アンチパターンで学ぶDB設計 - Qiita
はじめに データベース（DB）の設計は、システムの性能や保守性に大きな影響を与えます。 この記事では、最低限パフォーマンスの低下や管理の複雑化を引き起こさないようにするために覚えておくべきことを、アンチパターンとしてまとめました。 本記事は、 現在仕事でデータベースを扱っており、データ設計について今一度おさらいしたい データベースについての基礎知識やお作法を身に付けたい という人を対象として想定しています。 これらに当てはまる方はぜひ一度確認してみてください！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 DB設計アンチパターン 早速、DB設計におけるアンチパターンを紹介します。 それぞれアンチパターンのテーブルを見て
パーフェクトRails著者が解説するdeviseの現代的なユーザー認証のモデル構成について - joker1007’s diary
最近、パーフェクトRuby on Railsの増補改訂版をリリースさせていただいた身なので、久しぶりにRailsについて書いてみようと思う。 まあ、書籍の宣伝みたいなものです。 数日前に、noteというサービスでWebフロント側に投稿者のIPアドレスが露出するという漏洩事故が起きました。これがどれぐらい問題かは一旦置いておいて、何故こういうことになるのか、そしてRailsでよく使われるdeviseという認証機構作成ライブラリのより良い使い方について話をしていきます。 (noteがRailsを使っているか、ここで話をするdeviseを採用しているかは定かではないので、ここから先の話はその事故とは直接関係ありません。Railsだったとしても恐らく使ってないか変な使い方してると思うんですが、理由は後述) 何故こんなことが起きるのか そもそも、フロント側に何故IPアドレスを送ってんだ、という話です
Cloudflare、分散SQLiteデータベース「Cloudflare D1」のオープンベータを開始
Cloudflare、分散SQLiteデータベース「Cloudflare D1」のオープンベータを開始 CloudflareはCDNエッジでSQLiteのマネージドサービスを提供する「Cloudflare D1」のオープンベータを発表しました。 We’re unlocking the ability for developers to build production-scale applications on D1! Now in open beta, D1 now offers higher per-database storage limits and the ability to create more databases! Read our blog to learn morehttps://t.co/gFAgMLPEtx — Cloudflare Developers (@Cl
Django ドキュメント | Django ドキュメント
最初のステップ¶ Django やプログラミングは初めてですか？ それなら、ここから始めましょう！ 何もないところから始めるなら: 概要 | インストール チュートリアルはこちら: その 1: リクエストとレスポンス | その 2: モデルと管理サイト | その 3: ビューとテンプレート | その 4: フォームと汎用ビュー | その 5: テスト | その 6: 静的ファイル | その 7: 管理サイトのカスタマイズ | その 8: サードパーティ製のパッケージを追加する Advanced Tutorials: How to write reusable apps | Writing your first contribution to Django 助けを求める¶ 困り事ですか？手を貸しましょう！ FAQ を探してみましょう。よくある質問への答えなら、ここで見つかります。 特定のトピ
ユーザ情報を保存する時のテーブル設計 - そーだいなるらくがき帳
はじめに ※この発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません 用法用量を守り、個人の責任で業務に投入してください 参考資料 2024/02/14追記 実際のテーブル設計の詳細はこちらを参考にどうぞ。 agilejourney.uzabase.com 要件 User情報を保存するときにどのようなテーブル設計を行うか 今北産業で頼む テーブルに状態を持たせず状態毎のテーブルを作る 状態が変わればレコードを消して別のtableに作る tableの普遍的な情報は別に持たせる 僕の考えた最強のDB設計 PostgreSQLをベースの雑なER図を作った。 これを元に話を進める。 table構成 users 親tableであり、すべてのユーザはここに属する。 基本はINSERTのみでUPDATE、DELETEを考慮しない。 user_detail userに付随する詳細の情報がここに登録
非エンジニアが最速でSQLをマスターする方法 - Gunosy Tech Blog
こんにちは、データ分析部の石塚です。 Gunosyではエンジニア以外の職種でもSQLを叩いて自らデータを集計・分析するという習慣と全社員が各サービスのログ*1に触ることができる環境があります。 例えば、ユーザー獲得を担っているプロモーションチームはエンジニアが0名のチームなのですが、実際にSQLを叩いています。 それによって、自分たちの獲得したユーザーはどのような行動をしているのかを確認したり、分析することができています。 これはGunosyのみの事例ではなく、AWSのRedshiftやAthena、GCPのBigQueryが台頭してきたおかげで、どの会社も低コストにログをSQLで集計・分析できる基盤が整ってきています。 個人的にはアプリやウェブの業界で働くマーケターにはSQLは必須の知識と言える時代になってきたと感じています。 そこで今回は特別プログラミングなどの経験が無い人でも、SQL
