Boolean のカラムを生やす前に考えたいこと
その方が単純に情報量が増えるため 最初 boolean にしてたけど後から時刻もほしくなるということはよくある。後から日時型のカラムに変えようと思っても、過去のイベントの日時は失われてしまっていて困る。今は日時が必要でないように感じても日時にしておく方がよい。 またアプリケーション的に使わなくても、データ分析のためにあると嬉しいことは多い。 コード的にも特に扱いにくくなることはない 以下のようにして簡単に boolean と同じ感覚で扱うことができる。 class Post < ApplicationRecord scope :unpublished, -> { where(published_at: nil) } scope :published, -> { where.not(published_at: nil) } def published? !published_at.nil?
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。
RDBのデータモデリング・テーブル設計の際に参考にしている考え方と資料
はじめに タイトルのとおり、RDBのデータモデリング・テーブル設計を行う際に参考にしている考え方と関連資料をまとめました。 P.S. なんと本記事内でいくつか参考として挙げさせてもらっている増田さん・かとじゅんさん・奥野さん・そーだいさんからコメントいただくことができました。 本当にありがとうございます。 前提 RDBを採用するのは事実を無駄なく正しく記録するため 正規化、トランザクション、制約とデータ整合性 基本的には始めに理想として集合論・リレーショナルモデルに基づいて正規化を考え(論理設計)、パフォーマンスなどの現実問題に対して折り合いをつけていく(物理設計) 制約を最大限利用する cf: ↑P91〜 ↑P.29,41 ↑P56〜 ↑5章 ↑P347～ 情報とデータ データ：単なる事実の値→これを永続化して蓄えるものがRDB 情報：データから生み出される意味や目的のあるもの→RDBか
MySQLでIN句の中に大量の値の入ったクエリがフルスキャンを起こす話 - freee Developers Hub
こんにちは、freee Developers Advent Calendar 2021、19日目のid:shallow1729です。昨日はtdtdsさんで【マジで】サイバー演習シナリオの作り方【怖い】でした！障害訓練後に攻撃方法を解説された時はリアリティの高さに驚きました。 僕はMySQLを使っていて発生した不思議な挙動の調査の話をしようと思います。 今回問題となったクエリ 今回話題にするクエリは以下のようなシンプルなものです。 SELECT * FROM hoge WHERE id IN (...) MySQLのパラメーター次第ですが、デフォルトの設定だとこのIN句の中の値の数が数万になると適切なインデックスが用意されていてもフルスキャンが発生する事がありました。このクエリがテーブルのほとんどのレコードを網羅するような場合や高速でレコードを大量にinsertして統計情報が追いつかないケー
テストでのデータベース単位の捉えかた - 日々常々
データベース（に限らずあらゆる永続化リソース）を使用するテストをいかにして行うかはいつだって悩みの種です。この悩みは「どうやったらデータベースを使用するテストを行えるかわからない」ではなく「なんとかやってるけど、不満のようなものがある」というものになるかと思います。 やりかたはたくさんあるのですが、その優劣は条件なしに比較する意味がないくらい、条件に依存します。どんな選択肢も「この条件なら最適」と言えてしまうだけに、広いコンテキストで「こうするのがベスト」とも言いづらいのです。 前提 xUnit Test Patterns を下敷きにします。 ユニットテストでの話です。他でもある程度通じます。 具象イメージはSpringBootを使用するWebアプリケーションです。そこまでべったりな内容ではありませんが、背景にあるとご理解ください。他でもそれなりに通じます。 データベースを使用するテストで
MySQLでプライマリキーをUUIDにする前に知っておいて欲しいこと | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 bashパフォーマンスMySQLInnoDBDB設計インデックス こんにちは、羽山です。 今回は MySQL のプライマリキーに UUID を採用する場合に起きるパフォーマンスの問題を仕組みから解説します。 MySQL(InnoDB) & UUID のパフォーマンスについては各所でさんざん議論・検証されていますが、論理的に解説した記事が少なかったり一部には誤解を招くようなものもあるため、しっかりと理由から理解するための情報として役立つことができればと思っています。 UUID と比較される古き良き昇順/降順のプライマリキーはというと、 MySQL の InnoDB において良いパフォーマンスを出すために縁の下の力持ちのような働きをしてくれているケースが実は少な
![MySQLでプライマリキーをUUIDにする前に知っておいて欲しいこと | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5e9d48c3c6f38c2d5f71897d98efcb251289d1f9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F07%2Fboard-755792_800.jpg)
SQLが重いときに見るお気軽チューニング方法
SQLのチューニング方法 昔Qiitaで書いたものをzennにうつして、若干の修正、追加をしてみました。 ORACLEでの経験を元に書いていますがコストベースのリレーショナルデータべースなら大体共通の考え方だと思うので他にも使えると思います。 SQLのチューニングといえば比較的容易に済むインデックスをとりあえず作成する。といった対応を取られがちですが、数万レコード程度でのデータ量ではあまり効き目がなく（自分の経験則）、どちらかといえば、結合順が大幅に狂ってたりすることが原因のことが多かったりします。よって本当にインデックスがないことが原因なのか？を熟考する必要があります。（例えばID以外のフラグとかコードに単項目indexを貼ってるのもみたことがあります。怖いけど実話） また、インデックスを作りすぎるとオプティマイザが狂いやすくなって他のSQLにも悪影響を及ぼしたりするので結構熟慮して追加
「トランザクション張っておけば大丈夫」と思ってませんか？ バグの温床になる、よくある実装パターン
