初心者でもDB設計やデータモデリングについて学べる7つのサイトと本 - paiza times
Photo by Samuel Mann こんにちは。谷口です。 「SQLは何となく書けるけど、DB設計はしたことない…」「DB設計について一度ちゃんと学んでおきたい…」という人は多いですよね。 DB設計とは、DBのデータモデル（DBの構成など）を作成する作業です。 DBを一から作ったり、テーブルを追加したりする際は、当然ですが「今あるデータが何となく格納できればそれでOK」ではありません。 テーブルは正規化できていないといけませんし、データの整合性も取れないといけません。また、効率よくデータが取れる構造になっているかどうかも重要です。 一から設計に取りかかるようなケースは少ないかもしれませんが、DBを取り扱うことがあるなら、こうしたDB設計の基本は知っておいて損はありません。むしろ自分が扱うDBの構造はきちんと知っておかないと、「なんか適当にSQL投げたらデータ取れたけど、正しく取れてる
SQLで羃等にDBスキーマ管理ができるツール「sqldef」を作った - k0kubun's blog
sqldefのリポジトリ github.com これは何か Ridgepoleというツールをご存じでしょうか。 これはRubyのDSLでcreate_tableやadd_index等を書いてスキーマ定義をしておくとそれと実際のスキーマの差異を埋めるために必要なDDLを自動で生成・適用できる便利なツールです。一方、 で言われているように、Ridgepoleを動作させるためにはRubyやActiveRecordといった依存をインストールする必要があり、Railsアプリケーション以外で使う場合には少々面倒なことになります。*1 *2 そこで、Pure Goで書くことでワンバイナリにし、また別言語圏の人でも使いやすいよう、RubyのDSLのかわりに、誰でも知ってるSQLでCREATE TABLEやALTER TABLEを書いて同じことができるようにしたのがsqldefです。 使用例 現時点ではMy
「SQLアンチパターン」を避けるためのチェックリスト（サマリー版） - log4ketancho
これまで「SQLアンチパターン」本のまとめを書いてきました。 「SQLアンチパターン」を避けるためのチェックリスト①（DB論理設計編） - log4ketancho 「SQLアンチパターン」を避けるためのチェックリスト②（DB物理設計編） - log4ketancho 「SQLアンチパターン」を避けるためのチェックリスト③（SQLクエリ設計編） - log4ketancho 「SQLアンチパターン」を避けるためのチェックリスト④（アプリケーション設計編） - log4ketancho この記事は、自分用のチェックリストとして、これまでの記事をサマライズしたものになります。本にこのチェックリストが書かれているわけではなく、個人的に解釈したものになりますが、もしよろしければ DB 設計の一助にしていただければ幸いです。 SQLアンチパターン 作者: Bill Karwin,和田卓人,和田省二,
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
DB負荷試験をやった話
こんにちは！インフラチームの川田です。 業務では社内ネットワーク構築・運用やツールの検証などしています。 本記事では、1月末から2月初頭にかけて行ったDB検証のベンチマーク結果をまとめたいと思います。 試験環境 今回は以下4つの環境を対象にMySQL 5.7互換のあるDBを構築し、ベンチマークを測りました。 Google Compute Engine (以下GCE) Google CloudSQL Amazon EC2 Amazon Aurora サービス概要 GCE及びEC2は、仮想マシンを構築することができるサービスです。 CloudSQLとAuroraは、フルマネージド型DBサービスです。どちらも簡単なので、とりあえずDB構築してみたいという初心者にオススメです。 CloudSQLはチューニング項目はありませんが、AuroraではMySQLのmy.cnfで設定できる項目の一部を変更で
はじめてのMySQL。意外と知らない3つのTips - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
はじめまして。インフラストラクチャサービスグループの吉田と申します。普段はデータベース管理者の業務を担当しています。 今回は、初めてMySQLを触る方々に、私がデータベース管理者（DBA）という仕事をする中で培った意外に知られていないナレッジを紹介したいと思います。 リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）といっても、有名なものだけでOracleやPostgreSQL、MySQLなどいろいろなプロダクトがあります。どれもSQL言語で、トランザクションも制御できる同じようなものだと思ってしまうことが多いのではないでしょうか。 しかし、実際に使ってみたら、当然できるものだと思っていた事ができず、最初から知っていれば良かったのに、と後悔することも。かくいう私もRDBMSにOracleから入り、違いに面食らった一人です。そこで、よく使うけど案外知らないMySQLのTipsを3つ紹介した
