医薬品検索でMySQLの全文検索機能を使った話 - KAKEHASHI Tech Blog
AI在庫管理の開発チームでバックエンドエンジニアをしている沖です。今回は、AI在庫管理の医薬品検索において、MySQLの全文検索機能を使った話を紹介しようと思います。 この記事は秋の技術特集 2024の 8 記事目です。 今までの医薬品検索では満足できないユーザーがいた なぜMySQLの全文検索機能を採用したのか 全文検索機能を導入する 全文検索インデックスを付与したテーブルを作成する パーサー 照合順序と正規化 全文検索インデックスを使用して検索する データを最適な状態に保つために おわりに 今までの医薬品検索では満足できないユーザーがいた AI在庫管理には、医薬品の在庫一覧画面など、医薬品名で絞り込む画面がたくさんあります。この絞り込み機能を実現するために、これまではSQLのLIKE検索を利用していました。 LIKE検索は、使い慣れたSQLを用いて部分一致検索を実現できる便利な方法です
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
自作RDBMSやろうぜ!
Skip to the content. 自作RDBMSやろうぜ! このサイトの目的 RDBMS（いわゆるリレーショナルデータベース）というものはプログラミング言語の処理系や、OSなどと同様に、世の中で広く使われているソフトウェアであるにも関わらず、いざ自作してみようと思うと日本語で記述されたサイトや書籍で、必要な情報・情報源がまとまったものがないことに気づきました そこで、叩き台として、本サイト管理人および数名のコミッタで開発している自作RDBMSである SamehadaDB が軌道に乗るまでの経験をベースに、自作RDBMSするための道筋をある程度整理して書き記してみました 各々の情報・情報源はあいかわらず多くが英語で記述されていますが、その点はご容赦下さい なお、本サイトは技術的な解説を提供するのではなく、適切と思われる情報・情報源をポイントするようなサイトとなることを想定しています
リレーショナル・データベースの世界
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
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
SQLの実行計画の読み方 |
今回は、SQLを書く上で特にパフォーマンスに影響のあるSQLの実行計画の読み方について解説します。実行計画はデータベース製品によってさまざまに差異がありますが、ここでは比較的どのデータベース製品でも共通する内容について解説します。 実行計画とは記述したSQLが実際にデータベースの内部でどのように処理されて結果を返すか、その処理方法を記述した情報です。 A5:SQL Mk-2では、SQLエディタで実行計画を見たい SQL の上にキャレットがある状態でメニューから [SQL(S)] – [SQLの実行計画(J)] または、Ctrl+E で表示できます。 表示の仕方はデータベース製品ごとに異なりますが、多くのデータベース製品ではツリー状の情報として表現されます。（このため A5:SQL Mk-2でもツリービューで実行計画を表示します。） ツリーのリーフ（端）から処理が行われ、ルート（根）に向かっ
Django ドキュメント | Django ドキュメント
Django ドキュメント¶ Django を使いこなすための全てがここにあります。 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！
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
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。
Oracle Database から Aurora & Redshift に移行するための実践ガイド
© 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 柴田竜典 2017/6/1 Oracle Database から Aurora & Redshift に移行するための実践ガイド 自己紹介 柴田竜典［シバタツ］ • データベース関連の 相談ごと何でも担当 • AWSへの移行を機に RDBMSをAuroraに 乗り換えたい • オンプレミスOracleを AWSにフォーク リフティングしたい • 好きなAWSのサービス: S3 @rewse Oracleからの移行を検討しているお客様の声 • クラウドにシステム全体を移行するのであれば、 RDBMSもクラウドネイティブなものにしたい • RDBMSもオートスケールさせたいが CPUライセンスだとそれが
ファイルから SQL を読み込む (MySQL, PostgreSQL, SQLite3) - CUBE SUGAR CONTAINER
色々な RDBMS で SQL の書かれたファイルを読み込む方法について調べた。 まずはSQL の書かれたテキストファイルを用意しておく。 $ cat << 'EOF' > sample.sql DROP TABLE IF EXISTS users; CREATE TABLE users ( id integer, name varchar(255), age integer ); INSERT INTO users VALUES (1, 'Alice', 20), (2, 'Bob', 30), (3, 'Carol', 40); EOF こんな感じ。 users テーブルを作って、そこにレコードを追加している。 $ cat sample.sql DROP TABLE IF EXISTS users; CREATE TABLE users ( id integer, name varch
