NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？（前編） NTTデータオープンソースDAY2015 － Publickey
NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？（前編） NTTデータオープンソースDAY2015 現在のシステム構築では、オープンソースのソフトウェアを使うことは当たり前になってきています。PostgreSQLはそうした中で主にエンタープライズ向けのデータベースとして着実に事例を増やしてきています。 その中で、PostgreSQLを大規模なミッションクリティカルなシステムの中で使うには、どのようなノウハウが求められるのか。オープンソースの利用に積極的なNTTデータがその事例を、1月26日に開催されたイベント「NTTデータオープンソースDAY 2015」のセッション「NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？」で紹介しています。講演内容をダイジェストにしまし
SQLアタマ養成講座 記事一覧 | gihyo.jp
第6回SQL流行間比較（2） 直近、直近の1つ前、そのまた1つ前… ミック 2009-05-19
MySQLユーザーのためのPostgreSQL対応表 - かみぽわーる
毎回わからなくなってググってるから今度からここに追記していく。 MySQL PostgreSQL SHOW DATABASES; \l USE dbname \c dbname SHOW TABLES; \dt SELECT * FROM tblname\G \x on SELECT * FROM tblname; SELECT * FROM information_schema.processlist; SELECT * FROM pg_stat_activity; KILL <pid>; SELECT pg_terminate_backend(pid); KILL QUERY <pid>; SELECT pg_cancel_backend(pid); table / column の情報 MySQL PostgreSQL SHOW TABLE STATUS FROM dbname; わ
BigQuery と Google の Big Data Stack 2.0 - naoyaのはてなダイアリー
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
PostgreSQL Internals
本コンテンツは、2014年1月30～31日に筑波大学で開講された「情報システム特別講義D」における講義「Inside PostgreSQL Kernel」の内容を再構成、加筆・修正したものです。 はじめに 本コンテンツについて 本コンテンツへのフィードバックについて アーキテクチャ概要 PostgreSQLの構成要素 PostgreSQLの基本的なアーキテクチャ SQL文の処理される流れ トランザクション管理 トランザクション処理におけるACID特性 各レコードの可視性の管理 Atomicity（原子性）の実装 Consistency（一貫性）の実装 Isolation（分離性）の実装 トランザクション分離レベルの定義 Durability（永続性）の実装 チェックポイント メタデータ管理 pg_controlファイル OID/XID/TID システムカタログ MVCCとストレージ構造 テ
ユーザとユーザを多対多で関連付けるモデルを共通化する - Hidden in Plain Sight
思いのほか前回のRailsプチ・デザインパターンの紹介に反応があったので、こういう小ネタも出していったほうがいいのかな、ということで第二弾。 ソーシャル系アプリだと、ユーザとユーザを関連付ける多対多のモデルがたくさんでてきます。たとえば、一般的なところではフォローとかブロックとか足あととか。さらにデーティングサイトになると、ウィンクだったり、Secret admirer（こっそりlikeするけど両思いだったらおめでとうって通知がくるってやつ）だったり、いろいろなモデルがこのパターンにあてはまります。 この場合、「AがBをフォローしている」「BがAをフォローしている」「AとBがお互いにフォローしている」という3つの状態があるわけですが、相互フォローの状態は「AがBをフォローし、かつBがAをフォローしている」と読み替えてSQLでも記述可能なので、以下ではシンプルに単方向のグラフで全てを扱うもの
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
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あなたのORMの使い方は間違っている
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