DBスキーマもバージョン管理したい！PostgreSQLカンファレンス2013 LightningTalk （2013-11-13: migr8.rbの設定箇所を若干修正） （2013-11-14: SQLite3での設定等を修正、「migr8.rb new --table=users」を追加）
InfluxDB | Real-time insights at any scale | InfluxData
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Devsの常識、DBAは非常識
1. MySQL Admin が見た Devs の常識、 DBA は非常識 2013/09/14 yoku0825@MyNA PHP Conference 2013 2. ＼こんにちは！／ ● yoku0825 ● とある企業の DBA ● MySQL 歴 5 年くらい ● オラクれない ● ポスグれない ● 嫁の夫 ● せがれの父 ● 日本 MySQL ユーザ会 (MyNA) のスベり担当 3. ＼しゃべること！／ ● 日常的に MySQL のソースコードに触れる変態 DBA がフツーの Devs に投げた愛のマサカリ集 ( のつもり ) ● ウチの開発言語は PHP > Java >> Ruby らしいです ● ウチでは DBA がサーバーの構築、 Devs が設計・ テーブル構築・運営、 DBA はトラブルシュートや改 善提案 ( 運用 ) 、というサイクルで回しています。
「コネクションプーリング都市伝説」はほんとに都市伝説?（その3) - 最速配信研究会(@yamaz)
前回のシリアル/パラレル処理の視点に立ってコネクションプールについて考えてみたい. コネクションプールが遅いとは はてなおやさんが考察しているように 普通にmod_perl でコネクションプールを素直に張るとコネクション数が爆発する. 図にすると図1のような感じで個々のapacheがコネクションを複数持つので,サーバ台数が増えるとコネクション数が飛躍的に増えることがわかると思う. 図1 コネクションが爆発してる様子(正直書くのも大変) コネクション数が増えると単純にコネクションを維持するコストも増えていくので， このあたりが「コネクションプーリング都市伝説」の根拠になっていると思われる. これはこれで全くその通りで間違いない. さて,ここでもうちょっと大きな視点に立って,クライアント<->サーバ間の通信路が 1個の伝送路をパケットによって多重化しているととらえてみたい.そうするとここで シ
最速配信研究会 - 「コネクションプーリング都市伝説」はほんとに都市伝説?（その2
ずいぶんと間が空いてしまったが, 「コネクションプーリング都市伝説」はほんとに都市伝説?（その1)の続きについて書きたい. まず本題に移る前にシリアル処理とパラレル処理の違いについて説明したい. シリアル処理ととパラレル処理 シリアル/パラレル処理というのは複数のタスクがあった場合の処理の方法で シリアル処理 → タスクを一つずつ処理する. パラレル処理 → タスクを並列に処理する という違いがある.一般にタスクの処理時間が一定で共通のボトルネックが 存在する場合,パラレル処理はシリアル処理に比べて遅くなる. 図1と図2は全タスクを処理し終わる時間はどちらも3単位で違いがないように見えるが, 平均処理時間を見てみると図1は2単位が平均処理時間になるのに対して,図2の方は 2+2/3単位が平均処理時間となるので不利になっているのがわかると思う. 実際にはこれに加えてタスクの切り替えのコストが
「コネクションプーリング都市伝説」はほんとに都市伝説?（その1) - 最速配信研究会(@yamaz)
「コネクションプーリング都市伝説」という単語がある.かいつまんでいうと 「コネクションプールって一般的に速いと言われているけど,クライアントが 多くなると接続維持のコストが大きくなるから今となっては速くないんじゃね?」 というものだ. WEB+DB PRESS vol.33でnipotanさんの中の人が書いてた記事が発端だと思われる. あとこんなエントリもあった. hori-uchi.com コネクションプーリング都市伝説は正しそう またちょっと古いねたですが、WEB+DB PRESS vol.33でnipotanさんが書いてたコネクションプーリング都市伝説を読んだ時、ほんとのところどっちが速いのかってのをabでベンチマークをとってみました。 (snip) これ以外にもいくつかパスを替えてベンチマークをとったところ、いずれも若干ですがプーリングしないほうが早かったので、現在はプーリングしな
qpstudyで発表したスライドをアップロードしました。
