MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第１回トランザクション分離レベル｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第１回トランザクション分離レベル MySQL InnoDB および AWS Aurora や PingCAP TiDB におけるロックの仕組みやトランザクションの動作を全１１回のシリーズで解説します！ 最初はベースとして重要な MySQL 8.0 InnoDB 前提でユーザー視点でのロックの仕組みを学び、後半第１０回以降では MySQL 互換 DB として人気の高い AWS Aurora や PingCAP TiDB と MySQL InnoDB との違いについて学びます。 １回目の今回はロック機構と切っても切り離せないトランザクションとその分離レベルについて、実際に挙動を確かめながら解説します。ライブ感のある説明も理解に役立ちますので、解説動画も付けてみました。合わせてご覧ください！ ★ 第１回 トランザクション分離レベル ★ 第２回 ロ
私たちはなぜNewSQLを使うのかTiDB選定5社が語る選定理由と活用LT【イベントレポート】 - Findy Tools
公開日 2024/05/24更新日 2024/05/24私たちはなぜNewSQLを使うのかTiDB選定5社が語る選定理由と活用LT【イベントレポート】 近年データベースが急速に進化し、開発にも大きな影響を与えています。そこでファインディでは「私たちはなぜNewSQLを使うのか TiDBを選定・導入した5社が語る選定と活用」と題したイベントを開催。PingCAPの日下さん、LINEヤフーの佐伯さん、アイスタイルの鈴木さん、DMM .comのpospomeさん、コロプラの曽我さん、さくらインターネットの江草さんをお招きし、NewSQLの一つである TiDBについて語っていただきました。 ■パネリスト 日下 太智さん / @ksk_tic PingCAP株式会社 プロダクトマネージャー / シニアソリューションアーキテクト SIerにて国内外問わずEC/小売/製造/サービス/メディア/出版など様
クラウド時代のデータベースを理解するために①
最近、分散データベースとかNewSQLとかサーバレスなデータベースとか色々聞きますよね。 でも、専門ではない人たちにとって、「何が違うの？」「自分たちに必要なDBはどれなの？」という点が分かりづらいと思います。 私も良く聞かれます。 AuroraはNewSQLですか？ NewSQLってサーバレスなんですか？ スケールできないDBとか聞きますけど、リードレプリカ増やせますよね？ などなど。この辺に基本的なところから答えられるように、順を追って解説していきましょう。 「コンピュートとストレージは別であれ」 と神が言うと、コンピュートとストレージは分離された。 と言うのは冗談ですが、まずはここからスタートしましょう。 クラウド以前のデータベースを使っていた人にはお馴染みのように、それまでデータベースは大きな1つの箱でした。 過去に私は下図でデータベース（厳密にはRDBMS）のコンポーネントを解説
Amazon Aurora MySQL3におけるバイナリログの最適化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Aurora MySQL3におけるバイナリログの最適化 本記事は、2024年5月17日に公開された Binary logging optimizations in Amazon Aurora MySQL version 3 を翻訳したものです。 MySQLのバイナリログ(binlog)は、MySQLサーバ上のデータベースの変更を”イベント”と呼ばれる論理フォーマットでキャプチャするために使用されます。これらのデータベース変更には、DCL(CREATE USERやGRANTなど)、DDL(CREATE TABLE、ALTER TABLEなど)、DML(INSERT、UPDATE、DELETEなど)が含まれます。そのような変更がMySQLでコミットされると、サーバは 2-phase commit(2PC)を用いてトランザクションのバ
DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab
こんにちは！サイオステクノロジーの安藤 浩です。DB設計書の生成が容易にできるDBMLをご紹介します。DBMLの入門として、DBMLの書き方、ER図生成方法、Github actionsでCIを実行して閲覧する方法をご紹介させていただきます。 DBMLとは DBML は DataBase Markup Language の略でDB構造を定義するために設計された言語です。 DB構造に焦点を当てており、可読性の高い言語です。 dbdiagram.io や dbdocs.io などを利用することでDBドキュメントの生成が可能です。 コードベースで図を生成できる点でPlantUMLと似ていますね。 DBMLの書き方 テーブルの書き方 まずはテーブルの定義の例をもとにDBMLの記法を紹介していきます。users というテーブルを作成してみます。コードは以下のようになります。 Table users
