MySQLで階層構造を扱うための再帰的なクエリの実装方法と実用例
１．はじめに RDBでの階層構造の関係を持つデータを扱う上で、 効率的なデータの持ち方や抽出方法について検証を行っています。 結論から先に 階層構造を扱う方法として下記の種類があります。 隣接リスト 経路列挙 入れ子集合 閉包テーブル 再帰クエリ（WITH RECURSIVE）を使うと階層データを扱う上でのパフォーマンスが得られます。 検索性、更新量、データ量など加味すると隣接リストで再帰クエリを用いるのがよさそう。 ２．階層構造を持つデータの概要 階層構造を持つデータとは 複数の要素（データ）が親子関係で結びついている構造を持つデータ 1つの要素が複数の要素の親になることができ、 また、1つの要素が複数の子要素を持つこともあります。 ある要素を親として、細分化された子要素であったり、 類似する要素を抽象化したものを親要素とするようなデータ。 階層構造を持つデータの例 組織における事業部、
「安全にDDLが実施できる」をコンセプトに「SafeDDL」を開発 すべてのデータベースの運用・管理を行う、LINEのデータベース室
LINEで働くエンジニアが、各職種別に日々の業務内容や開発体制、働く環境、今後の展望などについて話す「LINE 新卒採用 技術職 コース別説明会」。ここでデータベース室の北川氏が登壇。データベース室の主な業務、現在の課題と取り組みについて話します。 データベース室の構成 北川健太郎氏（以下、北川）：データベース室の発表をします。MySQL1チームでマネージャーをしています。北川といいます。よろしくお願いします。 データベース室ですが、先ほど説明があったとおり、IT Service Centerの下にVerda室、システム室、ネットワーク室と同様にデータベース室があります。 データベース室の中はそれぞれ担当するソリューションごとにチームが分かれていて、MySQL1チーム、MySQL2チーム、MongoDBチーム、HBaseチームというかたちで分かれています。 MySQL1チームとMySQL2
MySQLエキスパートyoku0825が目指す、DBAとしての未来像
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog LINEで働くエンジニアに色々と話を聞いていく「LINE Engineer Insights」。LINEの技術組織で働く人々に、何を重視して技術者としてのキャリアを歩んでいるのか、今LINEで何に取り組んでいるのか、今後実現していきたいことなどを聞いていきます。 今回登場するのは、MySQLエキスパートとして広く名を知られる田中翼（@yoku0825） 。日本人として3人目のMySQL分野のOracle ACEであり、2015年には「default_password_lifetime」の功績でMySQL 5.7 Community Contributor Awardに選出された田中は、2021年6月よりLINEのITSC DB
Cacooのデータベーススキーマ機能で、例えばBigQueryのER図を出力する - Copy/Cut/Paste/Hatena
Cacooで「データベーススキーマを自動生成できる」という素晴らしい機能が先週発表されました。 cacoo.com Cacooが提供するSQLクエリをデータベースで実行して、その結果をCSVファイルとしてエクスポートしてCacooにアップロードするだけでER図が生成されるというものです。 現時点で公式サポートされているのはMySQLとPostgreSQLですが、 一応1列目にRDBMSの名前が入るようになってるんですが、CSVのフォーマットとしては統一されてます。— Kohei Kimura (@cohhei) 2020年4月16日 ということなので、tbls out のサポートフォーマットにCacooのデータベーススキーマ機能用のCSV（ cacoo ）を追加しました。tbls v1.33.0で試すことができます。 MySQLのデータベーススキーマ まずはMySQLのデータベースで試して
MySQLの文字コードとCollation - Qiita
散々、書かれていることで、何度もでてくる話なので、自分用にまとめ。 文字コード まずMySQLの文字コードですが絵文字のみでなく、JIS X 0213の第3・4水準漢字の 一部にUTF8 4バイト文字があり（まぁまず使われないと思いますが）、 MySQLの文字コードはこれからはutf8mb4一択のようです。 charsetは、サーバ、クライアント、サーバー/クライアント感の接続、データベース、、テーブル、カラムで個別に指定でき、 問題を起こさないようにするには、すべて揃えたほうが無難であります。 character_set_server=utf8mb4 character_set_client=utf8mb4 character_set_connection=utf8mb4 character_set_database=utf8mb4 character_set_results=utf8m
ソシャゲエンジニアの自分が開発に必須だなと思った知識（MySQL編） - Qiita
この記事の目的 自分は、とある会社様の元でソシャゲの API 開発をさせていただいています。 ソシャゲは、リリース時やイベント時などに集中アクセスされやすく、負荷軽減の知識がない状態で開発を行ってしまうと、運用時に緊急メンテ祭りになりやすいジャンルかなと思っています。 これまで培ってきた MySQL の知識ですが、脳内メモリ量の関係上、暗記できないのでメモしておこうというのが主目的です。 ここ数年ほどソシャゲ開発しかしていないため、偏っている感がある内容ですのでご注意ください。 概要 ストレージエンジンは InnoDB。メインで扱っている MySQL バージョンは 5.6。 記事の内容ですが、これらのキーワードを見て、おおよそ分かる方は読む必要はないかと思います。 インデックス系 クラスタインデックス カバリングインデックス EXPLAIN で注意するべき値 トランザクション系 MVCC
MongoDBの様なNoSQLに勢いがあるのは何故ですか？SQLと比べてどんな利点や欠点がありますか？ - Quora
回答 (3件中の1件目) ハイプサイクルという概念をGartnerグループが提唱してまして、様々な流行りスタリのサイクルを分析する標準的な方法となっています。 ハイプとは過度な期待や熱狂を意味する言葉です。一発屋芸人の人気のカーブみたいなもので、テツandトモみたいに安定する場合と、消えていくものがあります。芸人ではありませんがDA PUMPは一茶の人間性もありまして、次は厳しいけど定着すると思っています。 なんだかのトリガーで評価が上がり始め、ピークを迎える。その後評価が下がっていき、底を打つと少し上がって定着するという経過をたどるとしています。これと同じモデルで、流行りのハイテク...
