本当にあったやらかしDB設計シリーズ一覧 - Qiita
本当にあったやらかしDB設計シリーズをまとめてみました SQLアンチパターンで書かれているほど高尚な問題ではなく、もっと初歩的な、でもありがちな問題を取り上げています 初心者を脱出したと思っている人に是非読んでもらい、正しく設計してもらうことを目的としています もしここに載っていないパターンを経験したことのある方がいたら是非教えてください 本当にあったやらかしDB設計①【R無しRDB】 本当にあったやらかしDB設計②【囚人番号テーブル】 本当にあったやらかしDB設計③【ロジカルクエリー】 本当にあったやらかしDB設計④【テストチューニング】 本当にあったやらかしDB設計⑤【第三正規化病】 本当にあったやらかしDB設計⑥【見えない削除フラグ】 本当にあったやらかしDB設計⑦【ステートフルDB】 本当にあったやらかしDB設計⑧【ファンクションDB】 本当にあったやらかしDB設計⑨【文字列日付】
アーキ部：テーブル設計をやってみよう！ - そこに仁義はあるのか(仮)
毎週金曜の定時後に弊社でアーキ部なるものが開催されています(✌'ω' ✌) スピードラーニング的に@kawasimaさんのお話を聞く会ですが、今週はテーブル設計がテーマでした！ この記事がすごく良かったので、触発されてブログ書く！！！ developer.hatenastaff.com お題 ↓のお題が出て、テーブル設計を考えてみるはなし。 要求仕様は以下のとおり。 ・宿の部屋は、シングルやツインのような部屋タイプが設定できます。 ・宿側で宿泊プランを設定できます。宿泊プランは適用される日付が設定できます。 ・プランには複数の部屋タイプが含まれることがあります。 ・宿側でプラン・部屋タイプ・宿泊日ごとに宿泊費の設定ができます。 ・カスタマはプラン・部屋タイプ・宿泊日を指定して宿泊予約ができます。 ・予約は会員でも非会員でも可能です。 ・また、会員・非会員に関わらず、宿をお気に入りに登録でき
論理削除はなぜ「筋が悪い」か
「論理削除が云々について - mike-neckのブログ」を読んで。 データベース設計において、「テーブルの書き換えをするな、immutableなマスタと更新ログによって全てを構成しろ」というこの記事の主張はモデリング論として全く正しい。 だが、残念なことに、ディスクやメモリが貴重な資源だった時代の技術であるRDBは、そのようなモデリングに基づいて設計されたデータベースには必ずしも適していない。 第一の問題は、RDBに対してなされる様々な「更新」（トランザクション）は不定形（どのテーブルをどのように修正するかはアプリケーション依存）だという点。不定形な「更新」を時系列にそってRDBに記録していくのは、設計と並走性の点において困難あるいは煩雑なコーディングが必要になる（というか、そのような「イベント」による「変化」はREDOログに書き、その更新された「状態」をテーブルに反映していくというのが
論理削除が云々について - mike-neckのブログ
今日朝イチで見たエントリーがこれでした。 qiita.com 論理削除の弊害は色々なところで言われているけど、僕の足りない頭で理解している所によると、二つの値しか持たない削除フラグ的なものはカーディナリティが云々で検索条件につけても性能上的にもよくないし、意味がないということです。 論理削除を完全に悪だとは言いませんが、論理削除を極力排したい人たちは、基本的にデータそのものを削除する、もしくは論理削除というのはまだ要件的に未確定な要素が隠されていることを示すフラグであると考えているようです。 僕がITの業界でキャリアをスタートしてから2年目くらいに配置されたプロジェクトではT字型ER手法というのをベースにしたテーブル設計をしていて、そこでかなり鍛えられたわけですが、その時にはだいたいこのような原則を叩きこまれました。 テーブルに状態を持たせない 究極には機械が認識するキーと、人間にとって意
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
論理削除がデータを汚している - jfluteの日記
ベクトルの違うデータ まあ、それは事実。 ただ、履歴をそのまま残したいということも事実。 いちいち削除履歴テーブルなんて作ってられないのも事実。 ※ここでの論理削除は、復活する論理削除じゃなく、物理削除の代わりとして履歴のための論理削除を指します。(復活する論理削除って、そもそも削除とは言えないって気も...) 本来、論理削除されたデータって... そのテーブルの定義するデータとはベクトルの違うデータ である考えます。 でも、わざわざ削除されたデータを保持するテーブルを作ると、それはそれで面倒なのでそのまま同じテーブルに持ったままにする。その方が扱いが簡単なことが多いから。削除フラグを true にするだけで済むから。 個人的には、業務上重要なテーブルに関しては、しっかりと「削除履歴テーブル」を用意して、本体のテーブルには常に有効なデータだけがある状態の方が、データメンテもプログラムも遥か
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
アンチパターン「成長する主キー」 - 設計者の発言
我ながらしつこいが、またまたテーブルの主キーに関する話題である。「複合主キー」を毛嫌いする開発者がいるとすれば、その根拠はおおむね２つある。「ID等の単独主キーにしておけば、主キーの仕様変更に振り回されない」、および「複合主キーにすると実装が煩雑になる」だ。それぞれについて反論しよう。なおこれらの他に「ナチュラルキーを主キーにすると値が変わったときに困るから、複合主キーはダメ」と説明されることがあるが、こちらは非論理的なので取り上げない（詳しくは「ナチュラルキーを主キーにしてはいけない」を参照）。 ■成長する主キー まず「ID等の単独主キーにしておけば、主キーの仕様変更に振り回されない」についてだが、この主張は一面的には正しい。じっさい私自身、複合主キーの仕様変更に振り回された思い出がある。 新人の頃、ある重要なテーブルを処理するアプリをプログラミングしていた。仕様書にしたがって検索すると
最近話題の「カラム型データベース」とはどんな仕組みのデータベースか？
