RDBにおけるキャッシュという考え方
RDBの専門家として日々活動している中で気づいたことのひとつに、「RDBはデータへのアクセスの実装をインデックスに頼っているが、インデックスは全ての問題を解決できるほど万能ではない」ということがある。インデックスというのはとても強力な部品であり、その点には全く異論はない。だが、世の中の全ての問題（クエリ）を解決できるほど、柔軟性に富んだものではないということだ。RDBは、どのインデックスを使ってデータへアクセスするかということを、オプティマイザを用いて判断する。大抵のRDB製品では、オプティマイザはよい仕事をするので、インデックスとオプティマイザの組み合わせによって、ほとんどの問題に対応できる。だが、100%ではないのであり、そのようなケースがシステムの性能問題を引き起こしたり、プログラマ（アプリケーションの設計者）に、NoSQLへ完全に移行したり、クエリ高速化のために非正規化をすると言っ
lessでソースコードに色をつける
シェルの操作中「テキストファイルをちょこっと覗きたいな」と思ったときに抜群に便利なlessコマンドであるが、普段綺麗に色付けされたソースコードを見慣れていると、モノクロのソースコードの見づらさに愕然としてしまう。結局lessを終了して他のエディタで開きなおすことになるのだが、lessでソースコードに色付け（シンタックスハイライト）できれば便利なのになーっ！と思ったことはないだろうか。そう、あるんです！lessでシンタックスハイライトする方法はあるんです！というわけで、今日はその方法を紹介しよう。 GNU Source-highlight結論から言うと、今日紹介する方法はGNU Source-highlightを使う。GNU Source-highlightを使えばイッパツだ。なのでまずGNU Source-highlightをインストールしよう。UbuntuやFedoraならリポジトリにあ
IDの設計についてのさらに突っ込んだ議論
今日も前回に引き続きデータベース設計の話をする。今回の話で一旦データベース設計については筆を置くつもり（ブログ書いてないで原稿書けよ＞俺）であるが、その前に話をすっきりさせて置きたいと思う。最後を飾るテーマはIDの設計である。 数字しかないのに意味を含んだID前回のエントリを見ていただいた方から、次のような構造を持った学籍番号があるというフィードバックを頂いた。 全部数値で"入学年度下2桁"+"学科コード"+"学科内のあいうえお順の順位" このようなルールで割り当てた学籍番号を、単なる数値として扱うのであれば大きな問題はない。これは数値しか含まれていないので、SQLのデータ型としては単に数値型を使えば良いだろう。だが、学籍番号から入学年度を判断する、あるいは学科を判断するといった用途で使われるのであればやはり適切ではないといえる。リレーショナルモデルの観点だけからではなく、IDとして適切で
リレーショナルモデルのドメイン設計についての議論
リレーショナルモデルを実践するには、ドメイン（≒データ型）を如何に正しく設計するかということが極めて重要になる。しかしながら、ドメインをどう設計すべきかという議論はあまりされていないように思う。その結果、ドメインについての理解はあまり進まず、データベース設計に失敗しているパターンが多いように思われる。 というわけで今日のテーマはドメインである。 集合を定義するリレーショナルモデルにおけるデータ型とは何か。リレーショナルモデルを実践するにはまずその点から理解する必要がある。 リレーショナルモデルでは、データ型はドメインと呼ばれる。ドメインとは、その属性（≒カラム）に入るべき値はどういったものかを集合として定義したものだ。言い換えると、属性値とはある集合の要素の一つであると言える。従って、ドメインを設計する際には、SQLで言うところのデータ型、つまりINTやCHARといったものだけでなく、その
その選択、ちょっと待った！NoSQLデータベースへ乗り換える前に検討すべき3つのポイント
最近、どうも安易に「NoSQLにすれば厄介なDB設計から開放される」と考えている人が多いように思えて仕方がない。だが待って欲しい。本当にNoSQLと呼ばれるデータベースを使えばアプリケーションの開発・運用の苦しみから逃れられるのだろうか。もちろん「そんなことは無い！！絶対にだ！！」と私は考える。今日はその理由について語ろうと思う。 トランザクション先日、リレーショナルデータベースにおけるDB設計についてセミナーで解説したばかりだが、リレーショナルデータベースにおけるデータの整合性は何もDB設計だけが担保しているわけではない。リレーショナルモデルと同じかそれ以上に欠かせないのがトランザクションだ。 トランザクションがあるおかげで、トランザクション終了後のステータスは「成功」か「失敗」の2つしかないということが保証される。すなわちオール・オア・ナッシングだ。もしトランザクションの途中で何らかの
データベースアプリケーション開発を炎上させる負のスパイラル
