はアプリケーション開発でメインとなる論理設計の部分に焦点をあてて説明をします。 一番最後にチェックポイントだけをまとめた章を用意したので、チェックポイントだけ知りたい方は最後だけ見ていただければと思います。 DB論理設計の流れ DB論理設計は以下のようなステップで進めていきます。 エンティティの抽出 エンティティの定義 正規化 ER図の作成 以下では各ステップごとに章を

    4ステップで作成する、DB論理設計の手順とチェックポイントまとめ - Qiita
  • データベース設計徹底指南

    DBエンジニアのための技術勉強会(第3回)で使用した資料です。主にリレーショナルモデルと正規化について解説しています。リレーショナルモデルの限界について正しく認識してこそ、リレーショナルモデルを理解したと言えると思います。

    データベース設計徹底指南
  • 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、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。「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
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