アジャイル開発とデータベース設計 - 変化に対応するシンプルな実装のために必要なこと - Agile Journey
はじめまして。そーだい（@soudai1025）です。私は普段は技術コンサルティングや受託開発を請け負う合同会社HaveFunTechの代表として、また、予防治療の自社サービスを展開する株式会社リンケージのCTOという二足の草鞋を履き、日々、さまざまなWebサービスの開発に携わっています。 これまでの開発経験のなかで、データベース設計に関わるさまざまな問題に遭遇してきましたが、本稿ではとくに、アジャイル開発時に発生しやすい問題とその対処についてお伝えしたいと思います。開発の現場で目にしやすい実装におけるアンチパターンを示しつつ、アジャイルという指針を維持しながら、対処となるデータベース設計についてご紹介します。 会員登録のアンチパターンと処方箋 イージーな実装とシンプルな実装 Userと言う名の罠 拡張と破綻 データベースは変化に弱い 仕様変更とテーブル変更 Addで変化に追従する 正規化
とあるクエリを2万倍速にした話 -データベースの気持ちになる- 後編 - dwango on GitHub
技術コミュニケーション室 OSSグループの髙﨑です。 本記事は、とあるクエリを2万倍速にした話 -データベースの気持ちになる- 前編の続きです。 前回の記事でお話しした内容がPullRequestを作ったときの過程だったわけですが、 そのような結果に至った経緯、Index Only Scanを使わなかったPostgreSQL特有の事情について、 PostgreSQLのアーキテクチャなども交えもう少し詳しくお話させていただきます。 要するに 実行計画のコストとはレコードやindexの読み込み、フィルタ処理などからその実行にどの程度の時間が必要となるかの推定値 indexを張る際にはそのindexがどのように辿られるかを意識する必要がある 範囲検索される可能性があるカラムはindexの先頭にはあまり適さない PostgreSQLにおけるIndex Only Scanは新しい/更新頻度の高いデー
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