【2024年】SQLおすすめの本：6冊（レベル別に解説）年収を上げるコツの記事 転職できる人は使っている “転職で年収UPする唯一の方法“ を解説します！ （知らないのは損すぎるので、ぜひ！）
Rustでリレーショナルデータベースを自作したときの成果と反省と学び - Yoshisaurのメモ
はじめに この記事では、個人プロジェクトとしてRust言語でリレーショナルデータベースを開発した経験（もう五ヶ月も前...）について、その成果と反省、得た学びを共有します。 DBMSを自作した理由 自分がDBMSの自作に着手したのは、『Designing Data-Intensive Applications』という本の内容を深く理解するためでした。 この本は、データシステムの設計と運用において最も大切な「信頼性」、「拡張性」、「保守性」を保証する方法論を、豊富な文献を引用しつつ、理論と実践の橋渡しを巧みに行いながら、丁寧に説明している名著です。読んだことがない人は速攻購入してくだい。本当にいい本です。 この本は、データベースの内部構造に関する話も豊富に含まれていたので、「データベース自作してみようか...」という気持ちになりました。 Rustを採用した理由 データベースの実装のついでに、
リレーショナル・データベースの世界
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ | コーソルDatabaseエンジニアのBlog
Microsoft SQL ServerMySQLOracle DatabasePostgreSQLSolarWinds DPAデータベース運用主要RDBMS製品の比較 2022.09.01 渡部 亮太 主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ Oracle ACE Proの渡部です。 主要なRDBMS製品についてアーキテクチャを比較します。 大枠を整理することが最大の目的です。細かい例外事項や拡張機能は適宜記載を割愛しています。 2022年9月時点の最新バージョンをベースに記載していますが、記載内容にバージョン依存は少ないはずです。 時間ができた時に随時追記予定です。 もし誤りを見つけた場合は、優しく教えていただけると嬉しいです。→ https://twitter.com/wrcsus4 or ryota.watabe at cosol dot
Announcing D1: our first SQL database
This post is also available in Français, Deutsch, Español, 简体中文, 日本語 and 繁體中文. We announced Cloudflare Workers in 2017, giving developers access to compute on our network. We were excited about the possibilities this unlocked, but we quickly realized — most real world applications are stateful. Since then, we’ve delivered KV, Durable Objects, and R2, giving developers access to various types of st
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
ゼロから作る時系列データベースエンジン
軽量な時系列データベースエンジンをスクラッチで開発する機会があったので、どのように実装したのかを必要知識の解説を交えながらまとめていきます。 実装はGo言語によるものですが、本記事のほとんどは言語非依存な内容となっています。 モチベーション 筆者は時系列データを扱うツールをいくつか開発しています。その中の一つであるAliは負荷テスト用のcliツールで、メトリクスをクライアント側でリアルタイム描画できるのが特徴です。リクエスト毎にレイテンシーなどの計測結果が際限なく書き込まれてくる中、同時に一定のクエリパフォーマンスが求められます。 これは言ってしまえば、簡易クエリ機能付きのpush型モニタリングシステムを単一ホストで実現するようなものです。 以前までの実装ではヒープ上の可変長配列にデータポイントを追加していくだけだったので、当然ながら時間の経過とともにメモリ使用量が増加していく問題を抱えて
注目すべき最新データベース技術（パート１）
この記事は、著者の許可を得て配信しています。 https://blog.pragmaticengineer.com/the-developer-culture-test/ 私はデータベースの大ファンで、いわゆる「NoSQL」データベースに関する本を書いたり、影響力の高い分散型データベースRiakに携わったりと、技術職として最も実りある年のいくつかを過ごし、昨年は楽しみのためにPurpleというデータベースを構築したりもしました。 当然のことながら、私はTwitterやReddit、HackerNewsなどをさらっと読む場合、データベースやDB関連ツールの新しくて刺激的な開発に常に気にして見ています。今回の記事では、私が興味をそそられる最近登場した3つのデータベース技術についてお話したいと思います。 TileDB Materialize Prisma 後半では次の３つについてお話したいと思っ
IDの設計についてのさらに突っ込んだ議論
今日も前回に引き続きデータベース設計の話をする。今回の話で一旦データベース設計については筆を置くつもり（ブログ書いてないで原稿書けよ＞俺）であるが、その前に話をすっきりさせて置きたいと思う。最後を飾るテーマはIDの設計である。 数字しかないのに意味を含んだID前回のエントリを見ていただいた方から、次のような構造を持った学籍番号があるというフィードバックを頂いた。 全部数値で"入学年度下2桁"+"学科コード"+"学科内のあいうえお順の順位" このようなルールで割り当てた学籍番号を、単なる数値として扱うのであれば大きな問題はない。これは数値しか含まれていないので、SQLのデータ型としては単に数値型を使えば良いだろう。だが、学籍番号から入学年度を判断する、あるいは学科を判断するといった用途で使われるのであればやはり適切ではないといえる。リレーショナルモデルの観点だけからではなく、IDとして適切で
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
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