SchemaSpyでER図を生成する [MySQL]
はじめに SchemaSpy は、データベース内のスキーマのメタデータを分析し、ブラウザー表示可能な形式でその視覚的表現を生成する Java ベースのツール (Java 8 以降が必要) です。 今回、DBの把握のためにSchemaSpyを利用します。 対応DB 今回は、MySQLに接続して使いましたが、以下のDBで使えそうです。 DB2、Firebird、Impala、MySQL、MariaDB、Netezza、Oracle、PostgreSQL、Redshift、SQLite、SQL Server、Sybase、Teradata 事前準備 実行するにあたって、下記を準備する必要があります。 SchemaSpyのjarファイル Java8以降のインストール 対象のDBに応じたJDBCドライバ Graphvizのインストール(オプション) フォルダ構成 . ┣ drivers ┗ mysq
![SchemaSpyでER図を生成する [MySQL]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/054f60fbc26a1b54200f24ba988ed8b58594fa61/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--ILSVomxV--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3ASchemaSpy%2525E3%252581%2525A7ER%2525E5%25259B%2525B3%2525E3%252582%252592%2525E7%252594%25259F%2525E6%252588%252590%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%252520%25255BMySQL%25255D%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3AYuichi%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzZiMmI0ZGExMjUuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
ChatGPTを使ってDDLからER図をすばやく作成する - Taste of Tech Topics
最近、酢を飲むと健康に良いという話を聞き、頑張って毎日飲んでいるkonnoです。 何となくですが、朝の目覚めは良くなっている気がしますよ！ 今回はデータベース設計に欠かせないER図を、ChatGPTを使ってDDL（Data Definition Language：SQLのデータ定義言語）から簡単に作成できるのか試してみたいと思います。 サンプルとなるDDLを用意 DDLのサンプルとして、以下のMySQL公式サイトで公開されている従業員データベースを利用します。 dev.mysql.com 従業員データベースに必要なファイル類一式は、上記サイトで紹介されている以下のGithubリポジトリから、 "test_db-master.zip"としてダウンロードできます。 github.com ダウンロードしたtest_db-master.zipには、従業員データベースを設定するために必要なDDLとし
列指向、行指向データベースの特性を木構造を用いた集計クエリから理解する
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ "Loglass Tech Blog Sprint" の 34 週目の記事です！ 1 年間連続達成まで 残り 19 週 となりました！ 株式会社ログラスの龍島（りゅうしま）です。最近はもっぱら新生姜をガリにしてクラフトビールのつまみにする毎日を送っています。今日はデータベースとデータ構造の話です。 この記事でやること データ集計の高速化のため、多くの場合、列指向データベースが選ばれます。列指向が大量のデータ操作を効率的に処理できるためです。行指向のデータベースを利用している状況で、データ集計のパフォーマンス向上のため列指向データベースへの移行をすることはよくある例です。しかし、行指向データベースで有効なデータ構造やクエリが列指向で同様に優れているとは限りません。この記事では、行指向のPostgreSQLと列指向のBigQueryを使って、それぞれに
