ER図の作図について、 Draw.io, PlantUML, Mermaid を比較してみる。（VSCode拡張機能など） - Qiita
※ 参考記事「PlantUML を VSCode で利用したいけど、プレビューが表示されずエラーが出る」 参考（PlantUML 導入後の編集中画面） 2-2. ER図 今回作成したER図 Qiita記事でも、コードブロック内でPlantUMLの構文がそのまま使えます。（このER図は、Qiitaのコードブロックで表示させています） 今回作成したER図のPlantUMLの表記 @startuml yonde ' hide the spot hide circle ' avoid problems with angled crows feet skinparam linetype ortho entity "families" as families { id -- name nickname introduction created_at updated_at } entity "users
2020年現在のNewSQLについて - Qiita
Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較 NewSQLのコンポーネント詳解 1章から3章までの内容を当記事で解説する。 4章はさらに詳細な技術的解説となり、後編の「NewSQLのコンポーネント詳解」で記述している。 こちらも合わせて一読いただきたい。 1. NewSQLとは何か NewSQLとは、海
トムが説く、エンジニアがしてはならないこと － ＠IT
Oracleエンジンそのものをデザインする男、トム・カイト。カリスマエンジニアが説明する、陥りやすい「ぼくたちの失敗」とは？ 「Database Watch」の加山氏によるデータベース・アーキテクト・サミットレポート（編集部） 2010年2月9日、日本オラクルは「データベース・アーキテクト・サミット - ask Tom Live -」を開催した。オラクル技術の中枢にいるトム・カイト氏が初来日し、エンジニアに技術解説から心構えなど多岐にわたりアドバイスした。 オラクル技術のカリスマ、トム・カイト 日本ではなじみが薄いかもしれないが、「オラクルのトム・カイト」といえば知る人ぞ知るカリスマ的な存在だ。「エバンジェリスト」と同時にオラクルで希少な「アーキテクト」の肩書きも併せ持つ。オラクル技術の頭脳である。1987年からOracle Databaseを使うようになり、1993年からオラクルに入社。
最近のデータベース事情の基本
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データベース・セキュリティの実装 第2回 ログの取得と監査設計のポイント | oracletech.jp
連載の1回目では、アクセスコントロールと権限管理について取り上げた。今回は想定外のアクセスがなく適切な権限管理ができているかを確認し、また万が一の事故発生時には事故原因を究明するために利用するログと監査について取り上げる。 ■監査の意義 一般的に監査は以下の目的で実施される。 権限管理の実装に関する問題の検出 不審なアクティビティの調査・検出 不正行為をおこなっていない証明 不正行為の未然予防(心理的障壁) コンプライアンス要件への対応(監査レポート提出など) 監査というと不正をチェックするものとの認識が多いと思うが、その他にも管理者や社員の身の潔白を証明するためにも利用できる。とくに大きな権限を持つ管理者は、Database Vaultなどを利用した管理者自身の権限の制限(厳格な職務分掌)をおこない、かつ整合性が確保された監査証跡を残す必要がある。 Oracle Databaseで
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（1）（1/3 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle Map、Google Earth、Google Analytics、Goog
データベースの内部動作を知る
SQLのプログラミングは奥が深い。特にパフォーマンスの観点から、そう言えるだろう。 みなさんご承知の通り、同じ結果を出すプログラムでも、SQLの書き方次第で処理時間に何倍もの差が生じ得る。効率の悪いSQLを書いてしまう原因は、多くの場合、リレーショナルデータベースの内部動作やアプリケーションに関する理解不足である。両者をよく知った上で最適なSQLを書けるようになることは、システムエンジニアとしての重要なスキルの一つである。 特集『基礎から理解するデータベースのしくみ』では、リレーショナルデータベースの内部動作について、基本的な部分を分かりやすく解説している。SQLプログラミングに役立つことはもちろん、SQLチューニングやデータベース設計のための基礎知識としても不可欠だ。 イントロダクション ブラックボックスのままでいいの？ Part 1：SQL文はどのように実行されるのか SQL実行までの
XMLデータベーストップシェアカンパニー|XMLデータベースの用途は？|XML技術による、やわらかいソフトウエアを提供するサイバーテック
（1）メタデータ：目的に情報に素早くたどり着く 「メタデータ」とは、データのデータと呼ばれるもので、実体のデータを保分類・特定するために使われる属性などを記述したデータです。 例えば、目的の写真や図面を探す場合にはファイル名を使って検索をする事がありますが、別の担当部署で撮影された写真や、調達先の部品メーカーが提供する図面などは、ファイル名だけで目的の写真や図面にたどり着く事は非常に困難です。このような情報検索の非効率化は、多くの企業の現場部門で問題になっています。 インターネット上のサーバに実データと、それを検索するために付加した「メタデータ（XMLデータ）でカテゴリや撮影場所などといった様々な属性情報をデータベース化します。 メタデータをXML形式でデータベース化する事で、「カテゴリ内で絞り込みをしでからフリーワードで検索」「任意の属性で複数カテゴリのデータを串刺し検索」する事が可能と
