SchemaSpy
Do you hate starting on a new project and having to try to figure out someone else's idea of a database? Or are you in QA and the developers expect you to understand all the relationships in their schema? If so then this tool's for you. SchemaSpy is a Java-based tool (requires Java 5 or higher) that analyzes the metadata of a schema in a database and generates a visual representation of it in a br
カーディナリティについてまとめてみた - Qiita
カーディナリティとは テーブルにカラムがあるとして、カラムに格納されているデータの種類がどのくらいあるのか(カラムの値の種類の絶対値)を、カーディナリティという。 具体例 カーディナリティが低い場合 例えば性別なら、男と女の二種類である。 カラムのデータの種類が、テーブルのレコード数に比べて二種類と少ない。このことを カーディナリティが低い という。 カーディナリティが高い場合 一方顧客番号ならたくさんの種類(番号)が存在することになる。 カラムのデータの種類が、テーブルのレコード数に比べて多い場合、 カーディナリティが高い という。 カーディナリティを踏まえたインデックスの張り方 基本的に、 カーディナリティの高い列に作成する 必要がある。 はじめに、カーディナリティは カラムの値の種類の絶対値と書いたが、先程の例で言うと性別のカーディナリティは2になる。他にも例えば１年間の日付なら1〜
イベント「論理削除 Casual Talks #1」の運営をお手伝いした、あと自分用メモ #ronsakucasual
8月32日を生きるみなさん、おはようございます。昨晩に開催された 論理削除 Casual Talks #1 : ATND について書きます。勤務先のセルリアンタワーで開催されるというので、これは俺得だと思い、運営をお手伝いする形で参加させてもらいました。みなさんのトークもばっちり聞けて、ありがたい機会でした。 @t_wada さんのトーク @yoku0825 さんのトーク @misoobu さんのトーク @moro さんのトーク 論理削除 Casual Talks #1 で「論理削除しない」という話をしました – moroのブログ gyugyu さんのトーク ハッシュタグ付きのツイートはこちらからどうぞ #ronsakucasual hashtag on Twitter みなさんのトークを聴いての雑感 「とりあえず論理削除」っていうのが極めて危険、とあらためて認識しました。本来は「当該デー
Data modeling with multi-model databases - O'Reilly Radar
Data modeling with multi-model databases A case study for mixing different data models within the same data store. Editor’s note: Full disclosure — the author is a developer and software architect at ArangoDB GmbH, which leads the development of the open source multi-model database ArangoDB. In recent years, the idea of “polyglot persistence” has emerged and become popular — for example, see Marti
MySQL をキューに使用する 5 つの微妙な方法とその落とし穴 (翻訳版) - Engine Yard Blog JP | Engine Yard Blog JP
本記事は英語版のブログに2011年9月15日に投稿された記事の翻訳版です。今回のゲスト投稿は Percona の皆さんによる記事です。同社では 2011 年 10 月 24 日と 25 日に Percona Live London というイベントを開催します。この 2 日間にわたるイベントでは、MySQL の分野における経験豊かなスピーカーにより、純粋に技術関係のセッションが行われます。 ロンドン周辺からの参加をご希望の方は、今週が無料パスを手に入れるチャンスです。応募方法は @engineyard のツイッター フィードをチェックしてください。 私は MySQL のコンサルタント会社 Percona に勤務しています。記憶の補助として、お客様から解決を依頼された興味深い問題についてメモしたテキスト ファイルを作成し、すぐに参照できるようにしています。その中で頻度の高い問題のカテゴリとして
その選択、ちょっと待った！NoSQLデータベースへ乗り換える前に検討すべき3つのポイント
最近、どうも安易に「NoSQLにすれば厄介なDB設計から開放される」と考えている人が多いように思えて仕方がない。だが待って欲しい。本当にNoSQLと呼ばれるデータベースを使えばアプリケーションの開発・運用の苦しみから逃れられるのだろうか。もちろん「そんなことは無い！！絶対にだ！！」と私は考える。今日はその理由について語ろうと思う。 トランザクション先日、リレーショナルデータベースにおけるDB設計についてセミナーで解説したばかりだが、リレーショナルデータベースにおけるデータの整合性は何もDB設計だけが担保しているわけではない。リレーショナルモデルと同じかそれ以上に欠かせないのがトランザクションだ。 トランザクションがあるおかげで、トランザクション終了後のステータスは「成功」か「失敗」の2つしかないということが保証される。すなわちオール・オア・ナッシングだ。もしトランザクションの途中で何らかの
データベースアプリケーション開発を炎上させる負のスパイラル
毎度おなじみ、はてブのホットエントリに「SIをダメにする負のスパイラル」というタイトルのまとめが掲載された。きしだ氏とはかなり視点は違うものの、開発現場の問題点については少し思うところがあるので意見を書いてみようと思う。と言っても、以下の話の内容はデータベースアプリケーションに限定した話であり、またSIerだけに限った話ではないのでその点はご容赦頂きたい。もちろんSIer各位の案件はデータベースは必須なので、本エントリで触れる問題点には該当するだろう。 Q.なぜ炎上するのか？ A.正しいデータベース設計ができていないから結論から言おう。データベースアプリケーションの開発が炎上するのは正しいデータベース設計ができていないからだ。ここでいう「正しい」とは、論理的に証明できる正しさという意味ではない。「本来こうするべき」といった意味で捉えて欲しい。 「炎上」というのは、例えばテストが通らない、バ
Amazon Redshift DB開発者ガイド – テーブル設計のベストプラクティス | DevelopersIO
データベース設計を考える上で、あなたが下さなければならない重要な決定があります。その決定はクエリパフォーマンス全体に影響を与える可能性があります。これら設計に関する決定はまた、I/Oオペレーションの数を削減したりクエリを処理するのに必要なメモリを最小化する事でクエリのパフォーマンスに影響を与えるストレージ要件に大きな影響を及ぼします。 テーブル作成の際にクエリのパフォーマンスに最も大きな影響を与えるであろう決定次項は以下のとおりです。 最善のソートキー(sort key)を選択する 最善の分散キー(distribution key)を選択する 最善の圧縮戦略(compression strategy)を選択する 制約を定義する あなたが下す決定は、データベースが行なっている作業の種類に依存して来ます。全ての状況に効果的な『最高のソートキー』は無いのです。 このセクションでは最も重要な設計上
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19 Online Resources for Learning About Database Design Errors
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データベース設計徹底指南
DBスキーマもバージョン管理したい！
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30分間データモデリング 〜ER図を描こう！〜（1/4） ― ＠IT