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
データベースを勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。最近めっちゃ元気！！ 今回は『データベースについて勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)』として、もりたがここ半年くらいでわーっと集めたデータベース周りの書籍（とか）を紹介していきます。アプリケーションって結局はデータベースみたいなところがあると思うんですが、おれは長いことデータベースをどう学んだら良いのか分かりませんでした。同じような気持ちを抱えているITエンジニアの人もいると思うので、学習ロードマップと合わせて紹介していきます。 なお具体的な対象読者は業務でなんとなくSQL書いてるけど、ウィンドウ関数とか言われると分からんな……くらいの人です。 扱う領域と扱わない領域 扱う領域としてはだいたい以下 再入門本 SQL 内部構造 論理設計 周辺知識 データベース理論 その他高度なもの モデリング、NoSQL、分散データ
LevelDB入門 (基本編) - from scratch
さて、今回は比較的新しいデータストアであるLevelDBについてまとめてみました。 LevelDBは1年ほど前からNode.js界隈ではブームが来ていて、理由がよくわかっていなかったんですが、まとめている内に分かるかなと思ってまとめました。今回はNode.js無関係でLevelDBの基礎的なことだけ調査した結果をまとめてみました。 Node.jsで使ってみる話は後に回します。 LevelDBとは? key-value型のデータストアの一つです。 Googleの研究者である、Jeff DeanとSanjey Ghemawatが開発し、2011年に公表されました。C++で書かれており、多くのプログラミング言語でbindingsが書かれています。もちろん、JavaScript/Node.jsでも書かれています。 LevelDB は Google のBigTableをベースにしたアーキテクチャを持
開発者が知るべきキャッシュ設計でよく遭遇する問題
はじめに 分散システムの設計および開発において、キャッシュはパフォーマンス向上のための非常に重要な要素です。頻繁にアクセスされるデータをキャッシュすることで、アクセス速度が遅いデータベースへのアクセスを削減し、データへの迅速なアクセスを可能にします。これにより、システムの全体的な効率とパフォーマンスが向上します。 しかし、キャッシュは慎重に設計しないとむしろパフォーマンス上のデメリットになるケースが存在します。 この記事ではよく遭遇するキャッシュ設計の問題とその回避策について解説します。 Cache penetration DBに存在しない値を検索したときに、DBから返された空の結果をキャッシュしない場合に発生するシナリオです。 このシナリオではDBに存在しない値を繰り返し検索することにより、その値がキャッシュされていないため検索ごとにDBへのアクセスが必要になってしまいます。 存在しない
sqlcとdockertestでデータベースを使ったテストを書こう | gihyo.jp
Goにおけるデータベース操作とテスト Goでデータベースを操作する際には、標準パッケージであるdatabase/sql、GORM、entなどの様々な選択肢が存在します。多くのライブラリではGoのコードを定義してSQLを生成しますが、sqlcはSQLをコンパイルしてGoのコードを生成するのが特徴のライブラリです。 このアプローチには、最終的に実行されるSQLが明らかであることやデータベースとやりとりするためのデータ構造を自分で定義する必要がないことといったメリットがあります。また、コンパイル時にSQLを解析し型や引数名の間違いを検出できます。そしてなにより、非常にシンプルです。 本記事では、sqlcの一歩進んだ使い方としてdockertestと組み合わせたテストの書き方について紹介します。dockertestとは、Dockerコンテナを立ち上げてテストを実行するための使いやすいコマンドを提供
Testcontainersを使ってテストを効率化しよう - 電通総研 テックブログ
こんにちは、Xイノベーション本部ソフトウェアデザインセンターの中村です。 本記事は電通国際情報サービス Advent Calendar 2023の12月8日の記事です。 皆さんはデータベースアクセスを行うアプリケーションのユニットテストやインテグレーションテストをどのように実施していますか？絶対の正解はありませんが、テストの効率性や正確性などを考慮して様々な工夫や検討がなされる領域だと思います。例えば次のような戦略があります。 データベースアクセス部分をモックにする 運用時のデータベースよりも高速なインメモリデータベースを使う（例えばH2 Database Engineなど） 開発者のローカル環境に運用環境と同等のテスト用データベースをインストールする 本記事では、Testcontainersを使ってデータベースアクセスを伴うテストを効率的に実施する方法をコードを交えながら紹介します。 本
