DB設計 サロゲートキーとナチュラルキー - Qiita
ナチュラルキーとサロゲートキーどちらを使う？ ここが問題になってくると思います。 ナチュラルキーとサロゲートキーはどちらが優れているというものでは無いです。 サロゲートキーは、システム開発においての一つの思考であり業務的には必ずしも必要ではないです。 しかしながらナチュラルキーだけではシステム開発をする上で、どうしても難しく解決が困難な事が多々あると思います。 それぞれのメリット・デメリットを理解し適切なDB設計をすることが大事です。 サロゲートキーの特徴 テーブル間の依存関係が希薄 サロゲートキーの場合、業務の変更により主キーの体系が変化した場合などの影響が少ないです。 ナチュラルキーの場合、参照する様々なエンティティに影響が生じるため影響が大きいです。 画面間引き継ぎの情報や実装などを統一できる 全てのテーブルでサロゲートキーとしてIDを持った場合、削除や更新など全ての処理でその行に対
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ | mond
mondでこの質問への回答を読んでみましょう
MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
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。
新人研修でマスターするDBのパフォーマンスチューニング - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
D. M. です。今回は新人研修で扱う DB のパフォーマンスチューニングについてのお話です。 この記事を書こうと思ったキッカケ 私はここ数年新人やインターンの学生のメンターをよく担当しているのですが、学生と会社員エンジニアの間にはデータベース（ RDB ）の知見に大きな溝があると感じています。 研修で「とりあえずサービスを作ってみよう！」という課題を出すと、最近の新卒の方は平均的なレベルが高く、いいアイディアでさらっと Web サイトを立ち上げることができます。 ただそのサイトが毎日 100 万人が使うことを想定して充分なチューニングができる人は新人段階ではほんのわずかです。毎回同じようなことを指摘するのですが、特に多いのが DB 関連です。多くの方が DB の経験がほとんどなくあまり扱えないのです。コンピュータサイエンス専攻出身の方はプログラミングスキルをはじめとした技術的な知見を持っ
エムスリーのデータ基盤を支える設計パターン - エムスリーテックブログ
こんにちは、エムスリー エンジニアリンググループ の鳥山 (@to_lz1)です。 ソフトウェアエンジニアとして 製薬企業向けプラットフォームチーム / 電子カルテチーム を兼任しています。 ソフトウェアエンジニアという肩書きではありますが、私は製薬企業向けプラットフォームチームで長らくデータ基盤の整備・改善といったいわゆる "データエンジニア" が行う業務にも取り組んできました。 本日はその設計時に考えていること / 考えてきたことをデータ基盤の設計パターンという形でご紹介しようかと思います。多くの企業で必要性が認識されるようになって久しい "データ基盤" ですが、まだまだ確立された知見の少ない領域かと思います。少しでもデータエンジニアリングを行う方の業務の参考になれば幸いです。 データ基盤の全体像 収集部分の構成 RDBデータ ログデータ 活用部分の構成 データマートの実例 「データ基
DBeaverでSSH Tunnelを設定してみる | DevelopersIO
DBeaverとは 公式サイトから引用 開発者、データベース管理者、アナリスト、およびデータベースを操作する必要があるすべての人のための無料のマルチプラットフォームデータベースツール。MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、DB2、SQL Server、Sybase、MS Access、Teradata、Firebird、Apache Hive、Phoenix、Prestoなどの一般的なすべてのデータベースをサポートします。 コミュニティ版については無償で利用することができ、ある程度メジャーなRDBについては対応しています。 有料版の場合はNoSQLに対応していたり便利な機能があるようです。今回はコミュニティ版を使用します。 想定する構成 以下の図のような構成を考えます。 自分のPCからプロキシサーバーを経由して、AWS内の踏み台サーバーにSSH、そこからRDSに接続
データベースを遅くするための８つの方法
はじめに Twitterのタイムラインを見ていたらバッチ系のプログラムで逐次コミットをやめて一括コミットにしたら爆速になったというのを見ました。当たり前でしょ、と思ったけど確かに知らなければ分からないよね、と思って主に初心者向けにRDBを扱うときの注意点をまとめてみました。 プログラミングテクニック的なところからテーブル設計くらいの範疇でDBチューニングとかは入ってないです。 自分の経験的にOracleをベースに書いていますが、他のRDBでも特に変わらないレベルの粒度だと思います。 大量の逐次コミットをする バッチアプリケーションでDBにデータをインサートすると言うのはかなり一般的な処理です。しかしデータ量が少ない時はともかく大量のインサートを逐次コミットで処理するとめちゃくちゃ遅くなります。数倍から十数倍遅くなることもあるので、10分程度のバッチが１時間越えに化けることもザラにあるので原
