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
pingcap/parser (MySQL互換) で SQL を手軽に解析 - freee Developers Hub
この記事は freee Developers Advent Calendar 2021 の23日目の記事です🎄 freee の DBRE チームに所属している caterpillar です. なんだか大きなデータベースを眺める仕事をしています. 突然ですが, pingcap/parser を使って SQL を簡単に解析していきたいと思います. Go 製 の SQL Parser で, MySQL への高い互換性を謳う TiDB で利用されています. この parser の嬉しい点はこんな感じです. シンプルで使いやすい TiDB に利用されていることから, ある程度結果を信頼できる mask 済 SQL もおおよそ構文解析可能 3つ目について, mask済の SQL は select * from users where id = ? のように一部が別の文字に置き換わっているものを指しま
データベースのドキュメント管理を自動化した話 - estie inside blog
こんにちは、今回はデータ基盤構築を担当しているmarushoがお送りします。 今日はestieで実践しているデータベースのドキュメント管理方法をご紹介します。 はじめに 独自成長していくデータベースたち 失われたドキュメント どうすれば低コストなドキュメント管理ができるのか そして生まれた、schema collectorという自動化ツール SchemaSpy Mysql diff Priv Page ECS タスクスケジューラ ドキュメントを腐らせない おわりに はじめに estieはオフィスを中心とした不動産データを取り扱うスタートアップ企業です。 estie（オフィス探しサービス）とestie pro（不動産事業者向けデータプラットフォーム）の2つのサービスを運営しています。 詳しくは、こちらの記事をご覧ください。 inside.estie.co.jp estieでは、不動産に関する
mysql2arrowでMySQLからデータを抜く - KaiGaiの俺メモ
以前からPG-Stromのパッケージにpg2arrowというユーティリティを同梱しており、これを使うと、PostgreSQLに投げたクエリからApache Arrow形式のファイルを作成する事ができる。 kaigai.hatenablog.com qiita.com 昨年、当初のバージョンを作った時から、内部的には色々ゴチャゴチャ変わっていて*1、Arrow_Fdwとコードを共有するための改良や、RDBMSへの接続に固有の部分だけを別ファイルに切り出すという事をやっていた。 これは、PostgreSQLだけをデータソースにするのではなく、Webアプリやゲームの業界でよく使われる MySQL や、将来的にはNoSQLなどへも簡易に対応できるようにという意味での基礎工事のようなものである。今回はまず、これを MySQL に対応させてみた。 MySQLからWebアプリやゲームのログ情報を Apa
DataflowTemplates/v2/cdc-parent/README.md at main · GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates
This directory contains components for a Change-data Capture (CDC) solution to capture data from an MySQL database, and sync it into BigQuery. The solution relies on Cloud Dataflow, and Debezium, an excellent open source project for change data capture. To implement the CDC solution in this repository: Deploy a Debezium embedded connector for MySQL Start a Dataflow pipeline that syncs MySQL and Bi
Designing Schemaless, Uber Engineering's Scalable Datastore Using MySQL
While all three systems are able to scale linearly by adding new nodes online, only a couple systems can also receive writes during failover. None of the solutions have a built-in way of notifying downstream dependencies of changes, so we would need to implement that at the application level. They all have indexes, but if you’re going to index many different values, the queries become slow, as the
Vitess
Scalable. Reliable. MySQL-compatible. Cloud-native. Database. ScalabilityVitess combines many important MySQL features with the scalability of a NoSQL database. Its built-in sharding features let you grow your database without adding sharding logic to your application. PerformanceVitess automatically rewrites queries that hurt database performance. It also uses caching mechanisms to mediate querie
DBEvents: A Standardized Framework for Efficiently Ingesting Data into Uber's Apache Hadoop Data Lake
You’re seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Data / MLDBEvents: A Standardized Framework for Efficiently Ingesting Data into Uber’s Apache Hadoop Data LakeMarch 14, 2019 / Global Keeping the Uber platform reliable and real-time across our global markets is a 24/7 business. People may be going to sleep in San Franc
Deep Dive on the Amazon Aurora MySQL-compatible Edition - DAT301 - re:Invent 2017
Deep Dive on the Amazon Aurora MySQL-compatible Edition - DAT301 - re:Invent 2017 The Amazon Aurora MySQL-compatible Edition is a fully managed relational database engine that combines the speed and availability of high-end commercial databases with the simplicity and cost-effectiveness of open source databases. It is purpose-built for the cloud using a new architectural model and distributed syst
Amazon Aurora under the hood: indexing geospatial data using Z-order curves | Amazon Web Services
AWS Database Blog Amazon Aurora under the hood: indexing geospatial data using Z-order curves When designing high-performance database systems like Amazon Aurora, you typically want to work on things that deliver the most impact for the broadest set of workloads. But sometimes, it pays to focus on specialized use cases where you have the opportunity to change the game. In this post, let’s take a l
More Than Just a Schema Store
This post is part of a series covering Yelp's real-time streaming data infrastructure. Our series explores in-depth how we stream MySQL and Cassandra data at real-time, how we automatically track & migrate schemas, how we process and transform streams, and finally how we connect all of this into data stores like Redshift, Salesforce, and Elasticsearch. Read the posts in the series: Billions of Mes
Streaming databases in realtime with MySQL, Debezium, and Kafka
Change data capture has been around for a while, but some recent developments in technology have given it new life. Notably, using Kafka as a backbone to stream your database data in realtime has become increasingly common. If you’re wondering why you might want to stream database changes into Kafka, I highly suggest reading The Hardest Part About Microservices: Your Data. At WePay, we wanted to i
MyRocks: A space- and write-optimized MySQL database
At Facebook we use MySQL to manage many petabytes of data, along with the InnoDB storage engine that serves social activities such as likes, comments, and shares. While InnoDB provides great performance and reliability for a variety of workloads, it has inefficiencies on space and write amplification when used with flash storage. A few years ago, we built RocksDB, an embeddable, persistent key-val
Capturing changes from MySQL
Change data capture is a hot topic. Debezium’s goal is to make change data capture easy for multiple DBMSes, but admittedly we’re still a young open source project and so far we’ve only released a connector for MySQL with a connector for MongoDB that’s just around the corner. So it’s great to see how others are using and implementing change data capture. In this post, we’ll review Yelp’s approach
Why Uber Engineering Switched from Postgres to MySQL
We’ve represented the old version in red and the new row version in green. Under the hood, Postgres uses another field holding the row version to determine which tuple is most recent. This added field lets the database determine which row tuple to serve to a transaction that may not be allowed to see the latest row version. With Postgres, the primary index and secondary indexes all point directly
re: Why Uber Engineering Switched from Postgres to MySQL - Ayende @ Rahien
The Uber Engineering group have posted a really great blog post about their move from Postgres to MySQL. I mean that quite literally, it is a pleasure to read, especially since they went into such details as the on-disk format and the implications of that on their performance. For fun, there is another great post from Uber, about moving from MySQL to Postgres, which also has interesting content. G
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KSQL in Action: Enriching CSV Events with Data from RDBMS into AWS
MySQL Test Framework for Support and Bugs Work
Open-Sourcing Yelp's Data Pipeline
Change Data Capture (CDC) with Apache NiFi (Part 1 of 3)