第1回 データベース設計とは：初めてのデータベース設計｜gihyo.jp … 技術評論社
かつては非常に高価なもので、手軽に導入できないという印象のあったデータベースですが、現在では、PostgreSQLやMySQL、Firebirdなどといったオープンソースのデータベースが商用のものに引けを取らない機能、性能を備えるようになり、それほど規模の大きくないWebアプリケーションであっても、あたりまえのようにデータベースが使用されるようになりました。 本特集では、Webアプリケーションを初めて開発するという方に向けて、データベース設計の基本について説明していきます。なお、一言にデータベースといってもいろいろなものがありますが、いわゆるテーブルによってデータを管理するリレーショナルデータベースを対象とします。 今回は、データベース設計の全体的な流れについて説明します。 データベース設計とは、データベースによってデータを管理できるように、現実の世界を抽象化してデータモデルを作成していく
RDBMSでも大規模データをあきらめないためには 記事一覧 | gihyo.jp
第7回大規模データ処理におけるCPUとI/Oのバランスをどう考えるか 山崎泰史，武吉佑祐 2013-03-19
DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな
ここのところ、javaccとawsに魅了されている米林です。 よく使うDB(Oracle/MySQL/PostgreSQL/SQLServer)における設計時のサイズ見積もりで使うサイトの備忘録。 あとは、OracleからのPython情報。 Oracle Oracle 物理設計 http://www.oracle.com/technology/global/jp/columns/skillup/oracle9i/index.html 領域サイズ見積もり http://otn.oracle.co.jp/document/estimate/index.html OTNにログインする必要ありますがオンラインで見積もりが出来ます。 アカウント持っていない人は、この見積もりツールを使う目的でアカウントを作ってみてはいかがでしょうか。 OLTP系とDWH系においてブロックサイズを考慮し、DWH系はブ
初めてのデータベース設計 記事一覧 | gihyo.jp
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ニコニコ生放送に見る Redis 活用ノウハウ 記事一覧 | gihyo.jp
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主キーはインデックスではない - 設計者の発言
仕事柄、奇妙なDB構造を目にすることが多い。どういう発想からそんな設計がされるのかを理解したいと思っていたのだが、モデラー仲間の秋里さんが先日うまい指摘をした。「主キーをインデックスみたいなものと勘違いしているからではないでしょうか」。インデックス（キー）というのは、レコードの並び順を規定するキーのことだ。 たしかに思い当たる節がある。「こんな順にレコードが並んでいれば処理上都合がよさそうだ」という考えで主キーが設定される。さらに主キーはユニーク制約でもあるので、重複が起こらないように「多め」に項目を突っ込んでおく。つまり「ユニーク制約をともなう代表的インデックス」程度に主キーが理解された結果として、グダグダなDB構造が出来上がるのではないか。 じっさい、昔こんなことがあった。{a,b,c,d}の複合主キーをもつテーブルＸがある。ところが、別のテーブルＹからテーブルＸの特定レコードにアクセ
今まで見たもっともクソなテーブル設計 - 何か着ていればいいよ
あれは、僕がデータベースを扱ううち最初から３件目のプロジェクトだった。 C++のソースが難解で火を吹いているという話で、自分は低スキルの若造。火にくべるには丁度良い程度のやる気と責任感をもっていた。折悪く別のプロジェクトが終了した直後だったもので投入されたのでした。 現場で『DBからデータを吸い出すツールかSQLを作ってくれ』といわれ話をきくと他社が作ったDB定義がすこぶる使いづらいという。 ER図やDB定義を見せてくださいと言ったのだけど、そんなものは無いという返事。 今ならもうここら辺で逃げ出すところですが、当時は『ふーん。』てなもんでそういうこともあるのかくらいの軽い気持ちで考えていました。 で、プロジェクトの資料をあさりまくって何とかDB定義のようなものも見つけDBのデータを調査し始めたのですが何かがおかしい。 機能の数に比して異様にテーブル数が少ないのです。 ふと周りを見ると、皆
Node.js、MongoDBでデータの保存
Node.js、MongoDBでデータの保存：Node.jsを使ってみよう（2）（1/4 ページ） Node.jsとSocket.IO、MongoDBを使用して、Webページの更新内容がリアルタイムにView画面に反映されるサイトを作ってみた MongoDBの紹介 前回はNode.jsでWebアプリを作成するために、ExpressやSocket.IOを使用したデモを基に説明した。今回はWebアプリのデータを保存するために必要なデータベースとしてMongoDBの使い方を説明していく。今回の記事でも後半でMongoDBを使った簡単なデモを用意しているので試してみてほしい。 MongoDBとは、ドキュメント指向のデータベースでNode.jsと相性がいいため、Node.jsとともに注目されている。Node.jsで実装したREABLOエンジンを使ったTech Releaseでも記事のデータベースとし
ドキュメント指向のNoSQLデータベース（CouchDB、MongoDB）編
書籍紹介 本連載は下記書籍から第5章を基に、＠IT向けに再構成して掲載しています。 目次 序 章 ビッグデータの時代 第1章 NOSQLとは何か? 第2章 NOSQLのデータモデル 第3章 アーキテクチャの基本概念と技術 第4章 HadoopはNOSQL? 第5章 主なNOSQLデータベース製品 第6章 NOSQLデータベースの選択基準 第7章 NOSQLを使うビジネス 本連載は書籍『NOSQLの基礎知識』（リックテレコム刊、ISBN：978-4897978871）で解説されている内容から一部を抜粋し、本連載向けに一部再編集して掲載したものです。 書籍では、一般にNoSQLと呼ばれている各種データベース技術について、基本概念から主要なプロダクトの特性、ベンチマーク結果までを紹介しています。データモデルやアーキテクチャの違いといった基本概念から、各プロダクトの特徴を理解できる内容になっていま