この記事は DeNA 20 新卒 Advent Calendar 2020 19日目の記事です。 はじめに MySQLやPostgreSQLに代表されるRDBMSではトランザクションと呼ばれる仕組みが提供されています。多くのWebアプリケーションエンジニアはこのトランザクションを駆使してDBとやりとりをするロジックを組み立てることになります。 しかし不整合を起こしたくない処理があるからといって闇雲にトランザクションを張ったり、トランザクションが張られているからと安心してアプリケーション側で闇雲にロジックを組み立ててしまうと思わぬバグを生むことになってしまいます。 このエントリでは、「トランザクションを張っておけば大丈夫」という考え方は危険な場合もあるということを、ありがちな実装例を交えて紹介していきます。 並列に処理されるトランザクション そもそも、トランザクションは全て直列に処理されるわ
データベースを遅くするための８つの方法
はじめに Twitterのタイムラインを見ていたらバッチ系のプログラムで逐次コミットをやめて一括コミットにしたら爆速になったというのを見ました。当たり前でしょ、と思ったけど確かに知らなければ分からないよね、と思って主に初心者向けにRDBを扱うときの注意点をまとめてみました。 プログラミングテクニック的なところからテーブル設計くらいの範疇でDBチューニングとかは入ってないです。 自分の経験的にOracleをベースに書いていますが、他のRDBでも特に変わらないレベルの粒度だと思います。 大量の逐次コミットをする バッチアプリケーションでDBにデータをインサートすると言うのはかなり一般的な処理です。しかしデータ量が少ない時はともかく大量のインサートを逐次コミットで処理するとめちゃくちゃ遅くなります。数倍から十数倍遅くなることもあるので、10分程度のバッチが１時間越えに化けることもザラにあるので原
1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary
自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
サーバーレスにおいてどのようにDynamoDBとRDSを使い分ければ良いのか/serverless-webinar-02
Serverless Web Hosting Strategy For Modern Front-end Application
NoSQLデータモデリング技法
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
データベース設計の際に気をつけていること - 食べチョク開発者ブログ
皆さんこんにちは、エンジニアの西尾です。 新しい機能・サービスを開発する際、私は特にデータベース設計に気をつかいます。 データベースはシステムの土台です。 土台が不安定だと、その上に積み上げていくアプリケーションコードがいびつなものになり、つらい思いをします。 また、一度動き出してしまったシステムのデータベース設計を変えるのは、容易なことではありません。 データベース設計には”これだ！”という正解はないと思っています。 サービスの特徴、システムの性質、toB向け/toC向け、Readが多い・少ない、Writeが多い・少ない。 その他もろもろの背景により、データベース設計の仕方も変わってきます。 このテーブルは正規化していないから駄目だ、この設計はいわゆるポリモーフィック関連だから使ってはいけない、などということはありません。 アンチパターンと呼ばれるものも時と場合によっては正解になります。
イミュータブルデータモデル - kawasima
CRUDのうちUPDATEがもっともシステムを複雑化する。更新には複雑なルールが伴うからだ。業務的に複雑なルールが存在するのは仕方ないこともあるが、システム、設計で複雑さを更に増さないようにしたい。UPDATEに着目し、その発生をできるだけ削ることによって複雑さをおさえるためには、まずデータモデルをそのように設計しておかなけれなならない。このイミュータブルデータモデルは、それを手助けする手法で、手順に沿って実施すればある程度のスキルのバラつきも吸収できるように組み立てられている。
ゲームのマスタデータ特有の3つの困難と、カヤックでの解決方法 / How to solve three problems when handling the master-data of mobile games
マスタデータNight #1 https://masterdata.connpass.com/event/155533/
golangのxoを導入して困った点、どう対応しているかを書いておく - nakamura244 blog
はじめに 下記の記事でxoを導入してどうやって管理運用しているかについて書いたが、すべてうまくいっているわけではない。 すんなりハマらず、色々と困った点はあった。 このすんなりハマらなかった点やそれに対してどうやって対応しているか等を書いておく。他の人も参考になったら嬉しく思います。 tsuyoshi-nakamura.hatenablog.com 前提的な所 既存に関係なく、まったくの新規の開発ではなく、DB(mysql)は既存で運用されているtableを参照するという制約があった。 まぁこれが原因でうまくハマらない点が出てきたのだが、マイクロサービスへ移行する過渡期などは致し方ない所があると個人的には思います。 困った点 困った点1 : indexの貼り方がちょっと変な場合 歴史的な背景はおいておくとして下記のようなindexが貼られてた場合です +----------+-------
DBアクセスで遅くなったテストの実行時間を Docker で 40% 削減した方法 - Qiita
DBのレイヤーを含むエンドツーエンドテストやDBに依存したコンポーネントの自動テストがたくさんあると、全てのテストが終わるまでに長い時間がかかるようになってしまうことがあります。DBのクエリ実行はネットワークIOやディスクIOなどを含んだ高コストな処理だからです。 Docker を少し工夫して使うと、お手軽にテスト中のDBのクエリ実行にかかる時間を削減できます。自動テストが完了するまでの待ち時間を短縮し、開発のフィードバックサイクルをより早く回せるようになります！ MariaDB を用いたプロジェクトの実績では、DBアクセスを伴うテストケースが 153件 ありましたが、この方法によりそのテストスイートのローカル環境での実行時間を約 43% 削減できました（約 145.7s → 約 83.3s）。 どうやって？ Docker で tmpfs を使います。 tmpfs tmpfs とは、ディス
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SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
バッチ処理にバインド変数はもうやめません？ ~|バッチ処理の突発遅延を題材にして考えてみる~
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