素早く正規形を見抜く実践テクニック（1/4） － ＠IT
今回のテーマはデータベースエンジニアの必須知識の1つである「正規化」です。正規化は、リレーショナル・データベースのテーブル設計を行ううえで非常に重要なテクニックであり、データベースを設計、実装したことのある方なら一度は正規化に触れているのではないでしょうか。 それほど基本的な知識であるにもかかわらず、正規化を説明できる人はなかなかいません。多く聞かれるのが「何となくテーブルを作ると自然に第3正規形になる」とか「実務上は第3正規化まで行えば問題ない」というものです。 ではなぜ「第3正規化まで行えば問題ない」のでしょうか。本稿ではひととおり正規化について確認しながら、あまり触れられることのない第3正規化より先の正規化を紹介して、この疑問に答えていきたいと思います。 正規化の位置付け 正規化は、データベース設計全般にかかわる基礎知識ですが、特に論理データモデリングの作業の中で必要になります。本稿
Oracleから見たOracleの優位性(SQLServerとの比較)
こんばんは。自分も大変興味ある話題です。 ＞＞行ロックが確実 これはMSSQLやDB2も搭載している機能ですよね。何をもって「確実」と 見るのかが難しそうです。 データ件数でのテスト評価は各ベンダーからベンチマークが 出てますが実際各DBに差はありますか？。 ※同一マシン同件数一括更新などで 処理件数で提案するのは可能なのでしょうか？。。 ＞＞RowIDの存在 両者を細部技術まで切り分ける際には話題になりそうですね。 ただ適切なSQLチューニングをすれば特に問題にはならないような気も。 自分のざっくりな印象ですが ＞＞Oracle ・情報、技術者が豊富 ・業界標準という印象(実績が多い) ・複数OSサポート ・初期パラファイル、制御ファイルなど保守対象が多い ・チューニング作業には深い知識が必要(パラメータ、Explain含め) ＞＞SQLServer ・Windowsインフラとの親和性(
ER Master
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Song of Cloud: 送金のトランザクション処理パターン
App Engineで現実的な送金処理について考え中です。 ドラフト版なので、怪しい点があればご指摘いただければ幸いです。 コメントで情報いただきました。 Distributed Transactions on App Engineで紹介されてる方法と基本的に同じなので、おそらく問題なく動きそうです。ありがとうございました。 今回はこんな図を使います。 この図の読み方は、矢印の方向にユースケースの一連の処理(またはリクエストの処理)が流れていて、右に行くほど時間が経過しています。そして、矢印がくし刺しにしている四角形は、そのユースケース中で操作するエンティティを表しています。 また、左右の位置が同じ矢印は、基本的には同じ時刻に発生したイベントを表しています。上記の図では、A, B, Cがそれぞれの口座エンティティを同時に操作している感じです。 並行性制御(おさらい) 最初の図のように、それ
DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな
ここのところ、javaccとawsに魅了されている米林です。 よく使うDB(Oracle/MySQL/PostgreSQL/SQLServer)における設計時のサイズ見積もりで使うサイトの備忘録。 あとは、OracleからのPython情報。 Oracle Oracle 物理設計 http://www.oracle.com/technology/global/jp/columns/skillup/oracle9i/index.html 領域サイズ見積もり http://otn.oracle.co.jp/document/estimate/index.html OTNにログインする必要ありますがオンラインで見積もりが出来ます。 アカウント持っていない人は、この見積もりツールを使う目的でアカウントを作ってみてはいかがでしょうか。 OLTP系とDWH系においてブロックサイズを考慮し、DWH系はブ
MySQLのEXPLAINを徹底解説!!
以前、MySQLを高速化する10の方法という投稿で「EXPLAINの見方についてはいずれ解説しようと思う」と書いてしまったので、今日はその公約？を果たそうと思う。 MySQLのチューニングで最も大切なのは、クエリとスキーマの最適化である。スキーマの設計は一度決めてしまうとそのテーブルを利用する全てのクエリに影響してしまうためなかなか変更することは出来ないが、クエリはそのクエリだけを書き直せば良いので変更の敷居は低い。そして遅いクエリをなくすことは、性能を大幅に向上させるための最も有効な手段である。従って、アプリケーションの性能を向上させたいなら、まず最初にクエリのチューニングを検討するべきなのである。 最適化するべきクエリはスロークエリログやクエリアナライザで見付けられるが、ではそのようなクエリが見つかった場合にはどのように最適化すればいいのか？そのためにはまず現在どのようにクエリが実行さ
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ネーミング辞書 - オラクル・Oracle カラム・ネーミング辞書
教えて！Ziddyちゃん - oracleとSQL Server比較検証
一般的なデータベースの本を読むと、 インデックスの中にNULLは含まれず、NULL述語を指定した検索はテーブルスキャンが実行されるそうです。…
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