論理削除はなぜ「筋が悪い」か
「論理削除が云々について - mike-neckのブログ」を読んで。 データベース設計において、「テーブルの書き換えをするな、immutableなマスタと更新ログによって全てを構成しろ」というこの記事の主張はモデリング論として全く正しい。 だが、残念なことに、ディスクやメモリが貴重な資源だった時代の技術であるRDBは、そのようなモデリングに基づいて設計されたデータベースには必ずしも適していない。 第一の問題は、RDBに対してなされる様々な「更新」（トランザクション）は不定形（どのテーブルをどのように修正するかはアプリケーション依存）だという点。不定形な「更新」を時系列にそってRDBに記録していくのは、設計と並走性の点において困難あるいは煩雑なコーディングが必要になる（というか、そのような「イベント」による「変化」はREDOログに書き、その更新された「状態」をテーブルに反映していくというのが
論理削除が云々について - mike-neckのブログ
今日朝イチで見たエントリーがこれでした。 qiita.com 論理削除の弊害は色々なところで言われているけど、僕の足りない頭で理解している所によると、二つの値しか持たない削除フラグ的なものはカーディナリティが云々で検索条件につけても性能上的にもよくないし、意味がないということです。 論理削除を完全に悪だとは言いませんが、論理削除を極力排したい人たちは、基本的にデータそのものを削除する、もしくは論理削除というのはまだ要件的に未確定な要素が隠されていることを示すフラグであると考えているようです。 僕がITの業界でキャリアをスタートしてから2年目くらいに配置されたプロジェクトではT字型ER手法というのをベースにしたテーブル設計をしていて、そこでかなり鍛えられたわけですが、その時にはだいたいこのような原則を叩きこまれました。 テーブルに状態を持たせない 究極には機械が認識するキーと、人間にとって意
DELETE_FLAG を付ける前に確認したいこと。 - Qiita
DELETE_FLAG という思考停止フラグ DELETE_FLAG という boolean の列が DB 設計でよく話題になります。 論理削除という言葉で上手に論理武装し、スキを見せるとすぐに入れたがる人がおり、 一方でそれにつよく反対する人もいます。 自分の経験としては、広義の論理削除はありえると思いますが、実現方法が DELETE_FLAG だとなった時、それはあまり考えてないでなんとなくパターンとして盛り込んでる場合が多いと感じます。 ただし、設計に唯一の答えは無いので、もしかしたらそれが妥当な設計である場合があるかもしれません。 今回は「DELETE フラグがなぜダメなのか？」などという話をするつもりも、アンチパターンだと断言するつもりもありません。 問題は、仕様をきちんと把握すると、「最適な設計は DELETE_FLAG ではない」という場合が有って、その場合は、その最適な設計
今まで見たもっともクソなテーブル設計 - 何か着ていればいいよ
あれは、僕がデータベースを扱ううち最初から３件目のプロジェクトだった。 C++のソースが難解で火を吹いているという話で、自分は低スキルの若造。火にくべるには丁度良い程度のやる気と責任感をもっていた。折悪く別のプロジェクトが終了した直後だったもので投入されたのでした。 現場で『DBからデータを吸い出すツールかSQLを作ってくれ』といわれ話をきくと他社が作ったDB定義がすこぶる使いづらいという。 ER図やDB定義を見せてくださいと言ったのだけど、そんなものは無いという返事。 今ならもうここら辺で逃げ出すところですが、当時は『ふーん。』てなもんでそういうこともあるのかくらいの軽い気持ちで考えていました。 で、プロジェクトの資料をあさりまくって何とかDB定義のようなものも見つけDBのデータを調査し始めたのですが何かがおかしい。 機能の数に比して異様にテーブル数が少ないのです。 ふと周りを見ると、皆
DBI-DBDについて
DBI/DBDの使い方 この文章は、perlでcgi等のプログラムができ、SQLの基本的な使い方を知っているひとを対象に書かれています。 また、DBI/DBDモジュールを利用するには、perl5のオブジェクト指向（風）プログラミングの知識もある程度以上は必要です。 DBI/DBDとは、perlとデータベースの間をとりもってくれる汎用インターフェイスです。 DBIモジュールとDBDモジュールからできており、DBDモジュールは、各データベースごとに存在します。 プログラマは、DBIモジュールのルールにしたがってプログラミングすることで、どのようなデータベースにも、同じようにアクセスするプログラムを書くことができます。 ここでは、DBD/pg（PostgreSQL用DBDモジュール）を使った例を提示しますが、基本的には、どのようなDB相手でも同様のことができます。
