初心者でもDB設計やデータモデリングについて学べる7つのサイトと本 - paiza times
Photo by Samuel Mann こんにちは。谷口です。 「SQLは何となく書けるけど、DB設計はしたことない…」「DB設計について一度ちゃんと学んでおきたい…」という人は多いですよね。 DB設計とは、DBのデータモデル（DBの構成など）を作成する作業です。 DBを一から作ったり、テーブルを追加したりする際は、当然ですが「今あるデータが何となく格納できればそれでOK」ではありません。 テーブルは正規化できていないといけませんし、データの整合性も取れないといけません。また、効率よくデータが取れる構造になっているかどうかも重要です。 一から設計に取りかかるようなケースは少ないかもしれませんが、DBを取り扱うことがあるなら、こうしたDB設計の基本は知っておいて損はありません。むしろ自分が扱うDBの構造はきちんと知っておかないと、「なんか適当にSQL投げたらデータ取れたけど、正しく取れてる
LaravelでmigrateするDBとパスを変更する | Webエンジニアブログ
Migrationファイルの保存先の変更と展開先データベースの変更オプション パスの変更 Laravelのデフォルトでは、Migrationファイルが、 app/database/migrations に保存されます。 データベースを動的に切り替えるアプリケーションを開発する場合には、migrationファイルの格納先をチャネル化し、データベース毎にmigrationファイルを管理する必要があります。 保存先パスを変更するために新規の保存先を作成します。 app/database/migrations2 新規に作成したmigrationファイルの保存先を –path で指定すれば、その階層にmigrationファイルが保存されていきます。 php artisan migrate:make create_posts_table --path=app/database/migrations2
サロゲートキーと複合主キー | DBFlute
一方で、Webサービス系などで論理設計と物理設計をもう一緒くたにやっていくような場合は、 正規化の論理に目の前にあるサロゲートキーを含めないようにすることが大切で、モデリングはナチュラルキーを基軸に考えていくとよいでしょう。 サロゲートキー (代理キー) サロゲートキー + (複合)ユニーク制約 ナチュラルキーをPKにせず、例えば連番となるようなカラムを用意して、それをPKにします。 これがサロゲートキーと言われるものですが、ナチュラルキーには別途ユニーク制約を付与する というのを忘れてはいけません。 ここでは、ナチュラルキーにユニーク制約を付けずにサロゲートキーだけを導入する方式は、業務的・実装的に意味はないと考え、ここでは取り扱いません。 議論の対象にすらしません。ユニーク制約を付けることで業務的なユニーク性を保ちつつサロゲートキーの恩恵を得ることができ、同時にナチュラルキーを明示する
秒間100万クエリを受け付ける大規模ソーシャルゲームのバックエンドDBシステムの設計・運用ノウハウ
2016/08/26 CEDEC 2016
DELETE_FLAG を付ける前に確認したいこと。 - Qiita
DELETE_FLAG という思考停止フラグ DELETE_FLAG という boolean の列が DB 設計でよく話題になります。 論理削除という言葉で上手に論理武装し、スキを見せるとすぐに入れたがる人がおり、 一方でそれにつよく反対する人もいます。 自分の経験としては、広義の論理削除はありえると思いますが、実現方法が DELETE_FLAG だとなった時、それはあまり考えてないでなんとなくパターンとして盛り込んでる場合が多いと感じます。 ただし、設計に唯一の答えは無いので、もしかしたらそれが妥当な設計である場合があるかもしれません。 今回は「DELETE フラグがなぜダメなのか？」などという話をするつもりも、アンチパターンだと断言するつもりもありません。 問題は、仕様をきちんと把握すると、「最適な設計は DELETE_FLAG ではない」という場合が有って、その場合は、その最適な設計
カラム数が増えるとDB性能が劣化する？ | dTblog
テーブルのカラム数が増えていくと、DB性能が悪くなる気がする。 そんなメンバーの声を聴いて、そういえば自分も実体験として、100カラムほどあるテーブルの性能問題にぶつかったことがあったことを思い出した。やたらとSELECTが重い。とは言え、その原因がカラム数にあるというのは眉唾。 実際に手元にあった PostgreSQL8.1 で試してみることにした。 10カラム、20カラム…と、100カラムのテーブルまで、カラムを10ずつ増やしながら10テーブルを用意。データは、主キーとなるIDにのみシリアル値を設定したレコードを、各テーブルに100万件だけ用意してみた。さっそく、それぞれにSELECT文を投げてみる。 この結果を見る限り、カラム数による影響はなし。 はて、では何が原因で劣化を感じたのだろうか。カラム数に比例して増えるのは、データである。そこで今度は、10カラムのテーブルで、1カラムずつ
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