FaunaDBというDatabaseサービスを使ってみた
JS含めフロントまわりを勉強していると、フロントJSからバックエンドを通らず直接DBを操作するアーキテクチャを目にすることが増えました そのなかでよく見たのがFirebaseのFireStore、もう一つ個人的にいいなと思ったのがFaunaDB あんまり日本では流行ってる感ないんですが、結構凄いので紹介しようと思います❗ FaunaDBとは？ ACID特性を持ちつつスケーラビリティも備えた分散データベースに属するものです。 Twitterの元インフラディレクターのEvan Weaverと元DB技術担当のMatt Freelsが先導して発足した、サーバレス時代のために作られたクラウドデータベースサービスです。 スケーラブルグローバルセーフティ信頼性強い整合性一貫性 これらを保持したまま、データの正確性と規模を犠牲にすることなく、アプリケーション開発からデータベースというボトルネックを排除する
SchemaSpyでデータベースのドキュメントを生成してみた | DevelopersIO
こんにちは。プロダクトグループの坂井です。 システムは１度作成して終わりではなく、日々機能改善、仕様変更を繰り返して変化していきます。 ドキュメントをメンテナンスする時間がなかった、忘れていた・・・など色々と理由はあると思いますが、実装とドキュメントの整合性を保つのは大変なことだと思っています。 こういったメンテナンスが少しでも楽になりそうなSchemaSpyを利用して、既存の実装からどれくらいのレベルのドキュメントが生成できるかを試してみました。 SchemaSpyとは？ 既存のデータベースからデータベースのドキュメントをHTMLで出力するJava製のツールとなります。 SchemaSpy また、弊社ブログでも紹介させていただきました。 Apache AirflowのER図をSchemaSpyで自動生成するようにしてみた ｜ DevelopersIO 環境 macOS Mojave 10
SchemaSpy • Database Documentation Built Easy.
Get Started Welcome in SchemaSpy we will do the best to simplify documentation process of your database. When you start using SchemaSpy you can build your documentation in continuous process > java -jar schemaspy.jar -t mssql05 -dp C:/sqljdbc4-3.0.jar -db DATABASE -host SERVER -port 1433 -s dbo -u USER -p PASSWORD -o DIRECTORY Installation Process of installation is very simple because SchemaSpy i
DBマイグレーションを行う技術 - 発明のための再発明
データベースのスキーマを変更するということはデータをいじる行為であり、最悪の場合データが消えます。 最悪の事態にはならなくとも、思わぬ場所に影響が起きたり、データの不整合が発生する恐怖と戦う必要が有ります。 テストや切り戻しを含めて計画し、大きな変更の場合にはダウンタイムまで考慮する必要があります。 そこで、RDBを対象にデータベースの変更を行う方法について書いていきます。 スキーマ変更 まずは、スキーマ変更について、 カラムを追加する 一番簡単で、影響も少ない変更です。 気をつけるのは、 ソースコードの変更よりも前にスキーマ変更を完了させる (長時間)ロックがかからない方法を選ぶ といったところでしょうか。 大抵の場合は、スキーマの変更とソースコードの変更の順番にさえ気をつければ問題は発生しません。 カラム名を変更する 「ALTER」でさくっと変えたくなりますが、ソースコードの変更が同時
4ステップで作成する、DB論理設計の手順とチェックポイントまとめ - Qiita
はじめに 「達人に学ぶDB設計」、「SQLアンチパターン」を読んだのでDB設計をする流れとその過程でのチェックポイントをまとめてみました。 今回は本に載っているものの中でも特に重要そうな部分に絞ってみました。 さらに詳しいことを知りたい方は本を購入してみてください。個人的には達人に学ぶDB設計徹底指南書のほうがおすすめです。こちらだけあれば十分だと思います。 DB設計には大きく分けて論理設計と物理設計の二つがありますが、今回はアプリケーション開発でメインとなる論理設計の部分に焦点をあてて説明をします。 一番最後にチェックポイントだけをまとめた章を用意したので、チェックポイントだけ知りたい方は最後だけ見ていただければと思います。 DB論理設計の流れ DB論理設計は以下のようなステップで進めていきます。 エンティティの抽出 エンティティの定義 正規化 ER図の作成 以下では各ステップごとに章を
若手プログラマー必読！５分で理解できるER図の書き方５ステップ
データベース設計の基本中の基本であるER図。ER図を書きたいけど、「記法が分からない」「どういうステップで書けば良いか分からない」という若手エンジニアも多いのではないでしょうか。 ER図は１０種類近くあり、種類によって記法が異なります。このことが難しいイメージを与えていますが、実はそれほど難しいものではありません。覚えれば良いER図は２種類だけです。 しかも、この記事で解説している基礎知識を押えれば、たった５つのステップで作成することができます。 この記事では、ER図の基礎知識からER図の書き方まで、エンジニアが抑えておくべきER図の全知識をどこよりも分かりやすく解説します。 この記事を読み終えたとき、若手エンジニアもER図を書けるようになっているでしょう。 この記事を参考に最適なデータベース設計を進めて下さい。 １．ER図とは ER図とは、「データベース設計（データモデリング）で使う設計
MySQLでインデックスを貼る時に読みたいページまとめ(初心者向け） - Qiita
書いてあること インデックス…?INDEXって何それ(ﾟДﾟ)？レベルの人が 最低限、MySQLのクエリチューニングなどできるようになるための取っ掛かり／リンク集です。 初心者が取っ掛かりにする程度（あるいはそれ以下）にしか書いてないので、 深掘りしたい場合は、各リンクを読むことを推奨します。 INDEXって？ 超ざっくりいうと 作るとデータ参照が速くなるやつ 大量のレコードが入っているテーブルから1行のレコードを検索するのに 頭から順番に検索したら時間がかかります。 INDEXを作成すると、データテーブルとは別に検索用に最適化された状態でデータが保存されます。 このINDEXを使うことで、目的のレコードを迅速に見つけて取り出すことが可能になります。 ※デメリットもあるので注意！ ---- 2018.03.16 追記(コメントにて指摘いただいた内容を転写) ---- MySQL 5.6 で
