まずやっとくPostgreSQLチューニングオンライン物理バックアップの排他モードと非排他モードについて（第15回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料）
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、
SQL緊急救命室 記事一覧 | gihyo.jp
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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
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
書籍出版のお知らせ：理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL
来る2月27日、データベースの新書籍を発売させて頂くことになった。タイトルは「理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL」となっている。単に「データベース」と書いてあるが、RDBがメインのテーマの書籍である。 多くの人が未だにRDBを使いこなせていないのではないか。RDBの使い方をマスターするには何が必要なのか。それがここ数年私が追ってきたテーマであり、この書籍を出すことになった動機である。 あまりにも酷いDB設計、あまりにもスパゲティなクエリ、あまりにも希薄なデータモデルへの理解。そういった問題はどこから生み出されるのか。そのひとつの結論としてたどり着いたのが、「そもそもRDBの使い方があまり理解されていないのではないか」ということだった。名著、SQLアンチパターンでは「やってはいけないケース」について学ぶことができるが、その反対のテーマ、つまり本来どの
第7回 性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree | gihyo.jp
SQLアタマアカデミー 第7回性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree はじめに データベースを扱う仕事をしていると、パフォーマンスの問題に悩まされることは日常茶飯事です。とくに最近は、データベースに格納されるデータ量が飛躍的に増え、サーバのCPUやメモリといったハード面の増強だけでは追いつかないことも多くあります。 そのようなケースに対応するため、DBMSは性能改善のための手段を多く用意しています。その中で最もコストパフォーマンスの良い方法が、インデックス（索引）です。アプリケーションにもハード構成にも影響を与えずに実行でき、うまくいかなければすぐに削除できるという手軽さが大きな魅力で、効果はしばしば絶大です。 インデックスにはいろいろな種類があり、またDBMSによってもサポートする種類に差がありますが、本稿では最も重要な2つを取り上げます。それ
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
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
第5回 SQLで木構造を扱う～入れ子集合モデル （1）入れ子集合モデルとは何か | gihyo.jp
はじめに 木構造と呼ばれるデータ構造の一種があります。1つのルート（根）と呼ばれるノードを始点として、（通常）複数のリーフ（葉）と呼ばれるノードまでを経路で結んでできるデータ構造です。その名のとおり自然界にある「木」の構造ですし、学校時代、確率の授業で樹状図を書いた経験のある人もいるでしょう。 この構造は、私たちの周囲にとてもたくさん存在します。家系図や組織図も木ですし、IT関連の例では、ヒープやRDBのインデックス、ディレクトリ（フォルダ）によるファイルシステムやXMLも木構造です。Webの掲示板でも、最初の書き込みをルートとしてそれに対してコメントがつけられ、そのコメントにまたコメントがつけられるというプロセスで木構造を形成します。ここでは1つの書き込みがノードになります。 このように、IT技術と木構造は切っても切れない関係にありますし、多くの分野で応用されてもいるのですが、実は長い
DBコマンド横断比較リファレンスを作りました - clock-up-blog
横断的にDB操作の類似コマンドを探すためのサイト 例えば MySQL を知っている人が 新しく他のデータベース、例えば Oracle を学習する際に MySQL でいうところのアレは Oracle ではどういうコマンドなんだろう という感じに情報を探す場面が多くあります。 そういう類の情報を探すときに役に立ちそうなリファレンスサイトを作りました。 xref.jp xref.jp - Database 追記: コンテンツ増やしました yum, apt-get, rpm 等々の横断比較リファレンス - clock-up-blog ソースコード GitHub に上げてあるので興味ある人は見てみると良いです。 kobake/xref.jp · GitHub PHP で書いてます。すんごい汚いです。謙遜じゃなくて本当に。 プルリク歓迎。 機能 マトリクス方向の切替 比較表の見出しの向きって、その組み
SQL Fiddle - Online SQL Compiler for learning & practice
During Phase 1, only users who are logged in can access the AI chat feature. SQL Fiddle is free to use and ad-free! Want to help us? It takes 10 seconds Step 1: Like & Share our EFE Bulk Extensions videos Step 2: Like & Share our EFE Bulk Insert videos Thank During Phase 1, only users who are logged in can access the AI Editor feature. SQL Fiddle is free to use and ad-free! Want to help us? It tak
第1回 DBFluteの概要 | gihyo.jp
はじめに JavaにおけるDBアクセス周りの実装は、アプリケーション開発において非常に問題の多い領域です。数多くのO/Rマッパが登場していますが、現場の要件を満たせるものはまだまだ少ないかと思います。 そのような状況の中、DBFluteは誕生しました。本稿では、このDBFluteが一体どういったもので、現場の問題に対してどのように解決をしていくか、基本から応用まで紹介していきます。 今回のターゲットとする言語はJavaですが、実はDBFluteはC#版も存在します。ほぼ同じ仕様で実現されていますので、文法的な違いだけを読み替えることでC#ユーザの方にもお楽しみ頂ける内容かと思います。 前提とするテーブル構造 これからの説明で登場するサンプルの実装では、図1のテーブル構造を前提として話を進めていきます。 図1 サンプルのテーブル構造（詳細は、こちらをご覧ください） DBFluteの概要（１）
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
あなたが知らない リレーショナルモデル
Lua文化の伝承!? WFSにおけるイベントスクリプト活用術〜すべてはより良いコンテンツ制作のために〜
SQLクックブック
TOPICS クックブック , Programming , Database 発行年月日 2007年01月24日 PRINT LENGTH 548 ISBN 978-4-87311-315-9 原書 SQL Cookbook FORMAT SQLはデータベースの世界における最高の言語です。リレーショナルデータベースに関する開発を行っている場合やリレーショナルデータベースからレポートを作成する場合、データをデータベースに格納してそれを再び取り出す能力は、結局のところSQLの知識に依存します。しかし、多くの技術者はSQLを通り一遍な方法で使っており、その処理能力に気付いていません。本書はSQLが実際にどのように役に立つか解説することで、このような状況すべてを変えることを目的としています。 本書は、日々の仕事に役立つ一般的なSQLの問題とその解決策を集めています。各レシピは関連する話題ごとに章に
データベース実践講義
本書はデータベースエンジニアのためにリレーショナル理論の基本原理を解説する書籍である。関係と型、タプルと関係、関係変数、リレーショナル代数、整合性制約などリレーショナルデータベースを成す重要なテーマについて基礎概念を説明し、新たな考察を加えていく。章末に設けた練習問題に取り組めば、学習で得た知識を定着させることができる。リレーショナルモデルについてのC.J.Dateのビジョンを理解し、基礎概念をしっかりと学び直すことによって、エンジニアとしての新たなステップを踏み出すことができるだろう。 まえがき はじめに 謝辞 1章 概要 1.1 用語に関する注意 1.2 製品ではなく原理である 1.3 オリジナルモデルの概要 1.3.1 構造 1.3.2 整合性 1.3.3 操作 1.3.4 例 1.4 モデルと実装 1.5 関係の特性 1.6 関係と関係変数 1.7 値と変数 1.8 まとめ 1.9
開発者のためのSQLパフォーマンスの全て
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
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