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RDBのレコードに、作成日時や更新日時を自動で入れ込むコードを書いたりすることあると思いますが、それに対する個人的な設計指針です。ここでは、作成日時カラム名をcreated_at、更新日時をupdated_atとして説明します。 tl;dr レコード作成日時や更新日時をRDBのトリガーで埋めるのは便利なのでやると良い ただ、アプリケーションからそれらのカラムを参照することはせず別に定義した方が良い MySQLにおける時刻自動挿入 MySQL5.6.5以降であれば、以下のようにトリガーを設定すれば、レコード挿入時に作成日時と更新日時を、更新時に更新日時を、DATETIME型にも自動で埋めてくれます。いい時代になりました。(MySQLが遅すぎたという話もある) `created_at` DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, `updated_
開発者向けのSQLインデックス解説サイト、管理についての間違いない知識を提供します。 インデックスは開発時には忘れられがちである一方で、非常に効果的なSQLのチューニング方法です。Use The Index, Lukeでは、HibernateなどのORMツールの解説にとどまらず、SQLのインデックスについて基礎から説明します。 Use The Index, LukeはSQLパフォーマンス詳解のWeb上の無料版です。サイトを気に入って頂けたら、ぜひ書籍も購入してみて下さい。また、このサイトの運営をサポートする様々なグッズも販売しています。 MySQL、Oracle、SQL ServerなどにおけるSQLのインデックスUse The Index, Lukeでは、ベンダにとらわれないインデックスの説明を心がけています。製品特有の事柄については、以下のような表示をしています。 DB2Use The
Data Models: A Comprehensive Guide to Structuring Information for Optimal Insights and Decision-Making In the realm of data management, the use of effective data models plays a pivotal role in organizing and representing information in a structured and meaningful way. Data models serve as the blueprint for databases, facilitating efficient data storage, retrieval, and analysis. This article delves
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、
2014-01-16 楽観ロックと悲観ロックの違い ロックにも種類があり、楽観的ロックと悲観的ロックというものがある。 楽観的ロックとは、テーブルにもたせている更新タイムスタンプや、更新フラグを比較してロックするというものである。 例えば更新したいレコードを取得して、更新タイムスタンプを保持しておく。 そして、更新する直前に再度レコードを取得して更新タイムスタンプが最初の時と変わっていないかどうかで、排他処理を行うというものである。 その結果、帰ってきた値が0ならば、更新失敗となり、1ならば成功となる。 このように楽観的ロックは比較的簡単で自分が操作している情報は,他の人が操作する可能性が少ない時に主に多用される。 例: select update_number from optimistic_lock where user_id=1; #500が返ってくるとする update user
2015/08/22 YAPC::Asia Tokyo 2015 Lightning Talk 2016/01/13 update about default_password_lifetime will be 0Read less
今年の5月1日に、仙台市内のホテルで多重予約のトラブルが発生したと報道されています。 部屋数203室の仙台市のビジネスホテルで、9月18~23日の宿泊予約を数千件受け付けるトラブルがあった。アイドルグループ「嵐」のライブが宮城県内で開催される期間だった。インターネットでの申し込みが殺到し、システム障害が起きたとみられるという。 トラブルがあったのは、仙台市泉区の「ホテルルートイン仙台泉インター」。ホテルなどによると、9月19、20、22、23日に宮城スタジアム(宮城県利府町)で嵐がライブを開くことが明らかになった後の5月1日午前5時ごろ、ネットを使った予約申し込みが殺到していることに気づいたという。 203室のホテルなのに「予約」数千件 嵐公演で殺到か:朝日新聞デジタル より引用 5月1日の朝に何があったのか調べてみると、この日の早朝にテレビや新聞でコンサートの情報が流れたようですね。 お
QConTokyo ( http://www.qcontokyo.com/KotaUENISHI_2015.html ) の発表スライド
FoundationDB gives you the power of ACID transactions in a distributed database.Get StartedDownload FoundationDBMulti-model data store. FoundationDB is multi-model, meaning you can store many types of data in a single database. All data is safely stored, distributed, and replicated in the Key-Value Store component.Easily scalable and fault tolerant. FoundationDB is easy to install, grow, and manag
Takayuki Shimizukawa @shimizukawa @masa_edw コネクションプールが無い場合、使い終わったコネクションが即解放されない(解放まで多少遅延する)ので実際に使っているコネクションの数より多く存在する。その分メモリを圧迫して効率が悪い。っていう話は聞いたことがあるよ(要出典 2013-09-04 09:27:28 ハイパーむとう @masa_edw @voluntas 現状で必要な状況は理解していますが、なぜそうなるのか理解していないということです。他にもたとえば、bitlyの呼び出しはコネクションプールを使うべきか?なぜ(べき、べきでない)のか?どういう要請でそうなのか?と言う問いに僕は答えられません。 2013-09-04 09:31:22
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。
Amazon Relational Database Service(以下RDS)は、MySQL 5.1が稼働するサーバーをEC2インスタンスライクに利用することができるサービス。Amazon Web Servicesのアカウントがあれば、Webから申し込みをするだけで、初期費用なしで利用を開始することが可能。 RDSにおける用語 データベースインスタンス (DB Instance) クラウド内で稼働する個別のデータベース環境。通常のMySQLサーバーだと考えてよいが、SSHでのログインはできない。1つのデータベースインスタンス内には複数のデータベースを作成することができる。 データベースインスタンスの作成時には「マスターユーザー名」と「マスターユーザーのパスワード」を指定する必要がある(起動後も変更可能)。また、通常のMySQLと同様にユーザーの追加や権限の設定を行うこともできる。 デー
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
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