本日、qpstudyで「データベースとは」という内容について、そして「リレーショナルモデルとは」という内容について話す機会を頂いた。リレーショナルモデルという硬い内容であったにも関わらず、出席者の皆さんには最後まで良い反応をして頂けたように思う。実はリレーショナルモデルについて誤解している、あるいは知らない人が本当に多い、そして良い解説書がないということを普段問題として感じており、そういった背景から今回qpstudyの話を引き受けさせて貰った。今回発表した内容が皆さんのお役に立てば幸いである。 発表の内容はほぼ現在WEB+DB PRESSで連載している「理論で学ぶSQL再入門」のいくつかの回のものを要約したものになっている。連載ではさらに詳しい内容について説明しているので、興味のある人はぜひWEB+DB PRESSのバックナンバー（連載はVol.68〜）を購入して頂きたい。 本日発表したス
PHPMatsuri2013で発表した資料を公開しました「ソーシャルゲーム案件におけるDB分割のPHP実装～とにかく分割ですよ。10回じゃ足りない。20回くらい分割。～」｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
ホーム 技術ブログ PHPMatsuri2013で発表した資料を公開しました「ソーシャルゲーム案件におけるDB分割のPHP実装～とにかく分割ですよ。10回じゃ足りない。20回くらい分割。～」 PHPMatsuri2013で発表した資料を公開しました「ソーシャルゲーム案件におけるDB分割のPHP実装～とにかく分割ですよ。10回じゃ足りない。20回くらい分割。～」 記事を書くのは初めてになります。sasakiです。 2013年7月14日から15日にかけて、PHP Matsuri 2013が開催されました。 今回は北海道開催という事で弊社もスポンサーとなり、社員の何名かはスタッフとして開催に協力しました。 また、スポンサー枠でセッション時間を一コマ頂き 「ソーシャルゲーム案件におけるDB分割のPHP実装 ～とにかく分割ですよ。10回じゃ足りない。20回くらい分割。～」 と題した発表を行いましたの
N+1 問題を回避する
Kodougu では、SQL の Select における N+1 問題を回避することが重要になってきます。 N+1 問題とは、Tree 状の情報を DB から読み出す際、全レコードの取得に一つ＋各レコード分だけ SQL を発行してしまう問題です。出来の良い O/R マッパーを使っているとよく引っかかります。 Kodougu のようなモデリングツールだと、この問題には非常によく出くわします。例えば、図上の要素を全て取得してから、要素に関係する関連の一覧を取得するなどを行うような場合です。Rails の ActiveRecord は気軽に DB にアクセスできてしまいますから。以下のコードでは、要素から出て行く関係線の一覧を取得しています。以下のようなコードを書いてしまうと、図を一枚描くたびに要素数分の SQL が発行されてしまいます。 [code: @elements = Element.f
DBの世界に起こる変革 | エンタープライズエンジニアの独り言
エンタープライズシステムのエンジニアをやって１０年以上。思うところを書いていきます。その他趣味を少々。。。 DBの世界に起きた大きな波 現在、どの製品を使ったとしてもRDBの性能問題は必ずといっていいほど発生する。理由は簡単で、CPU、ネットワークが高速化（CPUはマルチコア化、ネットワークは10G-Ethernetの一般化やInfiniBandなど）するのにディスク（ストレージ）が高速化に追いついていないからだ。その差を埋める役割として、RDBが担っているケースが多く、性能問題になるケースが散見される。 だが、そういう時代の流れに対して大きな変革が起きようとしている。SSDはかなりコモディティ化してきたので言うに及ばずといった感じだが、個人的には速いもののディスクの置き換えにすぎないと思っている。つまり、SSDは速いがDBのアーキテクチャに大きな変革をもたらすものではない。が、ここにきて
#5「GitDDLまじイノベーティブ」 tech.kayac.com Advent Calendar 2012 - KAYAC Engineers' Blog
