履歴データテーブルとの向き合い方_PHPerKaigi2024PHPerKaigi2024 の登壇資料です。 履歴データテーブルとの向き合い方 https://fortee.jp/phperkaigi-2024/proposal/47cf9f17-825a-4021-bf33-86e4a62bc222
SQLServer日本語コードの確認方法 - Qiita
SQLServerに作成したデータベースの文字コード（コードページ）が何なのか実機から調べた際の方法を紹介します。 環境 SQL Server 2014 対象のデータ型 今回調査対象としたのは、文字列型のデータ型であるchar（varchar）、nchar（nvarchar）で定義された列とします。 文字コードの設定箇所 SQLServerには文字列の区別、ソート順を決定する照合順序という定義がありますが、文字コードはそれと同一箇所で設定します。 設定する箇所は以下となります。 １．サーバに設定（SQLServerインストール時に指定） ２．データベースに設定（CREATE DATABASE句で指定） ３．テーブルに設定（CREATE TABLE句で指定） ４．列に設定（CREATE TABLE句で指定） 優先順位 列に定義 ＞ テーブルに定義 ＞ データベースに定義 ＞ サーバに定義 と
データベース概論Ⅰ | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW | 北川博之
データベースシステムに関する入門。データベースの基本概念、データモデリング、リレーショナルデータモデル、データベース言語SQL、リレーショナルデータベース設計論、物理的データ格納法、問合せ処理等について講述する。 （2018年度） 【教科書】 「データベースシステム」(北川博之著、オーム社) 北川 博之筑波大学 計算科学研究センター教授1978年東京大学理学部物理学科卒業。1980年同大学理学系研究科修士課程修了。日本電気（株）勤務の後、筑波大学電子・情報工学系講師、同助教授を経て、現在、筑波大学計算科学研究センター教授。理学博士（東京大学）。データベース、データ統合、データマイニング、ストリーム処理、情報検索、ビッグデータ等の研究に従事。著書「データベースシステム」（オーム社）等。日本データベース学会会長、ACM SIGMOD日本支部委員長等を歴任。情報処理学会フェロー、電子情報通信学会
主要RDBMS製品の比較 – 接続, ユーザー, コマンドラインクライアント | コーソルDatabaseエンジニアのBlog
Microsoft SQL ServerMySQLOracle DatabasePostgreSQL主要RDBMS製品の比較 2022.09.28 渡部 亮太 主要RDBMS製品の比較 – 接続, ユーザー, コマンドラインクライアント Oracle ACE Proの渡部です。 主要なRDBMS製品を比較します。 大枠を整理することが最大の目的です。細かい例外事項や拡張機能は適宜記載を割愛しています。 2022年9月時点の最新バージョンをベースに記載していますが、記載内容にバージョン依存は少ないはずです。 時間ができた時に随時追記予定です。 もし誤りを見つけた場合は、優しく教えていただけると嬉しいです。→ https://twitter.com/wrcsus4 or ryota.watabe at cosol dot jp 「主要RDBMS製品の比較」ページ一覧 アーキテクチャ, スキーマ
SQLite、複数クライアントからの同時書き込みを可能にする「BEGIN CONCURRENT」文を実装へ
SQLite、複数クライアントからの同時書き込みを可能にする「BEGIN CONCURRENT」文を実装へ SQLiteの開発チームは、複数クライアントからの同時書き込みを可能にするBEGIN CONCURRENT文を実装していることを明らかにしました。 これまでSQLiteでは書き込みの同時実行はできず、つねに1つのクライアントだけが書き込み可能でした。 同時書き込み処理は、データベースのジャーナルモードが「wal」（Write-Ahead-log）もしくはwalを改良した「wal2」で、BEGIN CONCURRENT文を実行した場合に可能となります。 どのように同時書き込み処理が行われるのかについては、上記のWebページの説明を引用しましょう。 ロックが延期されることで同時書き込みが可能に まず、書き込み時のロックがCOMMITまで延期されることで同時書き込みが実現されると説明されて
データベースのロックの基礎からデッドロックまで
データベースのロックについて、資料を読んだり実際に試してみたので、学んだことを整理してみようと思います。はじめにロックについての基本的な知識を整理して、最終的にはデッドロックとその対策について説明します。 使用したソフトウェアのバージョン MySQL 8.0.31 この記事ではMySQLを使用しています。その他のデータベースについては、基本的な部分は共通していると思いますが、異なる点があることをご了承ください。 ロックとは何か（概要） ロックはデータの更新を正しく行うための仕組みの一つで、あるデータに対する更新処理を制御するためのものです。ここで、データを正しく更新するとはどういうことかを説明するために、口座への振込を例に考えてみます。 例えば、口座Aから口座Bに1万円の振込を行うとします。このとき、口座Aの出金処理と口座Bの入金処理は、必ず両方が成功しなければなりません。このための仕組み
検索が爆速になるデータベース設計を公開します