RDBとNoSQLにみるDB近現代史 データベースに破壊的イノベーションは二度起きるか？ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
「ユーザー目線」のシステムを目指して RDBが従来の階層型DBに比べて優れていた点はいくつか挙げることができますが、シェアを伸ばすうえで最も大きな影響は、ユーザーが使いやすいデータ構造とインタフェースにこだわったことです。すなわち、「テーブル」と「SQL」の発明です。 RDBでは、すべてのデータを「テーブル」というただ一つのデータ形式によって表現します。テーブルは、見た目が「二次元表」に似ているため*3、Microsoft ExcelやGoogle ドキュメントなどのスプレッドシートを使い慣れた人が見ると、データを格納する方法が直観的にイメージしやすいという利点があります。実際、こうした二次元表によるデータ管理は、Excelなどのソフトウェアが登場する前から一般的な方法だったため、RDBが登場した当時の人々にとっても受け入れやすいものでした。 テーブルが画期的だった点は、もう一つあります。
ブラック・ブラック企業 | Structure and Representation
厚生労働省が公表する労働基準関連法令違反の企業の一覧です。
RDBアンチパターン リファクタリングについて話をしてベストスピーカー賞を取ってきた #builderscon - そーだいなるらくがき帳
Builderscon 2017で登壇してきました。 builderscon.io 登壇資料はこちらです。 今回も僕が超絶リスペクトしてる id:t-wada さんと そこそこリスペクトしてる 空前絶後のォォ！！！！超絶怒涛にリスペクトしている上司の id:onishi さんの名言を引用させてもらいました。これはテストコードやモニタリングで品質が見える化されますが「見える化されるだけでは問題は解決しない」という本質をお伝えしています。我々はエンジニアなので技術で問題を解決していくわけですし、問題を解決するためには手を動かすしかありません。ですのでまさに今の現場を改善していくのはあなた自身です。 あとは今年、話をしてきたデータベースリファクタリングの総集編って感じです。ホントは実例のRDBアンチパターンを元にリファクタリングしていきたかったんだけど60分では短すぎて「続編に期待」みたいなレベ
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
ディレクターも営業も…非エンジニア職こそSQLを学ぶべき理由と初心者向け学習コンテンツ - paiza times
Photo by Delwin Steven Campbell こんにちは、谷口です。 皆さんは普段お仕事でSQLを使っていますか？ ITエンジニア以外の職種だと、「自分では使えないので、データがほしいときなどはエンジニアに依頼している」という方も多いと思います。 ただ自分でSQLが使えないと、今すぐデータがほしいのに確認できるまで時間がかかったり、エンジニアの仕事を増やしてしまったりして、双方にとって面倒が増えてしまう場合もあるかと思います。 「エンジニアじゃないんだからSQLなんてわかんないよ！」と思われるかもしれませんが、既に運用中のデータベースから基本的なデータ取得をするのであれば、自分で基本的なSQLの使い方を覚えた方が、マーケティングや営業、分析や企画といった業務も捗るはずです。 今回はSQL初心者の方に向けて、ブラウザ等でSQLを書きながら学べるコンテンツをご紹介します。 ■
Google、マネージドサービスでPostgreSQLを提供する「Cloud SQL for PostgreSQL」ベータ提供を発表
Google、マネージドサービスでPostgreSQLを提供する「Cloud SQL for PostgreSQL」ベータ提供を発表 Cloud SQLはこれまで、MySQLのマネージドデータベースサービスとして提供されてきており、そこにPostgreSQLが加わる形になります。PostgreSQLになっても設計の原則は変わらないと。 Cloud SQL for PostgreSQL implements the same design principles currently reflected in Cloud SQL for MySQL: namely, the ability to securely store and connect to your relational data via open standards. Cloud SQL for PostgreSQLの実装は現在
日報共有アプリケーションをOSSとして開発している話
日報一覧画面最近、プライベートな時間をつかってRepostというオープンソースの日報共有アプリケーションを開発しています。 投稿した日報に対して、コメントや絵文字でリアクションすることでチームでのコミュニケーションを活性化させることを目的としています。日報版Slackのようなイメージです。 まだ開発着手から1ヶ月ということもあり、バージョン0.0.1でまともに稼働できる段階ではないですが、開発のモチベーションを高めるためにも記事を書いてみました。 技術スタック チャンネル作成画面RepostはフロントエンドにReduxを採用し、SPAとして構築しています。APIサーバとしてのバックエンドはRuby on Railsで開発しています。また、エディタ部分はDraft.jsを用いてMarkdownエディタを実装しているところです。 Draft.jsについては、過去にとあるプロダクトに採用した経験
