SRE Lounge#17で発表した資料になります。
開発者が安心して実行可能なSQL実行基盤の取り組み/Initiatives for a Secure SQL Execution Platform for Developers
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DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab
こんにちは！サイオステクノロジーの安藤 浩です。DB設計書の生成が容易にできるDBMLをご紹介します。DBMLの入門として、DBMLの書き方、ER図生成方法、Github actionsでCIを実行して閲覧する方法をご紹介させていただきます。 DBMLとは DBML は DataBase Markup Language の略でDB構造を定義するために設計された言語です。 DB構造に焦点を当てており、可読性の高い言語です。 dbdiagram.io や dbdocs.io などを利用することでDBドキュメントの生成が可能です。 コードベースで図を生成できる点でPlantUMLと似ていますね。 DBMLの書き方 テーブルの書き方 まずはテーブルの定義の例をもとにDBMLの記法を紹介していきます。users というテーブルを作成してみます。コードは以下のようになります。 Table users
Home | DBML
Intro DBML (Database Markup Language) is an open-source DSL language designed to define and document database schemas and structures. It is designed to be simple, consistent and highly-readable. It also comes with command-line tool and open-source module to help you convert between DBML and SQL. Table users { id integer username varchar role varchar created_at timestamp } Table posts { id integer
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ | mond
mondでこの質問への回答を読んでみましょう
自動テストのfixtureを効率的に管理する方法
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 僕がやっている案件(PHP)はもともとテストコードのないレガシーなプロジェクトで、それを改善するためにずっと動作を確認するための結合レベルの自動テストを増やしてきました。 そんな中で、僕のところではどうやってテスト用のfixtureを管理しているか事例として紹介したいと思います。 最初にコアとなるfixtureを用意するみんながたくさんテストを作る前にコアとなるテスト用のfixtureは用意しておきます。 さもないと、みんなが好き勝手にfixtureを作ってしまい、あっという間に混乱に陥ります。 プログラム本体と同様に、DRYの原則で、同じようなテストデータを繰り返し作ってしまうようなことは避けるべきです。 最悪なパターンは、開発機や本番機のデータを引っこ抜いてきて、それをそのままテストデータとしてごっそり使う方法です。 流石に居ないと思いたいです
Goでテストのフィクスチャをいい感じに書く | メルカリエンジニアリング
Merpay Tech Openness Month 2022の6日目の記事です。 こんにちは、Merpay Credit Design Teamでバックエンドエンジニアをしている@youxkeiです。 テストを書く際、その前提条件としてデータベースの状態をフィクスチャとして準備して、データベースにデータを投入することがよくあります。このフィクスチャはYAMLなどの外部ファイルに書かれることもありますが、この記事ではテストコード上にGoで記述する方法を考えていきます。 この記事では、データベースはリレーショナルデータベースを想定していて、具体例として架空の図書館蔵書管理システムのデータベースを使っています。 素直にモデルを使う 多くの場合、以下のようにデータベースのそれぞれのテーブルに対してモデルが定義されています。 package model import ( "time" ) type
WITH句かサブクエリか - まずは蝋の翼から。
SQLにおいて、サブクエリは可読性下がるからWITH句を使えという話をしばしば聞く。 ただ、最近あえてサブクエリで記述している人がいたので WITH句とサブクエリで何が違うか について考えてみた。 同じ抽出内容だが片方はWITH句、片方はサブクエリで書いた以下のSQLをベースに話す。 WITH句 WITH sub1 AS ( SELECT aaa ,bbb FROM tbl1 ) ,sub2 AS ( SELECT xxx ,yyy FROM tbl2 ) SELECT sub1.aaa ,sub1.bbb ,sub2.xxx ,sub2.yyy FROM sub1 INNER JOIN sub2 ON sub1.aaa = sub2.xxx ; サブクエリ SELECT sub1.aaa ,sub1.bbb ,sub2.xxx ,sub2.yyy FROM (SELECT aaa ,bb
型キャストの場所のせいで、秒で終わっていたクエリに1時間超かかるようになってしまった話 - SmartHR Tech Blog
SmartHRで届出書類という機能を担当しているプロダクトエンジニアのsato-sと申します。 今日は、以前私が調査にとても苦労したパフォーマンス上の問題の話を紹介したいと思います。 TL;DR PostgreSQLのアップグレードを実施した アップグレード後、今までは問題のなかった特定のクエリの実行に1時間超かかり、DBのCPU使用率がピッタリ100%に張り付くようになった 色々調査した結果、PostgreSQL上の型キャストの場所のせいで、良くないクエリプランが選択されることが原因だった 型キャストの場所には気をつけよう PostgreSQLのアップグレードと挫折 SmartHRでは基本的にWebアプリケーションのデータベースとしてGoogle CloudのCloudSQLによって提供されるPostgreSQLを利用しています。 私の担当している届出書類機能では、利用中のPostgre
TsurugiとRSA - 急がば回れ、選ぶなら近道