好きな IPA は志賀高原ビールの @soh335 です。 早くビール飲みたいのですが書かないと怒られるので今日は、隣の発明家が作った GitDDL というモジュールについて説明しますね。 （隣の発明家に任せると「GitDDLまじイノベーティブ（完）」としか説明してくれないので） なにするものなの 名前を見て通り、Git で database の schema 管理をするものです。それ以前は、DBIx::Class::Schema::Versioned とかを使っていたようです。 仕組み まず、Git で管理されている schema ファイルを指し示すコミットのハッシュを database 上で管理します。 schema に変更があった場合、このコミットのハッシュが databse 上のものとで差異が生まれます。よって database 上の schema は期待する schema ではな
ありがちなデータベース設計を共有することができる『DB Patterns』 | 100SHIKI
これまたマニアックな苦笑。 DB Patternsでは、ありがちなデータベース設計を共有することができる。 フォトアルバムだったらこういうテーブルがあって、こことこのキーが共有されるとかなんとかをグラフィカルに見ることができる。 まだ投稿も少ないし、いろいろ突っ込みどころもあるのだが、初心者のうちは確かに悩むところだし、便利なサービスではなかろうか。 ユーザー登録をするとすでにあるパターンをForkしたり、新しく作ったりもできるようだ。興味がある方はどうですかね。
データベース負荷テストツールまとめ(5) - SH2の日記
というわけで、JPOUG> SET EVENTS 20120721 | Japan Oracle User Groupに参加して発表をしてきました。通常の勉強会と比べて発表者と聴講者の一体感を増すための工夫がなされていて、とても良かったと思います。有限コーヒーかと思ったら無限ビールだったのも驚きです。JPOUGの運営メンバのみなさま、会場を提供してくださった日本オラクルのみなさま、当日お越しいただいたみなさま、どうもありがとうございました。 私のセッションでは、データベース負荷テストツールまとめ(5)と題して過去4回分のまとめと自作ツールの紹介をさせていただきました。JdbcRunnerはOracle Database、MySQLとPostgreSQLの間でTPC-BとTPC-Cの性能比較ができる唯一のオープンソースソフトウェアですので、いろいろ試してみていただければと思います。試した結果
間違って10万人の顧客DB消しちまったｗｗｗｗｗｗｗｗ - MC)まとめこむ
1：以下、VIPがお送りします：2012/03/05(月) 23:05:21.43 ID:MYKH/EmU0 特定されない範囲で 30分前の話 2：以下、VIPがお送りします：2012/03/05(月) 23:06:04.91 ID:b77m7UZ00 ２ｃｈやってないでハードディスク復旧業者に頼め 13：以下、VIPがお送りします：2012/03/05(月) 23:08:29.71 ID:MYKH/EmU0 >>2 とりあえず今担当の人呼んでる（俺も担当なんだけどさｗｗｗ 3：以下、VIPがお送りします：2012/03/05(月) 23:06:05.57 ID:G+trElAB0 顧客DBって何？ 13：以下、VIPがお送りします：2012/03/05(月) 23:08:29.71 ID:MYKH/EmU0 >>3 顧客情報が詰まった大切な大切なデータベース 4：
DBサーバの場合のLinuxチューニング - shibainu55日記
今回はLinux上でPostgreSQLやMySQLなどのDBMSを使う場合のLinuxカーネルチューニングについて。共有メモリ(shmallやshmmax)については設計時にもれなく設定の確認などをしている場合がほとんどだと思うが、それ以外のTipsとして、今回はLinuxのメモリオーバーコミットに関する記事。DBMS向けと書いたが、Linux上で動作させるソフトウェアであればDBMS以外でも考慮に入れて設計すべきポイントである。 Linuxのメモリ管理 Linuxのメモリ管理サブシステムには「メモリオーバーコミット」と呼ばれる機構があり、マシンに物理的に搭載されているメモリ以上の領域を確保できてしまう。この動作については、メモリ確保の際(Cの場合)実際に使われるmallocを使ったサンプルアプリなどで実際に挙動を確認することができる。参考までに、あるサイトの方は以下のようなサンプル(a
分散リアルタイムデータベース「SenseiDB」がオープンソースで公開。LinkedInのインフラとして開発