先人達から学ぶRailsのテーブル設計 - Qiita
はじめに Ruby on Rails Advent Calendar 2017 - Qiita の4日目の記事です。 背景 Railsのテーブル設計について、社内で議論することは多いのですが、サービスの要となる部分であるが故、社外にER図を公開するケースは少なく、自分達のサービス開発時以外にテーブル設計を学ぶ機会が少ないです。 目的 OSSで公開されているRailsアプリケーションのソースコードから、テーブル設計に関するデータをまとめることで、テーブル設計時の議論に活かすことを目的とします。 具体的には、「1テーブルが持つ情報量として、どれくらいのカラム数が妥当なんだろう…？」や「テーブル名やカラム名を命名する時にどちらの単語の方が一般的に使われているんだろう…？」といった疑問点の解消を目指します。 方法 OSSで公開されているRailsアプリケーションの見つけ方 AwesomeRails
データベースの正規化(正規形)とはなんぞや – gomokulog
データベースを扱うには正規化というものを行う必要がある。 その正規化とはなんぞや。 正規化とは、「効率よくデータを扱うために、整理すること」かな。 なぜ、そんなことをしなければならないか。 データを管理する方法はいくつかあるが、主に世の中で使用されているものは、行( タプル, レコード )、 列( カラム、 属性 )で関係 を表現する、関係データベース( リレーショナルデータベース ) と言われるものである。 この関係データベースは、行、列の2次元構造である。 実際の仕事で使用されているような情報は、2次元で表現するには複雑すぎる。 それを無理に関係データベースにすると、色々と残念なことが起きる。 それを上手く管理するためのデータへと分解するのが正規化という手法なんだと思う。 ここからは、具体的例を用いて説明する。 非正規形 例えば、武器や防具等を売る商いをしているGomoCool商会とい
WebエンジニアのためのMySQL入門 / learning mysql for web developer
入門の次くらいの内容だった...
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
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無料でHerokuで簡単にDB[PostgreSQL]を作成する - ゼロからはじめるWEBプログラミング入門
PostgreSQL ホームページ HerokuでDB作成 Herokuで無料のDBを作成できるので作成します。 作成するDBはPostgreSQL。 といってもクリックするだけで Heroku が作ってくれるので、DBの種類は意識しないで大丈夫です。 DBMS PostgreSQL Heroku Postgres の作成手順 簡単にDBを作成できるのでパパッとやっちゃいます。 Herokuのダッシュボードを開く Herokuの開発者用ダッシュボードを開く こちらから Heroku Data画面を表示 Dataを選択 Heroku Postgres を作成 Heroku Postgres 下の「Create One」ボタンをクリック インストール 「Install Heroku Postgres」ボタンをクリック インストールするアプリケーションを選択 アプリケーションを選択し「Conti
![無料でHerokuで簡単にDB[PostgreSQL]を作成する - ゼロからはじめるWEBプログラミング入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0575e65d38d9d819d7d7aa13c30734ef8f6deb21/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fs%2Fsbc-web%2F20170301%2F20170301221130.png)
Common Rails Idioms that Kill Database Performance
Many of the most common ActiveRecord idioms produce SQL which doesn't scale well as your dataset gets larger. In this article I discuss three of the worst offenders and offer work-arounds. I remember the first time I saw rails' ActiveRecord. It was a revelation. This was back in 2005 and I was hand-coding SQL queries for a PHP app. Suddenly, using the database went from being a tedious chore, to b
データベースとテーブルのサイズを確認する方法 - Simple, Slowly
テーブルのサイズはphpMyAdminでも見れますが、コマンドから見れたほうが何かと便利なので、調べてみました。 全てのデータベースのサイズを確認する # MB単位 select table_schema, sum(data_length+index_length) /1024 /1024 as MB from information_schema.tables group by table_schema order by sum(data_length+index_length) desc; +--------------------------+---------------+ | table_schema | MB | +--------------------------+---------------+ | database1 | 5579.89978790| | databas
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