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
PostgreSQL 9.4がリリース。ドキュメントDB並の性能でJSONBサポート、レプリケーション機能の高度化など
PostgreSQL 9.4がリリース。ドキュメントDB並の性能でJSONBサポート、レプリケーション機能の高度化など PostgreSQL 9.4の主な新機能は、バイナリ形式のJSONであるJSONBのサポート、高度なレプリケーションに利用できる新しいAPI、GINインデックスの高速化など。 一般的なドキュメントデータベース並の高速性 PostgreSQLでは以前のバージョンからJSON形式をサポートしていましたが、今回サポートされたJSONB形式は、バイナリ形式のJSONデータへの対応です。JSOBのサポートGINインデックスの高速化によって、ドキュメントデータベース並みの高速性を実現したとのこと。 JSONB supports fast lookups and simple expression search queries using Generalized Inverted In
イミュータブルデータモデル(入門編)
6. Step1 エンティティの抽出 発送担当者が受注リストをもとに、商品の在庫を確認し、在庫が あれば商品を発送する。 ① 要求仕様の「動詞」を抜き出しエンティティとする。 ② ①に関わる「名詞」を抜き出しエンティティとする。 ③ エンティティ間の関連に線を引く ④ 属性や候補キーも分かる範囲で書いておきます。 間違い！ この段階で実装をプロパティファイルにするとか、Enum にするとか決め打ちでエンティティとして表さないのはや めましょう。 まず、はじめにエンティティを抽出します。
SkySQLが社名を「MariaDB Corporation」に変更。MySQLのサポートも継続
MariaDBは、オープンソースのデータベースとして知られるMySQLからフォークしたMySQL互換データベースの1つ。MySQLのオリジナルの開発者だったMichael "Monty" Widenius氏が立ち上げたプロジェクトで、2012年末には推進団体の「Maria DB Foundation」も設立されました。 そのMariaDBの推進役として知られていた企業SkySQLが、10月1日付けで社名を「MariaDB Corporation」に変更したことが発表されました。 名称変更の理由を、CEOのPatrik Sallner氏はプレスリリースで次のように述べています。 As the adoption of MariaDB has grown, SkySQL’s business model has evolved to provide enterprise-grade produc
アート・オブ・SQL
TOPICS Programming , Database 発行年月日 2007年09月 PRINT LENGTH 332 ISBN 978-4-87311-336-4 原書 The Art of SQL FORMAT PDF 本書は、『孫子』の「兵法（Art of War）」に着想を得て、SQLの基本原理を基に、DBプログラミング現場で取得された戦術を解説します。データベースはシステムの要であり、効率の悪いコードは長年にわたりパフォーマンスに影響を与えます。コードは初めから俊敏に動かなくてはならず、そのためにはSQL言語について確かな理解が必要です。本書では、インデックス付け、効率的なデータベースアクセス、階層データの扱い、大量データへの対処、応答時間改善の試みなど、さまざまな面からデータベースのパフォーマンスを最大限に引き出すためのコードの書き方を解説します。さらに、開発者自身がより良
なぜBTreeがIndexに使われているのか - maru source
※この内容は個人的な考察なので、間違っている箇所もあると思います。そういう部分を見つけた際はぜひ教えて下さい。 RDBMSの検索を早くするためにIndexって使いますよね。例えばこんなテーブル CREATE TABLE user ( id INT UNSIGNED NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, UNIQUE INDEX (id) ); idカラムにIndexを張っています。これはidでの検索を高速にするためです。ここでidカラムにIndexが貼っていない場合と比べると検索時間が大幅に変わってきてしまいます（特にレコードが多くなった時) ではなぜIndexを貼ると検索が早くなるんでしょう？？ Indexとはその名の通り索引を意味します。特定のカラムの索引を作成しておくことで検索を高速化します。 (本の最後によみがな順で単語が並べられたりしています
SQLでエスケープなんてしたら負けかなと思ってる。 - めもおきば