トランザクション処理を重視する一般的なデータベースは、1行ごとにデータを扱う。カラム型データベースはそれとは異なり、列方向にまとめでデータを扱うことで集計作業などを得意とし、データウェアハウス用途などに用いられている。 「カラム型」あるいは「カラムストア型」「列指向型」などと呼ばれるデータベースの話題が目立つようになってきました。 例えばSAPのHANA、IBMが買収したNetezza、ヒューレット・パッカードが買収したVertica、オラクルのExadata、それにNoSQLの代表的なデータベースCassandraなどがカラム型データベースの機能を備えています。また、マイクロソフトの次期SQL Serverにもカラム型データベース機能が統合されると伝えられています。 とはいえカラム型データベースは最近登場した技術ではなく、Sybase IQでは10年以上前から採用されていた仕組みでした。
なぜTwitterは低遅延のままスケールできたのか 秒間120万つぶやきを処理、Twitterシステムの“今” − ＠IT
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1～5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
データベース業界動向と情報源のまとめ 2009年度版 （1/3）－ ＠IT
Database Watch 2009年3月版 一気に分かる！ データベース業界動向と情報源 まとめ 2009年度版 ベースは枯れた技術、だけど進化は止まらない もうそろそろ新年度。人が入れ替わる時期を迎えます。新しくIT業務に携わる方もいるでしょう。本連載では毎月、データベース製品の動向をウォッチしています。新年度をひかえた今回はあらためて全体を見渡してみましょう。 本連載ではオープンシステム（ハードウェアやソフトウェアを組み合わせて使う）にてエンジニアがよく扱うデータベース製品を中心に動向をお伝えします。あるデータベース専門家は「データベースは枯れた技術ですが、今でも絶え間なく進化を続けている面白い分野なのですよ」と話していました。 どれも特徴や得意分野があり、一概に優劣は決められません。よくデータベースの性能として引き合いに出されるものにTPCの値があります。Transaction
32.4GBの攻防戦→訂正→32.994GBの攻防戦
それは開発用サーバーのSQLServer2005で、ちょっと前から困っていたことのお話。 問題：ディスクは50GBしかないのに、msdbが33GBもある。そのせいで、テストモジュールを最低限まで削ってもテスト動かすとすぐに残り容量100MB以下に。うーん、でいんじゃらす。 なので、ちょっと本気を出して、msdbの圧縮について、対処することにした。 まずは原因となっているだろうテーブルの洗い出し。 SELECT isnull(sum( p.rows ),0) as RowCounts,s.name as TableName FROM sys.partitions p INNER JOIN sys.objects s ON s.object_id = p.object_id LEFT JOIN sys.allocation_units a ON p.partition_id = a.conta
HOWS「ISSEI（イッセイ）」
●既存のDB技術と一線を画すデータ検索技術を生み出す ●ゼロベースで発想しOSの基本機能に着目 ●ストップウオッチ片手に高速化を追求 ソフト開発ベンチャーのHOWSが、これまでにないデータ管理・検索技術「ISSEI」を開発した。HOWSは現在、ISSEIを次世代Web基盤技術として特許を出願している。 「ユーザー企業がデータを有効活用するためには、既存のリレーショナルデータベース（RDB）と一線を画す技術を編み出すほかないと考えた」。HOWSのCTO（最高技術責任者）である庄司渉副社長は、ISSEIを開発した思いを語る。 ユーザー企業の多くは現在、社内システムを整備し、テキストや画像、音声などさまざまな種類のデータを大量に蓄積している。その一方で「データを業務に有効活用できていない」と嘆くCIO（最高情報責任者）が多いのも事実だ。 その理由について庄司副社長は、「現在主流のRDBが限界に近
特集:基礎から理解するデータベースのしくみ - 特集:基礎から理解するデータベースのしくみ：ITpro
「データベースはブラックボックス。どんなSQL文を投げたらどんな結果が返ってくるかさえ知っていればよい」---そう思っている人も多いかもしれません。 しかし，本物のソフトウエア・エンジニアを目指すのであれば，データベースが動く仕組みを学ぶことは避けて通れません。パフォーマンスなどに問題が生じたときどこから手を付けていいのか皆目見当がつかない，といった事態に陥りかねません。 市販のRDBMSの内部はかなり複雑ですが，基本的な部分を理解するのはそれほど難しくありません。この特集でデータベースの動く仕組みを理解してください。 イントロ ●ブラックボックスのままでいいの？ 基礎から理解するデータベースのしくみ（1） Ｐａｒｔ１ ●SQL文はどのように実行されるのか 基礎から理解するデータベースのしくみ（2） 基礎から理解するデータベースのしくみ（3） 基礎から理解するデータベースのしくみ（4） 基
データベースを基本から理解する
スタンドアロン型，クライアント/サーバー型，Webアプリケーションを問わず，もはやちょっとしたアプリケーションなら，データベースを扱うのは当たり前です。フリーのデータベースも普及し，個人で使う機会も増えてきました。本特集では，「データベースのことが全部わかる」をキーワードに，様々な角度からデータベースについて解説します。データベースについて知っているのといないのとでは，開発できるアプリケーションの幅に大きな違いがあります。「データベースって難しそう」とこれまで避けていた人も，「基礎知識は勉強したので知っているつもり」という人も，本特集を読んで自信を持ってデータベースを扱えるようになってください。 Part1 3本柱で完全マスターするデータベースの基本 Part2 SQLこれだけ知っていれば大丈夫 Part3 ExcelユーザーのためのAccess超入門 Part4 事例でみるみるわかる初め
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