DB設計の共有で疲弊してない？dbdocsのすゝめ
DB設計の管理や作成に疲弊してません？こんにちは。ukmshiです。今日はDB設計の共有と管理に便利なツール、dbdocsについてお話しします。dbdocsを使えば、設計の可視化や共有がめちゃくちゃ簡単になるんです。今回は、その魅力と利点、そして実際の使い方について詳しく説明します。 dbdocsとは？ dbdocsは、コードベース（DBML）でDB設計を管理し、URLで共有することが可能なツールです。データベースのテーブル構造や関係性を可視化し、それを他のチームメンバーやステークホルダーと手軽に共有することができます。 DBMLについてはこちらを参考に dbdocsの利点 dbdocsの利点について詳しく見ていきましょう。 無料 まず最初に、dbdocsは基本無料です。コストを気にせずに利用できるので、チームの誰もがアクセス可能です。 コードベースで管理 dbdocsはコードベースでDB
ドメインロジックとSQL - Martin Fowler's Bliki (ja)
以下の文章は、Martin Fowler による Domain Logic and SQLの日本語訳である。 データベース指向ソフトウェア開発者とメモリ上(in-memory)アプリケーションソフトウェア開発者との間のギャップは、ここ数十年、徐々に広がってきている。このギャップが原因で、データベースの機能(SQLやストアドプロシージャ)をどのように扱えばよいのかという議論が数多く巻き起こっている。ここでは、ビジネスロジックを SQL に置くべきか、それともメモリ上のコードに置くべきかといった問題について、主にパフォーマンスと更新性の観点から考察を行う。考察には簡単な例を使うが、SQL クエリはしっかりとしたもの（rich SQL queries）を用いるので悪しからず。 エンタープライズアプリケーション（訳注：以下、EA）構築に関する本（私の近著『P of EAA』など）を読むと、ロジック
RDBのデータモデリング・テーブル設計の際に参考にしている考え方と資料
はじめに タイトルのとおり、RDBのデータモデリング・テーブル設計を行う際に参考にしている考え方と関連資料をまとめました。 P.S. なんと本記事内でいくつか参考として挙げさせてもらっている増田さん・かとじゅんさん・奥野さん・そーだいさんからコメントいただくことができました。 本当にありがとうございます。 前提 RDBを採用するのは事実を無駄なく正しく記録するため 正規化、トランザクション、制約とデータ整合性 基本的には始めに理想として集合論・リレーショナルモデルに基づいて正規化を考え(論理設計)、パフォーマンスなどの現実問題に対して折り合いをつけていく(物理設計) 制約を最大限利用する cf: ↑P91〜 ↑P.29,41 ↑P56〜 ↑5章 ↑P347～ 情報とデータ データ：単なる事実の値→これを永続化して蓄えるものがRDB 情報：データから生み出される意味や目的のあるもの→RDBか
Google、大規模分散DB「Spanner」にPostgreSQL互換インターフェイスを実装。強い一貫性で秒間10億以上のリクエストを処理可能。Google Cloud Next '21
GoogleはGoogle Cloudで提供している大規模分散データベース「Cloud Spanner」に、PostgreSQL互換のインターフェイスを実装したと発表しました。 At #GoogleCloudNext, we've announced the preview of Cloud Spanner’s PostgreSQL interface—combining the scalability & reliability of Spanner that enterprises trust with the familiarity & portability of PostgreSQL that dev teams . Take a deeper dive ↓ https://t.co/Y3xD1lDPLg — Google Cloud Tech (@GoogleCloudTech
業務でどれだけSQL力がつくのか ~SQLアンチパターンを用いて確認~ 前編
はじめに こんにちは。 GMOアドマーケティングのKONCEです。 新卒で入社し、数年経ちました。日々の業務で学ぶことは多いですが、今年度は技術の深堀りをテーマにやっていきたいと思っています。 今回は入社してDBやSQLに関しては業務内で学ぶことが多く、特別訓練をしていたわけではなかったのですが、「SQLアンチパターン」を用いて学びながら、改めて自分の現状を見つめ直していけたらと思います。 今回は学習を行う側面と自分自身のレベルについて見直していきたいので 知っていた → ○ 部分的に知っていた → △ 知らなかった → × を付けてみようと思います。 目次 SQLアンチパターンについて Ⅰ部 データベース論理設計のアンチパターン 2-1. [○]1章 ジェイウォーク（信号無視） 2-2. [×]2章 ナイーブツリー（素朴な木） 2-3. [○]3章 IDリクワイアド（とりあえずID） 2
社内SQL研修のために作った資料を公開します | 株式会社AI Shift
こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内（AI事業本部内）でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践（チーム開発）でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応 SQL文を直接書かなくとも、自動的にSQL文を生成、実行してくれるORM（Object-Relational Mapper）は、プログラミングを容易にしてくれる技術としてRailsやHibernate、Springなどさまざまなフレームワークなどで活用されています。 一方で、ORMが生成するSQL文はときに複雑に、あるいは非効率なものとなり、データベース処理の遅さにつながることもあります。 このとき、SQL文の生成と実行を明示的にコードとして記述する必要がないというORMの特徴が、なぜデータベース処理が遅くなったのか、どのようなSQL文が生成され、そのどこに原因があるのか、といった調査を難しくている面があり
