他システムとのデータベース連携について - Qiita
システムエンジニア Advent Calendar 2015 - Qiita 20日目の記事です。 システム開発をしていると、他システムのマスタやトランザクションデータが必要となる場合がよくありますね。 システム間のデータ連携としては、 リソース共有（データベース共有、ディスク共有） アプリケーション連携（RPC、Web API、MOM1） ファイル連携(CSV連携、etc) などの方法がありますが、ここではデータベース共有を実現するためのデータベース連携方式について考えてみたいと思います。 データベース連携方式について 既存システムがレガシーであったり、違うベンダーが構築したサーバーであるなどの理由で、新機能や拡張機能を別のサーバー上で新システムとして構築する場合があります。もちろん、データベースも新たに用意する場合が多いのですが、その場合は既存システムには極力修正をいれない方針でデータ
Spock x DBUnit でテストを書いてみる -
Java プロジェクトで、Groovy を使えるようになって、Spock を試してみたところ、とても使いやすく、これはいいものだとすぐさま実感できた。 興味を刺激されたのでさらに調べてみると、Groovy を利用することで、DBUnit のデータ挿入もコード内で簡潔に済ませてしまう例などが見つかり、これは捗りそうだなーと感じた。 このへんとか。 d.hatena.ne.jp ただ、Groovy の表現力をもってすれば、「もっといけるだろう」という期待もあった。ので、ちょっと不足していた Groovy の知識を補いつつ、いろいろ試してみた。ゴールは Spock ライクにデータ挿入をおこなえるようにすること。 Spring と、Mybatis を組み合わせた状態のテストコードになっているものの、データ挿入部分であれば、ほぼそのまま利用できるので載せておく。できたのが以下。 pom.xml <?
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
O/Rマッパーによるトラブルを未然に防ぐ
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 batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
JJUG Bizreach DBFlute 2014
http://www.java-users.jp/?page_id=1292#R2-5Read less
開発者のためのSQLパフォーマンスの全て
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
JavaのDBマイグレーションツールを試してみた
kzhirataです。蒸し暑い日が続いていますね。 最近、社内で「継続的デリバリー」の読書会をやっています。 AWSなど簡単・迅速にインフラを調達できる時代になり、デプロイメントパイプラインを早い段階で構築することができる環境が整ったんだなぁと改めて実感します。 デプロイメントパイプラインを作るために欠かせないことの1つが、DBの構成管理です。 以前DBの構成管理をしていなかったために、リリース作業自体に時間がかかったり、リリースバグを出したことのある人も多いのではないでしょうか。（私も経験してます...） 今回は、JavaのDBマイグレーションツールを2つ試してみました。 FlywayとLiquibaseです。すでに、ここにFlywayとLiquibaseの比較記事がありますが、自分の感想を書きます。 1. インストール・環境構築について FlywayとLiquibaseもインストールの
FlywayでDBスキーマのマイグレーションをしてみた
Background 突然引き継ぐことになった案件では、フレームワークにデータベースマイグレートの仕組みがなく、 ORM も使っていなかったので、後付でデータベースマイグレーションを用意してあげる必要があった。 Java で書かれた Flyway を使うと、いくつかのルールを覚え、ベタの SQL を書くだけで、運用で発生する基本的なマイグレートを実現出来たので、使い方をメモ。 環境 Ubuntu 10.04 MySQL 5.1 Flyway 2.2.1 Java(JDK7) Flyway は Java のコードから呼び出せたり、 Ant/Maven/Gradle といったツールと連携出来たりと jvm 系エコシステムと親和性が高い。今回は、非 Java システムということと、僕自身 Java には疎いので、コマンドライン版の Flyway を利用。 Installation Install
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