毎度おなじみ、はてブのホットエントリに「SIをダメにする負のスパイラル」というタイトルのまとめが掲載された。きしだ氏とはかなり視点は違うものの、開発現場の問題点については少し思うところがあるので意見を書いてみようと思う。と言っても、以下の話の内容はデータベースアプリケーションに限定した話であり、またSIerだけに限った話ではないのでその点はご容赦頂きたい。もちろんSIer各位の案件はデータベースは必須なので、本エントリで触れる問題点には該当するだろう。 Q.なぜ炎上するのか？ A.正しいデータベース設計ができていないから結論から言おう。データベースアプリケーションの開発が炎上するのは正しいデータベース設計ができていないからだ。ここでいう「正しい」とは、論理的に証明できる正しさという意味ではない。「本来こうするべき」といった意味で捉えて欲しい。 「炎上」というのは、例えばテストが通らない、バ
MySQLは立ち止まらない・・・MySQL 5.7開発版登場！
まだMySQL 5.6が登場して興奮冷めやらぬところだが、MySQLの開発チームはその手綱を緩めることはない。次期バージョンの開発版であるMySQL 5.7.1がすでに登場している。MySQLの開発リリースモデルではマイルストーンリリースと呼ばれるマイナーバージョンごとに新しい機能が盛り込まれる。（参照：MySQL 5.5登場）MySQL 5.6系での最後のマイルストーンリリース、つまり新しいバージョンが盛り込まれたバージョンがマイルストーン9、そして5.7.1がマイルストーン11となる。（マイルストーン10、つまり5.7.0はリリースされていないバージョンとなっている。）MySQL 5.7が正式版になるまでに、いくつのマイルストーンリリースを経るか、つまりどれだけ新機能が搭載されるかについては今のところ未定だが、新しいバージョンのリリースが待てない！という人はぜひMySQL 5.7.1を
紹介：【書籍】SQLアンチパターン
リレーショナルデータベースの父、エドガー・F・コッド氏が論文を発表したのは1970年。私が生まれる前の話である。そしてSQLがANSI標準になったのが1986年。RDBMSを、そしてSQLを使ったシステム開発は常に主流で在り続けたと言っても過言ではない。そんな歴史のあるSQLであるが、未だに多くの人はSQLを使いこなせて居ないように見える。 SQLはとても奥が深い。ソートやトランザクションが使用出来るおかげで、リレーショナルモデルを無視して単なるデータの入れ物として使ってもそれなりに便利だったりする。だが、それが今現在多くの悲劇を生んでいる原因でもある。多くの人が同じようにSQLを理解せず、そのため多くの人が同じ悲劇に見舞われる。そう、それがアンチパターンである！ 今回紹介するSQLアンチパターンは、洋書SQL Antipatternsの邦訳版だ。私は元々英語版のファンでであり、人々が陥り
MySQL 5.5をわずか30秒足らずでコンパイルするためのテクニック
べっ・・・別にソースコードなんて自分でコンパイルしないんだからねッ！！などと言わずにまず聞いていただきたい。30秒でMySQLのコンパイルが出来るというこの事実を。最近、細々とビルド時間の短縮に取り組んでいたのだが、正直ここまで爆速になるとは思わなかった。今日はビルド時間短縮のためのテクニックを紹介するので、是非皆さんも参考にして、快適ビルド生活を送って頂きたい！！ 自己ベストは26.262秒マシンの状態や負荷の状況によって多少ビルドにかかる時間は前後してしまうのだが、これまでの自己ベストはなんと26.262秒。平均すると30秒ぐらい。以前は1分を切ることがなかったのだが、今ではなんとその半分でビルドが出来てしまう。これは純粋にmakeをするのにかかった時間であり、cmake（MySQL 5.5以降）やconfigure（MySQL 5.1以前）にかかる時間は除いてある。だがそれでも速い。
やってはいけない!!MySQLに悲鳴をあげさせる10の方法
いつも「MySQLを使うときはこうするべき」という観点から記事を書いているが、今日は逆に犯してはいけない過ちをリストアップしようと思う。 1. 全てのカラムにインデックスをつけるデータベース初心者がもっともやってしまいがちな間違いはコレではないだろうか。インデックスはいい。検索がとても速くなるから。しかし、それと引き替えにインデックスは更新するときにコストがかかるし、その分多くのディスクスペースを消費する。特に更新にかかるコストは時に甚大で、該当するインデックスのページがキャッシュ上にない場合はディスクからいったんそのページを読み込まなければいけない。ディスクアクセスは動作にとても時間がかかるので、インデックスが多数、例えば全てのカラムに付いていたりすると「あれ？固まったか？」というような状態になってしまうことがあるだろう。インデックスは必要なカラムにだけつけるようにテーブルを設計しよう。
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