エンジニア以外でもSQLを使いこなす社内勉強会の取り組み - Qiita
概要 CBcloudでは、各部署のKPIをモニターし、業務改善に必要なデータを可視化するために、Metabaseを活用しています。データに基づいた意思決定を迅速に行い、業務効率を高めることができます。 しかし、データの抽出や可視化においては、エンジニアのサポートが必要とされる場面が多く、迅速に対応することが難しい場面も多々あります。そこで、私たちはエンジニア以外の社員が自ら必要なデータを抽出できるようになることを目指し社内でSQL勉強会を開催したいな〜と思っていたところ、社内からGASやSQL学びたい！という声が！！！ ということでSQL勉強会を @aipacommander と共に開催する事になりました！開催は発起人のパートナーズサクセス本部I.A氏を中心に進めてもらっています。いつもありがとうございます！ 前提 CBcloudは物流ラストワンマイルの配送プラットフォーム「ピックゴー」を
MySQLのインデックスの貼っていいとき悪いときを原理から理解したいよ😭
今回答えを出したい問いはこちら！！ インデックスはどのような仕組みを以て、何を実現したいものなのか それを踏まえたとき、インデックスはどういう場合になぜ貼る方が良いのか。また、どういう場合になぜ貼らない方が良いのか 大体分かっているよって人はサヨナラって感じのおさらい記事だぜ！！！！それじゃいってみよー🎉 あと、おれは今回MySQLにしぼっていくぜ👶 ってわけでOracleとかに興味があるやつは引き返しな！ indexの概要 公式の見解としては「where句を使ったselectクエリの実行速度を向上させるために実装されている、各行へのポインターのような振る舞いをする仕組み」って感じ👶 The best way to improve the performance of SELECT operations is to create indexes on one or more of t
NewSQLはデータベースに革命を起こすか - NetflixにおけるCockroachDBのユースケース｜ミック
近年のデータベースの新潮流にNewSQLと呼ばれる一群のデータベース製品群の登場がある。そのコンセプトを一言でいうと、RDBとNoSQLのいいとこどりである。SQLインタフェースと強いデータ一貫性（ACID）というRDBの利点と水平方向のスケーラビリティというNoSQLの長所を兼ね備えた夢のようなデータベースである。下図に見られるように、RDBとNoSQLが鋭いトレードオフを発生させていたのに対して、NewSQLではそれが解消されているのが分かる。 RDB vs NoSQL vs NewSQL本当にそのような夢の実現に成功しているか、というのはまだ議論が続いているが（クエリのスループットを出すためにレイテンシを犠牲にしているので本当にトレードオフを解消はしていない、などの問題が指摘されている）、商用でも利用可能な製品としてGoogle Spanner、TiDB、YugabyteDB、Coc
世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」を開発
世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」を開発― 処理性能456万TPSと応答遅延219ナノ秒を実現 ― 日本電気（株）と（株）ノーチラス・テクノロジーズはNEDOの「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」（以下、委託事業）において、世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」（以下、劔）を開発しました。 劔は、次世代のデータベースに用いられるハードウエア環境（メニーコア・大容量メモリーなど）に適合したシステムであり、ハードウエアの性能が向上するほどシステムの性能も高まる特性を有しています。32以上のコア数を有するハードウエアにおいては、世界最速レベルの処理性能456万TPSと219ナノ秒の応答遅延を実現しました。 劔の導入によって、複雑なバッチ処理とオンライン
基本4情報での名寄せは難しい｜MORIDaisuke
先日は住所の件でお楽しみでしたね。 私も楽しくなってしょうもないツイートをしたところ、@masanorkさんから有用な情報をいただいてしまいました。 異体字に加えて外字も根深いですし、日付型に収まらない住基の生年月日とか、屋号を含んだ個人事業主の口座名義とか、外国人氏名における住民登録のアルファベットと口座名義のカタカナとの解離とか、旧姓併記の例外処理とか、文字列型に刻まれたバッドノウハウの塊ですね https://t.co/GOaytijfst — Masanori Kusunoki / 楠 正憲 (@masanork) June 6, 2023 このとき、私はごく簡単な「名寄せの難しさ」の社内研修資料を作っている最中だったのですが、この情報が大変参考になりました。 一方、私だけが得をしているのがなんとなくムズムズしてきたので、ここにアウトプットしてスッキリしようと思います。 なお、住所
