リレーショナルデータベースの仕組み (1/3) | POSTD
リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
論理削除 Casual Talks #1という夢を見たんだ
それは前職のころ、今回の登壇者でもある @moro の発表にもあるような「要件としての論理削除はない」ということに熱く語りあったりしていたとかいなかったとか。 そして、ある日私が論理削除つらいということをつぶやいたところからこの企画は動きだしました。 このときは半分冗談で、いつか内輪で集まってやれたらいいかなというくらいだったのですが、今年の春にJxckさんの RDB - DELETE_FLAG を付ける前に確認したいこと。 - Qiita をきっかけとしてインターネットで論理削除が盛り上がったこと、所属する組織から技術イベントをやっていこうという機運が高まっていたこと、この2つがちょうどいいタイミングで重なって、これはやるしかないなと思ったのでした。(とはいえ、Jxckさんのエントリからは半年も経ってしまっていますが…) @t_wadaさんの全体像と総論(と思ったら予想以上に踏み込んだ内
DB 設計時のサイズ見積り[最新版] - Qiita
こんにちは、すっかり秋ですね！@yone098 です。 みなさんDBの設計してますか？ DB設計時のサイズ見積り 以前はてなダイアリーで書いた記事は5年前のものであり、リンクが切れているものがあるので最新版として MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQLServer におけるDB設計時のサイズ見積りをまとめ直しました。 URL内のバージョン表記を変えると以前のバージョンの情報になります。 MySQLは、あまり情報に変化は無かったので Excel でマクロなどを作成して自社で自動算出出来るようにするのが良いと思います。 データタイプごとに必要な要求ストレージが決まっているのでレコードサイズが決まり、あとは要件次第で何レコードになるかを予測します。 データタイプごとに必要な記憶容量 テーブルの最大サイズ関連 http://dev.mysql.com/doc/refman/5
![DB 設計時のサイズ見積り[最新版] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f42e24e40ddeea81bc76c98ccc1f982252cd6b3c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9REIlMjAlRTglQTglQUQlRTglQTglODglRTYlOTklODIlRTMlODElQUUlRTMlODIlQjUlRTMlODIlQTQlRTMlODIlQkElRTglQTYlOEIlRTclQTklOEQlRTMlODIlOEElNUIlRTYlOUMlODAlRTYlOTYlQjAlRTclODklODglNUQmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWM5ZmIwOTA1Y2UwNjU4NDA0MzRmOTZlMmI2NDFlMGU1%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5b25lMDk4JTQwZ2l0aHViJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1iZDkzOTdmMGQ3NWNhMGM4M2I3NmMxNjM4ODQ2OWQxMA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g5qCq5byP5Lya56S-QWJieQ%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D6f836c4a275f61471b9e3f73ef123bda)
O/Rマッピングとは？
皆さん、はじめまして。本連載を担当するビーブレイクシステムズの山之内と申します。本連載ではO/Rマッピングについて検討していきます。 O/Rマッピング機能を提供してくれるフレームワーク（O/Rマッピングツール）はデータベースと連携するJavaアプリケーション開発において、既に必須となりつつありますが、O/Rマッピングツールはたくさん存在します。 しかし、各O/Rマッピングツールには特徴やクセがあり、実際の開発現場においてどのO/Rマッピングツールを導入すべきか迷っている人も多くいることでしょう。目的にあわせて適切なツールを選択しないと、思ったような効果が得られなかったり、かえって工数が増えたりする状況にもなりかねません。 そこで本連載では、代表的な3つのO/Rマッピングツール（iBATIS、Torque、Hibernate）を取り上げて、実際に各O/Rマッピングツールを利用したサンプルを作
インデックスの基礎知識
■ インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは最も一般的に使われ、かつ ほとんどのDBMSでサポートされているB-Treeインデックスについて解説します。 ※ CREATE INDEX文でオプションを指定しない場合は通常B-Treeインデックスが 作成されます。 ■ B-Treeインデックスのしくみ B-Tree(Balanced Tree)インデックスは次のようなツリー状の構造になっています。 ツリーの先頭はヘッダブロックと呼ばれています。ヘッダブロックでは、キー値の 範囲
UNIQUEインデックスを作成する
対象となるカラムに重複した値が格納されているとユニークインデックスは作成することができません。またユニークインデックスを作成したあと、ユニークインデックスの対象となっているカラムに既に格納されている値を持つようなデータはテーブルに追加することができません。 複数のカラムの組み合わせに対してユニークインデックスを作成した場合には、それぞれのカラムの中では重複した値が含まれていても、指定した全てのカラムの値の組み合わせが重複していなければユニークインデックスを作成することができます。 それでは実際に試してみます。次のようなデータを持つテーブルの name カラムを対象にユニークインデックスを作成します。 name カラムにには現在重複した値が格納されていませんので name カラムを対象としたユニークインデックスを作成します。
楽々ERDレッスン 第1回：「お持ち帰りご注文用紙」編
はじめに システム構築においてデータベース設計は不可欠です。そこで多くの方がデータベースの設計技法について書籍で学んだりするのですが、なかなか身についたと感じられないことも多いのではないかと感じます。 その理由は、実務で任せられる機会というのが少ないからというのが大きなものとして挙げられます。データベース設計というのは、やはり重要な箇所ですから自然と経験のある人に任せられることが多いのが実態です。しかもデータベース設計を担当するのはプロジェクト全体の中でもごく少数だけになりますから、なかなかチャンスが巡ってきません。 しかし、それを嘆いているばかりではスキルが身につかないのも道理です。そこで身近にあるものを何でも手当たり次第にデータベース設計のネタにしてしまうことで、コツコツと地力をつけていこうというのがこのシリーズの主旨です。 合言葉は、「表組みを見たらERDを描け！」 。では、張り切っ
今まで見たもっともクソなテーブル設計 - 何か着ていればいいよ
あれは、僕がデータベースを扱ううち最初から３件目のプロジェクトだった。 C++のソースが難解で火を吹いているという話で、自分は低スキルの若造。火にくべるには丁度良い程度のやる気と責任感をもっていた。折悪く別のプロジェクトが終了した直後だったもので投入されたのでした。 現場で『DBからデータを吸い出すツールかSQLを作ってくれ』といわれ話をきくと他社が作ったDB定義がすこぶる使いづらいという。 ER図やDB定義を見せてくださいと言ったのだけど、そんなものは無いという返事。 今ならもうここら辺で逃げ出すところですが、当時は『ふーん。』てなもんでそういうこともあるのかくらいの軽い気持ちで考えていました。 で、プロジェクトの資料をあさりまくって何とかDB定義のようなものも見つけDBのデータを調査し始めたのですが何かがおかしい。 機能の数に比して異様にテーブル数が少ないのです。 ふと周りを見ると、皆
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