リレーショナル・データベースの世界
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
実践Immutable Data Model - 紙箱
ランキング参加中プログラミング はじめに この記事では、Immutable Data Modelと呼ばれる設計手法をもとに、リレーショナル・データベースにおける、テーブル設計の話を書いています。また、今回の実践で利用する、別の考え方の背景を理解するために、Out of the tar pitという小論文の内容にも言及します。 「状態とは何か？」というややこしい話がたくさん出てきますし、データベースのテーブル設計についての話であることから、たくさんのSQLが出てきます。なので、データモデリングとか状態管理とか、特にSQLとかに興味がない人には面白くないと思います。 そのあたりに興味ある方は、読んでみて欲しいです。 Immutable Data Modelを、実際のアプリケーションで使うデータベースに採用するにあたり、どういう考え方で、どのようにテーブルを構成したか、自分なりの経験を書いていま
リレーショナルデータベースシステムを趣味で開発している者です。 現在、開発中のシステムを並行トランザクションへ対応させることを検討しており、どのような手法があるのか調べたところ、SS2PLもしくはS2PLという手法が私と同じように自作をされている方々の中では多く採用されているようだと分かりました。 一方で、PostgreSQLやMySQLなどのプロダクションレベルで利用されているシステムではMVCCと呼ばれる手法が採用されているということも分かりました。 きっと後者の方が多くの場合で高いスループットが得ら
リレーショナルデータベースシステムを趣味で開発している者です。 現在、開発中のシステムを並行トランザクションへ対応させることを検討しており、どのような手法があるのか調べたところ、SS2PLもしくはS2PLという手法が私と同じように自作をされている方々の中では多く採用されているようだと分かりました。 一方で、PostgreSQLやMySQLなどのプロダクションレベルで利用されているシステムではMVCCと呼ばれる手法が採用されているということも分かりました。 きっと後者の方が多くの場合で高いスループットが得られるということなのだと思うので、可能であればMVCCを採用したいのですが、あまり初学者向けの実装例も見当たらず、どうしたものかと悩んでおります。 SS2PL/S2PLとMVCCの実装の難易度・工数はどの程度違うものなのでしょうか？ また、初めてリレーショナルデータベースシステムを開発する者
データベース設計におけるNULL - kawasima
NULL絶対ダメ論や現実的には無理だから上手く付き合っていくしかないんだよ論など見られるが、せっかくCodd博士が上図の分類を提示しておられるので、これを元にもっと詳細化して考えてみよう。
テストでのデータベース単位の捉えかた - 日々常々
データベース（に限らずあらゆる永続化リソース）を使用するテストをいかにして行うかはいつだって悩みの種です。この悩みは「どうやったらデータベースを使用するテストを行えるかわからない」ではなく「なんとかやってるけど、不満のようなものがある」というものになるかと思います。 やりかたはたくさんあるのですが、その優劣は条件なしに比較する意味がないくらい、条件に依存します。どんな選択肢も「この条件なら最適」と言えてしまうだけに、広いコンテキストで「こうするのがベスト」とも言いづらいのです。 前提 xUnit Test Patterns を下敷きにします。 ユニットテストでの話です。他でもある程度通じます。 具象イメージはSpringBootを使用するWebアプリケーションです。そこまでべったりな内容ではありませんが、背景にあるとご理解ください。他でもそれなりに通じます。 データベースを使用するテストで
生活保護裁決データベース
■本サイトの趣旨と概要 【2023年5月4日更新】 今回の更新では、下記の3回の公開、更新に加え、2019年10月から2022年3月までに出された全国の認容裁決約290裁決中、意義ある裁決212裁決をアップしました（総計1014裁決）。今回の裁決は都道府県に情報公開請求して収集したもの、総務省の「行政不服審査裁決・答申検索データベース」から収集したもの、また個別に提供していただいたもの等です。 【2021年３月31日更新】 今回の更新では、下記の2017年公開（500裁決）、2019年追加時（107裁決）に加え、2017年10月～2019年９月まで出された全国の認容裁決約250中、意義のある裁決195をアップしました(総計80２裁決)。今回の裁決も各都道府県に情報公開請求して収集されたものです。 今回更新された裁決の特徴は、2016年度から施行されている改正行政不服審査法が一定の定着を見せ
ゼロから作る時系列データベースエンジン
軽量な時系列データベースエンジンをスクラッチで開発する機会があったので、どのように実装したのかを必要知識の解説を交えながらまとめていきます。 実装はGo言語によるものですが、本記事のほとんどは言語非依存な内容となっています。 モチベーション 筆者は時系列データを扱うツールをいくつか開発しています。その中の一つであるAliは負荷テスト用のcliツールで、メトリクスをクライアント側でリアルタイム描画できるのが特徴です。リクエスト毎にレイテンシーなどの計測結果が際限なく書き込まれてくる中、同時に一定のクエリパフォーマンスが求められます。 これは言ってしまえば、簡易クエリ機能付きのpush型モニタリングシステムを単一ホストで実現するようなものです。 以前までの実装ではヒープ上の可変長配列にデータポイントを追加していくだけだったので、当然ながら時間の経過とともにメモリ使用量が増加していく問題を抱えて
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