リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術(ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど)を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか? 私は開発者として、理解していないものを
オープンセミナー2015@香川の登壇資料です。 http://connpass.com/event/15646/
一応、立場的には第三者に戻った(MySQL/InnoDBの性能追求が仕事ではない)ので、忘れられない暗い過去にも触れてみようと思います。 未だに騙されている人が多いみたいなので、MySQL/InnoDBの名誉のために書き残さなければなりません。何度でも言いますが、性能比較は自分の目的とする処理をちゃんと比較しないとだめです。そうでなくては、騙されて本当は悪い性能のものを掴まされることになります。 DBT-2と言う(TPC-Cをベースにした)ベンチマークがありますが、数多のRDBMS(商用/OSS双方)に対して独自にTPC-Cベンチマークを実装・チューニングして比較した経験のある私から見て、怪しい結果しか出ないので、長年、基本無視のスタンスを取っています。 が、3年前にあろうことかMySQLの性能QAがDBT-2(nonsp:mysql)を利用していて、とある性能FIXに対して問題を指摘して
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 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
今日朝イチで見たエントリーがこれでした。 qiita.com 論理削除の弊害は色々なところで言われているけど、僕の足りない頭で理解している所によると、二つの値しか持たない削除フラグ的なものはカーディナリティが云々で検索条件につけても性能上的にもよくないし、意味がないということです。 論理削除を完全に悪だとは言いませんが、論理削除を極力排したい人たちは、基本的にデータそのものを削除する、もしくは論理削除というのはまだ要件的に未確定な要素が隠されていることを示すフラグであると考えているようです。 僕がITの業界でキャリアをスタートしてから2年目くらいに配置されたプロジェクトではT字型ER手法というのをベースにしたテーブル設計をしていて、そこでかなり鍛えられたわけですが、その時にはだいたいこのような原則を叩きこまれました。 テーブルに状態を持たせない 究極には機械が認識するキーと、人間にとって意
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 企業の中で最も重要な資産の一つである“データ”の多くは1990年代以降、多くがリレーショナルデータベース(RDB)で管理されてきました。ところが最近のビッグデータの潮流の中で、インターネットやモバイル端末を利用する“モノのインターネット(Internet of Things:IoT)”のデータを取り扱う企業やウェブ系、一般企業で従来から利用しているRDBではなく、NoSQLを利用する企業が増えてきています。NoSQLが話題になるようになって数年経ちますが、今なぜNoSQLなのか、日本で利用者が増加しているオープンソースの主なNoSQL製品を研究しながら探っていきたいと思います。 今回、この企画をするにあたって、各ベンダーや各方面の専門家
来る2月27日、データベースの新書籍を発売させて頂くことになった。タイトルは「理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL」となっている。単に「データベース」と書いてあるが、RDBがメインのテーマの書籍である。 多くの人が未だにRDBを使いこなせていないのではないか。RDBの使い方をマスターするには何が必要なのか。それがここ数年私が追ってきたテーマであり、この書籍を出すことになった動機である。 あまりにも酷いDB設計、あまりにもスパゲティなクエリ、あまりにも希薄なデータモデルへの理解。そういった問題はどこから生み出されるのか。そのひとつの結論としてたどり着いたのが、「そもそもRDBの使い方があまり理解されていないのではないか」ということだった。名著、SQLアンチパターンでは「やってはいけないケース」について学ぶことができるが、その反対のテーマ、つまり本来どの
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