Dockerの公式MySQLイメージの使い方を徹底的に解説するよ · DQNEO日記
DockerHubでは公式のMySQLイメージが無料で公開されています。 これを使えば簡単にDockerでMySQLサーバを起動することができます。データの永続化もできます。 https://hub.docker.com/_/mysql/ 2015年10月現在では下記３種類のバージョンが用意されています。 タグを指定することで任意のバージョンのイメージを取得できます。 5.5 5.6 5.7 (latest) イメージの取得方法 docker pull mysql これで最新の安定版を取得できます。 バージョンを明示的に取得したい場合はタグを使います。 docker pull mysql:5.7 (2015/10/25現在だと、mysql, mysql:latest, mysql:5.7, mysql:5.7.9はどれも同じイメージを指します。) これのDockerfileを見たい場合はこ
Kazuho's Weblog: さらば、愛しき論理削除。MySQLで大福帳型データベースを実現するツール「daifuku」を作ってみた
さらば、愛しき論理削除。MySQLで大福帳型データベースを実現するツール「daifuku」を作ってみた 先のエントリ「論理削除はなぜ「筋が悪い」か」で書いたとおり、データベースに対して行われた操作を記録し、必要に応じて参照したり取り消したりしたいという要求は至極妥当なものですが、多くのRDBは、そのために簡単に使える仕組みを提供していません。 daifukuは、RDBに対して加えられた変更をトランザクション単位でRDB内にJSONとして記録するためのストアドやトリガを生成するコマンドです。 % daifuku dbname tbl1 tbl2 > setup.sql のように実行すると、指定されたテーブル（ここではtbl1とtbl2）にセットすべきトリガや、更新ログを記録するためのテーブル「daifuku_log」を生成するCREATE TABLEステートメントなど、必要なSQL文をset
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
[Android Tips] ActiveAndroid を使って ActiveRecord ライクに SQLite を操作する | DevelopersIO
リレーションシップを作りたい場合は以下のように getMany() メソッドを使って実装します。この場合、Category : Item が一対多のリレーションシップを持ちます。 @Table(name = "Categories") public class Category extends Model { @Column(name = "Name") public String name; public List<Item> items() { return getMany(Item.class, "Category"); } } 保存・更新・削除・クエリ 作成したモデルクラスを使って DB に保存したりクエリで取得したりするには以下のように実装します。これぞ ActiveRecord スタイル。見やすく分かりやすく素晴らしいですね！ // 保存 Item item = new Ite
![[Android Tips] ActiveAndroid を使って ActiveRecord ライクに SQLite を操作する | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/091f15a7d75f8343165a62700143a86becce2771/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2013%2F09%2Fandroid.png)
日本のデータベース系のコミュニティ、なぜイマイチ盛り上がらないのか - kuenishi's blog
11月の19,20日に開催されたWebDB Forumに参加してきた。カンファレンスそのものは、いろんな人に久しぶりに会えたり、ネット上でなんとなく知っていても話したことなかった人と話したり、意外な人の意外な一面をみることができたりと、とても楽しむことができた。立場としては所属している会社のスポンサー枠で参加して目的もあって発表もしてきたわけだが、いくつか思うところがあるのでここにまとめておきたい。 現実にアカデミックで起きていること WebDB Forumと銘打ってはいるものの、データベースに関する研究発表は非常に少ない。OSやネットワーク、システム系の研究と併せても、機械学習やNLP、Webなどの技術に感心を持つ人は多く数で圧倒されている。体感では 90% だ。それをいえば別に VLDB や SIGMOD などのトップカンファレンスもデータベースの技術を直接扱うことは少ないし、データベ
ORMがアンチパターンである11の理由
サンフランシスコのプログラマLaurie Voss氏が書いた見逃せない記事が賑わっています。近年のフレームワークやライブラリの定番中の定番ORマッパーが既にアンチパターンなのではというのが彼の主張です。この記事を書くきっかけになったのはこのツイートだそうです。 I cannot overstate the degree to which ORM is a dangerous antipattern. — Laurie Voss (@seldo) June 9, 2011 ORM が危険なアンチパターンだっていうのはどれだけ言っても言い過ぎることはない このツイートに対して各方面(ActiveRecord, Doctrine, Hibernate)から多くの（激しい）返信が寄せられて書かれたのが問題のエントリです。まずはアンチパターンとは何かの定義として下記の2つを挙げています。 当初は有益
[Rails]複数のデータベースに接続する - Qiita
ひとつのMySQLサーバーだけでなく、もうひとつ別のMySQLサーバーに接続したい欲張りさんのための方法。 development: # ひとつめはいつもどおり adapter: mysql2 encoding: utf8 database: database1 username: hoge password: hogehoge host: database1.url port: 3306 pool: 5 timeout: 5000 test: # 略 production: # 略 # ふたつめ database2: adapter: mysql2 encoding: utf8 database: database2 username: fuga password: fugafuga host: database2.url port: 3306 pool: 5 timeout: 5000
![[Rails]複数のデータベースに接続する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/52cd940313c5436b825d80c16265cde9e504eece/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCUmFpbHMlNUQlRTglQTQlODclRTYlOTUlQjAlRTMlODElQUUlRTMlODMlODclRTMlODMlQkMlRTMlODIlQkYlRTMlODMlOTklRTMlODMlQkMlRTMlODIlQjklRTMlODElQUIlRTYlOEUlQTUlRTclQjYlOUElRTMlODElOTklRTMlODIlOEImdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTY3OTg2NWMwNTA1MDIwZTYyZmIzYTJiODRmNmYwNWE2%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwc2F0b2tlbjA0MTcmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWUzMTQwY2NhNmRkYmU5MjQxMTYyNmQ2NmFkNWFlNWMw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0e94ae0d7215e60b5244e45eb810da74)
PostgreSQL Internals
本コンテンツは、2014年1月30～31日に筑波大学で開講された「情報システム特別講義D」における講義「Inside PostgreSQL Kernel」の内容を再構成、加筆・修正したものです。 はじめに 本コンテンツについて 本コンテンツへのフィードバックについて アーキテクチャ概要 PostgreSQLの構成要素 PostgreSQLの基本的なアーキテクチャ SQL文の処理される流れ トランザクション管理 トランザクション処理におけるACID特性 各レコードの可視性の管理 Atomicity（原子性）の実装 Consistency（一貫性）の実装 Isolation（分離性）の実装 トランザクション分離レベルの定義 Durability（永続性）の実装 チェックポイント メタデータ管理 pg_controlファイル OID/XID/TID システムカタログ MVCCとストレージ構造 テ
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