2024年6月22日に開催された「第14回 関西DB勉強会 」での、 『こんなに違うよ MySQLとPostgreSQL ~MySQLとPostgreSQLのニッチな違いを語る~』 の発表資料です。 https://kansaidbstudy.connpass.com/event/316348/
![こんなに違うよ MySQLとPostgreSQL /](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e436bc92ca183ad5c88004a565f12654b62a6ebd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F2398ef954df34c139ba26b76d8acfb96%2Fslide_0.jpg%3F30717582)
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
PostgreSQLをWebブラウザ上で動かす「Postgres-WASM」、オープンソースで公開。Webブラウザ上のx86仮想マシンで実行、レプリケーションも可能 WebAssemblyを用いてWebブラウザにx86の仮想マシンを構成することで、PostgreSQLをWebブラウザ上で実行可能にした「Postgres-WASM」がオープンソースで公開されました。 Today we're open sourcing postgres-wasm with our friends at @_snaplet Discover how we built it, and the extra features we've added: https://t.co/6kmfXBBhCS#postgres #wasm #opensource — Supabase (@supabase) October 3,
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
This post is also available in Français, Deutsch, Español, 简体中文, 日本語 and 繁體中文. We announced Cloudflare Workers in 2017, giving developers access to compute on our network. We were excited about the possibilities this unlocked, but we quickly realized — most real world applications are stateful. Since then, we’ve delivered KV, Durable Objects, and R2, giving developers access to various types of st
あなたが知らない既存機能があるかもしれません! マイクロソフト社は2006年、Microsoft Officeの新バージョンで追加してほしい機能について、顧客調査を実施しました。驚いたことに、ユーザが希望した機能の90%以上はすでに実装されており、その存在が知られていないだけであることが判明しました。機能の「見つけにくさ」の問題の解決策として同社が考案したのが、現在のMicrosoft Office製品でおなじみの「リボンUI」です。 この問題はOfficeに限ったものではありません。日々使用するツールの機能をすべて把握している人はほとんどいません。PostgreSQLのように大規模なツールであればなおさらです。数週間前にPostgreSQL 14がリリースされたばかりなので、この機会にPostgreSQLのあまり知られていない機能に注目してみたいと思います。 この記事では、Postgre
AWS Aurora MySQLには、高性能を期待できる Parallel Query という機能があります。 実際、良いモノっぽいのですが、非常に情報が少ないので私めがいつものように掘り下げて、お役に立てればという徳を積む行為であります。 目次 Parallel Query とは リンク集 速度比較 費用の仕組み 設定による有効・無効 有効にできない条件 Parallel判定されるクエリ 結合クエリ innodb_buffer_pool_size との関係 その他 実践では Parallel Query とは 詳しくは下記リンクを見たほうがいいのですが、頑張って要約してみます。 通常のDB処理は、データを可能な限りメモリ上に置いておいて処理しようとしますが、オンメモリじゃないデータはストレージから取得する必要があり、データ取得後はDB本体における1スレッドがクエリ処理を行います。 Aur
Intro DBML (Database Markup Language) is an open-source DSL language designed to define and document database schemas and structures. It is designed to be simple, consistent and highly-readable. It also comes with command-line tool and open-source module to help you convert between DBML and SQL. Table users { id integer username varchar role varchar created_at timestamp } Table posts { id integer
多言語化対応における TypeScript の型定義を通して開発のしやすさについて考えた / TSKaigi TypeScript Multilingualization
Amazon Web Services ブログ Aurora PostgreSQL クエリ計画管理の概要 すべての AWS サービスと同様に、Amazon Aurora PostgreSQL のロードマップは、主にお客様のご意見と製品強化のご要望によって推進されます。Oracle と Microsoft SQL Server から Amazon Aurora にデータベースを移行した、複数の企業お客様からいただいたフィードバックは、2 つの点を示唆しています。重要なアプリケーションのデータベースワークロードを実行する企業は、最適なデータベースパフォーマンスを必要とします。また、企業には Aurora PostgreSQL と互換性のあるデータベースでさまざまなシステム変更を行っても、安定かつ一貫性を保つパフォーマンスが必要です。 PostgreSQL データベースのパフォーマンスが変動する