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、本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。「本来こうするべき」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
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
(帰ってきた)InnoDBパフォーマンス最適化の基礎 | Yakst
MySQL Performance Blogの翻訳。Perconaのサポートエンジニアである筆者が、InnoDBのパフォーマンスチューニングの基礎について、ハードウェアやOSの選定からパラメータの推奨値まで解説する。 最近、2007年にPeter Zaitevが書いた「InnoDBパフォーマンス最適化の基礎」という記事を見つけた。これは素晴らしい記事で、読んでいると、MySQLとPercona Serversそして今日利用可能な全ての基盤技術に関して、6年近くの間に何が変わってきたのかを見直してみたいと思わせるものだ。 本当にたくさんのことが変わったものだ！この記事では、InnoDBの使用に効果的なパラメータの多くに、特にパフォーマンスの観点から焦点を当てる。私はサポートエンジニアで、Percona SupportではInnoDBパラメータの適切なサイズに関する質問がたくさん寄せられている
いきあたりばったりのアーキテクチャと教訓
スライドの作者であるGleicon Moraesは、これらの図を示した上で、リレーショナルデータベースはガムテープのようにつぎはぎで使えるような万能薬ではない。シャーディングや非正規化などは検討すべきよい選択肢であり、またリレーショナル以外のデータベースも選択肢としていれるとよいだろうと説いています。 そして次のような「リレーショナルデータベースの間違った使い方10項目」を示しているのです（訳は前述の記事「データベースの間違った使い方10項目」から）。 Dynamic table creation（動的なテーブルの作成） Table as cache（テーブルをキャッシュとして使う） Table as queue（テーブルをキューとして使う） Table as log file（テーブルをログとして使う） Distributed Global Locking（分散したグローバルなロック）
Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった
Facebookが15日に発表した新しいサービス「Facebook Messages」は、チャットやつぶやき、そして電子メールなど、自分宛のテキストやメッセージをすべて1つのインボックスで管理できると発表されました。 同社が15カ月かけて開発してきたこの新サービスのバックエンドデータベースは、これまで同社が大規模運用してきたMySQLでも、同社が開発したNoSQLデータベースのCassandraでもなく、グーグルのBigTableをモデルとしてオープンソースで開発された分散データベース「HBase」でした。 Facebookのソフトウェアエンジニア、Kannan Muthukkaruppan氏がFacebookにポストした記事「The Underlying Technology of Messages」で、その技術的背景が紹介されています。 MySQLとCassandraが落選した理由 H
NoSQL登場の背景、CAP定理、データモデルの分類
その例としてBeck氏自身が過去に取り組んできた生命保険会社のアプリケーションを例に挙げます。そのアプリケーションでは毎日のようにスキーマが変化するため、SQLとORM(Object-Relational Mapping）では対応できず、オブジェクトデータベースのGemstoneを利用することで対応できたと述べています。 こうしたSQLだけでは満たせないさまざまな要件、上記の図にあるようにスキーマの可塑性、スケーラブルなデータ読み込み、書き込み、処理の柔軟性などを満たすために、リレーショナルデータベース以外のNoSQLな製品が開発された。これがNoSQLの登場の背景にあるとBeck氏は解説します。一方で、こうしたさまざまなNoSQLを、NoSQLという言葉で表すのは適当ではないという憂慮も示しています。 Here is where the futility of defining NoSQ
Cassandra入門と、さらに詳しく知るためのリソース集
クラウド時代の新しいデータベースとして、非リレーショナルな構造を持つNoSQLデータベースが話題になっています（NoSQL＝Not Only SQL。命名の経緯はこちら）。そのNoSQLの中で、もっとも注目されているデータベースの1つがApacheのCassandraです。 Cassandraは、Facebookで大規模データ処理のために開発され、その後オープンソースとなり、現在ではApache Software Foundationのプロジェクトとして開発されています。 現在、CassandraはFacebookやDiggなどで使われている、もしくは使うことが検討されているとされ、Twitterでも（ツイートデータの格納には使われないようですが、それ以外の用途で）利用されています。 TwitterとDiggがNoSQLの「Cassandra」を選ぶ理由 Twitterが、Cassandr
NoSQLをRDBの代わりに使うと、どういう恐ろしいことが起こるか。PARTAKEの作者が語る
データベースの世界でいま注目されているのがNoSQL。特にキーバリュー型データストアは、グーグルのBigTable、FacebookやTwitterが内部で利用しているCassandraやAmazonクラウドが提供しているSimpleDBなど、すでに実際に使われ始めています。 ではそのNoSQLをリレーショナルデータベースの代わりに使ってシステムを構築するとどうなるのか？ 身をもって体験したことを記したShinya Kawanaka氏によるプレゼンテーション「間違った方向にCassandraを使ってみた」が公開されています。 NoSQLを用いたシステム構築は、リレーショナルデータベースによる構築どう違うのか？ とても分かりやすくまとめられています。ご本人の承諾もいただいたので、その内容を紹介しましょう。 NoSQLを使ったときに起こる恐ろしい事例 プレゼンテーションのテーマは「NoSQLを
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(JP) GPGPUがPostgreSQLを加速する
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