A Busy Developer’s Guide to Database Storage Engines — The Basics
Editor’s note – This is the first part of a two-part series on database storage engines: A Busy Developer’s Guide to Database Storage Engines — The Basics (this post)A Busy Developer’s Guide to Database Storage Engines — Advanced TopicsWhen evaluating operational databases, developers building distributed cloud applications tend to focus on data modeling flexibility, consistency guarantees, linear
27. 論理削除とは何か？どのような解法があるのか？ w/ twada | fukabori.fm
話したネタ 論理削除とはそもそも何か？ 物理削除とは？ なぜ、論理削除が生まれてくるのか？ SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」 理由1: 心理的なハードルの高さ、怖さがある 理由2: 削除したデータを検索対象に入れたい場合がある 理由3: ログとしての用途 理由4: 誤操作をすぐに戻したい アンチパターンとは何か？ なぜ、論理削除はアンチパターンとして捉えられるのか？ 全てのSQL文のWHERE句に削除フラグが必ず入る LIMIT 1などが蔓延していく 論理削除に気づくきっかけは何か？ テーブル設計や、規約から気づく 論理削除というアンチパターンをどのように解いていくか？ 論理削除という概念は世の中にまずなく、お客様は論理削除という言葉を使っていない 要件をどのように設計すればいいのか？ ORMの論理削除プラグインはあまり良くない 状態遷移として捉える方法 Soft
「SQLアンチパターン」を避けるためのチェックリスト（サマリー版） - log4ketancho
これまで「SQLアンチパターン」本のまとめを書いてきました。 「SQLアンチパターン」を避けるためのチェックリスト①（DB論理設計編） - log4ketancho 「SQLアンチパターン」を避けるためのチェックリスト②（DB物理設計編） - log4ketancho 「SQLアンチパターン」を避けるためのチェックリスト③（SQLクエリ設計編） - log4ketancho 「SQLアンチパターン」を避けるためのチェックリスト④（アプリケーション設計編） - log4ketancho この記事は、自分用のチェックリストとして、これまでの記事をサマライズしたものになります。本にこのチェックリストが書かれているわけではなく、個人的に解釈したものになりますが、もしよろしければ DB 設計の一助にしていただければ幸いです。 SQLアンチパターン 作者: Bill Karwin,和田卓人,和田省二,
DBエンジニアのミックさんが語る、RDBで階層構造データを扱う「入れ子集合モデル」の将来性
これまで階層構造データはリレーショナルデータベースでうまく扱えませんでしたが、その解決策としてジョー・セルコが提案したのが「入れ子集合モデル」です。この手法を紹介した『プログラマのためのSQLグラフ原論』の刊行にあたり、翻訳されたDBエンジニアのミックさんに入れ子集合モデルの将来性についてうかがいました。 なぜRDBで木と階層構造を扱う手法が1冊の書籍に？ ――『プログラマのためのSQLグラフ原論 リレーショナルデータベースで木と階層構造を扱うために』についてミックさんにうかがいます。最初に、本書がどういう本なのか教えていただけますか？ ミック：内容としては、リレーショナルデータベース（RDB）でグラフ構造の一つである木と階層構造を扱うための方法論「入れ子集合モデル」をメインに解説しています。RDBには大きな問題があり、入れ子集合モデルがそれを解決しうる手法だと見込まれています。その問題と
高負荷環境でDBが直面する問題とは？PHPとMySQLの TCP TIME-WAIT チューニング(前編) | さくらのナレッジ
