PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！ オープンソースのデータベースとしてよく比較されるPostgreSQLとMySQL。どんな長所・短所があるのでしょう？ それぞれの専門家による対談で明らかにします。 エンジニアとして働いていると必ず直面する悩み。それは、「どのリレーショナル・データベース（以下、RDB）を選ぶのが最善なのか？」です。 RDBごとに長所と短所は異なっています。そのため自社サービスにマッチしないRDBを選んでしまうと、それがボトルネックとなり開発・運用にトラブルが生じるケースは少なくありません。 なかでもよく比較検討されるのが、PostgreSQLとMySQL。ともにオープンソースRDBのデファクトスタンダードであり、高い性能と数多くの機能を持っています。 では、両者は具体的にどのような長所・短所があるのでしょうか。そ
フロントエンド実装中に使えるモックサーバを爆速で準備する - Qiita
で完了 なければ nodeのバージョンをnで管理する などを読みつつnodeとnpmをインストールしてください 準備するもの コンソール db.json ブラウザ（動作確認用） やること db.json ファイルを作成する bashの touch コマンドやWindowsなら右クリックからなどでお好きなようにファイルを作ってください db.json にリソースを登録する ここでモックサーバから返して欲しいデータリストを列挙します 最上位の階層の key がエンドポイントになります { "users": [ {"id": 1, "name": "hoge"}, {"id": 2, "name": "fuga"} ], "tweets": [ {"id": 1, "contents": "あー眠い", "user-id": 1}, {"id": 2, "contents": "ファビュラス！"
オンプレからAWS環境にデータベース移行するのに役立つ情報まとめ | DevelopersIO
西澤です。先日"AWS環境へのデータ移行"をテーマに社内で営業向け勉強会を行ったのですが、自分が1から資料を作るよりもずっと有用な公開資料がたくさんあったので、それらを使って説明をさせてもらいました。当日メンバーから出た質問等も補足しながら、今回はその情報をこちらにまとめておきたいと思います。 前提 タイトルではデータベース移行としていますが、こちらではRDBの移行のみを対象とします。AWSの各種サービスの詳しい説明は行いません。それらを組み合わせて利用する際に必要となる情報をまとめたいと思います。また、これからご紹介する資料の中には重複する部分も含まれるのですが、私が個人的によくまとまっているというところをピックアップしてご紹介して行こうと思います。 AWSへのデータ転送方法のまとめ まずは、データファイルの転送方法のまとめです。いつの間にかできていた下記ページが非常にわかりやすくまとま
データベースについてのそもそも論
先月のはじめのほうで、「リレーショナルデータベースとの上手な付き合い方」というタイトルで、2回発表をした。ひとつは「まべ☆てっく Vol.1」であり、もうひとつは「Hacker Tackle（ハカタクル？）」である。 「リレーショナルデータベースの開発・運用に纏わるもろもろの話をして欲しい」というような内容の話をしてくれないかという同じような依頼を、ちょうど2日違いのイベントで頂いた。9/8のまべ☆てっくと、9/10のHacker Tackleである。そうなると必然的に話す内容も、同じようなものになってくる。同じ人物（＝私）が話すのだから、テーマも同じで時期も同じであれば、内容が同じようなものになるのが自然である。もし違うものになってしまっているのであれば、片方はウソをついているということになるはずだ。今日は発表に使用したスライドを紹介しつつ、なぜデータベースを使うべきなのか（あるいは使う
ゲームエンジニアのためのデータベース設計
DevLOVE X Day1 C-5のセッションです。 ITの活用範囲の広がりとともに、費用・品質よりもデリバリを優先するプロジェクトも増えてきました。しかし「しっかり考えるよりも、作ってリリースしちゃおうぜ、正解なんて誰にも分からないんだから」というマントラを唱えながら、返済見込みの立たない大量の技術的負債を抱える。それが最善の選択なのか、もう少しだけ立ち止まって考えてみませんか? YAGNIという言葉を便利に使いすぎてはいませんか? コードを書きなぐるのと、ちょっと考えて設計して作るのとで、そんなに開発スピードに違いがありますか? 考えてみたいと思います。 This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their
『redis、それは危険なほどのスピード』
どうも、プラットフォームDivでエンジニアをやっている Wataru です。 最近３人目の子供が産まれて、産後自宅勤務をさせてくれた弊社はとてもいい会社だと思います。出産予定のあるエンジニアのかたは是非弊社に転職を。 さて、今回はRedisの紹介をさせて頂きたいと思います。 Redisってすごくマイナーなわけではないのですが、めちゃくちゃ便利なのにあまり注目されていないなーという印象があるので、これを機会に是非使ってみてもらえると嬉しいです。 Redisって何？Redisとは「remote dictionary server」から名前が付けられたオープンソースのkey-valueデータストアです。 MemcacheDB等のKVSとの最大の違いは、格納するバリューがデータ構造というところです。 つまり、リスト・セット・ハッシュなどのデータ構造で格納できるのでバリューに対してアトミックな操作が