こんにちは。エンジニアの谷井です。 フォルシアでは、Spookと呼んでいる技術基盤を用いて、主に旅行業界やMRO業界に対して、膨大で複雑なデータを高速検索できるアプリケーションを提供しています。 今回はその高速検索のノウハウのうち、特にDBの扱いに関連する部分について、ベテランエンジニアへのインタビューを通してそのエッセンスをまとめてみました。 一般的なベストプラクティスだけでなく、検索性能を高めることに特化しためずらしいアプローチもあるので、ぜひご覧ください。 フォルシアにおける検索DBについて まず前提としてフォルシアで扱うデータについて軽く説明します。 扱うデータの複雑さ たとえば、旅行会社向けのアプリケーションであれば、宿泊素材の情報としては ホテルの情報「〇〇ホテル」（~約2万件） プランの情報「朝食付き・ロングステイ△△プラン」（0~1500件/施設） 客室の情報（~100件/
Google Cloud、高性能化したPostgreSQL互換「AlloyDB」のオンプレミス向けソフトウェア「AlloyDB Omni」発表。開発環境での利用は無料
Google Cloud、高性能化したPostgreSQL互換「AlloyDB」のオンプレミス向けソフトウェア「AlloyDB Omni」発表。開発環境での利用は無料 Google Cloudは、同社がPostgreSQL互換の高性能なマネージドデータベースサービスとして提供している「AlloyDB for PostgreSQL」と同じデータベースサーバを、オンプレミスやノートPCなどで実行できるソフトウェア「AlloyDB Omni」のテクニカルプレビュー版を発表しました。 Get a preview of AlloyDB Omni, a downloadable edition of #GoogleAlloyDB designed to run on premises, at the edge, across clouds, or even on developer laptops ↓
SQLを速くするぞ―お手軽パフォーマンス・チューニング
このサイトでは、SQL を高速化するためのちょっとしたパフォーマンス・チューニングの技術を紹介します。と言っても、『プログラマのためのSQL 第2版』の受け売りがほとんどなので、この本を読んでいただければ、本稿を読む必要はありません。 最初に、パフォーマンス・チューニングに関する全体の方針を述べておくと、それはボトルネック（一番遅いところ）を改善することです。当たり前ですが、既に十分速い処理をもっと速くしたところで、システム全体のパフォーマンスには影響しません。従って「処理が遅い」と感じたら、最初にすることは、SQL やアプリの改修ではなく、「どこが遅いのか」を調査することです。いきなりあてずっぽうで改善をはじめても効果は出ません。医者が患者を診るとき最初にすることが検査であるのと同じです。病因が何であるかを突き止めてからでないと、正しい処方はできないのです。 その基本を承知していただいた
[OCI]Autonomous Databaseに関するよくある誤解と実際のところどうなのかをまとめてみた - Qiita
はじめに Autonomous Databaseに関して、古い情報に基づくよくある誤解と、現状は実際のところどうなのかをまとめてみました。 1. 文字コード（文字セット）がUTF8で固定されている 以前は文字コード（文字セット）がUTF8（AL32UTF8）で固定されていましたが、現在はAutonomous Databaseインスタンスの作成時にコンソールから文字セットを指定できるようになっています。 2. SYSDATE、SYSTIMESTAPの戻り値がUTCになる 以前は、SYSDATE、SYSTIMESTAMPの戻り値のタイムゾーンがUTCで固定となっていましたが、現在はALTER DATABASE文でデータベースのタイムゾーンを'+09:00'に変更し、新しく導入されたパラメータ「SYSDATE_AT_DBTIMEZONE」をTRUEにすることで、SYSDATEおよびSYSTIME
![[OCI]Autonomous Databaseに関するよくある誤解と実際のところどうなのかをまとめてみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3602977dd14d44d708125f10289ea8b12829d30d/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-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwNTAwSW50ZXJuYWxTZXJ2ZXJFcnJvciUyMGluJTIwJUU2JTk3JUE1JUU2JTlDJUFDJUUzJTgyJUFBJUUzJTgzJUE5JUUzJTgyJUFGJUUzJTgzJUFCJUU2JUEwJUFBJUU1JUJDJThGJUU0JUJDJTlBJUU3JUE0JUJFJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz01MDU5ZDMyMmYyYWQ3ZjU2ZWE5Yzk3ZmUyYzlhNzA1Mw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dde20312983e0926b45636d89b3a48033)
主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ | コーソルDatabaseエンジニアのBlog
Microsoft SQL ServerMySQLOracle DatabasePostgreSQLSolarWinds DPAデータベース運用主要RDBMS製品の比較 2022.09.01 渡部 亮太 主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ Oracle ACE Proの渡部です。 主要なRDBMS製品についてアーキテクチャを比較します。 大枠を整理することが最大の目的です。細かい例外事項や拡張機能は適宜記載を割愛しています。 2022年9月時点の最新バージョンをベースに記載していますが、記載内容にバージョン依存は少ないはずです。 時間ができた時に随時追記予定です。 もし誤りを見つけた場合は、優しく教えていただけると嬉しいです。→ https://twitter.com/wrcsus4 or ryota.watabe at cosol dot