サンプルサーバーのパケットフィルタは最初は以下の内容で設定し、セキュリティを確保しています。 tcp 22 はプライベートLANからの受信のみ許可 tcp 3306 は 153.127.195.113 のappサーバーだけに公開 tcp 80 は公開 tcp, udp の 32768-61000 はアウトバウンド通信の戻りパケット用に許可 ストリーミングのフラグメントパケットは公開 ip は基本拒否 また IP アドレスを打たずにホスト名でアクセス出来るように /etc/hosts に以下のエントリを追加しました。 153.127.195.113 app 153.127.203.176 db MySQLクライアントで接続して TCP の状態を観察 ここから実際にサーバーを動かして、その挙動を観察していきます。db サーバーに db1 データベースを作成し、アクセスユーザー user1 を追
SchemaSpy - 既存のDBスキーマからドキュメント生成
システム開発ではデータベースを使うことが多いです。開発のはじまった段階でしっかりしたER図を作っている場合、開発が進んでいる中で生じた仕様変更を常にドキュメントに反映していかなければなりません。これは大きなコストです。 そこで使ってみたいのがSchemaSpyです。SchemaSpyは現在のデータベーススキーマを取得してドキュメントを生成してくれるソフトウェアです。 SchemaSpyの使い方 生成された内容です。テーブル一覧。 カラム。 リレーションは分かりやすく可視化されます。 さらに改善すべきポイントなど。 SchemaSpyを使えばER図を作ったりする手間なく、既存のスキーマから必要なドキュメントが生成できるようになります。きちんと設計を行っているならば、実際に動いているものは正確なドキュメントになるでしょう。作る手間もないのでお勧めです。 SchemaSpyはJava製のオープン
若手プログラマー必読！５分で理解できるER図の書き方５ステップ
データベース設計の基本中の基本であるER図。ER図を書きたいけど、「記法が分からない」「どういうステップで書けば良いか分からない」という若手エンジニアも多いのではないでしょうか。 ER図は１０種類近くあり、種類によって記法が異なります。このことが難しいイメージを与えていますが、実はそれほど難しいものではありません。覚えれば良いER図は２種類だけです。 しかも、この記事で解説している基礎知識を押えれば、たった５つのステップで作成することができます。 この記事では、ER図の基礎知識からER図の書き方まで、エンジニアが抑えておくべきER図の全知識をどこよりも分かりやすく解説します。 この記事を読み終えたとき、若手エンジニアもER図を書けるようになっているでしょう。 この記事を参考に最適なデータベース設計を進めて下さい。 １．ER図とは ER図とは、「データベース設計（データモデリング）で使う設計
PostgreSQL のサーバー側でセッションを切断する方法 - Qiita
サーバー側でクエリの実行を中断するには SIGINT を当該プロセス（ ps や pg_stat_activity から探す）に送ります（kill -INT PID）が、これではセッションは切断されません。メンテナンスなどで切断して欲しい場合には pg_terminate_backend(procpid) を使います。 当該の PID がわかっている場合には
AWS再入門 Amazon RDS編 | DevelopersIO
上記の中のRDBMS全てに加えて、クラウド時代に合わせて再設計したAurora、MySQLのフォークであるMariaDBが使用できます。 MySQL：最もシェアがあるOSSのRDBMS。 Oracle：高いシェアがある商用RDBMS。 SQL Server：高いシェアがある商用RDBMS。Windowsとの親和性が高い。 PostgreSQL：機能が豊富なOSSのRDBMS。 Aurora：AWSがクラウド時代に再設計したRDBMS。MySQL 5.6互換でMySQLの5倍高速と言われています。 MariaDB：MySQLからフォークしたRDBMS。MySQL互換。 性能向上が簡単に実施可能 Amazon RDSでは、様々なスペックのインスタンスを使用できます。最大40個のvCPUのインスタンスや244GBのメモリのインスタンスがあります。性能が不足してきたら、インスタンスのサイズを変更す
Amazon RDS for PostgreSQL - Amazon Relational Database Service
Amazon RDS では、PostgreSQL の複数のバージョンを実行する DB インスタンスがサポートされています。利用可能なバージョンのリストについては、「利用可能な PostgreSQL データベースのバージョン」を参照してください。 DB インスタンス、DB スナップショット、ポイントインタイムの復元とバックアップを作成できます。PostgreSQL を実行する DB インスタンスでは、マルチ AZ 配置、リードレプリカ、プロビジョンド IOPS がサポートされています。これらのインスタンスは、仮想プライベートクラウド (VPC) 内で作成できます。PostgreSQL を実行する DB インスタンスには Secure Socket Layer (SSL) でも接続できます。 DB インスタンスを作成する前に、必ず「Amazon RDS のセットアップ」の手順を完了してください
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