MySQL InnoDBのネクストキーロック おさらい - SH2の日記
MySQLのInnoDBストレージエンジンは行ロックをサポートしています。しかしOracleと同じ感覚でアプリケーションを作っていると、思わぬところでデッドロックに出くわすことがあります。これはInnoDBのロック範囲がOracleよりも微妙に広いためです。 実際の例で確認してみましょう。 mysql> select * from t; +----+------+ | c1 | c2 | +----+------+ | 10 | a | | 15 | a | | 20 | a | | 25 | a | | 30 | a | | 35 | a | | 40 | a | | 45 | a | | 50 | a | +----+------+c1列は主キーになっています。1つめのセッションで以下のSQLを実行します。 mysql> set tx_isolation = 'repeatable-r
NoSQL登場の背景、CAP定理、データモデルの分類
その例としてBeck氏自身が過去に取り組んできた生命保険会社のアプリケーションを例に挙げます。そのアプリケーションでは毎日のようにスキーマが変化するため、SQLとORM(Object-Relational Mapping）では対応できず、オブジェクトデータベースのGemstoneを利用することで対応できたと述べています。 こうしたSQLだけでは満たせないさまざまな要件、上記の図にあるようにスキーマの可塑性、スケーラブルなデータ読み込み、書き込み、処理の柔軟性などを満たすために、リレーショナルデータベース以外のNoSQLな製品が開発された。これがNoSQLの登場の背景にあるとBeck氏は解説します。一方で、こうしたさまざまなNoSQLを、NoSQLという言葉で表すのは適当ではないという憂慮も示しています。 Here is where the futility of defining NoSQ
データセンターが「落ちる」ことを想定したグーグルのアーキテクチャ
サーバを安全に運用する施設として構築されるデータセンターですが、グーグルではそのデータセンターですら"落ちる"ことがあると想定してアーキテクチャを構築しています。 米グーグルが今年の5月に行ったイベント「Google I/O」で、同社のGoogle App Engine datastore leadであるRyan Barett氏が行った講演「Transactions Across Datacenters (and Other Weekend Projects)」のビデオがYouTubeで公開されました。 Barett氏は、担当しているGoogle App Engineのデータベースに関してグーグルが「multihoming」（マルチホーミング）と呼ぶ複数のデータセンターを用いた処理を実現している理由として、データセンターが自然災害や停電に見舞われたり、メンテナンスなどによるデータセンターの
来春公開予定だった映画「ドラゴンボール」、クオリティの低さからお蔵入りの危機
撮影がかなり順調に進んでいる様子が報じられ、2009年の春休みに世界に先駆けて日本での先行公開が決定していたハリウッド実写映画版の「ドラゴンボール」ですが、公開を迎えずにお蔵入りとなる可能性が出てきたそうです。 詳細は以下から。 Fox Considering Scrapping Dragonball Movie? - Film Junk FilmJunkが匿名の情報筋から得た情報によると、フォックス映画のお偉方が映画「ドラゴンボール」のこれまでに撮影された分のフィルムをチェックした結果、フィルムのお蔵入りを検討しているそうです。すでに撮影には1億ドル(約110億円)以上の予算が投じられて全三部作の予定となっており、FilmJunkではフォックス映画がこれ以上の損失を抑えるためにお蔵入りを選択することもあるかもしれないとしています。 映画のキャスト決定の時からなんだか不安でしたが、やはりで
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MySQL生みの親のMichael "Monty" Widenius氏に訊く「MySQLとMariaDB」