Gist - Fertile Forest Model - The Cusp of Helix
Fertile Forest Model [Gist] C.1: Hierarchical Data in a RDB We know that it is difficult to store hierarchical data in a RDB. The basic knowledge in order to know the difficulties, are summarized in the following link. Please read at first, because it contains important information in order to understand the fifth model. C.2: Conventional Models DB engineers around the world had been studying the
これだけ抑えればOK!権限管理のDB設計デザインパターン - blog.waterlow.work
目的 最近仕事で権限管理の設計をやっていたのだが、設計でかなりはまってしまった。 今後ははまらないように、DB設計や判断基準をまとめておく。 ベースとなるパターン ユーザとロールは多対１で、ロールとアビリティは多対多に関連している。 権限管理やりましょうという場合にはこれにしておけば大抵の複雑な要求には対応できる。 もしユーザが増えてロールとアビリティの管理が複雑になってきても、DB管理なのである程度自由にやりことができる。 ただし、ちとファーストステップとしてはやりすぎか。 ユーザ-ロールが多対多パターン 前の例に加え、ユーザもロールを多数持つパターン。各権限が互いに素に近い状態、例えばカスタマーサポートとマーケティング、そのどちらも担当する人みたいなケースが有る場合に使える。 アプリケーションが大きくなっていて、権限の数も数十くらいになってきた場合はこれか。 直接アビリティパターン ユ
可変データ構造をRDBに保存する方法について
質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。15分調べてもわからないことは、質問しよう！新規登録して質問してみよう
履歴テーブルについて - 一休.com Developers Blog
この記事は一休.com アドベントカレンダーの25日目の記事です。 レストラン事業部エンジニアのid:ninjinkunです。 一休.com及び一休.comレストランはユーザー向けのシステムだけではなく、店舗や一休内の管理者向けの業務システムという性格も持っています。 業務システム経験の無かった自分が一休に転職して最初に驚いたのが、DBに履歴を保持するための履歴テーブルが大量にあることでした。 そこから履歴テーブルの存在に興味と疑問を持ち、社内外のエンジニアと履歴テーブルについて議論してきました。このエントリではそれらの議論をまとめた結果について書いていきます。 履歴テーブルのパターン まず以下の図をご覧ください。 込み入った図かつ事例が一休特化で恐縮ですが、左上の起点から始まって、右のオレンジの部分が最終的な実装パターンです。 図にあるとおり、たいていのユースケースでは以下の3パターンの
イミュータブルデータモデル - kawasima
CRUDのうちUPDATEがもっともシステムを複雑化する。更新には複雑なルールが伴うからだ。業務的に複雑なルールが存在するのは仕方ないこともあるが、システム、設計で複雑さを更に増さないようにしたい。UPDATEに着目し、その発生をできるだけ削ることによって複雑さをおさえるためには、まずデータモデルをそのように設計しておかなけれなならない。このイミュータブルデータモデルは、それを手助けする手法で、手順に沿って実施すればある程度のスキルのバラつきも吸収できるように組み立てられている。
27. 論理削除とは何か？どのような解法があるのか？ w/ twada | fukabori.fm
話したネタ 論理削除とはそもそも何か？ 物理削除とは？ なぜ、論理削除が生まれてくるのか？ SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」 理由1: 心理的なハードルの高さ、怖さがある 理由2: 削除したデータを検索対象に入れたい場合がある 理由3: ログとしての用途 理由4: 誤操作をすぐに戻したい アンチパターンとは何か？ なぜ、論理削除はアンチパターンとして捉えられるのか？ 全てのSQL文のWHERE句に削除フラグが必ず入る LIMIT 1などが蔓延していく 論理削除に気づくきっかけは何か？ テーブル設計や、規約から気づく 論理削除というアンチパターンをどのように解いていくか？ 論理削除という概念は世の中にまずなく、お客様は論理削除という言葉を使っていない 要件をどのように設計すればいいのか？ ORMの論理削除プラグインはあまり良くない 状態遷移として捉える方法 Soft
サロゲートキーと「とりあえずID」の違い - 設計者の発言
サロゲートキー（代理キー）は慎重になされる限り、有用なテクニックである。いっぽう、すべてのテーブルに機械的にIDを置く「とりあえずID（IDリクワイアド）」の設計スタイルでは、複雑なデータ要件を扱った途端にひどい目にあう（とくに保守担当者が）。両者の違いをしっかり理解しておこう。 何でもいいのだが、ここでは生産管理システムで見かけそうなシンプルなモデルを使って説明しよう（図１）。「作業区・品目」は、それぞれの作業区で生産可能な品目の組み合わせと、その品目を扱った際の生産性（時間あたり生産数）の管理簿である。 ＜図１＞ [工程]工程id,工程名,扱い単位 ＋ ￣￣￣ ｜ 001 切削 個 ｜ 002 加工 ｍ ｜ └―∈[作業区]工程id,行番,作業区名,標準生産性 ＋ ￣￣￣￣￣￣ ｜ 001 01 切削１号 1000/hr ｜ 001 02 切削２号 2
データベーステーブル設計の基礎の基礎〜エンティティの抽出・定義から正規化まで - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
データベーステーブル設計の基礎の基礎～エンティティの抽出・定義から正規化まで 適切な形でデータベースのテーブルを設計し、運用するには？テーブル設計に必要な初歩を日本MySQLユーザ会副代表の坂井恵さんが丁寧に解説します。 金融系アプリ、ゲーム、人工知能などなど……。どんな種類のシステムを開発する上でも、避けて通れない領域があります。データベースです。データを適切な形式で格納し、取り出す。単純明快ながらも奥深いこの仕組みは、多くのシステムの根幹を支えています。 しかし、適切な形でデータベースのテーブルを設計し、運用するのは簡単なことではありません。「良いテーブル設計」のためには知識と経験が不可欠です。今回は日本MySQLユーザ会の副代表である坂井恵さんに、これからテーブル設計に着手する方に向け、設計に必要な技術と、良い設計を作るための考え方を教えていただきました。 坂井恵（さかい・けい） @
ユーザ情報を保存する時のテーブル設計 - そーだいなるらくがき帳
