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A5:SQL Mk-2は複雑化するデータベース開発を支援するために開発されたフリーのSQL開発ツールです。 高機能かつ軽量で、使い方が分かりやすいことを目標に開発されています。 SQLを実行したり、テーブルを編集するほかに、SQLの実行計画を取得したり、ER図を作成したりすることが出来ます。 特徴・機能 OCI接続・直接接続・ADOまたはODBCを介したDBへの接続 Oracle DatabaseはOCI経由の接続・直接接続が出来ます。 PostgreSQLとMySQLは直接接続が出来ます。 Microsoft SQL Serverは、OLE DBプロバイダを直接呼び出した接続ができます。 IBM DB2は、ODBCドライバを直接呼び出した接続ができます。 その他のデータベースは、ADOまたはODBCを利用して接続します。 Oracle, PostgreSQL, MySQLは、A5:SQL
From: zen kishimoto <zen kishimoto <zen@xxxxxxxxxx>> Date: Sat, 03 Sep 2005 09:24:15 -0700 Subject: [mysql 12071] 階層化されたデータをMySQLで扱う (Managing Hierarchical Data in MySQL) http://dev.mysql.com/tech-resources/articles/hierarchical-data.html (図はこのサイトを参照のこと) Mike Hillyer著 初めに 多くのユーザーは一回くらいはSQLデータベース内で、階層化したデータを 扱ったことがあると思います。そのときはリレーショナル データベースは階層化したデータ用に開発されなかったと考えたと思います。 リレーショナルデータベースのテーブルは階層化されておらず
RDBで階層構造を扱う方法† カテゴリーとか階層構造を持ったデータをMySQLで扱いたい。 どうすりゃいいのさ? ↑ リンク† まずは、Google検索! MySQL 階層構造 - Google検索 いろいろヒットしました! リレーショナル・データベースの世界 http://www.geocities.co.jp/mickindex/database/idx_database.html http://mickindex.sakura.ne.jp/database/idx_database.html SQLで木と階層構造のデータを扱う(1)――入れ子集合モデル http://www.geocities.co.jp/mickindex/database/db_tree_ns.html http://mickindex.sakura.ne.jp/database/db_tree_ns.html
ここでは主に業務アプリケーションで、データを扱うときに、注意する点について述べます。 削除パターン 親子関係にあるとき、親が削除されたときに子をどうするか決めておきます。 RESTRICT 子があるとき削除できない CASCADE 子もすべて削除される SET NULL 子の参照をNULLにする 論理削除 削除フラグを立て子はそのままにする 論理削除を行なう場合の注意点 データを削除する際、実際物理的にはデータベースから削除せずに見かけ上消す論理削除がしばしば用いられます。この利点は、誤削除しても復活させる手立てを残しておくことや、削除されたものを後で参照できることなどがあります。削除というよりは無効化という方が適切な場合があります。 例えば、案件テーブルに担当者を入れる項目があったとしてます。論理削除であれば、担当者が退職した場合でも、あとで誰が担当者であったかを分かるようになります。一
This document discusses using sliding windows to aggregate streaming data in MapReduce. It proposes buffering input tuples in mappers until a window is full, then emitting the aggregate. Combiners and reducers combine partial aggregates across windows. Window ranges are initialized and updated during merging to remove outdated data and handle late arrivals. This approach allows streaming aggregati
僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はRDBやフレームワークを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止」と「固定長DB」だ。 ありえない。 とはいえ、正直に言えば「またか、、、」という感想でもある。 RDBを知らないレガシーな人たちが設計したDBではよくありがちな設計だからだ。 と僕は早々にこの文化と戦って、絶対に覆してやろうと考えてた。 過去の経験上それはたやすいハズだった。 しかし、この文化と戦うこと3ヶ月間。 屈した。初めて屈した。いや、屈したというよりは理解した。 大規模コンシューマ向けサービスのRDBという
ずいぶん時間があいてしまったけど、大規模コンシューマ向けサービスRDB設計の続き。 僕はこのプロジェクトを自分のRDBの知識を使って革新してやろうと思って臨んだ。 しかし結果として逆に、コンシューマ向けサービスに最適化されたRDBの使い方について教わることになった。 ※ あと、KVSでいいじゃんって言ってる人もいるけど、それはKVS導入の苦労を知らない人だと思う。KVSの苦労は後で書く。 僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はDBやフレームワークの設計とアーキテクトっぽいことを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止
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