KVS 超入門 - footmark
最近（個人的に）KVSというワードをよく耳にするのですが、「正直全く分からないっ！」ということで勉強＋所感を書いてみました。 KVSって？ Key Value Storeの略で、「キー」と「値」から成る、シンプルなデータストアです。 いわゆる連想配列の上位互換に当たるデータベースという解釈で良いと思います。 連想配列というと、僕はソートされていないというイメージなのですが、KVSは主キーでソートされます。（KVSによるかも？） 表にするとこんな感じ。 学籍番号（主キー） 氏名 性別 生年月日 10001 田中太郎 男 1992/04/20 10002 佐藤健太 男 1992/10/10 10003 鈴木一樹 男 1992/06/03 繰り返しになりますが、見た目はキーと値から成るので本当に簡単。 勉強する前、 「ケイブイエス！」 「キーバリューストア！」 と周りが言っているのを聞いて、ガク
NoSQLデータベース：調査と決定のガイダンス（その2） | POSTD
(訳注：2016/10/3、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 3. 技術 大きな成功を収めているデータベースはいずれも、特定の種類のアプリケーション向けに設計されているか、望ましいシステムの性質の特定の組み合わせを実現するよう設計されています。これほど様々なデータベースが存在するシンプルな理由は、「どんなシステムも、望ましい性質全てを一度に実現することはできないから」です。PostgreSQLのような従来のSQLデータベースは、包括的な機能を提供するために構築されてきました。包括的な機能とはつまり、極めて柔軟なデータモデルや、結合を含む洗練されたクエリ機能、グローバルな整合性制約やトランザクションの保証などです。それとは対照的な設計として、Dynamoのようなkey-valueストアもあり、データ量やリクエスト量に応じてスケールし、高いスループットで読み書きを行うと
NoSQLデータベース：調査と決定のガイダンス（その3） | POSTD
追記専用 ストレージ(ログ構造化ストレージとも呼ばれます)は、順次書き込みをすることでスループットの最大化を実現しようとします。ログ構造化ファイルシステムの研究の歴史は長いものの、追記専用入出力がデータベースに関して普及したのは、BigtableでLSM（Log-Structured Merge）ツリーが使用されたからです。このLSMツリーは、インメモリキャッシュ、ハードディスク保存ログ、不揮発性メモリおよび定期的に書き込みされるストレージファイルで構成されています。LSMツリーや変種のSAM（Sorted Array Merge）ツリー、COLA（Cache-Oblivious Look-ahead Arrays）は多くのNoSQLシステムに導入されています（Cassandra, CouchDB, LevelDB, Bitcask, RethinkDB, WiredTiger, Rock
PostgreSQLを企業システムで安心・手軽に導入、活用する秘訣
PostgreSQLを企業システムで安心・手軽に導入、活用する秘訣：デジタル時代、「OSSをいかに使いこなせるか」が勝負を分かつ 市場変化が速い近年、ICTシステムにはイノベーティブな機能と変化対応力が強く求められている。これを実現する上では、ベンダーの事情に縛られず「本当にやりたいこと」ができるオープンソースソフトウェア（以下、OSS）の活用が欠かせない。だがとりわけ高度な信頼性・安定性が求められる企業システムのデータベースの場合、導入のハードルはひときわ高くなる。無理なく導入・活用するアプローチをPostgreSQLコミュニティの理事企業である富士通に聞いた。 変化対応力を強め、「ビジネス革新」につなげるためにはOSSが不可欠 ICT活用の在り方がビジネスの成否を決めることは、もはや当たり前となった。特に、市場環境変化が激しい近年は、基幹システムによって支えられる「既存のビジネス価値」
SQL Serverの構造を理解する
リレーショナルデータベースの構造を理解することは、データベースを活用したアプリケーション開発や運用管理、チューニング手法等を習得するための基礎となります。 また、昨今リレーショナル データベース以外にもHadoopやDocument DB等の新しい発想のデータベースが提供されていますが、そのような新しいテクノロジーの特性やメリット・デメリットを理解するための土台となるリレーショナルデータベースの基礎を学んでいただければと思います。 本記事では、SQL Serverリレーショナルデータベースをインストールする際に、最低限理解しておく必要がある、基本的な構造についてご説明いたします。 インスタンスとデータベースの関係 SQL Serverではインスタンス（Windowsのサービス）とデータベースとの関係は、1：Nとなり、複数のデータベースで構成されています。また、OS上に複数のSQL Serv
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