DeNAが社内利用しているMySQLの自動フェイルオーバーツール、オープンソースで公開開始
MySQLがダウンしたときに自動的に別のMySQLへ処理を引き継ぐことで、高可用性を実現するフェイルオーバーツール「MySQL-MHA: MySQL Master High Availability manager and tools」がオープンソースとして公開されたことを、作者の松信嘉範（まつのぶよしのり）氏がブログで伝えています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Announcing MySQL-MHA: "MySQL Master High Availability manager and tools" 松信氏はモバゲーなどで知られるDeNAに勤務しており、MySQL-MHAによる自動フェイルオーバー機能はDeNAのインフラ運用を支えているとのこと。同氏のブログから引用します。 Difficulties of master failover is one of
DBサーバーの負荷分散
MySQLアクセスを負荷分散する ユーザーからのアクセス数が非常に多いWebサイトにおいて、MySQLのSLAVEサーバーを複数台並べて負荷分散させるということがよく行われています。ただ、Webアクセスの負荷分散は一般的なテーマなのでいろいろなところで語られているのに対し、DBアクセスの負荷分散というテーマは一般的でないのかあまり語られていないように感じます。 DBアクセスを負荷分散するにあたって一番荒っぽい方法は、Webサーバー上のプログラムの中でどのSLAVEサーバーに接続するかをランダムで決める方法です。ランダムと言っても長時間アクセスしているとほぼ接続先が均等化されるので、一見この方法でも問題ないように見えます。しかしこの方法だと、接続しに行こうとしたSLAVEサーバーが高負荷もしくはサービス停止中であっても構わず接続しに行ってしまうという問題があります。 このような問題を解決する
MySQL を使ったお手軽メッセージキュー実装 - ドワンゴ 研究開発ブログ
はじめに この記事では、MySQL を使って簡単なメッセージキューを手軽に実装する方法を解説します。 メッセージキューとは、メッセージを一時的に溜めておき、順次処理するための仕組みです。迅速なレスポンスが必要な Web アプリケーションにおいて、時間のかかる処理を非同期に行うために、バックグラウンドで順次処理していくような場合に利用できます。 簡単なメッセージキューと言っても、大規模な運用にも耐えられる程度の速度と堅牢性を持ちます。 また、ここで解説している方法で作られたメッセージキューは、弊社ウェブサービスであるニコニコ動画に最近追加されたtwitter連携機能でも利用しています。 メッセージキューを作るにあたって 今回実装するメッセージキューは メッセージの追加(push)を高速に行う事ができる メッセージの取得(pop)はある程度高速に行う事ができる 多くのクライアントから同時に p
DB設計の神ツール「ERMaster」なら、ここまでできる
DB設計の神ツール「ERMaster」なら、ここまでできる：ユカイ、ツーカイ、カイハツ環境！（11）（1/3 ページ） 無料のEclipseプラグイン「ERMaster」とは データベースのテーブル設計を行うときに皆さんは、どのようにしているでしょうか？ いくつかの無料で利用できるツールが提供されているので、筆者はそれらを利用していましたが、最近「ERMaster」と呼ばれるEclipseプラグインの存在を知りました。 ERMasterは、ほかのツールに比べ、直感的で分かりやすいUI（ユーザーインターフェイス）に、カスタマイズ可能な、Excelで出力できるテーブル定義書、辞書機能など痒いところに手が届くERモデリングのツールです。本稿では、このERMasterについてご紹介します。 ERMasterの主な特徴、8つ ERMasterには、主に次のような特徴があります。 【1】直感的で使いや
SQLインジェクションとは何か？その正体とクラッキング対策。
世間では、今Gumblar祭りが勃発中であり、SQLインジェクションがニュースに出てくることは少なくなったが、だからと言ってSQLインジェクションの脅威がなくなったわけではない。SQLインジェクションはGumblarを仕掛ける手段としても利用されることがあり、Webアプリケーションを提供する全ての人にとって、対策を講じなければいけない驚異であることに変わりはない。SQLインジェクションという攻撃手法が認識され、大いに悪用されているにも係わらず、その本質に迫って解説している記事は少ないように思う。従来のWeb屋だけでなく、今やアプリケーション開発の主戦場はWebであると言っても過言ではなく、そういう意味ではSQLインジェクションについて理解することは、全てのプログラマにとっての嗜みであると言えるだろう。 というわけで、今日は改めてSQLインジェクションについて語ってみようと思う。 SQLイン
MySQLの管理に役立ちそうな超多機能モニターツール「MONyog」:phpspot開発日誌
MySQL GUI Tools. MySQL Monitor and Manager MySQLの管理に役立ちそうな超多機能モニターツール「MONyog」が結構便利そうです。 WindowsやLinux上で動作するブラウザベースのツールです。 以下に、一部ですがそのフィーチャーについて紹介。 サーバごとのデータ、インデックスサイズが一覧できる データベースごとのサイズ、インデックスサイズなどをグラフで表示 クエリーアナライザー。クエリの統計が見れます。SQLごとの平均、最大実行時間などが分かりやすい どんなクエリが何回呼ばれたかといった統計 接続履歴、トレンド レプリケーションのステータス表示 プロセスリスト ダッシュボード Monyogの更なるスクリーンショットはこちら こちらにMonyogのドキュメントがあるので参考にしてください。 $99 〜のツールになりますが、これだけ多機能で、管
