データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介 #jjug_ccc #ccc_g3
初心者向けにMongoDBの基本を解説しています。 この資料は2014/3/1のOSC 2014 Tokyo/Springで発表しました 。 2015/3/3最新の情報で一部アップデートしました。 2015/7/15MongoDB ver3.0ようにちょっと修正しました。 This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python ba
ユーザ情報を保存する時のテーブル設計 - そーだいなるらくがき帳
はじめに ※この発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません 用法用量を守り、個人の責任で業務に投入してください 参考資料 2024/02/14追記 実際のテーブル設計の詳細はこちらを参考にどうぞ。 agilejourney.uzabase.com 要件 User情報を保存するときにどのようなテーブル設計を行うか 今北産業で頼む テーブルに状態を持たせず状態毎のテーブルを作る 状態が変わればレコードを消して別のtableに作る tableの普遍的な情報は別に持たせる 僕の考えた最強のDB設計 PostgreSQLをベースの雑なER図を作った。 これを元に話を進める。 table構成 users 親tableであり、すべてのユーザはここに属する。 基本はINSERTのみでUPDATE、DELETEを考慮しない。 user_detail userに付随する詳細の情報がここに登録
SchemaSpy • Database Documentation Built Easy.
Get Started Welcome in SchemaSpy we will do the best to simplify documentation process of your database. When you start using SchemaSpy you can build your documentation in continuous process > java -jar schemaspy.jar -t mssql05 -dp C:/sqljdbc4-3.0.jar -db DATABASE -host SERVER -port 1433 -s dbo -u USER -p PASSWORD -o DIRECTORY Installation Process of installation is very simple because SchemaSpy i
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ
B TreeとB+ Treeの違い - Carpe Diem
概要 インデックスに対してMongoDBはB Treeを採用し、MySQLのInnoDBはB+ Treeを採用しています。 どうして採用しているアルゴリズムが違うのだろう？と思って調べてみました。 主な違い B+ TreeはほとんどB Treeと同じですが、以下の点が異なります。 リーフノードとリーフノードを結ぶポインタがある データはリーフノードのみに保持する 具体例 言葉だけだと分かりにくいので、Visualizeするツールを使って具体例を表示します。 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15, 18]という数列に対し、Order: 3で作ってみます。 Orderは１ノードから出る枝の数のことです。 B Tree B-Tree Visualization B+ Tree B+ Tree Visualization 先程のB Treeと違って、データはリーフノードに持つの
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
もしもデータベースサーバがクラッシュしたら
人の作ったものは完璧ではない。完璧でないものはクラッシュする。故にデータベースはクラッシュする。サーバハードウェアの故障、OSのクラッシュ、データベースそのもののバグなど原因は様々であるが、永遠に停止することなく動き続けるRDBMSというものは存在しない。もちろん数年間無停止で問題が出ない場合もあるが、クラッシュするときはするので対策が必要である。もしもの時に備えて抜かりないのがスマートなオトコのスタイルである。データベースのご利用は計画的に。 と思ったそこのアナタ！！人生そんなに楽ではありません。 もちろんRDBMSはトランザクションのDurabilityを保証しているので99%の場合はそれでOKだけど、それはCOMMITが成功した場合の話。COMMITは大抵の場合高速な処理であるが、それでも処理にかかる時間はゼロではない。アプリケーションがデータベースサーバにCOMMITを送信してから
一人トランザクション技術のカレンダー | Advent Calendar 2016 - Qiita
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Devsの常識、DBAは非常識
Mobage を支える Ruby の技術 ~ 複数DB編 ~ : sonots:blog
そんなトランザクションマネージャで大丈夫か？