Data Models
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データモデリングでドメインを駆動する | プログラミング・システム開発,開発技法・ソフトウェアテスト・UML,開発技法・開発管理 | Gihyo Direct
データモデリングでドメインを駆動する ──分散／疎結合な基幹系システムに向けて 2024年2月24日紙版発売 杉本啓 著 A5判／400ページ 定価3,740円（本体3,400円＋税10%） ISBN 978-4-297-14010-6 この本の概要 本書のテーマは「データモデリング」と「基幹系システム」です。 Web上で台頭しつつある新たなビジネスは，新たな基幹系システムを必要としています。一方，既成ビジネスでは，モノリシックで硬直的な基幹系システムをしなやかな姿に変えていく必要があります。 基幹系システムの中核には「構造化されたビジネス記録」＝「帳簿」があります。そのデザイン，つまりデータモデリングがいずれの取り組みにおいてもカギですが，データモデリングが真価を発揮するには，その知識体系を現代的に仕立て直す必要があります。 本書では，「活動のシステム」と「経営管理のシステム」という線引
データベースの在庫の持ち方をビットで管理してる話 - 一休.com Developers Blog
こんにちは、一休.comスパ(以下、「スパ」)の開発を担当しているshibataiと申します🙏 今回はスパのデータベースの在庫の持ち方で試行錯誤した話をさせていただきます。 背景 2024-03-29追記: 一休.comスパにおける在庫の特徴について 一休.comスパが扱う「在庫」は、「ある日付の特定の時間に対する空き枠」です。以降の説明では、スパ施設ごと、日付ごと、また時間ごとに増えていく「在庫」をいかに効率よく扱うかについて説明しています。 詳細については次のスレッドも参照してください！ https://t.co/Y0SPmDE4yZ この記事のコメントみてると、少し我々のシステムの要件が伝わってないというかそこの説明が記事に不足しているように思った。ので以下その補足— naoya (@naoya_ito) March 29, 2024 現在の実装 スパは予約を受け付けるために在庫の
実践Immutable Data Model - 紙箱
ランキング参加中プログラミング はじめに この記事では、Immutable Data Modelと呼ばれる設計手法をもとに、リレーショナル・データベースにおける、テーブル設計の話を書いています。また、今回の実践で利用する、別の考え方の背景を理解するために、Out of the tar pitという小論文の内容にも言及します。 「状態とは何か？」というややこしい話がたくさん出てきますし、データベースのテーブル設計についての話であることから、たくさんのSQLが出てきます。なので、データモデリングとか状態管理とか、特にSQLとかに興味がない人には面白くないと思います。 そのあたりに興味ある方は、読んでみて欲しいです。 Immutable Data Modelを、実際のアプリケーションで使うデータベースに採用するにあたり、どういう考え方で、どのようにテーブルを構成したか、自分なりの経験を書いていま
Raftをつかった分散データベースを作る際に、WALをステートマシンのログであるRaft Logで代用できますか？ （つまり、Raft Logを永続化することでリカバリに利用できますか？） 直感的にはステートマシンが正しく実装されていれば、WALの代用になり得る気がしまがプロの目からみてなにか問題があるのであれば教えていただきたいです。 | mond
できます。 むしろ「データ指向アプリケーションデザイン」ではそういった方向性を推奨しています。Redoログだけ何らかの手段で強固に永続化されていれば、そのログの永続完了を分水嶺にして個別のトランザクションのロールバック・ロールフォワードを決定できるようになり、分散DB全体の原子性を実現する事ができます。 MicrosoftのSocratesはこの方向で詳しく書いているので参考になると思います。 https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2019/05/socrates.pdf システム図を引用すると以下です。 このXLOG SERVICEと書いてあるブロックの部分でログを永続化し、ページサーバーで必要なログを分配してページ情報をXStoreに置いています。このXLOG ServiceのLanding Zoneは3多重で複製を
DB に JSON を保存したいときに Protobuf を使うと便利 #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。バクラク事業部 Enabling チームの @izumin5210 です。最近「HUNTER×HUNTER」の既刊を全部読みました。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の9日目の記事です。 前回「1人目データアナリストとしてデータチームに異動しました 」 次回「Slack × Zapier × MiroでKPTでの振り返りをラクにする」 RDB や KVS などのデータ保存先において、データを正規化せずにそのまま保存したいと思うことはありませんか？ 8月にリリースされた「バクラク請求書発行」というプロダクトには「柔軟なレイアウトカスタマイズ」機能が搭載されています。リンク先の画面操作イメージを見ていただくと、この機能の雰囲気を理解していただけると思います。この機能が扱うレイアウトデータはまさに「関係の正規化をせずに保存したいデータ」でした。 bakuraku.jp こ