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
オンプレからAWS環境にデータベース移行するのに役立つ情報まとめ | DevelopersIO
西澤です。先日"AWS環境へのデータ移行"をテーマに社内で営業向け勉強会を行ったのですが、自分が1から資料を作るよりもずっと有用な公開資料がたくさんあったので、それらを使って説明をさせてもらいました。当日メンバーから出た質問等も補足しながら、今回はその情報をこちらにまとめておきたいと思います。 前提 タイトルではデータベース移行としていますが、こちらではRDBの移行のみを対象とします。AWSの各種サービスの詳しい説明は行いません。それらを組み合わせて利用する際に必要となる情報をまとめたいと思います。また、これからご紹介する資料の中には重複する部分も含まれるのですが、私が個人的によくまとまっているというところをピックアップしてご紹介して行こうと思います。 AWSへのデータ転送方法のまとめ まずは、データファイルの転送方法のまとめです。いつの間にかできていた下記ページが非常にわかりやすくまとま
時系列データベースに関する基礎知識と時系列データの符号化方式について - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。インフラストラクチャー部 SRE グループの吉川 ( @rrreeeyyy ) です。今期オススメのアニメはツインエンジェル BREAK です。 普段の業務並びに趣味の一環として、サーバのモニタリング環境の調査や改善に取り組んでいます。 そこで本稿では、モニタリングのコンポーネントの一つとして外すことが出来ない、時系列データベースの基礎知識に関して紹介します。 そもそも時系列データ・時系列データベースとは？ 時系列データというのは、特定の時間ごとに何らかの値を取得した際の、取得した一連の値を指します。 例えば、以下のようなフォーマットをしたデータなどは時系列データにあたるでしょう。 timestamp1,key,value1 timestamp2,key,value2 timestamp3,key,value3 : 時系列データベースとは、上記のような時系列データの保存・処理に
「絶対要らないハズだけど、なかなか削除できずにいるもの」を対応した小話 | メルカリエンジニアリング
はじめましてこんにちは。SREの@masartzです。 私は最近joinしたのですが、今回は本番環境に古くからあるテーブルの掃除作業をした案件をご紹介します。 tl;dr; 本番の住所情報テーブルを消したけど問題なかった話 絶対要らないハズだけど、なかなか削除できずにいるもの を対処する話 本番環境の住所情報テーブルをdropするまでの作業 今回、本番環境の住所情報テーブルをdropしました。 と言っても、事故でもうっかりでもなく、既に使われていなかったものの整理という作業でした。 何故使われていなかったかというのは、メルカリの住所情報の保持の仕方の変遷が関係しています。 初期にはuser情報と住所情報は1対1の関係でした。イメージとしては以下です。 CREATE TABLE IF NOT EXISTS users ( id INT UNSIGNED NOT NULL, name VARC
Docker で使えるデータベースの Web GUI まとめ - Qiita
Docker や docker-compose を使ってデータベースを立ち上げるとき、 Web の GUI も一緒に立ち上げておくと便利です。 本稿では、JX通信社で使っているものの中から、各種データベースに対応する Docker 経由で立ち上げ可能な Web GUI の OSS をご紹介します。 「Web の GUI も一緒に立ち上げると便利」とは 例えば、次のような定義で docker-compose up して、 http://localhost:8080 にアクセスすると、 version: "3" services: postgres: image: postgres environment: POSTGRES_DB: test POSTGRES_USER: test postgres-gui: image: donnex/pgweb command: -s --bind=0.0
B TreeとB+ Treeの違い - Carpe Diem
概要 インデックスに対してMongoDBはB Treeを採用し、MySQLのInnoDBはB+ Treeを採用しています。 どうして採用しているアルゴリズムが違うのだろう？と思って調べてみました。 主な違い B+ TreeはほとんどB Treeと同じですが、以下の点が異なります。 リーフノードとリーフノードを結ぶポインタがある データはリーフノードのみに保持する 具体例 言葉だけだと分かりにくいので、Visualizeするツールを使って具体例を表示します。 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15, 18]という数列に対し、Order: 3で作ってみます。 Orderは１ノードから出る枝の数のことです。 B Tree B-Tree Visualization B+ Tree B+ Tree Visualization 先程のB Treeと違って、データはリーフノードに持つの
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
SQLおじさん(自称)がBigQueryのStandard SQLを使ってみた