TsurugiとRSA 2023/12現在、Tsurugiは単ノード稼働の制約があるので、次のフェーズとして複数ノードでの稼働を目指しています。Tsurugiは直接の操作対象データのindex treeをメモリーにもつRDBであり、単ノードでのメモリー限界がパフォーマンス限界になります。複数ノードにまたがるメモリー・クラスターでの透過的な稼働をTsurugiの次の目標としています。想定されているアーキテクチャはRack Scale Architecture（以下RSA）になります。 RSAについては、まずこのポストがスタート地点。 https://okachimachiorz.hatenablog.com/entry/20151225/1451028992 これは2015年なので、8年前のエントリーになります。概ねコンセプトは変わっていません。（8年前は誰かがつくるだろうとおもっていたけど
Webシステムにおいて「画像や帳票等のファイルはDBへ格納すべきなの？」を調べてみた（ファントムファイル） - Qiita
Webシステムにおいて「画像や帳票等のファイルはDBへ格納すべきなの？」を調べてみた（ファントムファイル）oracleWeb この記事は、 JPOUG Advent Calendar 2023 24日目の記事です。 23日目は multilayer さんの記事『OCIのLanding Zoneについて調べてみた！』でした。 想定読者 ファントムファイルについてよく知らない、帳票の扱い方をあまり考えたことがない人 イントロダクション 皆さん、世の中のWebシステムで利用される画像や帳票ファイルがどこに保存されているかご存知でしょうか？ 帳票や大きな画像ファイルなどを扱う際、大きく分けて２つの設計方針があります。 ・DBに直接保存する ・DB外部に保存し、パスなどをDBに保存する オライリーのSQLアンチパターンの、”ファントムファイル”という章にはこのあたりのことが書いています。 [Amaz
Goodbye to sequential integers, hello UUIDv7!
At Buildkite, we've historically stored our data with two keys. We use sequential primary keys for efficient indexing, and UUID secondary keys for external use. The upcoming UUIDv7 standard offers the best of both worlds; its time-ordered UUID primary keys can be utilized for indexing and external use. This blog post will take you on the journey Buildkite took that led to our eventual adoption of
GitHub - pressly/goose: A database migration tool. Supports SQL migrations and Go functions.
github.com/pressly/goose is a fork of bitbucket.org/liamstask/goose with the following changes: No config files Default goose binary can migrate SQL files only Go migrations: We don't go build Go migrations functions on-the-fly from within the goose binary Instead, we let you create your own custom goose binary, register your Go migration functions explicitly and run complex migrations with your o
データベースからDDL(Create table文)を逆生成するには
※A5:SQL Mk-2はGitHubのプライベートリポジトリで開発されているためソースコードを参照することはできません。 A5:SQL Mk-2 にはデータベースから直接DDL(Create table文)を逆生成する機能は付いていませんが、段階を踏むことによって間接的にDDLを生成することが出来ます。 それにはデータベースからER図を逆生成し、ER図からDDLを生成します。 ただし、RDBMS固有の機能となるようなオプションは再現されないので注意してください（Oracle, DB2のテーブルスペース指定や、MySQLのストレージエンジンなど）。 手順 データベースツリーからデータベースに接続した後、データベースアイコンを右クリックして、「ER図のリバース生成(Z)...」を選択します。 DDLをリバース生成したいテーブルを選び、「リバースER生成」ボタンを押下します。 メニューから[E
表示順という属性を別テーブルに分ける - そーだいなるらくがき帳
最近、この説明を複数回したので記事にする。 要約 普段は 今北産業 派なのだが、3行考えるのが面倒なため、今後は大人の表現を使う。 「今北産業」をスタートアップ語にすると「マジ価値サマリー」になるらしい ちなみにここだけの話ですが、大人語にすると「要約」になります pic.twitter.com/Q8SflvBX7c— ところてん (@tokoroten) 2022年1月24日 画面に表示したい順(以下、表示順）は振る舞いの属性なので分ける 似たような振る舞いに関わる属性は別テーブルにわけると良い 普通に正規化しましょうって話。 表示順をカラムを追加して表現する よくあるテーブルは画面情報と合わせて表示順カラムがあるパターン。 こういうテーブルを作って SELECT * FROM items ORDER BY display_order_number; で表示順に取り出すパターン。 表示順
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マルチテナントの実現におけるDB設計とRLS / Utilizing RSL in multi-tenancy
GitHub - dalibo/pev2: Postgres Explain Visualizer 2
GitHub - golang-migrate/migrate: Database migrations. CLI and Golang library.
Building a continuous delivery pipeline for database migrations with GitLab and AWS
TablePlus | Modern, Native Tool for Database Management
つらくないマルチテナンシーを求めて: 全て見せます！ SmartHR データベース移行プロジェクトの裏側 / builderscon 2018
