■PHPerKaigi 2019の登壇資料です - https://phperkaigi.jp/2019/ - https://fortee.jp/phperkaigi-2019/proposal/328896eb-c084-41c9-847f-f0512a538811 ■前作 - 失敗から学ぶ、RDBの正規化の話 - https://soudai.hatenablog.com/entry/learn-from-failure-1
こんにちは、@yoheiMuneです。 G's ACADEMY TOKYOさんでいくつか講義を担当させていただいているのですが、新しくデータベース設計の講義を行ったので、そのスライドを公開したいと思います。 講義内容 この講義は、初めてプログラミングを学んだ方向けで、卒業制作で作るアプリケーションのデータベース設計ができるようになることを目標にしています。特に論理設計を扱い、アプリケーションで扱うデータ構造を読み解いて理解できるようになります。 論理設計では以下の項目を扱います。 データの理解 エンティティの定義 リレーションシップの定義 データ項目の定義 列の定義 少しでも参考になればと思い、もし気になった方はチラッと見てみて頂けたら嬉しいです。 編集後記 データベース設計についていざ講義を作ろうとするとなかなかアイデアがまとまりませんでした。いつもやっていることをいざ明文化しようとする
JJUG CCC 2017 Springで、「データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介」という話をしてきました。 データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介 #jjug_ccc #ccc_g3 from Hiroshi Ito 今回の登壇は、株式会社FOLIOのスポンサーセッションです!FOLIOについてはこちらの入社エントリー記事もご参考ください。Toggetterは下のリンクから。 togetter.com 世の中のみなさんが「論理削除フラグ」を使いたくなるモチベーションとしては、実は「削除」ではなく別のビジネスロジックを実装したいだけであることがほとんどだと思います。 たとえば論理削除フラグという名の死亡フラグ - @ledsun blogというエントリを参考にさせていただくと、下記のような要件の例があります。 ・社員が退職(・転
こんにちは、すっかり秋ですね!@yone098 です。 みなさんDBの設計してますか? DB設計時のサイズ見積り 以前はてなダイアリーで書いた記事は5年前のものであり、リンクが切れているものがあるので最新版として MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQLServer におけるDB設計時のサイズ見積りをまとめ直しました。 URL内のバージョン表記を変えると以前のバージョンの情報になります。 MySQLは、あまり情報に変化は無かったので Excel でマクロなどを作成して自社で自動算出出来るようにするのが良いと思います。 データタイプごとに必要な要求ストレージが決まっているのでレコードサイズが決まり、あとは要件次第で何レコードになるかを予測します。 データタイプごとに必要な記憶容量 テーブルの最大サイズ関連 http://dev.mysql.com/doc/refman/5
はじめに 「達人に学ぶDB設計」、「SQLアンチパターン」を読んだのでDB設計をする流れとその過程でのチェックポイントをまとめてみました。 今回は本に載っているものの中でも特に重要そうな部分に絞ってみました。 さらに詳しいことを知りたい方は本を購入してみてください。個人的には達人に学ぶDB設計徹底指南書のほうがおすすめです。こちらだけあれば十分だと思います。 DB設計には大きく分けて論理設計と物理設計の二つがありますが、今回はアプリケーション開発でメインとなる論理設計の部分に焦点をあてて説明をします。 一番最後にチェックポイントだけをまとめた章を用意したので、チェックポイントだけ知りたい方は最後だけ見ていただければと思います。 DB論理設計の流れ DB論理設計は以下のようなステップで進めていきます。 エンティティの抽出 エンティティの定義 正規化 ER図の作成 以下では各ステップごとに章を
2016 - 09 - 09 Rails だって硬いデータベース設計をしたい!そんなあなたに贈る Tips 4 選 list Tweet こんにちは、ペロリのサーバサイドエンジニアの @a_suenami です。 今回は Ruby on Rails アプリケーションにおけるデータベース設計についてちょっとご紹介したいと思います。 データベース設計してますか? みなさん、データベース(以下、DB)設計していますか?Scaffold したときにできた migration ファイルをそのまま使ったりしてませんよね? Ruby on Rails (以下、 Rails )は CoC(Convention over Configuration: 設定より規約)を強く提唱している フレームワーク であり、それによって得られる恩恵も大きい反面、かなり強めに設計の自由度を束縛されるという特徴もあります。特に
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
Kazuhoさんの論理削除はなぜ「筋が悪い」かを読んで。 UPDATEが発生しないテーブルならば、削除フラグを使った実装手法でも現在の状態と更新ログを別々に表現でき、結果として効率と過去の情報を参照できるメリットを簡潔に両立できるのではないか、という話。 大前提として全く同意なのだけども、今あるテーブルにdeleted_atを足すだけで、過去のレコードを復旧可能なようにしたい>< みたいに思っちゃった僕のような人間が実際に取るべき実装手法は何か、あるいは、それを想定して今やっておくべきテーブル設計はどういうものか!?というのが最後の疑問。 まずUPDATEがなければ、immutableなマスタ、更新ログ、「現時点のビュー」の3テーブルは、例えば次のようになる(PostgreSQLの場合): -- immutableなマスタ。 create table records ( id serial
こんにちわ、みけです。 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 - connpass この勉強会に出られないので、データベース設計のことについて色々と言いたい放題を書くエントリーの2回目です。 本日はn対nのリレーションを作るときに絶対にやることを書きます。 なお、別に大した話ではありません。 n対nのリレーションにするなら、リレーションそのものをエンティティにする 前回のエントリーでテーブルにはマスター(リソース)とイベントがある的な話をしたわけですが、実はマスターについて何も語っていませんでした。 で、マスター(リソース)について書きたいところではあるのですが、リソースについて書こうとすると絶対にn対nのエンティティ間の関連が出てきてしまうので、先にn対nの話をしておきたいと思った次第です。 n対nの関係の例 ここでは例として、ある個人スポーツのアス
こんにちわ、みけです。 なんか、こんなイベントが開かれるらしいです。 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 - connpass 僕の方は @mike_neck http://t.co/oZmo4aDp1v こっちとダブルブッキングです!— だいくしー (@daiksy) 2015, 1月 29 ということで、しょぼちむには泣いてもらうことにして(というか、僕が申し込んだ時点で補欠だった)、 参加できないなりにデータベース設計について僕が知っていることと必ずやっていることを少しだけ記述しておこうと思いました。 なお、僕の考えも正解とは言えませんので、マサカリ歓迎です。ただ、このブログコメントが承認制なので、僕が気づかなかったらごめんなさい(m´・ω・`)m ゴメン… なお、しょぼちむがいる会社に川島さんという方がいらして、僕が知っていることを非常に丁
今日も前回に引き続きデータベース設計の話をする。今回の話で一旦データベース設計については筆を置くつもり(ブログ書いてないで原稿書けよ>俺)であるが、その前に話をすっきりさせて置きたいと思う。最後を飾るテーマはIDの設計である。 数字しかないのに意味を含んだID前回のエントリを見ていただいた方から、次のような構造を持った学籍番号があるというフィードバックを頂いた。 全部数値で"入学年度下2桁"+"学科コード"+"学科内のあいうえお順の順位" このようなルールで割り当てた学籍番号を、単なる数値として扱うのであれば大きな問題はない。これは数値しか含まれていないので、SQLのデータ型としては単に数値型を使えば良いだろう。だが、学籍番号から入学年度を判断する、あるいは学科を判断するといった用途で使われるのであればやはり適切ではないといえる。リレーショナルモデルの観点だけからではなく、IDとして適切で
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