第36回 SQL::Abstract：簡単なSQLはより簡単に | gihyo.jp
DBIの泣き所 いわゆるLAMPないしそれに似た環境でウェブサービスばかり書いている方にはあまり実感がないかもしれませんが、あちらの現場ではOracleを、こちらの現場ではMicrosoft SQL Serverを、はたまた別の現場では組み込みのSQLiteを、といった受託系の仕事をしている人にとって、SQLの方言問題は避けては通れないもののひとつです。 典型的なところでは、たとえばSELECTで取得するデータの件数を制限したい場合、PostgreSQLなどでは「LIMIT ... OFFSET ...」のように書きますが、OracleではROWNUMを使いますし、MS SQL serverならSET ROWCOUNTやTOPを使います。また、いまでこそPostgreSQLとの互換性を確保するため「LIMIT ... OFFSET ...」と書けるようになっているMySQLにしたところで、
第8回 AndroidのSQLiteを学ぶ | gihyo.jp
一般的なデータベースでは、カラムごとにデータ型を指定し格納できる値が決められていますが、SQLiteでは、テーブルを作成するときに、データ型を指定しなくても良い寛大な設計になっているところも特徴的な部分です。 それでは、SQLiteの使い方をご紹介します。 今回も例として上げているコードは、サンプルプログラムとして以下からダウンロードできます。 サンプルプログラム 実行画面 ヘルパークラスの実装 SQLiteOpenHelperというヘルパークラスを継承してDBOpenHelperクラスを作成します。 SQLiteOpenHelperクラスのコンストラクタには、第一引数にContext、第二引数にデータベース名、第三引数にCursorFactory、第四引数にデータベースのバージョン番号といった値が渡します。 public DBOpenHelper( Context context ) {
日本一熱いデータベース論、「理論から学ぶデータベース実践入門」 - プログラマでありたい
技評さんから理論から学ぶデータベース実践入門を頂きました。ありがとうございます。 著者の奥野さん 著者は、漢(オトコ)のコンピュータ道で有名な奥野さんです。直接の面識はないものの、データベース設計に悩み調べて行き着いた先が奥野さんが出している情報ということはよくありました。そんなこともあり、心のなかで勝手にデータベースの師匠として崇めています。そんな奥野さんが扱うテーマは、MySQLではなくデータベースです。個別の製品の話ではなく、データベース理論です。実践入門と銘打っているだけあり、データベース設計の具体的なやり方、考え方が随所にあります。 何について書いているのか？ ポイントは、説明とやり方を集めたノウハウ集ではなく、設計の考え方の指針を示している点です。例えば、ID設計の話。永遠の論争であるナチュラルキーとサロゲートキー、どちらが適切かという命題があります。それぞれの利点と問題点を上
Goのdatabase/sql.Stmtのスケーラビリティを改善しました : DSAS開発者の部屋
先日、 Goに初めて私のパッチが取り込まれ 、コントリビュータに仲間入りしました。 このパッチは、 database/sql.Stmt をヘビーに使った時に性能がだいたい16コア以上のコア数にスケールしないという問題を解決するものです。 こういった問題をどうやって調査するのかと、Goにパッチが取り込まれるまでの手順を紹介します。 背景 私は TechEmpower の FrameworkBenchmarks という、いろんな言語/フレームワークで同一のアプリを作ってベンチマークするというプロジェクトで、主にPython関連のメンテナをしています。 Goにも興味があるので、Ginというフレームワークを追加したりコードレビューに参加したりしています。 2014-05-01 に行われた前回のベンチマーク Round 9 では、 PEAK Hosting が実行環境に加わりました。この環境は、デュ
DBアタマアカデミー 記事一覧 | gihyo.jp
最終回 治療としてのパフォーマンスチューニング―システムの病気はどう治す？（3） ミック 2011-04-01
fake2db - 各種データベースに対応したダミーデータジェネレータ MOONGIFT
システム開発を行っているときにダミーのデータが欲しくなることは多々あります。そんな時に本番データをコピーして使うのは大きな問題につながる可能性があるので決してしてはいけません。電話番号やメールアドレスなどを置き換える作業が逆に手間になる場合もあります。 そこで使ってみたいのがダミーデータのジェネレータです。今回はPython製のfake2dbを紹介します。 fake2dbの使い方 fake2dbはSQLite、PostgreSQL、MySQLそしてMongoDBに対応しています。インストールはpipでできます。 pip install fake2db インストールしたらfake2dbコマンドでデータベースに直接データを流し込めます。 fake2db --rows 200 --db sqlite # SQLiteの場合 fake2db --rows 1500 --db postgresql
第14回 DataMapperの使い方 | gihyo.jp
DataMapperのコンポーネントは、基本的にクラスではなくモジュールとして提供されているため、アプリケーションで利用するモデルクラスにインクルードして使います。 Resourceモジュールをインクルードすると、自動的にModelモジュールがextendされ、PersonクラスはModelクラスとして振る舞うようになります。これは図1のPersonに相当します。 図1のPerson Mapperに相当する仕組みはRepositoryです。Repositoryは、create, update, delete, read_one, read_manyなどの、データストアに対する基本的な操作のインターフェイスを規定します。Modelクラスは、Repositoryへの参照を持っていて、 Modelクラスによるデータストアへのアクセスは、全てRepositoryを介して行われます。この際、データス
第3回 Cassandraのデータモデルを理解する | gihyo.jp