AWS、DynamoDBをSQLで操作可能に。SQL互換のクエリ言語「PartiQL」対応を発表
AWSはNoSQLデータベースサービスのDynamoDBが、SQLで操作可能になるSQL互換のクエリ言語「PartiQL」に対応したことを発表しました。 You now can use PartiQL (a SQL-compatible query language) to query, insert, update & delete table data in DynamoDB. PartiQL makes it easier for you to interact with DynamoDB & run queries in the AWS Management Console. https://t.co/qlRwzYZCPC pic.twitter.com/pVaX5xlEDu — DynamoDB (@dynamodb) November 23, 2020 DynamoDBはキーバ
Franchise - 多数のデータベースに対応したSQLノートブック
SQLを覚えると実務で使える様々なデータを取得できるようになります。毎回同じようなSQLを記述するのが面倒で、テキストファイルに定番のSQLをメモで残している方も多いのではないでしょうか。 そんな方にお勧めなのがFranchiseです。SQLを残しておけるノートブックです。 Franchiseの使い方 メイン画面です。複数のデータベースに対応しています。 結果を地図に描画する例です。 グラフ。線グラフです。 棒グラフ。 並び替えた棒グラフ。 ドットだけ。表示を2カラムにしています。 一般的な一覧表も可能です。 レンジを使ってその時の値を表示するパターン。 メールを取り込んでクエリを投げるパターン。 FranchiseのデータリソースはSQLite/PostgreSQL/BigQuery/MongoDB/Microsoft SQL Server/Oracle/DB2/Teradataなどとな
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！ オープンソースのデータベースとしてよく比較されるPostgreSQLとMySQL。どんな長所・短所があるのでしょう？ それぞれの専門家による対談で明らかにします。 エンジニアとして働いていると必ず直面する悩み。それは、「どのリレーショナル・データベース（以下、RDB）を選ぶのが最善なのか？」です。 RDBごとに長所と短所は異なっています。そのため自社サービスにマッチしないRDBを選んでしまうと、それがボトルネックとなり開発・運用にトラブルが生じるケースは少なくありません。 なかでもよく比較検討されるのが、PostgreSQLとMySQL。ともにオープンソースRDBのデファクトスタンダードであり、高い性能と数多くの機能を持っています。 では、両者は具体的にどのような長所・短所があるのでしょうか。そ
プロダクト改善のためにウォッチしておくべき7つの指標 - Gunosyデータ分析ブログ
データ分析部でグノシーというニュースアプリのプロダクト改善を担当している @ij_spitz です。 今回はプロダクト改善のためにウォッチしておくべき7つの指標をSQLで算出してみます。 Gunosyではこれらの指標を、プロダクトに異常があった時に検知するため、また施策の効果検証といった主に2つの目的で使用しています。 簡潔にするため、ユーザーとログインの2つのテーブルを使った算出できる指標のみを対象としています。 また、これらの指標をどうやってプロダクト改善に役立てているのかということも少しではありますが、合わせて書いていきたいと思います。 DAU WAU(MAU) HAU 積み上げHAU 1ユーザーあたりのログイン回数 登録N日後継続率 登録日別N日後継続率 前提 今回のブログで紹介するSQLはAmazon Redshift上で動くSQLなので、MySQLやGoogle BigQuer
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
Google App EngineがSQLデータベースをサポートへ。エンタープライズ向けサービスを拡充
Google App EngineがSQLデータベースをサポートへ。エンタープライズ向けサービスを拡充 グーグルは5月19日（現地時間）に米サンフランシスコで開催されたイベント「Google I/O」の基調講演で、エンタープライズ向けにフォーカスした「Google App Engine for Business」を発表しました。その内容を紹介しましょう（基調講演の内容は、記事「［速報］Google I/Oで発表された4つのポイント：VP8オープンソース化／Chrome Web Store／VMwareとの協業／Google App Engine for Business」をご覧ください）。 基調講演で最後の発表者として壇上に立ったのは、グーグルのKevin Gibbs氏。App Engineがエンタープライズに受け入れられるようにするためには、いくつかのバリアを乗り越えなければならないと語
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