アンチパターンで学ぶDB設計 - Qiita
はじめに データベース（DB）の設計は、システムの性能や保守性に大きな影響を与えます。 この記事では、最低限パフォーマンスの低下や管理の複雑化を引き起こさないようにするために覚えておくべきことを、アンチパターンとしてまとめました。 本記事は、 現在仕事でデータベースを扱っており、データ設計について今一度おさらいしたい データベースについての基礎知識やお作法を身に付けたい という人を対象として想定しています。 これらに当てはまる方はぜひ一度確認してみてください！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 DB設計アンチパターン 早速、DB設計におけるアンチパターンを紹介します。 それぞれアンチパターンのテーブルを見て
【アーキテクト】SaaS開発でマルチテナント×RLSを用いる理由
この記事は？ 著者は、現在こそToCの開発に携わっているものの、SaaS開発に関しては3年以上の設計と実装の経験があります。SaaS開発を行う上で必須となるテナントの分離を行う理由は、他企業へのデータアクセスによるセキュリティインシデントを防ぐためです。この記事では、一般のSaaS開発においてマルチテナント×RLSが有力なアーキテクチャとなり得る理由を説明します。 シングルテナントvsマルチテナント 注) テナントの概念に入門する人のためのパート。適宜読み飛ばしてください。 そもそもテナント(tenant)とは、店舗や事務所などを借りて住んでいる人のことを指します。では、SaaSでテナントとは通常誰のことを指すのでしょうか？テナントとはSaaSが展開するサブスクリプションの契約主で、法人と契約しているSaaSであれば企業=テナントになり、個人と契約しているSaaSであれば個人=テナントにな
開発効率を追い求めた実装プラクティス集
この記事は MICIN Advent Calendar 2023 の24日目の記事です。 前回はSaneさんの「データ基盤チームで社内インターンをやってみて」でした。 はじめに abekohです。MICINでMiROHAの開発をしております。 本記事では、書籍等から得た設計・実装パターンの知識や、実際にプロダクト開発で試して得られた経験などから編み出した、開発効率向上のためのWeb API開発のプラクティスを紹介します。 筆者が関わっているMiROHAは治験の業務支援を取り扱うプロダクトです。MiROHAの開発における特性として、以下のようなものが挙げられます。 治験業務に関するドメインが特有で複雑 前例が少なく、MVPを追求中。プロダクトのアプローチが頻繁に変わる 外部品質は高い水準が求められる これらの特性を意識して開発を促進させるために日々試行錯誤しております。 複雑なドメインに対す
検索が爆速になるデータベース設計を公開します
こんにちは。エンジニアの谷井です。 フォルシアでは、Spookと呼んでいる技術基盤を用いて、主に旅行業界やMRO業界に対して、膨大で複雑なデータを高速検索できるアプリケーションを提供しています。 今回はその高速検索のノウハウのうち、特にDBの扱いに関連する部分について、ベテランエンジニアへのインタビューを通してそのエッセンスをまとめてみました。 一般的なベストプラクティスだけでなく、検索性能を高めることに特化しためずらしいアプローチもあるので、ぜひご覧ください。 フォルシアにおける検索DBについて まず前提としてフォルシアで扱うデータについて軽く説明します。 扱うデータの複雑さ たとえば、旅行会社向けのアプリケーションであれば、宿泊素材の情報としては ホテルの情報「〇〇ホテル」（~約2万件） プランの情報「朝食付き・ロングステイ△△プラン」（0~1500件/施設） 客室の情報（~100件/
1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary
自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
Goとクリーンアーキテクチャとトランザクションと - Qiita
はじめに アドベントカレンダー16日目、aptpodのしがないサーバーサイドエンジニアがお届けします。 弊社ではサーバーサイドのプログラミング言語としてGoを利用しています。 Goでアプリケーションを実装していく中で特に頭を悩ませた、Go x クリーンアーキテクチャ x トランザクションについて、学んだこと、どうやって対処したかを書きたいと思います。 題材について 解説するにあたり、クリーンアーキテクチャ1を意識したサンプルアプリケーションを作りました。 機能自体はしょうもない、CRD（Update無し!）です。 意識はしていますが、クリーンアーキテクチャの厳密さを言われるとそうでもないです。 しかし、その部分の議論は本題とずれますので特に触れません。 まず全体の絵を。 ざっくりクラス関連図 ざっくりシーケンス図 ユースケースのアクティベートの部分はトランザクションを意味しています。そこだ