DynamoDBからRDSへのデータ移行時にテーブル間のリレーションを解決する方法 - ISID テックブログ
みなさんこんにちは、X（クロス）イノベーション本部 ソフトウェアデザインセンターの鈴木です。 データベースにAmazon DynamoDBを採用しているWebアプリケーションを、Amazon RDSを採用したWebアプリケーションにリプレイスしている際に、データ移行で苦戦したことを記事に残します。 背景 実現したいことと、苦戦したこと 実現したいこと アプリケーションとテーブル定義 苦戦したこと 解決方法 要点 DynamoDB→S3へのエクスポート 開発環境へのダウンロード、変換処理 RDSへのインポート まとめ 背景 従来のアプリケーションでは、データベース層にNoSQL型のデータベースであるDynamoDBを採用していました。 しかし、利用ユーザーが増加してパーティションキー以外での検索要件が出てきたことで、フルスキャンをせざるを得ないケースがたびたび発生したためレスポンスタイムやコ
PingCAPが国内最大級のNewSQLデータベースカンファレンス「TiDB User Day」を開催、事例を中心にTiDBの運用ノウハウを幅広く紹介
PingCAPが国内最大級のNewSQLデータベースカンファレンス「TiDB User Day」を開催、事例を中心にTiDBの運用ノウハウを幅広く紹介 2023年7月7日、PingCAP主催の国内最大級となるNewSQLデータベースカンファレンス「TiDB User Day」がハイブリッドで開催されました。 このカンファレンスでは、まずPingCAP米国本社より共同創業者兼CTOのEd Huang氏とMySQLのInnoDB元開発者でHeatWaveの開発リードを担っていたシニアアーキテクトのSunny Bains氏が来日し、「TiDBとMySQLと未来」というタイトルでTiDBの最新情報について講演後、LINEやSBペイメントサービスなど6社から事例を紹介するという形で進められました。最後は「ゲーム業界のデータベースを覗いてみよう」というパネルディスカッションで終了しました。 事例紹介1
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ | mond
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ 端的に言うと性能が良いからです。 これを理解するにはバッファプールへの理解が必要です。ディスク指向のデータベースの上では有限のメモリを最大限活用することでメモリに入り切らない巨大なデータ群に対して良好な参照性能を出す必要があります。バッファプールとはディスク上のデータの羅列を固定サイズのページ（InnoDBの場合16KB）の羅列であるとして読み書きに必要な分だけをメモリに移し取り複数の書き込みをできる限りメモリ内で受け止めて後でまとめてディスクに書き戻すという、ライトバック型のキャッシュのような機構です。 この中においてバッファプールは有限のサイズしか無いので適宜プール内のデータを書き戻して入れ替えながら上手くやっていく必要があります。 さてB+treeとB-treeの最大の違いは木のリ
現場で役立つシステム設計の原則・データベースの設計 - ROBOT PAYMENT TECH-BLOG
こんにちは！株式会社ROBOT PAYMENTの林です。 弊社の請求管理ロボシステムの機能がどんどん増えていて、成長しています。今後機能の開発またはメンテナンスのために、「現場で役立つシステム設計の原則」の本を読んで、輪読会を引き続き開催しています。前回は「現場で役立つシステム設計の原則」のことを紹介しましたが、今回もその本の中に印象が残る感想を共有いたします。 データベース設計が悪いとプログラムの変更が大変になる プログラム開発を行う際には、データベースを利用することが避けられません。しかしながら、設計が不適切なデータベースを利用すると、以下のような問題が発生しやすくなります。 - データの重複が発生しやすく、データの取得が混乱する - カラムの用途が分かりにくく、理解に時間がかかる - テーブル間の関係性が分かりにくく、参照が困難 このような問題のあるデータベースを利用すると、データの
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データベースでユニークキーにUUIDを使うメリットは何ですか？連番やタイムスタンプまたは複合などではいけないのでしょうか？どうも視認性が悪く使いにくく感じますし連番でも衝突しない気もします。
マルチテナントの実現におけるDB設計とRLS / Utilizing RSL in multi-tenancy