データベースのロックの基礎からデッドロックまで
データベースのロックについて、資料を読んだり実際に試してみたので、学んだことを整理してみようと思います。はじめにロックについての基本的な知識を整理して、最終的にはデッドロックとその対策について説明します。 使用したソフトウェアのバージョン MySQL 8.0.31 この記事ではMySQLを使用しています。その他のデータベースについては、基本的な部分は共通していると思いますが、異なる点があることをご了承ください。 ロックとは何か（概要） ロックはデータの更新を正しく行うための仕組みの一つで、あるデータに対する更新処理を制御するためのものです。ここで、データを正しく更新するとはどういうことかを説明するために、口座への振込を例に考えてみます。 例えば、口座Aから口座Bに1万円の振込を行うとします。このとき、口座Aの出金処理と口座Bの入金処理は、必ず両方が成功しなければなりません。このための仕組み
MySQLで階層構造を扱うための再帰的なクエリの実装方法と実用例
１．はじめに RDBでの階層構造の関係を持つデータを扱う上で、 効率的なデータの持ち方や抽出方法について検証を行っています。 結論から先に 階層構造を扱う方法として下記の種類があります。 隣接リスト 経路列挙 入れ子集合 閉包テーブル 再帰クエリ（WITH RECURSIVE）を使うと階層データを扱う上でのパフォーマンスが得られます。 検索性、更新量、データ量など加味すると隣接リストで再帰クエリを用いるのがよさそう。 ２．階層構造を持つデータの概要 階層構造を持つデータとは 複数の要素（データ）が親子関係で結びついている構造を持つデータ 1つの要素が複数の要素の親になることができ、 また、1つの要素が複数の子要素を持つこともあります。 ある要素を親として、細分化された子要素であったり、 類似する要素を抽象化したものを親要素とするようなデータ。 階層構造を持つデータの例 組織における事業部、
あなたの遅延はどこから？ SQLから！ 〜患部に止まってすぐ効くSQLレビューチェックリスト 年初め特大サービス号〜 - ANDPAD Tech Blog
あけましておめでとうございます！ 今年は異世界放浪メシのアニメが放送されるらしいので楽しみなバックエンドの原田 (tomtwinkle)です。 内部で運用しているSQLレビューチェックリストの一部を抽出し思いつきで追記して行った結果、結構な分量になってしまいました。 暇な時でも流し読みして頂けるとありがたいです。 Motivation SQLレビュー観点 大きくSQLが変更される修正の際にはEXPLAINをレビュー内容に加える 検索のキーにINDEXを使用しているか SQL発行回数がN+1(1+N)の構造になっていないか サブクエリを利用したSQLはパフォーマンス要チェック Viewの利用は基本的に禁止 CROSS JOINは禁止 WHERE句で十分に絞った検索をしているか 必要なcolumnだけSELECTしているか レコード数だけ必要な場合にCOUNT用のSQLを発行しているか 集計関
【衝撃】AWSのRDSがデータを失わないBlue/Greenデプロイに対応しました #reinvent | DevelopersIO
「最近は、データベースもB/Gデプロイできるらしいよ？」 「そりゃそうやろ。B/Gデプロイなんて、最近当たり前……… へ？DBが？無理でしょ？ほぇ？どういうこと？」 最初アップデートのタイトルを見たときの、ハマコーの率直な感想です。 Blue/Greenデプロイは、現行バージョンのトラフィックを活かしたまま新バージョンを動作確認し、問題なければ新バージョンをリリースするという、最近の安全なデプロイの概念において無くてはならないものです。 同時に新旧バージョンを稼働させるため、基本的にはステートレスなアプリケーション・サーバーにおいて利用するものという固定概念があったのですが、それをデータベースに対して既存のAWSの技術を組み合わせつつAWSらしいマネージドな仕組みで解決しようという、意欲的なリリースです。制約事項もそれなりにあるので、皆さんの運用ワークロードに当てはまるかは、事前の検証が必
世界中の伝統音楽のデータベース、慶應大が公開 1026民族、5776件の音声記録を掲載
世界地図上にマッピングされたポイントをクリックすることで、その地域の民族にゆかりのある音楽を再生できる。例えば日本の東北地方なら、安全を願うために歌われてきた「津軽山唄」、東京都なら作業時に歌われてきた「木遣節」がある。他にもヨーロッパやアフリカ、米国など世界各国の伝統音楽が聞ける。 2017年に暫定版としてデータベースを一度リリースしていた。研究チームは、改めて楽曲の種別や特徴などを見直し、呼吸方法や楽器情報など、より詳細な情報や会話などの音楽ではない音源も加え、データの正確性を上げて再度リリースしたという。 データベース中の全ての楽曲は、個人や研究での利用など非営利での使用を推奨しており、著作権とその文化継承者が許す範囲内のみで利用できる。今後も継続的に新しいデータも追加していくという。研究チームは「Global Jukeboxが他の研究者に刺激を与え、音楽の伝統や文化の進化に関する多