Amazon MSKを用いてMySQLに対してChange Data Captureを実現する - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。基幹システム本部・物流開発部の作田です。現在、ZOZO社内で使用している基幹システムのリプレイスを担当しています。 現在行っているリプレイスでは、既存の基幹システムから発送機能を切り出し、マイクロサービスに移行しています。リプレイスの詳細については、ZOZOBASEを支える発送システムリプレイスの取り組みをご覧ください。 techblog.zozo.com マイクロサービスは発送業務の各作業が完了したことを基幹システムに連携しており、この連携を実現するためにAmazon Managed Streaming for Apache Kafka（以降、Amazon MSK）を採用しました。今回は、サービス間のデータ連携にAmazon MSKを採用した理由やAmazon MSKでの実装例と考慮点について紹介します。MySQLなどのリレーショナルデータベースに対してAmazon
Azure でのミッション クリティカルなワークロードに関するデータ プラットフォームの考慮事項 - Microsoft Azure Well-Architected Framework
効果的なアプリケーション データ プラットフォームの選択は、さらに重要な意思決定領域であり、他の設計領域に大きな影響を与えます。 最終的に Azure は、多数のリレーショナル、非リレーショナル、分析データ プラットフォームを提供しますが、その機能は大きく異なります。 したがって、重要な非機能要件を、一貫性、操作性、コスト、複雑さなどの他の決定要因と共に十分に考慮することが不可欠です。 たとえば、複数リージョンの書き込み構成で動作する機能は、グローバルに利用可能なプラットフォームの適合性に重要な影響を及ぼします。 この設計領域はアプリケーション設計で拡張し、最適なデータ プラットフォームの選択を通知するための重要な考慮事項と推奨事項を提供します。 ビッグ データの 4 つの V "ビッグ データの 4 つの V" は、高可用性データ プラットフォームの必要な特性と、データを使用してビジネス
Overview of Serialization Technologies
Overview of Serialization Technologies Jim Pivarski Princeton University – DIANA-HEP March 28, 2018 1 / 24 45 years of serialization formats in (and out of) HEP 1970 1980 1990 2000 2010 2020 ZEBRA (1983) YBOS (CDF r1) ZOO proposal (1994) Objectivity (c.1994‒1998) HYDRA (1973) ZBOOK (1974) BOS (1975) ROOT (1995) CWN in PAW (1989) FORTRAN C++ MonetDB (2002) C-Store (2005) Dremel (2010) Parquet (2013
CQRS実践入門 [ドメイン駆動設計] - little hands' lab
この記事では、CQRSの入門として、軽量CQRS、別名クエリモデルについて解説します。 DDDの参照系処理で発生する課題 解決策 CQRSのメリット、デメリット 実装時の注意事項 部分的導入について なぜQueryServiceの定義がUseCase層なのか 整合性をどうやって担保するのか よくある誤解 データソースを分ける必要があるのか イベントソーシングとの関係 過去資料との繋がり もっと詳しく知りたい方は 現場での導入で困ったら DDDの参照系処理で発生する課題 DDDで定義されている実装パターンを使っていると、基本的には永続化層との入出力はRepositoryを使うことになります。 更新系の処理ではEntityやValueObjectでドメインの知識を表現し、Repositoryを使って集約単位で永続化するという構成をとると、非常にメンテナンス性の良いものになります。 参考過去記事
![CQRS実践入門 [ドメイン駆動設計] - little hands' lab](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c1461d1de08cfc1309c0a0f3c18a2f498485bb45/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F1a101957924fd716c353278f0d65759b39326613%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1200%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1200%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fl%252Flittle_hands%252F20191202%252F20191202061944.png)
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