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MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
データ分析を支える「便利カラム」の問題点とその解決策 - LIVESENSE ENGINEER BLOG
こんにちは、'16新卒入社で、Analyticsグループ所属の田中です。 仕事ではデータ分析基盤や機械学習システムの開発・運用を行っています。 今回はデータ分析基盤における「便利カラム」にまつわる問題と、それを解決するためのアーキテクチャについてご紹介します。 リブセンスのデータ分析基盤 みなさんの会社では、サービスのデータ分析をどのように行っていますか？ リブセンスにはデータ分析・活用の文化が根付いており、ディレクターや営業職の社員までもがSQLを用いてKPIのモニタリングや施策の評価を行っています。 分析活動を支えるために、社内では "Livesense Analytics" という全社横断のデータ分析基盤を構築・運用しています。 このような組織が形成されるまでのポイントについては次の資料で解説しています。 営業さんまで、社員全員がSQLを使う 「越境型組織」 ができるまでの3+1のポ
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Code coverage with gocov and wercker
月9 #貴族探偵 に原作ファンから絶賛の声「あまりに正しいドラマ化」「見たか世界、これが麻耶雄嵩だ」