[講義] データベース設計の講義資料を公開します - YoheiM .NET
こんにちは、@yoheiMuneです。 G's ACADEMY TOKYOさんでいくつか講義を担当させていただいているのですが、新しくデータベース設計の講義を行ったので、そのスライドを公開したいと思います。 講義内容 この講義は、初めてプログラミングを学んだ方向けで、卒業制作で作るアプリケーションのデータベース設計ができるようになることを目標にしています。特に論理設計を扱い、アプリケーションで扱うデータ構造を読み解いて理解できるようになります。 論理設計では以下の項目を扱います。 データの理解 エンティティの定義 リレーションシップの定義 データ項目の定義 列の定義 少しでも参考になればと思い、もし気になった方はチラッと見てみて頂けたら嬉しいです。 編集後記 データベース設計についていざ講義を作ろうとするとなかなかアイデアがまとまりませんでした。いつもやっていることをいざ明文化しようとする
![[講義] データベース設計の講義資料を公開します - YoheiM .NET](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c8f8646166b23c50571aee45678e8d77a47d399e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.yoheim.net%2Fimage%2F546.png)
DBが真っ白になっても55分で完全復旧ができるまでの道 | CyberAgent Developers Blog
初めまして。サイバーエージェント技術本部インフラエンジニアの@prog893です。今回は「AWA」という音楽ストリーミングサービスのMongoDBクラスタの復旧時間を短縮するために行ったインフラの改善について紹介したいと思います。復旧時間が12時間から55分まで短縮できたのですが、皆さんの参考になれば幸いです。（※注意：今回紹介する施策はAWAのインフラ構成や設定のものであり、他の環境で同じような効果が得られるとは限りません） AWAのデータストア構成 まず、現在のデータストア構成について軽く説明します。こちらの図でAPIサーバ，MongoDBに関連する構成の概要を示します： AWAのデータストア構成概要 メインのデータストアとしてはMongoDBを使っており、MongoDBのインスタンスはAWSで管理しています。APIサーバ、MongoDBのインスタンスがそれぞれのプライベートサブネット
OSSのデータ可視化ツール「Metabase」が超使いやすい - Qiita
Metabase、まじでイケてる。 1日で、Re:Dashから乗り換えました。 Metabaseとは OSSのデータ可視化ツール。Re:Dashとかと同じ類。 AWSとかに乗せて、誰もが見れるダッシュボードを作ったりする時に使うと、俺かっけーってなります。 スクリーンショット 実際に社内で運用している様子をモザイク付きでお見せします。 毎日みているダッシュボード。これの4倍くらいの数値見てる。 ダッシュボードの編集。マウスで簡単に位置や大きさの変更ができる。 クエリビルダー的なやつがあり、グルーピングとか超絶便利。SQL書けない人でも、単一テーブルとかだったら余裕かと。 グラフ化も簡単。 SQLでのクエリ編集画面。ちゃんと補完してくれる。 Metabaseの良い所 見た目が格好いい。 インストールが簡単。 openjdk-8-jdk入れて、jarファイル置くだけ。 豊富なデータソースに対応
Amazon Auroraの先進性を誰も解説してくれないから解説する - Qiita
TL;DR; Amazon AuroraはIn-Memory DBでもなくDisk-Oriented DBでもなく、In-KVS DBとでも呼ぶべき新地平に立っている。 その斬新さたるやマスターのメインメモリはキャッシュでありながらWrite-BackでもなくWrite-Throughでもないという驚天動地。 ついでに従来のチェックポイント処理も不要になったのでスループットも向上した。 詳細が気になる人はこの記事をチェキ！ Amazon AuroraはAWSの中で利用可能なマネージド(＝運用をAWSが面倒見てくれる)なデータベースサービス。 ユーザーからはただのMySQL、もしくはPostgreSQLとして扱う事ができるのでそれらに依存する既存のアプリケーション資産をそのまま利用する事ができて、落ちたら再起動したりセキュリティパッチをダウンタイムなしで(!?)適用したりなどなどセールストー
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。
PostgreSQLの実行計画を読み解くための参考資料集 - ぱと隊長日誌