はじめに ※この発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません 用法用量を守り、個人の責任で業務に投入してください 参考資料 2024/02/14追記 実際のテーブル設計の詳細はこちらを参考にどうぞ。 agilejourney.uzabase.com 要件 User情報を保存するときにどのようなテーブル設計を行うか 今北産業で頼む テーブルに状態を持たせず状態毎のテーブルを作る 状態が変わればレコードを消して別のtableに作る tableの普遍的な情報は別に持たせる 僕の考えた最強のDB設計 PostgreSQLをベースの雑なER図を作った。 これを元に話を進める。 table構成 users 親tableであり、すべてのユーザはここに属する。 基本はINSERTのみでUPDATE、DELETEを考慮しない。 user_detail userに付随する詳細の情報がここに登録
Data Models
Data Models: A Comprehensive Guide to Structuring Information for Optimal Insights and Decision-Making In the realm of data management, the use of effective data models plays a pivotal role in organizing and representing information in a structured and meaningful way. Data models serve as the blueprint for databases, facilitating efficient data storage, retrieval, and analysis. This article delves
データモデリング・テクニック - hidekatsu-izuno 日々の記録
社内勉強会用に流用するつもりではあるんだけど、一度データモデリングについては考えをまとめておきたかったので、資料化してみました。 データモデリング・テクニック from Hidekatsu Izuno データモデリングについては、昔読んだ本を読み返したりもしたのだけど、なんとなく共通的な基盤がありながらも、これが標準と言えるような方法論がないのが難しいところ。私個人としては、「楽々ERDレッスン」の著者の羽生章洋さんがWeb+DBプレスに書いていた記事とか当時のブログに強く影響を受けました。 自分の考えが絶対に正しいというつもりはないんだけど、わりとトラディショナルな考え方をベースにいろんな人のノウハウっぽいものを詰め込んで書いたので、新人向けの教育資料としては手頃なんじゃないかと思ったりもしています。 まぁ、データモデリングは関しては、強い意見を持っている人も多いとは思うので、ご意見あれ
時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログ
サーバ監視サービスMackerelにおいて開発中の、高解像度・長期間のサーバメトリック収集を実現するための新しい時系列データベースDiamondを紹介します。具体的には、Amazon ElastiCache、Amazon DynamoDB、Amazon S3を組み合わせ、Amazon Kinesis StreamsとAWS Lambdaによりコンポーネント間を接続した、階層構造のデータストアアーキテクチャの設計と実装を解説します。 2018/06/05 追記: この記事の内容をWSA研#2でより一般的なアーキテクチャレベルでの貢献として書き直しました。 サーバレス時代におけるヘテロジニアス時系列データベースアーキテクチャ - ゆううきブログ はじめに 先日開催されたAWS Summit Tokyo 2017にて、「時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する」というタイトルで登壇
JJUG CCC 2017 Springで論理削除フラグをどうにかするための話をしてきました 【FOLIOスポンサー】 - itohiro73’s blog
JJUG CCC 2017 Springで、「データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介」という話をしてきました。 データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介 #jjug_ccc #ccc_g3 from Hiroshi Ito 今回の登壇は、株式会社FOLIOのスポンサーセッションです！FOLIOについてはこちらの入社エントリー記事もご参考ください。Toggetterは下のリンクから。 togetter.com 世の中のみなさんが「論理削除フラグ」を使いたくなるモチベーションとしては、実は「削除」ではなく別のビジネスロジックを実装したいだけであることがほとんどだと思います。 たとえば論理削除フラグという名の死亡フラグ - @ledsun blogというエントリを参考にさせていただくと、下記のような要件の例があります。 ・社員が退職（・転
論理削除 Casual Talks #1 で「論理削除しない」という話をしました - moroのブログ
互いの前職での先輩後輩である @kenchan と企画した論理削除 Casual Talks #1で、「論理削除しない」という話をしてきました。 話す内容が各話者で面白いほどかぶっていたのでなかなか大変でしたが、普段から言っている「論理削除するな」「削除じゃないからちゃんと機能を設計しましょう」という内容を話してきました。 他の方の話も、かぶっているようで新しい視点もあって、いち参加者としてもたいへん勉強になりました。
分散システムの一貫性に関する動向について
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog システム統括本部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか？ 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性（Eve
Re: 論理削除はなぜ「筋が悪い」か - Blog by Sadayuki Furuhashi
Kazuhoさんの論理削除はなぜ「筋が悪い」かを読んで。 UPDATEが発生しないテーブルならば、削除フラグを使った実装手法でも現在の状態と更新ログを別々に表現でき、結果として効率と過去の情報を参照できるメリットを簡潔に両立できるのではないか、という話。 大前提として全く同意なのだけども、今あるテーブルにdeleted_atを足すだけで、過去のレコードを復旧可能なようにしたい＞＜ みたいに思っちゃった僕のような人間が実際に取るべき実装手法は何か、あるいは、それを想定して今やっておくべきテーブル設計はどういうものか！？というのが最後の疑問。 まずUPDATEがなければ、immutableなマスタ、更新ログ、「現時点のビュー」の３テーブルは、例えば次のようになる（PostgreSQLの場合）： -- immutableなマスタ。 create table records ( id serial
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SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介 #jjug_ccc #ccc_g3
はじめてのB2B SaaSデータモデリング in 吉祥寺.pm#18
業務システム構築におけるデータモデリング