テキストなど非構造化データのデータベース機能とサーチエンジン機能を兼ね備えた分散リアルタイムデータベース「SenseiDB」が、オープンソースとして公開されています。 SenseiDBとは先生DBの意味らしく、「Sensei (先生) means teacher or professor in Japanese」と説明があり、ロゴにも「師」の文字が使われています。なぜ先生なのか、その意味について以下のように説明があるのですが…… This name indicates that the system can be used in place of Oracle database in many applications. この名前が示しているのは、このシステムが多くのアプリケーションにおいてOracleデータベースで使われているところで利用可能だということです。 TeacherやProfe
作るプログラムの機能や性能で勝負したい。そうだ、データベースを勉強しよう - きしだのはてな
さて、アルゴリズムの勉強のしかたと、ラムダ計算の勉強のしかたの目星をつけました。 アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのはてな ラムダ計算の勉強のしかた、プログラム意味論 - きしだのはてな これでここで書いたプログラムの理論の基礎は勉強できたことになるんじゃないかと思います。 プログラムの理論とはなにか - きしだのはてな ところで、プログラムの勉強地図としてこういう図を書きました。 で、ハードウェアまわりについても、プロセッサを支える技術やネットワークはなぜつながるのかでひととおり勉強したとしましょう。 じゃあ次は、アジャイルか？テストか？UIデザインか？となるわけですが、やはりプログラマなら、プログラムの作り方や使いやすさの前に、作るプログラムの機能や性能で勝負したいじゃないですか。 いい感じに関数が分割できるよとか、読みやすい名前がつけれるよとか、効率よく仕事して定時に帰れるよと
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 - レベルエンター山本大のブログ
ずいぶん時間があいてしまったけど、大規模コンシューマ向けサービスRDB設計の続き。 僕はこのプロジェクトを自分のRDBの知識を使って革新してやろうと思って臨んだ。 しかし結果として逆に、コンシューマ向けサービスに最適化されたRDBの使い方について教わることになった。 ※ あと、KVSでいいじゃんって言ってる人もいるけど、それはKVS導入の苦労を知らない人だと思う。KVSの苦労は後で書く。 僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はDBやフレームワークの設計とアーキテクトっぽいことを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止
DBサーバーの負荷分散
MySQLアクセスを負荷分散する ユーザーからのアクセス数が非常に多いWebサイトにおいて、MySQLのSLAVEサーバーを複数台並べて負荷分散させるということがよく行われています。ただ、Webアクセスの負荷分散は一般的なテーマなのでいろいろなところで語られているのに対し、DBアクセスの負荷分散というテーマは一般的でないのかあまり語られていないように感じます。 DBアクセスを負荷分散するにあたって一番荒っぽい方法は、Webサーバー上のプログラムの中でどのSLAVEサーバーに接続するかをランダムで決める方法です。ランダムと言っても長時間アクセスしているとほぼ接続先が均等化されるので、一見この方法でも問題ないように見えます。しかしこの方法だと、接続しに行こうとしたSLAVEサーバーが高負荷もしくはサービス停止中であっても構わず接続しに行ってしまうという問題があります。 このような問題を解決する
データベースのスケーラビリティをどうやって向上させるか
これまでPublickeyではデータベースのスケーラビリティに関するさまざまなトピックを取り上げてきました。クラウド時代にはスケーラブルなデータベースのニーズがこれまでになく高まっているためです。 この記事では、これまで取り上げてきたデータベースのスケーラビリティに関する技術を少しまとめて紹介しようと思います。 従来のリレーショナルを拡張 従来のリレーショナルデータベースに対して、技術的工夫を凝らすことでスケーラブルなデータベースを実現しようというアプローチにも、さまざまなものがあります。 データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏は、リレーショナルデータベースは決して遅くないと主張。リレーショナルデータベースが遅い原因はロック、ラッチ、リソース管理にあるとして、それらを極力排除した「VoltDB」を開発しています。 NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャ
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