【入門】データベース設計まとめ - Qiita
はじめに 今回はデータベース設計について学び直したので内容をまとめていきます。 自分は2021年に新卒でWeb系の開発会社にフロントエンジニアとして入社し2022年で2年目になります。 実務ではNext.js×TypeScriptを利用したフロントの開発をメインで行っています。 直近の開発案件でRailsを使ったサーバーサイドの開発を担当することになり、DB設計を触ったのですが体系的な理解をしていなかったので苦戦をしました。 実装はできたものの、データベース設計を「なんとなくの理解」で終わらせないように、体系的に学び直しました。 データベース設計の学習に関しては下記の書籍を参考に進めました。 スッキリわかるSQL入門 達人に学ぶDB設計 徹底指南書 対象者 データベース設計について基礎から学びたい人 何となくデータベースの設計をしている人 正規化について学びたい人 データベースとDBMS
ドキュメントDBかリレーショナルDBどっち使う？ - Qiita
はじめに ドキュメントデータベースかリレーショナルデータベース、どちらを選ぶか。 この選択で、アプリケーションのパフォーマンス、コスト、コードの可読性など幅広い影響が出るため、慎重な判断が必要です。この記事では、自分が思う「考慮すべきポイント」を解説したいと思います。 考慮すべきポイント 1. どのデータモデルがアプリケーションコードに最適か スキーマ制約を課さずに、データレコードをドキュメント（つまりJSONオブジェクト）として保存すべきか？それともスキーマを正規化してデータをいくつかのテーブルに分けるべきか？ このような判断をするために、開発しているアプリケーションのモデルの関係性（例: UserとTaskの関係が1:N）と、一度に読み込むデータの種類を見た方がいいです。 ドキュメントDBがおすすめの時 アプリケーションのデータは、以下のような木構造で表現できますか？普段そのデータを一
DBMSの市場規模、DBaaSがオンプレミスに並ぶ。シェア1位はマイクロソフト、AWSがオラクルを抜いて2位に。ガートナーによる2021年の調査結果
DBMSの市場規模、DBaaSがオンプレミスに並ぶ。シェア1位はマイクロソフト、AWSがオラクルを抜いて2位に。ガートナーによる2021年の調査結果 調査会社のガートナーはデータベース管理システム（DBMS）市場における2021年の調査結果「DBMS Market Transformation 2021: The Big Picture」を明らかにしました。 DBMS市場は長らくオンプレミス向けのデータベース製品が市場の大半を占めていましたが、今回の調査によると2021年にはついにクラウド上でマネージドサービスとして提供されるデータベース、いわゆるDatabase as a Service（DBaaS、ガートナーはdbPaaSと表記）がDBMS市場の49％を占めることとなり、市場規模においてDBaaSとオンプレミスはほぼ横並びとなりました。 2021年のDBMS市場全体の規模は約800億ド
なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか？ ～ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決する
なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか？ ～ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決するShellScriptUNIXSQLitePOSIXQiitadelika 「利用者は数十億人！？ SQLiteはどこが凄いデータベース管理システムなのか調べてみた」の続きです。 はじめに 複雑な構造のデータを扱うのであればシェルスクリプトや Unix (POSIX) コマンドでデータ管理を行うのは避けるべきだと思います。解決不可能な問題が多いからです。しかしそれでも何かしらの理由でやろうと考える（やらなければいけない）のであれば SQLite を使うのをおすすめします。シェルスクリプトや Unix コマンドは行単位の単純なテキストデータをシーケンシャルにデータ処理するのが前提となっており、改行や空白が含まれるデータや複雑な構造のデータ扱うのは苦手です。またシェル
SQLアンチパターン簡単まとめ
「SQLアンチパターン」について、自分の勉強がてら内容を簡単にまとめました。 「とりあえずSQLは触れてWebアプリが作れる」「シンプルなアプリを実務で作ったことがある」くらいの人が読むととても勉強になると思います。 また、「現場での良くない設計」が詳細に言語化されているので、経験豊富な人でも新たな発見があると思います。 詳しく知りたい方は是非本を買って実際に読んでみて欲しいです。 第一章 ジェイウォーク パターン 1カラムにコンマ区切りで値を入れて複数の紐付きを表現しようとする なぜダメか 検索しづらい 文字列カラムの文字数制限という暗黙の制約を受ける バリデーションかけられない 解決策 交差テーブルの作成 第二章 ナイーブツリー パターン 木構造を表現するとき、常に親のみに依存する(parent_idだけ持ってしまう) 隣接リスト なぜダメか 階層を深く掘ろうとするとそのぶんSQLをか
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
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
データベース研修（SQL基礎編）【ミクシィ22新卒技術研修】
データベース研修（データベース基礎編）【ミクシィ22新卒技術研修】
オラクル技術エキスパートが紹介する 開発者のためのデータベース完全ガイド一覧
