NULL絶対ダメ論や現実的には無理だから上手く付き合っていくしかないんだよ論など見られるが、せっかくCodd博士が上図の分類を提示しておられるので、これを元にもっと詳細化して考えてみよう。
データベース設計におけるNULL - kawasima
NULL絶対ダメ論や現実的には無理だから上手く付き合っていくしかないんだよ論など見られるが、せっかくCodd博士が上図の分類を提示しておられるので、これを元にもっと詳細化して考えてみよう。
Git for Data「Dolt」というDBの話
ここ最近、何やらデータベースの相談をされることが何やら多くなってきたmasamikiです。 今、とあるプロダクトの開発をしようと、要件まとめたり設計したりたりしてるのですが、この仕組みをやるためには…version管理いるなぁ…gitが欲しいなぁ……となってます。 そして、調べてみたところ、2年も前のものですがこんな記事を見つけました。 「DoltとDoltHubが我々の結論だ」とおっしゃってます。 Doltとは Doltは、Gitリポジトリと同じように、フォーク、クローン作成、ブランチ、マージ、プッシュ、プルできる最初で唯一のSQLデータベースです。（← by Google翻訳） おぉ、まさしく、そのままんま、これだ。 他にも、GitRows とかも使えそうかな…と思ってみていたものの、どうやら今の要件にあうのあはDoltっぽそう。 上記事だと、他にもdata.world（Microso
Kubernetesでステートフルなゲームサーバを動かした思い出
とあるスマートフォン向けMMORPGのプロジェクトで、アプリケーションサーバをほぼすべてGKE(Google Kubernetes Engine)に乗っけて動かしていました。 このゲームは、モバイル向けながら、複数プレイヤ間でそこそこリアルタイム性の高い同時プレイができるものでした。同じフィールドを誰かが歩けば、自分が見ている画面でもほぼ同時にそいつが歩いて横切っていく、同じ敵と皆で一緒に戦えば、誰かが繰り出した攻撃が参加者全員の画面に即同期される、もちろんチャットもできる、そんな具合です。今ではさほど珍しくないのかもしれませんが、PCのオンラインゲームのような機能を搭載した、リアルタイム性の高いモバイルゲームでした。 さて、こうなってくると、オーソドックスなWebサーバのような、HTTP/1でリクエスト/リプライを捌く、というサーバだけでは要件を満たすことができません。 複数プレイヤ間で
ロシアの天才ハッカーによる【新人エンジニアサバイバルガイド】 - Qiita
弊社に５年間在籍していたロシアの天才ハッカーが先日退職しました。 ハッキング世界大会優勝の経歴を持ち、テレビ出演の経験もある彼ですが、正直こんなに長く活躍してくれるとは思っていませんでした。彼のようなタレントが入社した場合、得てして日本の大企業にありがちな官僚主義に辟易してすぐに退職するか、もしくはマスコットキャラとして落ち着くかのどちらかのケースがほとんどなのですが、彼は最後まで現場の第一線で活躍してくれました。 そんな彼が最後に残していった退職メールがなかなか印象的だったので、その拙訳をここに掲載します（転載について本人同意済み。弊社特有の部分は一部省いています。） ああ、なんという長い旅だったろう。この会社で５年間もセキュリティを担当していたよ（諸々の失敗は許してくれ） 俺は他の退職者のように面白いことは書けないが、私のこの退職メールを読んでくれている人、特に新人エンジニアのために、
JSONで疲弊したら試したい、アプリのデータをSQLiteで受け渡すという選択肢 - アニマネ開発日誌
アニマネの内部ではアプリとサーバー間でどのようにデータを受け渡ししているかという話をしてみます。 一般的にアプリとサーバー間のデータの受け渡しだとJSONやXML、YAMLなどが多いと思います。 ここにSQLiteという選択肢を入れると色々幸せになれるという話です。 もはや何で今までJSONという固定観念が捨てられなかったのかというぐらい、個人的にはコロンブスの卵でした。 あまり事例はなさそうなので、ここで紹介してみます。 アニマネでの問題点 アニメアプリのアニマネでは主にアニメの番組表やニュースをサーバーから受け取って表示しています。 都道府県にもよりますが、一つの都道府県の1週間分の番組表（アニメだけ）をJSONにすると大体750KBぐらいになるんですね。 これを開発初期ではMessagePackに置き換えてました。 話の本筋とは関係ないですが、JSONよりはMessagePackの方
DELETE_FLAG を付ける前に確認したいこと。 - Qiita
DELETE_FLAG という思考停止フラグ DELETE_FLAG という boolean の列が DB 設計でよく話題になります。 論理削除という言葉で上手に論理武装し、スキを見せるとすぐに入れたがる人がおり、 一方でそれにつよく反対する人もいます。 自分の経験としては、広義の論理削除はありえると思いますが、実現方法が DELETE_FLAG だとなった時、それはあまり考えてないでなんとなくパターンとして盛り込んでる場合が多いと感じます。 ただし、設計に唯一の答えは無いので、もしかしたらそれが妥当な設計である場合があるかもしれません。 今回は「DELETE フラグがなぜダメなのか？」などという話をするつもりも、アンチパターンだと断言するつもりもありません。 問題は、仕様をきちんと把握すると、「最適な設計は DELETE_FLAG ではない」という場合が有って、その場合は、その最適な設計
DB設計の難しさ
今日は徒然なるままにDB設計について思っていることを並べてみようと思う。 ようやくWEB+DB Pressの次号の原稿を書き終えた。2年間の連載であるが、来年はプライベートが忙しくなる予定なので、連載はこれにて終了とさせてもらうつもりである。 「なぜ人はリレーショナルデータベースを使いこなせないのか」 このところ執筆や講演を通じてリレーショナルモデルについて説明する機会を色々頂いているが、それらの活動の根源となっているのが、この素朴な疑問である。その疑問をパワーにしてこれまで活動を行なってきた。 現時点での自分の回答は「データベース設計が難しいから」である。もちろんリレーショナルモデルそのものの難しさというのもあるが、それよりは「適切な使い分けができていない」ということが大きいように思う。言葉を変えると、リレーショナルモデルを適用すべきデータとそうでないデータの判断ができていないからDB設
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