なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ
DB設計でこだわりたい三つの要素
http://connpass.com/event/10849/ しょぼちむにデータモデル設計について教えてくださいの会 #syoboben で話した資料です。
NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？（前編） NTTデータオープンソースDAY2015 － Publickey
NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？（前編） NTTデータオープンソースDAY2015 現在のシステム構築では、オープンソースのソフトウェアを使うことは当たり前になってきています。PostgreSQLはそうした中で主にエンタープライズ向けのデータベースとして着実に事例を増やしてきています。 その中で、PostgreSQLを大規模なミッションクリティカルなシステムの中で使うには、どのようなノウハウが求められるのか。オープンソースの利用に積極的なNTTデータがその事例を、1月26日に開催されたイベント「NTTデータオープンソースDAY 2015」のセッション「NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？」で紹介しています。講演内容をダイジェストにしまし
PostgreSQL 9.4がリリース。ドキュメントDB並の性能でJSONBサポート、レプリケーション機能の高度化など
PostgreSQL 9.4がリリース。ドキュメントDB並の性能でJSONBサポート、レプリケーション機能の高度化など PostgreSQL 9.4の主な新機能は、バイナリ形式のJSONであるJSONBのサポート、高度なレプリケーションに利用できる新しいAPI、GINインデックスの高速化など。 一般的なドキュメントデータベース並の高速性 PostgreSQLでは以前のバージョンからJSON形式をサポートしていましたが、今回サポートされたJSONB形式は、バイナリ形式のJSONデータへの対応です。JSOBのサポートGINインデックスの高速化によって、ドキュメントデータベース並みの高速性を実現したとのこと。 JSONB supports fast lookups and simple expression search queries using Generalized Inverted In
AWS News Blog
Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
Mobage を支える Ruby の技術 ~ 複数DB編 ~
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ～「Apache Spark入門より」～ （デブサミ 2016 講演資料）
イミュータブルデータモデル(入門編)
ハンドノート T字形ERモデル セミナー資料 (Author; S.Toriyabe SYSTEMS DESIGN Co.,Ltd. Japan)
開発者のためのSQLパフォーマンスの全て
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
SQLデータベースに正しインデックスを作るのは 誰の役割？
SQLのパフォーマンス問題は、SQLそのものと同じぐらいの歴史がある―― ある人は、SQLはそもそも遅いものだとすら言うかもしれません。これは、SQLの歴史が始まった頃は正しかったかもしれませんが、今となっては全く 当てはまらないでしょう。にもかかわらず、SQLのパフォーマンス問題は今も一般的でよくあることです。どうしてそうなってしまうのでしょうか？ SQL言語は、恐らく最も成功した第4世代言語(4GL)でしょう。その最大の利点は、「何を」と「どのように」 を分離できることです。SQL文は、どのようにそれを実行するかを記述せずに、単純に 何を必要としているかのみの記述になっています。以下のような例を考えてみましょう。 SELECT date_of_birth FROM employees WHERE last_name = 'WINAND'SQLのクエリは、データを要求する英語の文として読
PHP&NewSQLで考える次世代アプリケーション
Windows Server Essentials用PowerShell コマンドレットを使ってみよう！
SQLでエスケープなんてしたら負けかなと思ってる。 - めもおきば
オレオレSQLセキュリティ教育は論理的に破綻している | yohgaki's blog 「プリペアードクエリが基本だけど、動的に SQL を組み立てる場合もあるから、そういう場合に備えてエスケープも知っておいたほうがいいかも」 - Togetterまとめ SQLインジェクション対策で大垣靖男氏は何を勘違いしていたか | [ bROOM.LOG ! ] エスケープとプレースホルダをめぐる議論 - Togetterまとめ SQLインジェクション対策としてのプリペアドステートメントとエスケープについての議論 - Togetterまとめ IPAの「安全なSQLの呼び出し方」が安全になっていた | yohgaki's blog SQLへの安全な値の埋め込み方について、ここ数日で色々議論というか意見の投げ合いがありましたが、自分としての考えをまとめておきます。 1. SQLに値を埋め込む場合は、プリペ
データベースアプリケーション開発を炎上させる負のスパイラル
毎度おなじみ、はてブのホットエントリに「SIをダメにする負のスパイラル」というタイトルのまとめが掲載された。きしだ氏とはかなり視点は違うものの、開発現場の問題点については少し思うところがあるので意見を書いてみようと思う。と言っても、以下の話の内容はデータベースアプリケーションに限定した話であり、またSIerだけに限った話ではないのでその点はご容赦頂きたい。もちろんSIer各位の案件はデータベースは必須なので、本エントリで触れる問題点には該当するだろう。 Q.なぜ炎上するのか？ A.正しいデータベース設計ができていないから結論から言おう。データベースアプリケーションの開発が炎上するのは正しいデータベース設計ができていないからだ。ここでいう「正しい」とは、論理的に証明できる正しさという意味ではない。「本来こうするべき」といった意味で捉えて欲しい。 「炎上」というのは、例えばテストが通らない、バ
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
コンシューマサービスの運用に耐えるDB性能設計とは - レベルエンター山本大のブログ
JOIN 禁止の話に、いまだに絡んでくれる人がいた。 ■「艦これ」から、ソーシャル系のサーバ構成を考える - SQLer 生島勘富 の日記 僕が以前に書いた本テーマに関するエントリは以下の３つ。 ■信じられないDB文化「Join禁止」に「固定長DB」、、でも、合うんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設 ■信じられないDB文化「固定長DB」でもあうんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 ■ホント信じられないDB文化だけど、統計情報固定化はマジでアリ ちょうど折よく、ウチの会社のオラクル女子が書いたエントリの続きも公開されました。 ■一緒にまなぼ！「hiromi と楽しむOracleパフォーマンスチューニング！」【Vol.2 Statspackを見てみよう】 ということで僕の中でDB熱が盛り上がってきたので返答的なエントリを書きます。 「とりあえずメモリだけ気にしておけ」
「艦これ」から、ソーシャル系のサーバ構成を考える - SQLer 生島勘富 のブログ
私は、ソーシャル系とは縁遠い仕事ばっかりしているのですが、そういう依頼も若干増えてきたので話題になっている「艦これ」をお盆にやってみた。 残念ながら、「艦これ」の魅力は分からなかった。しかし、ミッションを用意されると、「クリアーしたい」という欲求から意地になるのは、何となく理解できました。それより、同時に始めた「Clash of Clans」には嵌まりました。気になっていた「ゲームの中に如何に自然に課金システムを取り入れるか」という課題についても、個人的には「Clash of Clans」の方が上手に解決しているように思います。 「艦これ」は、同時アクセスが10万以上あって、何度かシステム障害があったとのこと（そりゃあるでしょうが……）。私の興味の方向性は、課金システムであったり、システム構成にあるので、「艦これ」のシステム障害の方が強い興味の対象になります（苦笑） というわけで、「ソーシ
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