オレオレSQLセキュリティ教育は論理的に破綻している | yohgaki's blog 「プリペアードクエリが基本だけど、動的に SQL を組み立てる場合もあるから、そういう場合に備えてエスケープも知っておいたほうがいいかも」 - Togetterまとめ SQLインジェクション対策で大垣靖男氏は何を勘違いしていたか | [ bROOM.LOG ! ] エスケープとプレースホルダをめぐる議論 - Togetterまとめ SQLインジェクション対策としてのプリペアドステートメントとエスケープについての議論 - Togetterまとめ IPAの「安全なSQLの呼び出し方」が安全になっていた | yohgaki's blog SQLへの安全な値の埋め込み方について、ここ数日で色々議論というか意見の投げ合いがありましたが、自分としての考えをまとめておきます。 1. SQLに値を埋め込む場合は、プリペ
DBエンジニアのための技術勉強会で発表したスライドを公開しました。
DBエンジニアのための技術勉強会というイベントで、リレーショナルモデルにおけるDB設計について話す機会を頂いた。リレーショナルモデルは非常に重要であるにも関わらず、現場ではないがしろにされてしまっている。その結果、アプリケーションのロジックを上手くクエリで表現できず、開発現場では非効率な開発が行われ、多くの人がデスマ的な状況に追い込まれている。そういう危機意識について、これまで何度か本ブログでも書いてきたし、WEB+DB Pressで連載している動機もその点にある。リレーショナルデータベースはやはりリレーショナルデータベースとして使うべきだ。そのための鍵となるのが、DB設計である。 今回はなんと約2時間の持ち時間を頂いた。リレーショナルモデルについてはこれまで何度か話す機会を頂いたが、2時間というのは最長記録である。それに合わせてスライドもボリュームたっぷりのものになった。過去のスライドと
@nippondanji 氏の「データベース設計徹底指南！！」は神プレゼン！脅威の主義主張の一貫性保証は DB エンジニアの鏡だった件！ - #garagekidztweetz
ツイート今日は、第 1 回のSQL アンチパターンの回から良コンテンツを提供しまくりなエンバカデロ・テクノロジーズさん主催の第 3 回 DB エンジニアのための勉強会に参加してきました。 今回は 漢(オトコ)のコンピュータ道で有名な漢の中の漢、 @nippondanji 氏がデータベース設計を徹底指南してくれるということで、元々 DB エンジニアがバックグランドのわたしとしてはいかないわけにはいかんだろう、と喜び勇んでいってきました！ 内容はというと下記の概要をカバーする内容でした。 リレーショナルデータベース（以下RDB）は登場してからかなりの時間が経っています。その名が示すように、RDBはリレーショナルモデルをベースに考案されたソフトウェアです。しかしながら、未だに現場ではRDBが使いこなされているとは言いがたく、リレーショナルモデルへの理解も進まず、誤った常識が跋扈しているのが現状で
長年の議論に終止符 -- MySQLとMariaDBの違い一覧 - 技術メモ置き場
(2014.12.3追記：このblogの内容は、以下の書籍にも反映させた。) SQLレベルの差異 MariaDB5.5とMySQL5.5ではSQLレベルでの違いはほとんどなかった。autoincrementの最大値の扱いくらい。 ただし、MariaDB10.0でREGEXPがマルチバイト対応になったので、アプリ側は注意。 項目 MySQL MariaDB Autoincrement 最大値に達すると、以降は最大値を繰り返す。Warningのみ。エラーにならない。tinyintなら…,125,126,127,127,127… 最大値-1まで。以降はエラーを返す。tinyintなら…,125,126,ERROR,ERROR,… EXPLAIN文 JSON形式 バージョン5.6から 未対応 Optimizer Trace バージョン5.6から 未対応（ただし、MariaDBのほうがオプティマイザ
RDBMSでコネクションプールが必要な理由、わからない。
Takayuki Shimizukawa @shimizukawa @masa_edw コネクションプールが無い場合、使い終わったコネクションが即解放されない（解放まで多少遅延する）ので実際に使っているコネクションの数より多く存在する。その分メモリを圧迫して効率が悪い。っていう話は聞いたことがあるよ（要出典 2013-09-04 09:27:28 ハイパーむとう @masa_edw @voluntas 現状で必要な状況は理解していますが、なぜそうなるのか理解していないということです。他にもたとえば、bitlyの呼び出しはコネクションプールを使うべきか？なぜ(べき、べきでない)のか？どういう要請でそうなのか？と言う問いに僕は答えられません。 2013-09-04 09:31:22
データベースのスケーラビリティをどうやって向上させるか