データベースを用いたセッションデータ管理について - LukeSilvia’s diary
Web アプリケーションとは切っても切れないセッション機構。DB ベースでセッション管理を行なって得られた知見と、それを元に考察した結果をまとめてみます。 セッションデータの特性 DB で管理される他のデータに比べ、セッションデータはかなり特殊です。主な特徴は次のような感じ。 データが増加するのが速い 定期的な削除が必要 頻繁に更新される リクエスト毎に読みに行く必要がある このデータを読めないとアプリケーション全体にアクセスできない アクセス頻度が高いということです。あと、1つ目の特徴からセッションデータについては意識的に管理してやる必要があります。 現在の環境 アプリケーションの領域が少し特殊で、セッションデータがやたらたまります(ユーザ数何百万のサービスとかそういうのではないです)。 RDBMS MySQL 4.0.22 ストレージエンジン InnoDB レコード数 6千万 テータサ
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
やってはいけない!!MySQLに悲鳴をあげさせる10の方法
いつも「MySQLを使うときはこうするべき」という観点から記事を書いているが、今日は逆に犯してはいけない過ちをリストアップしようと思う。 1. 全てのカラムにインデックスをつけるデータベース初心者がもっともやってしまいがちな間違いはコレではないだろうか。インデックスはいい。検索がとても速くなるから。しかし、それと引き替えにインデックスは更新するときにコストがかかるし、その分多くのディスクスペースを消費する。特に更新にかかるコストは時に甚大で、該当するインデックスのページがキャッシュ上にない場合はディスクからいったんそのページを読み込まなければいけない。ディスクアクセスは動作にとても時間がかかるので、インデックスが多数、例えば全てのカラムに付いていたりすると「あれ？固まったか？」というような状態になってしまうことがあるだろう。インデックスは必要なカラムにだけつけるようにテーブルを設計しよう。
疑似個人情報3000件無料ダウンロード - 疑似個人情報、はじめました。
無料配布終了のお知らせ 疑似個人情報 ver.2 の無料配布は、2009年9月30日で終了しました。 PPDGen：疑似個人情報ジェネレータの無料体験版をぜひご利用下さい。 6000人を超えるダウンロード、誠にありがとうございました。 疑似個人情報データ（無料配布版）利用許諾契約 この利用許諾契約書は、疑似個人情報データ（無料配布版、以下「本データ」）について、お客様（自然人か法人のいずれかを問いません）とPeople to People Communications 株式会社（以下「弊社」）の間で締結される契約書です。 お客様は、この利用許諾契約書に同意いただいた場合に限り、本データをご利用いただくことができます。 第1条 禁止事項 1. お客様は、本データの全部または一部を、第三者に配布、販売、貸与、譲渡、または再利用許諾することはできません。 2. お客様は、本データの全部または一部
「はてな流大規模データ処理」を見てきた - もぎゃろぐ
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
memcached＋PostgreSQLで実現するハイパフォーマンスWebアプリケーション構築（1/4） ― ＠IT
本稿の前提環境 memcached 1.2.5 データベース：PostgreSQL 8.3.1 OS：CentOS 5（Linux kernel 2.6 ） シェル：bash CPU：Intel Core2Quad 9660 2.4GHz RAM：PC2-6400 8GBytes memcachedは、Danga Interactiveによって開発されたオープンソースのメモリキャッシュサーバです。 メモリ上にデータを保存するのでmemcachedを終了するとデータが失われますが、（OracleやMySQLといった）RDBMSと比較するとけた違いの高速レスポンス性能を有し、数千万件という大量のデータを扱ってもほとんど性能が劣化しないという特徴があります。 機能は限界まで切り詰められ、基本的にはキーとデータの組（以下、itemと呼びます）の保存と検索と削除しかできません。 にもかかわらず、me
ベンチャー企業の経営危機データベース（METI/経済産業省）
多くのベンチャー企業が起業後に、同じような失敗、トラブル、ヒヤリとした経験をしており、成長に伸び悩む企業が多いと言われています。そこで、ベンチャー企業の経営者が様々な場面で決断を下す際の「転ばぬ先の杖」として、将来起こりうるリスクを予見できるような失敗、トラブル、ヒヤリとした経験の事例を収集・データベース化しました。ベンチャー企業の成長に向けた経営判断の材料としてご利用いただければ幸甚に存じます。 本データベースには、平成19年度にベンチャー企業にインタビュー調査を実施して収集した83の失敗、トラブル、ヒヤリとした経験に関する事例を掲載しています。事例は、ベンチャー企業の成長ステージや失敗、トラブル、ヒヤリとした経験の原因及び結果といった分類項目をもとに検索が可能となっています。
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バックアップと障害復旧から考えるOracle Database, MySQL, PostgreSQLの違い
