あまり知られていないPostgreSQLの機能 | POSTD
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
makopi23のブログ 「外部キー Night」に参加しました
2015/2/13(金) 「外部キー Night」に参加してきました。 connpass http://connpass.com/event/11463/ 場所は千駄ヶ谷（代々木）のピクシブ株式会社さんです。 参加者は60人くらいでしょうか。 ・・・この勉強会のタイトル！そしてピンポイントなテーマｗ 惹きつけられずにはいられない！ そんな私も、SQLアンチパターン読書会で4章「キーレスエントリ」の紹介を担当したということもあり、外部キーには少し思い入れがある一人なのです。 外部キーNightのお供に、書籍「SQLアンチパターン」の４章、「キーレスエントリー」をお一つ、いかがですか～ / SQLアンチパターン読書会 「キーレスエントリー」 に参加しました http://t.co/Z116mYUDyI #sqlap #fk_night — makopi23 (@makopi23) 2015,
検索条件をWHEREで指定する場合とJOIN ONで指定する場合の違い - HK's Weblog
mysqlにおいてWHEREとJOIN ONで条件を指定した場合の違いがよくわかっていなかったのでまとめておく。 映画を表すmoviesテーブルと映画の日毎の再生回数を表すplaycountsテーブルがあるとする。 moviesテーブル +----+------------+ | id | title | +----+------------+ | 1 | MI3 | | 2 | Super Man | | 3 | Spider Man | +----+------------+ playcountsテーブル +----+-------+----------+------------+ | id | count | movie_id | date_at | +----+-------+----------+------------+ | 1 | 10 | 1 | 2012-12-16 |
インデックスを使うとなぜ速くなるのか
インデックスを使うと何故早くなるのか 本ページではORACLEにおいてインデックスを使うと何故クエリが早くなるのか、またはなぜ速くならないのかを説明します。 なお、本ページでは索引構成表やビットマップインデックス等の特殊なデータ構造を持つオブジェクトは考慮しておらず一般的なテーブルとインデックスを想定しています。 前提知識 インデックスを使うとなぜ速くなるのかを理解するためには以下の前提を理解している必要があります。 ・ディスクアクセスはCPUアクセスと比較すると非常に遅い 一般的にはCPU処理時間がナノ秒単位であるのに対してディスクのアクセス時間はミリ秒単位であり、ディスクはCPUに比べて100万倍程度処理が遅いとされています。 したがって、クエリの処理時間はディスクアクセスが最も少ない実行計画が最も高速となる可能性が高いと考えられます。 ・I/Oの単位はブロックである ORACLEのI
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
DELETE_FLAG を付ける前に確認したいこと。 - Qiita
DELETE_FLAG という思考停止フラグ DELETE_FLAG という boolean の列が DB 設計でよく話題になります。 論理削除という言葉で上手に論理武装し、スキを見せるとすぐに入れたがる人がおり、 一方でそれにつよく反対する人もいます。 自分の経験としては、広義の論理削除はありえると思いますが、実現方法が DELETE_FLAG だとなった時、それはあまり考えてないでなんとなくパターンとして盛り込んでる場合が多いと感じます。 ただし、設計に唯一の答えは無いので、もしかしたらそれが妥当な設計である場合があるかもしれません。 今回は「DELETE フラグがなぜダメなのか？」などという話をするつもりも、アンチパターンだと断言するつもりもありません。 問題は、仕様をきちんと把握すると、「最適な設計は DELETE_FLAG ではない」という場合が有って、その場合は、その最適な設計
階層構造データへの挑戦 - Qiita
＜この記事は「Money Forward Advent Calendar 2015」の8日目の記事です＞ みなさんSQL書いてますか？ 今回は、RDBでSQLを使って階層構造データをうまく扱う(ことに挑戦しようとする)方法に関するお話です。 数年前に出た「SQLアンチパターン」という本に書かれている内容で、大勢の方の記事でも取り上げられている話なのでだいぶ今更感が強いですが、私自身の忘備録としてまとめました。 というのも、実は私はこの記事の後半に書いた内容を使ってとあるシステムを設計していたのですが、諸事情あって結局そのシステムは日の目を見ずにお蔵入りになり、そのための供養を兼ねていたりもします。 身近な例で言えば、ファイルシステムのディレクトリ構造がまさに階層構造になっていますね。 このような階層の概念は、いろいろなところで出てくるもので、なんらかのシステムを作る際には大なり小なり関わっ
#ronsakucasual DBの論理削除についてひたすら共有する 論理削除 Casual Talks #1 にいってきたまとめ - もぐめぽろぐ
名前 とりあえず削除フラグ 目的 エンドユーザから見るとデータがないことにしたいけど、実際のデータは消したくない 削除したデータを検索したい データを消さずにログに残したい 誤った操作をなかったことにしたい、直ぐに元に戻したい アンチパターン 例えばis_deletedというカラムがtrueの場合は削除されているとみなす メリット update文ならデータが簡単に元に戻せる気がするのでなんとなく安心 -> 俺のupdate文でなんとかなる！！ 起こること SELECTするときには常にWHERE句が追加で必要になり、コードが削除フラグだらけになる 全員テーブル設計に精通してるわけではないので、テーブルによって削除フラグの有無があったりした場合、認識の齟齬を生みやすい 例えばrubyでdefault_scopeを用いて、よかれとおもってコードレベルでデフォルトを変えたらバグがたくさん出てくる
RDB - 実例で学ぶ、JOIN (NLJ) が遅くなる理屈と対処法 - Qiita
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
その選択、ちょっと待った！NoSQLデータベースへ乗り換える前に検討すべき3つのポイント
最近、どうも安易に「NoSQLにすれば厄介なDB設計から開放される」と考えている人が多いように思えて仕方がない。だが待って欲しい。本当にNoSQLと呼ばれるデータベースを使えばアプリケーションの開発・運用の苦しみから逃れられるのだろうか。もちろん「そんなことは無い！！絶対にだ！！」と私は考える。今日はその理由について語ろうと思う。 トランザクション先日、リレーショナルデータベースにおけるDB設計についてセミナーで解説したばかりだが、リレーショナルデータベースにおけるデータの整合性は何もDB設計だけが担保しているわけではない。リレーショナルモデルと同じかそれ以上に欠かせないのがトランザクションだ。 トランザクションがあるおかげで、トランザクション終了後のステータスは「成功」か「失敗」の2つしかないということが保証される。すなわちオール・オア・ナッシングだ。もしトランザクションの途中で何らかの
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