はじめに Amazon Auroraは、AWSを触る人ならほとんどの人が利用を検討したことがあるでしょう。 Amazon社内ではOracleを止めたというtweetもありました SHUTDOWN ABORT the last Oracle database running Amazon Fulfillment! pic.twitter.com/DorqTua2Lt— John Darrow (@jdarrow) 2019年3月29日 そんなAuroraは、従来のRDBとは違いクラウド上で動くことを念頭に設計されています。 また、ログが中心的な役割を持つことから「The log is the database」と表現されることもあります。 そんなAuroraの仕組みについての論文を読んだので紹介します。 読んだ論文は以下の2つです。 Amazon Aurora: Design Conside
Amazon Web Services ブログ Amazon Relational Database Service を使用したシャーディング 水平パーティション分割とも呼ばれるシャーディングは、リレーショナルデータベースの一般的なスケールアウトアプローチです。Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) は、クラウドでシャーディングを使いやすくするための優れた機能を提供するマネージド型リレーショナルデータベースサービスです。この記事では、Amazon RDS を使用してデータストレージの高いスケーラビリティ、高可用性、およびフォールトトレランスを実現するために、シャードデータベースアーキテクチャを実装する方法について説明します。Amazon RDS をデータベースシャードとしてデプロイする際のスキーマ設計とモニタリングメトリクスに関する考
このページでは PostgreSQL 11(2018/10/18リリース) に関する技術情報をお届けします。 本ドキュメントは PostgreSQL のリリースノートを元に弊社で解説を加えたものです。 バージョン11の主な拡張点 バージョン11での主な拡張箇所は以下の通りです。 ハッシュキーによるパーティショニングが可能になりました。 パーティションテーブルに対して主キー制約、外部キー制約、インデックスそしてトリガーを作成できるようになりました。 どのパーティションにもマッチしないデータ用にデフォルトパーティションの作成が可能になりました。 パーティションキー列に対する更新を行った際にそれの影響を受けるレコードも適切なパーティションに移動されるようになりました。 パーティションテーブルに対する SELECT のパフォーマンスが向上しました。 B-tree インデックスを作成する CREAT
発表は、VMwareの年次イベント「VMworld 2018 US」の基調講演で行われました。 同社CEOのパット・ゲルシンガー氏は、ゲストとしてAWS CEOのアンディ・ジャシー氏を壇上に呼び込み、ジャシー氏が「Amazon RDS on VMware」を発表。 ジャシー氏は次のようにAmazon RDS on VMwareを紹介しました。 「Amazon RDSのすべての機能をお客様のVMwareのオンプレミス環境で提供する。 データベースのプロビジョニング、データベースインスタンスのメモリ、コンピュート、ストレージのスケール、OSやデータベースエンジンのパッチ適用も可能だし、リードレプリカによるスケールアウトはオンプレミスへもAWSへも可能だ。 異なるVMwareクラスタへのレプリケーションによる高可用性構成もできるし、VMware上でもAWS上でもオンラインバックアップがとれ、AW
AWS re:Invent 2017で発表のあったAurora Serverlessがいよいよ一般利用可能になりました。早速Aurora Serverlessに触って確認してみます。 大栗です。 AWS re:Invent 2017で発表されていたAmazon Aurora Serverlessが一般利用可能になったので、早速試してみました。 Aurora Serverless MySQL Generally Available Aurora Serverless 概要 AWS re:Invent 2017で発表されていたAuroraの新しい形態の動作モードです。 【速報】新しいDBサービスAurora Serverlessが発表されました! #reinvent AuroraはSQL処理を行うDBインスタンス部分と高可用性な分散ストレージ部分が分離している構成をとっています。Aurora
はじめに PostgreSQLは商用DBに比べて書籍が少なく、まとまった情報が入手しにくいです。また、有志の方がPostgreSQLに関する資料を公開していますが、散在しており、せっかくの有益な情報にアクセスしにくい状況にあります。 そこで、本エントリではPostgreSQLの実行計画に焦点を絞り、公開されている有用な資料(書籍含む)をまとめました。読み返したい資料を探しやすくするため、内容のポイントも併せて紹介してます。 本エントリをきっかけに、これらの資料がさらに活用されることを願っています。 前提 各資料の前提としているPostgreSQLのバージョンは異なることにご注意ください。調査対象のPostgreSQLのバージョンが異なれば、状況は変わっているかもしれません。 各資料には内容の重複があり、ほぼ同一内容の場合もあります。重複している内容についてはポイントから割愛することがありま
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、
MySQL を UTF-8 で使おうと思ってハマりがちなのは charset utf8 を指定してしまうことです。 MySQL の UTF-8 には歴史的事情により utf8 と utf8mb4 の二つあります。 UTF-8 は1バイト〜4バイトで1文字が構成される文字コードですが、MySQL の utf8 は4バイト文字を扱うことができません。ハマりたくなければ utf8mb4 を使いましょう。 utf8 を使ってしまった場合に4バイト文字がどのように扱われるか、自分でもうろ覚えだったのでメモしておきます。 登録 接続が utf8mb4 でカラムが utf8mb4 あたりまえですが、そのまま登録されます。 mysql> insert into utf8mb4 (c) values ('美味しい🍣と🍺'); mysql> select * from utf8mb4; +--------
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