そろそろ履歴データについて真面目に考えてみていいんじゃないの - iakioの日記
WEB+DB PRESS Vol.75の「理論で学ぶSQL再入門/履歴データとの上手なつきあい方」が面白かったと感想を書こうと思っていたらもうVol.76が出そうなのでいい加減慌てて書きます。 さてこの記事では、リレーショナルモデルが苦手とするデータ構造の1つとして履歴データを挙げています。 もしかすると「履歴データ」であるということを気づかずにデータベースの設計、クエリの記述をしたことがあるかもしれません。 この記事ではショッピングサイトの価格表を例としています。 価格表が常に現在の価格のみを扱うのであれば問題ありませんが、ある期間に価格を変えたことも価格表に含めるのであればそれは「履歴データ」となります。記事から一部引用するとこんな感じ item price start_date end_date 懸垂マシーン 18000 2010-01-01 2011-12-31 懸垂マシーン 20
Grow the Size of an EBS Volume - RightScale Technical Support
Prerequisites An EBS volume that has been determined to be too small. The example below includes a deployment that uses an EBS volume to house its master/slave database setup. Note: This article describes how to manually increase the size of a single EBS volume used to store your database contents. Use the "EBS Stripe volume grow and restore" or, in the case of a MySQL database, the "DB EBS slave
Amazon EBS Elastic Volumes を使用してボリュームを変更する - Amazon EBS
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 Amazon EBS Elastic Volumes を使用してボリュームを変更する Amazon EBS Elastic Volumes では、EBS ボリュームのボリュームサイズの増加、ボリュームタイプの変更、パフォーマンスの調整を行うことができます。インスタンスで Elastic Volumes をサポートしている場合は、ボリュームのデタッチやインスタンスの再起動を行うことなく、これらの操作を行うことができます。したがって、変更の適用中でも、アプリケーションを引き続き使用できます。 ボリュームの設定を変更するための料金は発生しません。ボリューム変更を開始すると、新しいボリューム設定料金が発生します。詳細については、Amazon EBS 料金表ページを参照してく
論理削除はなぜ「筋が悪い」か
「論理削除が云々について - mike-neckのブログ」を読んで。 データベース設計において、「テーブルの書き換えをするな、immutableなマスタと更新ログによって全てを構成しろ」というこの記事の主張はモデリング論として全く正しい。 だが、残念なことに、ディスクやメモリが貴重な資源だった時代の技術であるRDBは、そのようなモデリングに基づいて設計されたデータベースには必ずしも適していない。 第一の問題は、RDBに対してなされる様々な「更新」（トランザクション）は不定形（どのテーブルをどのように修正するかはアプリケーション依存）だという点。不定形な「更新」を時系列にそってRDBに記録していくのは、設計と並走性の点において困難あるいは煩雑なコーディングが必要になる（というか、そのような「イベント」による「変化」はREDOログに書き、その更新された「状態」をテーブルに反映していくというのが
論理削除が云々について - mike-neckのブログ
今日朝イチで見たエントリーがこれでした。 qiita.com 論理削除の弊害は色々なところで言われているけど、僕の足りない頭で理解している所によると、二つの値しか持たない削除フラグ的なものはカーディナリティが云々で検索条件につけても性能上的にもよくないし、意味がないということです。 論理削除を完全に悪だとは言いませんが、論理削除を極力排したい人たちは、基本的にデータそのものを削除する、もしくは論理削除というのはまだ要件的に未確定な要素が隠されていることを示すフラグであると考えているようです。 僕がITの業界でキャリアをスタートしてから2年目くらいに配置されたプロジェクトではT字型ER手法というのをベースにしたテーブル設計をしていて、そこでかなり鍛えられたわけですが、その時にはだいたいこのような原則を叩きこまれました。 テーブルに状態を持たせない 究極には機械が認識するキーと、人間にとって意
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
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