Cloudflare D1 がヤバい
まだ検証足りないけど、マジで想像通りのブツなら魂震えるかもしれん…。 Announcing D1: our first SQL database Cloudflare D1 = Edge SQLite Cloudflare D1 は Cloudflare Worker で、つまり CDN Network 上で sqlite が動きます。これだけなら普通の sqlite ホスティングなんですが、もちろん Cloudflare が出すからにはそれだけではなく、CDN Edge 上に Read Replica がバラ撒かれた sqlite になります。ヤバくないですか？ 僕はヤバいと思いました。 このヤバさを知るために、Cloudflare が開発した基盤についていくつか抑えておく必要があります。 Durable Objects は CDN 上の Actor モデルを構築できます。この Acto
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
自社のDB破壊しCEOに身代金要求、freeeが本当にやったクラウド障害訓練の舞台裏 「従業員はトラウマに」
自社のクラウド環境に侵入され、データベースから経営に欠かせないデータを持ち出される。バックアップも消され、データを取り戻したければ、身代金を支払うよう要求される──企業にとって絶対に直面したくない事態の一つだ。しかしこのシチュエーションをあえて再現し、訓練という形で自社のCEOに身代金まで要求した企業がある。クラウド会計サービスを提供するfreeeだ。 freeeは2021年10月、標的型攻撃とランサムウェアを組み合わせたシナリオを基に全社的な訓練を実施。AWS上のDBからデータを盗み出し、バックアップを消した上で、自社のCEOに社内SNSを通して身代金を要求したという。訓練を主導したのは、製品やサービスのセキュリティ向上を目指す社内組織「PSIRT」だ。 訓練を実施した背景には、情報システム部などのIT部門だけでなく、経営層まで巻き込みたい考えがあったという。同社のPSIRTが取り組んだ
100秒でMySQLのローカル環境をDockerで作って、データも自動で入れる。最強のSQL練習環境構築法
【2022/2/26 追記】 主にはてブコメントで様々なご指摘を頂いたので、タイトルの修正＆内容を一部追記しました。分かりにくいタイトルを付けてしまい申し訳ございません。ご指摘ありがとうございます。 もともと本記事は自分用のメモを兼ねて駆け出しエンジニアの人が数人参考にしてくれたらいいかな、程度の気持ちで書いたものでした。 現在はてなブックマークのテクノロジーカテゴリーで 1 位になっており、予想の 1000 倍以上の人に見ていただける記事になってしまいました。 今後も精進します、ありがとうございます！ 特に理由もなくローカルに MySQL を入れて遊びたくなる気持ちって定期的に湧きますよね。 私は湧きます、半年に 1 回ぐらい。 業務ではフロントを触ることが多く、DB はそれほど触りません。 そのため久々に MySQL をローカルで立ち上げようとするといつも手順を忘れてしまっていて、なん
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
データ収集の基本と「JapanTaxi」アプリにおける実践例
データ収集の基本として、データソース毎に典型的なデータ収集方法を整理して説明しています。またJapanTaxiアプリにおいてどのように実践しているかを説明しています。Read less
postgresのデータを盗まれた話 - のんびりやの日記
はじめに さっぶ。どうも、だーやまんです。 この記事は、本番環境でやらかしちゃった人 Advent Calendar 2019 - Qiitaの11日目の記事です。 これは、中途半端な知識でサービスを運用していた結果、タイトル通りの大失敗をしてしまったお話です。個人開発での出来事なので、業務で起きたことかと胃薬を握られていた方はご安心ください。 語るのもすごい恥ずかしいレベルですが、戒めのために晒しておきます。 この記事を読んでほしい人 初めてインターネット上にサービスを公開しようとしている人 喋太郎の利用者様(この場をお借りして、改めてお詫び申し上げます。本当に申し訳ございませんでした。) 背景とか Discord読み上げBot 「喋太郎」にてやらかしました www.dayaman.work 利用者が約10万人 さくらのVPSにてAppサーバ2台、DBサーバ1台で運用 各サーバの死活監視
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