データベーステーブル設計の基礎の基礎〜エンティティの抽出・定義から正規化まで - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
データベーステーブル設計の基礎の基礎～エンティティの抽出・定義から正規化まで 適切な形でデータベースのテーブルを設計し、運用するには？テーブル設計に必要な初歩を日本MySQLユーザ会副代表の坂井恵さんが丁寧に解説します。 金融系アプリ、ゲーム、人工知能などなど……。どんな種類のシステムを開発する上でも、避けて通れない領域があります。データベースです。データを適切な形式で格納し、取り出す。単純明快ながらも奥深いこの仕組みは、多くのシステムの根幹を支えています。 しかし、適切な形でデータベースのテーブルを設計し、運用するのは簡単なことではありません。「良いテーブル設計」のためには知識と経験が不可欠です。今回は日本MySQLユーザ会の副代表である坂井恵さんに、これからテーブル設計に着手する方に向け、設計に必要な技術と、良い設計を作るための考え方を教えていただきました。 坂井恵（さかい・けい） @
開発環境のデータをできるだけ本番に近づける - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部の吉川です。 今回はクックパッドの開発環境構成、特に開発用データベースの構成についてご紹介します。 開発環境の構成 クックパッドのシステム環境は以下のようなフェイズに分かれています。 ※ これはcookpad.comの構成で、サブシステムや個別のサービスはその規模や特性に応じて構成が異なります。 development 開発者が実際に開発を行う環境です。クックパッドでは仮想環境は用いず、手元のマシンでRailsアプリケーションを動かして開発を行っています。 データベースはローカルではなく、開発者全体で共通の開発用データベースに接続しています。 test 手元でテストを実行する場合は、ローカルマシンのデータベースを利用します。CI（rrrspec）などの場合も同様で、テスト実行サーバーのデータベースが利用されます。 staging stagingといえば準本番環境として、本
素早く正規形を見抜く実践テクニック（1/4） － ＠IT
今回のテーマはデータベースエンジニアの必須知識の1つである「正規化」です。正規化は、リレーショナル・データベースのテーブル設計を行ううえで非常に重要なテクニックであり、データベースを設計、実装したことのある方なら一度は正規化に触れているのではないでしょうか。 それほど基本的な知識であるにもかかわらず、正規化を説明できる人はなかなかいません。多く聞かれるのが「何となくテーブルを作ると自然に第3正規形になる」とか「実務上は第3正規化まで行えば問題ない」というものです。 ではなぜ「第3正規化まで行えば問題ない」のでしょうか。本稿ではひととおり正規化について確認しながら、あまり触れられることのない第3正規化より先の正規化を紹介して、この疑問に答えていきたいと思います。 正規化の位置付け 正規化は、データベース設計全般にかかわる基礎知識ですが、特に論理データモデリングの作業の中で必要になります。本稿
Webシステムにおけるデータベース接続アーキテクチャ概論 - ゆううきブログ
先月投稿した2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャを学ぶ道のりと代表的な実装モデルの概要を紹介しました。 今回は、前回同様、主に新卒Webエンジニア向けに、Webアプリケーションサーバとデータベースサーバ間の接続管理モデルと運用事情について紹介します。 データベース接続の永続化やコネクションプーリングとは何なのか、なぜ必要なのかといったことが主な話題です。 背景 データベース接続の永続化とはなにか データベース接続のオーバヘッド データベース接続の永続化手法 コネクションプーリングとはなにか コネクションプーリング: ドライバ型 コネクションプーリング: プロキシ型 コネクションプーリング全体について PostgreSQLとMySQL 参考資料 まとめ 背景 2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャの話とWebアプリケーショ
Rails4 + Fluentd + MySQL でランキング機能作ってみた - 筋肉とエンジニアリングで すべてを解決するブログ