マイクロソフト、「Azure Cosmos DB」がずっと無料で使える「Free Tier」を発表。地球規模の分散データベースを最大5GBまで
マイクロソフト、「Azure Cosmos DB」がずっと無料で使える「Free Tier」を発表。地球規模の分散データベースを最大5GBまで マイクロソフトは、分散NoSQLデータベース「Azure Cosmos DB」が期限なく無料で使える「Free Tier」を発表しました。 Activate Free Tier on a new #azurecosmosdb account to get 400 RU/s throughput and 5 GBs storage free each month, for the life of your account. What will you build? #appdev #nosql https://t.co/BmfoWyYcbW — Azure Cosmos DB (@AzureCosmosDB) March 7, 2020 Azure
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
1日に100万レコード増える場合のテーブル設計
MySQL（マイエスキューエル）は、TCX DataKonsultAB社などが開発するRDBMS（リレーショナルデータベースの管理システム)です。世界で最も人気の高いシステムで、オープンソースで開発されています。MySQLデータベースサーバは、高速性と信頼性があり、Linux、UNIX、Windowsなどの複数のプラットフォームで動作することができます。 PHPは、Webサイト構築に特化して開発されたプログラミング言語です。大きな特徴のひとつは、HTMLに直接プログラムを埋め込むことができるという点です。PHPを用いることで、HTMLを動的コンテンツとして出力できます。HTMLがそのままブラウザに表示されるのに対し、PHPプログラムはサーバ側で実行された結果がブラウザに表示されるため、PHPスクリプトは「サーバサイドスクリプト」と呼ばれています。
リレーショナルデータベースの仕組み (1/3) | POSTD
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
SQLite + Pythonユーザ定義関数組込で進捗ダメじゃないですになりました - あんちべ！
概要 これまで「Hiveからデータ取得・簡単な加工→Pythonで加工・分析」 という流れで作業していたのですが、 Hive→SQLite→Pythonという流れにしたところ進捗が改善されたので、 SQLiteの簡単な使い方とPythonによるSQLユーザ定義関数の組込方法 についてメモを残しておきます。 特にユーザ定義関数の組込を自由に出来ると、 分析する際、相当楽になるということに気付きました。 SQLite挟むことで何がどう改善されたの？ Hiveはデカいデータをゴリゴリ取ってくる分には SQLちょっと書くだけで済むので大変便利ですが、 初動遅いためちょこちょこ小さいデータを何度も取ろうとするとストレス溜まります。 そのため、これまではある程度のデータをまとめてHiveで落としてきて Pythonで加工してから分析するという流れを取っていました。 ただ加工するために似たようなコード何
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（1）（1/2 ページ） それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。そのとき、ITエンジニアはどんな知識があればいい？ データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。 連載バックナンバー はじめに：分析スキルの課題をどう乗り越えるべき？ 昨今では、IT系のメディアのみならず一般雑誌や新聞なども“ビッグデータ”というキーワードを見出しに使っています。この文字を目にしない日がないくらいに多用されていて“バズワード”としてとらえられるケースも少なからずあるようです。 しかし、世界の至る所で――もちろん日本でも、ビッグデータを分析することで新たな知見を見つけて利益を増大した企業や、顧客の購買行動を予測するこ
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ソーシャルゲーム案件におけるDB分割のPHP実装
MySQLで簡単にランダムなテストデータを作成する方法 - Qiita