これまでPublickeyではデータベースのスケーラビリティに関するさまざまなトピックを取り上げてきました。クラウド時代にはスケーラブルなデータベースのニーズがこれまでになく高まっているためです。 この記事では、これまで取り上げてきたデータベースのスケーラビリティに関する技術を少しまとめて紹介しようと思います。 従来のリレーショナルを拡張 従来のリレーショナルデータベースに対して、技術的工夫を凝らすことでスケーラブルなデータベースを実現しようというアプローチにも、さまざまなものがあります。 データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏は、リレーショナルデータベースは決して遅くないと主張。リレーショナルデータベースが遅い原因はロック、ラッチ、リソース管理にあるとして、それらを極力排除した「VoltDB」を開発しています。 NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャ
リレーショナルデータベース入門―データモデル・SQL・管理システム - kagamihogeの日記
RDBMSの知識不足を感じて以来、ここのところその勉強に力を入れている。学習方針は、 達人に学ぶDB設計 徹底指南書 初級者で終わりたくないあなたへ - kagamihogeのblog等の著書のミック氏が推奨している方法で、理論と実装の両面から進めている。俺の場合、後者は、Oracleで主にパフォーマンスの観点から基本的原則を確認することをやり、前者は、本書のような書籍を通して行っている。 本書は、コンピュータサイエンス初年度の講義の教科書を想定して作られている。そのため、コンパクトながらもトピックの網羅性、それになにより各章が独立していながらも本一冊を通してみると一貫性が保たれているのが素晴らしい。また、章から章への論理展開が極めて明快なので読みやすい。もっとも、これは俺がある程度の実務経験という下地と、まがりなりにもコンピュータサイエンスの学部経験があるからこそ、の部分もあるだろうけど
全IT関係者が知っておくべき「1-copy-snapshot isolation」 - 急がば回れ、選ぶなら近道
snapshot isolationを分散環境に適用する場合の「基本」の内容のまとめになります。（基本自分用のメモなので、間違っていたらすみません） まずワーディングの整理 ・snapshot isolation TXの分離レベルとしてのsnapshot isolation（以下SI）は、現在のRDBMSのTX管理では、ほぼ実装的にはデファクトと見ていいと思います。ただしANSIの規定のISOLATION_LEVELには定義がないので、どのあたりに位置づけるのかは、DB実装のそれぞれの取り扱いにより異なります。とはいえ、どのDBでもほぼSERIALIZABLEに近い位置づけにしているところが多いですね、というか、SI（特にSerializable SI）ぐらいでないとserializableに現実的には近づけないというのが実態かと思います。（勿論理論上はS2PLで実装は可能ですが、まぁパフ
第1回 大規模データではRDBMSのどこがボトルネックになるのか？ | gihyo.jp
RDBMSはオワコン？ 「右を向いても左を向いても“ビッグデータ”というキーワードが闊歩する時代に、いまさらRDBMSの話題？」 本連載のタイトルを見てそう思われたかもしれません。 「ディスクベースのRDBMSはオワコン、これからは○○（お好きなアーキテクチャを入れてください）の時代だ！」 とおっしゃる方もいるかと思います。 しかし、むしろ多くの企業がビッグデータに注目しているおかげで、RDBMS側でも大規模データを取り扱うニーズが増えています。 大規模データを取り扱う時にボトルネックとなる5つのポイント 数百ギガバイトといったレベルのRDBMSであれば、現場のエンジニアの方にとってはあたりまえの世界でしょう。しかし、テラバイトを大きく超えたデータを扱う場合には、ボトルネックの傾向が変化するのはご存じでしょうか。 次の図は、RDBMSにまつわるボトルネックを示したものです。 図1 大規
Rails で、Controller に定義されている action を一度に取得する方法はありますか？ - QA@IT
平素よりQA＠ITをご利用いただき、誠にありがとうございます。 QA＠ITは「質問や回答を『共有』し『編集』していくことでベストなQAを蓄積できる、ITエンジニアのための問題解決コミュニティー」として約7年間運営をしてきました。これまでサービスを続けることができたのは、QA＠ITのコンセプトに共感をいただき、適切な質問や回答をお寄せいただいた皆さまのご支援があったからこそと考えております。重ねて御礼申し上げます。 しかしながら、エンジニアの情報入手方法の多様化やQAサービス市場の状況、＠ITの今後のメディア運営方針などを検討した結果、2020年2月28日（金）15:00をもちましてQA＠ITのサービスを終了することにしました。 これまでご利用をいただきました皆さまには残念なお知らせとなり、誠に心苦しく思っております。何とぞ、ご理解をいただけますと幸いです。 QA＠ITの7年間で皆さまの知識
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我々は何故RDBMSを使うのか