アクセスランキングを作ってみよう！ 今、Rails4 を使ってアクセスログからランキング作ってみたいなぁーと思ってたんですが、みんなどうやってんだろうって聞いてみたところ、 Fluentd ってのを組み込むだけで簡単に集計とかできるよーって話だったので、使ってみました。 Fluentd とは まず読み方は、 「ふるーえんとでぃー」であって、「ふるーえんど」とかじゃないっぽいです。d はたぶんデーモンの d 。 色々説明面倒なんで省略しますが、ログ収集元とか出力先が簡単に設定できて、自分の欲しい形でログ保持できますよーって感じっぽい。なので、 「シェルスクリプトで処理した tail の処理結果をファイルに」「nginx から出力されたアクセスログを mongoDB に」とかそういう処理を自前で書く必要なく、簡単な設定だけでいけちゃう。 詳しくは → 柔軟なログ収集を可能にする「fluentd
データベースアプリケーション開発を炎上させる負のスパイラル
毎度おなじみ、はてブのホットエントリに「SIをダメにする負のスパイラル」というタイトルのまとめが掲載された。きしだ氏とはかなり視点は違うものの、開発現場の問題点については少し思うところがあるので意見を書いてみようと思う。と言っても、以下の話の内容はデータベースアプリケーションに限定した話であり、またSIerだけに限った話ではないのでその点はご容赦頂きたい。もちろんSIer各位の案件はデータベースは必須なので、本エントリで触れる問題点には該当するだろう。 Q.なぜ炎上するのか？ A.正しいデータベース設計ができていないから結論から言おう。データベースアプリケーションの開発が炎上するのは正しいデータベース設計ができていないからだ。ここでいう「正しい」とは、論理的に証明できる正しさという意味ではない。「本来こうするべき」といった意味で捉えて欲しい。 「炎上」というのは、例えばテストが通らない、バ
golang製のDBマイグレーションツールgooseをMySQLで使ってみる | 開発メモるアル
golang製（Go言語）のDBマイグレーションツール、gooseを使ってMySQLのマイグレーションをやってみた。 インストール https://bitbucket.org/liamstask/goose こちらに書かれている通りにインストール。（もちろんGoは事前にインストールしておく） $ go get bitbucket.org/liamstask/goose/cmd/goose helpを見てみる。 $ goose --help goose is a database migration management system for Go projects. Usage: goose [options] <subcommand> [subcommand options] Options: -env="development": which DB environment to use
MySQLのクエリ集計手法いろいろ | Ore no homepage
Webサービスを開発/運用してるモンとしては、いろんなWebサービスを触ってみなきゃアカンってことで、アメリカの若モンに大人気ってふれこみのsnapchatに登録してみた。これでリア充の仲間入りやと思ったが、snapchat友達が同僚二人しかいないうえに、利用シーンがあまり思い浮かばないww オジサン困っちゃいました。画像とか送信できるんだけど、数秒で消えるの。むしろそこがウリっていうね。どうやって遊ぼうか…。 2月はブログ書かなかったなーと思ったのでMySQL小ネタ。世間的にも自分的にも真新しくもなんともないTipsです。 innotopで集計 実は以前、Qiitaに書いたので↓をば。。。 http://qiita.com/la_luna_azul/items/505ca441b8c8e6a87aaa 流れるクエリ、ロックの状況、トランザクション(show engine innodb s
なぜMySQLのサブクエリは遅いのか。
よくMySQLはサブクエリが弱いと言われるが、これは本当だろうか？半分は本当で半分は嘘である。MySQLのサブクエリだってなんでもかんでも遅いわけではない。落とし穴をしっかり避け、使いどころを間違えなければサブクエリも高速に実行できるのである。今日はMySQLがどんな風にサブクエリを実行し、どのような場合に遅いのかということについて説明しよう。 EXPLAINで実行計画を調べた際に、select_typeにはクエリの種類が表示されるのだが、代表的なサブクエリには次の3つのパターンがある。 SUBQUERY DEPENDENT SUBQUERY DERIVED 結論から言おう。遅いのは2番目、DEPENDENT SUBQUERYである。DEPENDENT SUBQUERYとはいわゆる相関サブクエリに相当するもので、サブクエリにおいて外部クエリのカラムを参照しているサブクエリのことである。そし
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