[B! database] nakakohのブックマーク

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

nakakoh 2024/02/29

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How an AWS Aurora feature cut our DB costs by 90%

All of Graphite’s data lives on Amazon Aurora Postgres. Our database load is sizable — far larger than a typical startup of our size. This is because we sync bidirectionally with GitHub for everything a user does on Graphite, so Aurora plays a crucial role in helping us handle and scale massive amounts of data. If Uber were to sign up for Graphite tomorrow, we could handle the countless webhook ev

nakakoh 2023/08/13

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SQLトランザクション分離実践ガイド | POSTD

(注：2017/10/16、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) (注：2017/10/11、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) データベースのドキュメントで分離レベルを目にして、軽く不安を感じつつ、あまり考えないようにしたことはないでしょうか。トランザクションの日常の使用例できちんと分離について言及しているものはほとんどありません。多くはデータベースの初期設定の分離レベルを利用しており、後は運頼みです。しかし、本来、理解しておくべき基本的なトピックであり、いくらか時間を投入してこのガイドの内容を学習すれば、もっと快適に作業できるようになるでしょう。私はこの記事の情報を学術論文、PostgreSQLドキュメンテーションから集めました。分離レベルの何たるかだけでなく、適用の正確さを保持しつつ最大速度で使うにはいつ使うべきか、という疑問に答えるべ

nakakoh 2017/10/11

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MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ

こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。次数を b とすると、

nakakoh 2017/04/18

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地獄のようによくわかるSQLテーブル結合 - こせきの技術日記

テーブルのJOINが苦手でしたが、この例を思いついてからは、すっきりくっきり理解できるようになりました。むしろ頭から離れません……。 ※ INNER、OUTERは飾り。省略できる。 INNER JOIN → JOIN LEFT OUTER JOIN → LEFT JOIN RIGHT OUTER JOIN → RIGHT JOIN ※ ON ...=... をまとめて USING(属性) と書ける。 ※ 何で結合するか言うまでもない時は、NATURALを指定すると勝手にJOINしてくれる。NATURALにJOINして……。 ※ WHEREは結合した結果に作用する。 ※ 現実には上図のように1対1で結合しません。 ※ おまけ。CROSS JOIN。こんなの使いません。ブクマ用画像。