はじめに PostgreSQLは商用DBに比べて書籍が少なく、まとまった情報が入手しにくいです。また、有志の方がPostgreSQLに関する資料を公開していますが、散在しており、せっかくの有益な情報にアクセスしにくい状況にあります。 そこで、本エントリではPostgreSQLの実行計画に焦点を絞り、公開されている有用な資料（書籍含む）をまとめました。読み返したい資料を探しやすくするため、内容のポイントも併せて紹介してます。 本エントリをきっかけに、これらの資料がさらに活用されることを願っています。 前提 各資料の前提としているPostgreSQLのバージョンは異なることにご注意ください。調査対象のPostgreSQLのバージョンが異なれば、状況は変わっているかもしれません。 各資料には内容の重複があり、ほぼ同一内容の場合もあります。重複している内容についてはポイントから割愛することがありま
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
「Hadoopの時代は終わった」の意味を正しく理解する - 科学と非科学の迷宮
Hadoopの時代は終わった、という言説をたまに見かけるようになりました。 もちろん終わってなどいません。しかし、Hadoopとその取り巻く環境が変化したのは事実です。 本記事では、この変化が何なのかを明らかにし、その上で、なぜHadoopの時代は終わったという主張が実態を正しく表していないのかを説明していきます。 DISCLAIMER 私はHadoopを中心としたデータ基盤を取り扱うベンダー、Clouderaの社員です。 中立的に書くよう努めますが、所属組織によって発生するバイアスの完全な排除を保証することはできません。 以上をご了承の上、読み進めてください。 要約 データ基盤は、Hadoopの登場により非常に安価となり、今まででは不可能だった大量のデータを取り扱えるようになりました。 Hadoopは、NoSQLブームの中、処理エンジンであるMapReduceとストレージであるHDFSが
予約キャンセルDB
予約キャンセルデータベース https://yoyakucancel.com/ 予約キャンセルデータベースとは？ 予約キャンセル者等の電話番号を調べることができる、店舗間共有データベースサービスです。 大人数の予約をしたにもかかわらず、連絡なしにドタキャンした方などの電話番号を共有することで、予約キャンセルのリスクを軽減することができます。 どの店舗の方でも無料でご利用頂けます。ご利用希望の方は、こちらをご確認ください。 尚、登録されている電話番号は暗号鍵と共に不可逆暗号化（ハッシュ化）して保存されている為、運営者サイドでも電話番号はわかりません。電話番号を直接お問い合わせされてもわかりませんので、ご了承ください。 ショップID パスワード ©2015 yoyakucancel DB
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
怒りを通り越してあきれるOracleユーザー
「Oracle Database（DB）は信頼性や可用性が高く、当社のシステムには欠かせない。しかしここ数年、保守料が右肩上がり。IT予算に占めるOracle DBの保守料金の割合が増えて困っている」。 製造業A社のシステム部長は悩んでいた。会計や販売管理、生産管理など社内の主要なシステムは全てOracle DBを利用している。しかし開発時期はバラバラで、システム構築を依頼したITベンダーもシステムごとに異なっていた。Oracle DBのライセンスはシステム構築に合わせて、その都度購入している。システムごとに同じOracle DBとはいえ、バージョンは異なり、システム部門の保守作業も手間になっていた。 「Oracle DBを使っているシステムの維持費用を削減したい」。こう考えたシステム部長は、安定稼働していて、今後も大きな業務機能の変更もないと想定できるシステムのデータベースの保守契約を止
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GPUとSSDがPostgreSQLを加速する～クエリ処理スループット10GB/sへの挑戦～ [DB Tech Showcase Tokyo/2017]![GPUとSSDがPostgreSQLを加速する～クエリ処理スループット10GB/sへの挑戦～ [DB Tech Showcase Tokyo/2017]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/255658386c37b7f0c6de69ed4efa7023f74b1176/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20170906dbtsgpussdacceleratespostgresqljp-170906073226-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
MySQLを割と一人で300台管理する技術
