シングルバイナリでローカル実行可能、高速なOLAP用オープンソースDB「DuckDB 1.0」正式リリース
シングルバイナリでローカル実行可能、高速なOLAP用オープンソースDB「DuckDB 1.0」正式リリース オープンソースとして開発されているOLAP用データベース「DuckDB」が正式版となるバージョン1.0に到達したことが発表されました。 OLAP用のデータベースといえば、クライアント／サーバ方式の大規模なサーバアプリケーションが一般的ですが、DuckDBは、SQLiteのようにローカル環境上でシングルバイナリでローカル環境でも簡単に実行できる点が最大の特徴です。 SQLでクエリを記述すると同時に、Python、Java、Node.js、Rust、Go、C/C++、R、ODBCなどから呼び出せるAPIも備えており、クライアントアプリケーションに組み込むこともできます。 対応するプラットフォームはWindows（x86_64）、macOS（Intel/Apple Silicon）、Lin
dbtで見やすいER図を生成する - yasuhisa's blog
背景: dbtを使っていてもER図は欲しい! どうやってER図を生成するか どうやってER図を見やすくするか まとめ 背景: dbtを使っていてもER図は欲しい! dbtはモデル間のリネージなど可視化が得意なツールではありますが、万能なわけではありません。モデルの生成過程などはリネージで担保できますが、分析時に「どれとどのモデルがJOINできて、JOINする際のキーはこれを使って」というER図で扱うような可視化はディフォルトではできません。 DWHを作っている側からすると「このテーブルはあの辺のテーブルと一緒に使うと便利で、いつもあのキーでJOINして」というのが頭の中に入っていることが多いため、ER図がなくてもどうにかなることも多いでしょう。しかし、分析に慣れていない人や分析に慣れている人であっても、普段と異なるドメインのテーブルを触るときはER図が提供してくれる情報は有用です。ちなみに
非 Aurora な RDS から Aurora へ移行する時に考えること全部盛り - ゆるっと Tech Blog
Japan AWS Jr. Champions Advent Calendar 23日目の投稿です！クリスマスイブイブですね。 今回は、Aurora でない RDS で稼働している DB を Aurora へ移行することを検討してみます。 現在の データベース 具体的な例があった方が分かりやすいので、移行対象の DB の情報を仮定しておきます。 データベースの情報 利用サービス：RDS (非Aurora) インスタンスタイプ：db.t3.medium (2vCPU/4GiB) ディスク容量：50GiB DBエンジン：MySQL 8.0系 MultiAZ構成 (Active-Standby) リードレプリカなし オンデマンドインスタンス 利用状況 CPU利用量：余裕あり ディスク利用量：余裕あり メモリ利用量：2GiB弱程度で安定推移 システム稼働：時間帯や日による変化はなく、一定した稼働
MySQLで階層構造を扱うための再帰的なクエリの実装方法と実用例
１．はじめに RDBでの階層構造の関係を持つデータを扱う上で、 効率的なデータの持ち方や抽出方法について検証を行っています。 結論から先に 階層構造を扱う方法として下記の種類があります。 隣接リスト 経路列挙 入れ子集合 閉包テーブル 再帰クエリ（WITH RECURSIVE）を使うと階層データを扱う上でのパフォーマンスが得られます。 検索性、更新量、データ量など加味すると隣接リストで再帰クエリを用いるのがよさそう。 ２．階層構造を持つデータの概要 階層構造を持つデータとは 複数の要素（データ）が親子関係で結びついている構造を持つデータ 1つの要素が複数の要素の親になることができ、 また、1つの要素が複数の子要素を持つこともあります。 ある要素を親として、細分化された子要素であったり、 類似する要素を抽象化したものを親要素とするようなデータ。 階層構造を持つデータの例 組織における事業部、
Goにおける型によってSQLインジェクションを防ぐ方法
はじめに 2022年のセキュリティ・キャンプ全国大会に講師として参加しました。その際に、Goにおける脆弱性への対策はどうなっているのか調べました。この記事では、github.com/google/go-safeweb/safesqlがどのようにSQLインジェクションを防いでるのかについて解説します。 なお、@rungさんの文書を多いに参考にしております。また、セキュリティ・キャンプで用いた資料はこちらから閲覧できます。 SQLインジェクションとは？ 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が公開している安全なウェブサイトの作り方を見ると、SQLインジェクションは以下のように説明されています。 データベースと連携したウェブアプリケーションの多くは、利用者からの入力情報を基にSQL文（データベースへの命令文）を組み立てています。ここで、SQL文の組み立て方法に問題がある場合、攻撃によってデータベ
C言語でSQLiteのクローンを作るチュートリアルやった - valid,invalid
2019年12月の冬休みに1週間程かけて"Let's Build a Simple Database"という、C言語でSQLiteのクローンを作るチュートリアルをやりました。この存在を教えてくれた同僚に感謝 :pray: cstack.github.io チュートリアルの内容 Richard Feynman先生の“What I cannot create, I do not understand.”という言葉が掲げられているように、データベースを作ることでデータベースをより深く理解することに主眼が置かれているチュートリアルです。 これは重要事項説明かつタイトル詐欺に関する謝罪なのですが… 残念ながらこのチュートリアルは完成しておらず、Part 13が2017-11-26に公開されたのを最後に更新が止まってしまっており、以下の13章しかありません。 Part 1 - Introduction
DBMSをGoで実装してみた - Sansan Tech Blog
こんにちは。プロダクト開発部の荒川 id:ad-sho-loko です。突然ですが、皆さんはこんな疑問を持ったことはありませんか？ データベースの内部実装はどうなっているのか？ トランザクションとはどのようなアルゴリズムで実現されているのか？ NoSQLが遅いのはなぜか？ 古典的なデータベースとは内部的にどのように違うの？ データベースを何かしらの形で利用しているのにも関わらず、意外と内部の仕組みを理解していない場合が多いかと思います。僕もそうです。*1 しかし、エンジニアたるもの、その仕組みを知ることは非常に重要です。僕もデータベースについて勉強しようといくつかの本やサイトを調べていたのですが、なかでもCMU（カーネギーメロン大学）のDatabase System Groupがアップロードしている講義が最も勉強になりました。 www.youtube.com そして本ブログでは、上記の講義
DockerでサクッとDBからER図を作成する - Qiita
SchemaSpyというDBのスキーマを解析してテーブルの一覧やER図を出力してくれるツールがあります。 このツールの公式Dockerイメージが公開されており、非常に使いやすいので紹介させて頂きます。 https://hub.docker.com/r/schemaspy/schemaspy/ コマンド docker run -v "$PWD/schema:/output" --net="host" schemaspy/schemaspy:snapshot \ -t <DB種類> -host <DBホスト名/IP>:<ポート> -db <DB名> -u <DBユーザー名> -p <DBパスワード> このコマンドを実行するとカレントディレクトリのschemaディレクトリに解析結果のHTMLが出力されます。 （コンテナは自動的に終了します） docker run のオプション -vオプションで指
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