前回までの説明でCassandraのインストールと動かすところまでいきました。今回はCassandraのデータモデルを理解して、実際にデータにアクセスしてみましょう。 データはすべて4次元または5次元の連想配列 Cassandraのデータは非常にシンプルなデータモデルを持っています。データはすべて4次元または5次元の連想配列のようになっています。 4次元の場合は以下の形で値にアクセスします。 ［キースペース］［カラムファミリ］［キー］［カラム］ そして5次元の場合は以下の形でデータを特定します。 ［キースペース］［カラムファミリ］［キー］［スーパーカラム］［カラム］ Cassandraのデータモデルは以下の4つの概念で成り立っています。 カラム： データの最小単位。実際のキーと値、そしてタイムスタンプを持つ。 スーパーカラム： カラムの集合を扱う単位。 カラムファミリ： カラムまたはスーパ
日本のデータベース系のコミュニティ、なぜイマイチ盛り上がらないのか - kuenishi's blog
11月の19,20日に開催されたWebDB Forumに参加してきた。カンファレンスそのものは、いろんな人に久しぶりに会えたり、ネット上でなんとなく知っていても話したことなかった人と話したり、意外な人の意外な一面をみることができたりと、とても楽しむことができた。立場としては所属している会社のスポンサー枠で参加して目的もあって発表もしてきたわけだが、いくつか思うところがあるのでここにまとめておきたい。 現実にアカデミックで起きていること WebDB Forumと銘打ってはいるものの、データベースに関する研究発表は非常に少ない。OSやネットワーク、システム系の研究と併せても、機械学習やNLP、Webなどの技術に感心を持つ人は多く数で圧倒されている。体感では 90% だ。それをいえば別に VLDB や SIGMOD などのトップカンファレンスもデータベースの技術を直接扱うことは少ないし、データベ
第1回 memcached 1.4、基本の基本 | gihyo.jp
今回は、1.4になってアップデートされた新機能を中心に紹介します。 memcachedとは？ memcachedとは、主にデータベースへの負荷を下げ、かつWebアプリケーションのスケーラビリティをコストパフォーマンス良く向上させる高性能な分散キャッシュサーバです。memcachedの基本や概要に関しては、以前ミクシィ運用グループの長野と執筆した「memcachedを知り尽くす」をご覧ください。 memcached 1.4の特徴 1.4、5つの特徴 memcached 1.4の大きなニュースの1つはバイナリプロトコルの正式導入です。また、他にも色々と嬉しい機能や改修が施されています。詳しくは1.4のリリースノートに記述されていますが、要約すると以下の5点が上げられます。 バイナリプロトコルの正式導入 パフォーマンス向上 統計システムの強化 報告されたバグの修正 テストの強化 入手先 memc
初めてのデータベース設計 記事一覧 | gihyo.jp
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SQLデータベースに正しインデックスを作るのは 誰の役割？
SQLのパフォーマンス問題は、SQLそのものと同じぐらいの歴史がある―― ある人は、SQLはそもそも遅いものだとすら言うかもしれません。これは、SQLの歴史が始まった頃は正しかったかもしれませんが、今となっては全く 当てはまらないでしょう。にもかかわらず、SQLのパフォーマンス問題は今も一般的でよくあることです。どうしてそうなってしまうのでしょうか？ SQL言語は、恐らく最も成功した第4世代言語(4GL)でしょう。その最大の利点は、「何を」と「どのように」 を分離できることです。SQL文は、どのようにそれを実行するかを記述せずに、単純に 何を必要としているかのみの記述になっています。以下のような例を考えてみましょう。 SELECT date_of_birth FROM employees WHERE last_name = 'WINAND'SQLのクエリは、データを要求する英語の文として読
NoSQLデータベースを試してみる 記事一覧 | gihyo.jp
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第1回 インメモリデータストア Redisの概要 | gihyo.jp
はじめに 株式会社ドワンゴで「ニコニコ生放送」の開発を担当している、小野と申します。本特集では、いわゆる「NoSQL」の一種であるRedisの概要と基本操作、そしてWebアプリケーションでの応用例までを、ニコニコ生放送での事例を交えながら紹介していきます。 Redisとは？ Redisは、Salvatore Sanfilippo氏によって2009年に公開されたインメモリベースのキー・バリュー・ストアです。2010年3月にはVMWareが同氏を雇入れ、同社の支援のもと、コントリビューターのPieter Noordhuis氏と共にフルタイムで開発が進められています。 本記事執筆時点での最新stableはバージョン2.0となり、新しいデータ型の追加やトランザクションのサポート、VM（仮想メモリ）の実装などが追加されました。 また、メモリ効率の向上やスループットの改善が図られたバージョン2.2が間
第31回 RubyistのためのMongoDB入門（1） | gihyo.jp
はじめに ここ最近、NoSQLというキーワードが注目を集めています。 リレーショナルデータベースは、一般的にスケールアウト（サーバの台数を増やして性能向上を図る手法）が難しく、特に大規模サービスにおいてパフォーマンス上のボトルネックとなりえます。また、タグやグラフ構造のようなデータは関係モデルに馴染みにくいため、それらを扱う際にはアプリケーションコードもぎこちないものになりがちです。 これらの問題を背景に、何にでもリレーショナルデータベースを使うのではなく、用途に応じてKVSなど他のデータストアを選択する流れが広まりつつあります。このムーブメントがNoSQL（Not Only SQL）と呼ばれているものです。 今回は、NoSQLなデータベースの1つであるMongoDBをご紹介します。 MongoDBとは MongoDBは高いパフォーマンスとスケーラビリティを特徴とするドキュメント指向型デー
あなたのORMの使い方は間違っている
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