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「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
ずっと前から積ん読状態だった「SQLアンチパターン」を読みました。 何年積んでたか分からないSQLアンチパターン読み終わったー。噂に違わずいい本ですねー。もっと早く読むべきだった。— @ketancho (@ketancho) 2018年3月6日 噂通りとても良い本で、まさに「エンジニアとしての血肉本」と言えます。1, 2年目の頃に読んでおくべきだったなーと少し後悔しています。 SQLアンチパターン 作者: Bill Karwin,和田卓人,和田省二,児島修出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2013/01/26メディア: 大型本購入: 9人 クリック: 698回この商品を含むブログ (46件) を見る 読んで終わりだと身につかないと思うので、自分なりのチェックポイントを言語化しておこうと思います。長くなってしまったので、章ごとに4つに分けたいと思います。この記事はその第一弾と
How to convert SQLite SQL dump file to PostgreSQL?
For development I'm using SQLite database with production in PostgreSQL. I updated my local database with data and need to transfer a specific table to the production database. Running sqlite database .dump > /the/path/to/sqlite-dumpfile.sql, SQLite outputs a table dump in the following format: BEGIN TRANSACTION; CREATE TABLE "courses_school" ("id" integer PRIMARY KEY, "department_count" integer N
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。
MySQL 8.0ではデフォルトで濁点半濁点を区別しなくなる - かみぽわーる
4月にMySQL 8.0のUnicodeと日本語対応についてManyi Luさんとディスカッションする会があって、かなりいろいろ話してとてもよい会だった。その後いろいろ考えて感じてる懸念を端的に書き記しておく。 デフォルトのcollationがutf8mb4_0900_ai_ciになった これに関して僕は強い懸念を持っている。MySQL 8.0以前において、ふつうのWebアプリケーションなどで日本語を扱う場合、実用上デフォルトのutf8mb4_general_ciかutf8mb4_binの2択であったと思う。デフォルトがutf8mb4_general_ciなので新しく作られるアプリケーションは通常は濁点半濁点が区別される状態で世に出てくることになる。けどMySQL 8.0.1のデフォルトのutf8mb4_0900_ai_ciは濁点半濁点を区別しないので、将来ユーザー名を登録するところでバイ
Hadoop、NoSQL、クラウドストレージ向けSQLエンジン「Apache Drill 1.0」が公開 | OSDN Magazine
オープンソースの非営利団体Apache Software Foundationは5月19日、Apache Hadoop、NoSQL、クラウドストレージ向けのスキーマフリーのSQLクエリエンジン「Apache Drill 1.0」をリリースした。 Apache Drillは米Googleの開発するクエリツール「Dremel」のオープンソース実装で、WindowsおよびLinux、Mac上でApache HadoopやNoSQL型データベースなどの非リレーショナルデータストアに保存されているデータへのクエリを行える。HBase、MongoDB、MapR-DB、HDFS、MapR-FSなどのほか、Amazon S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage、OpenStack Swift、NAS、ローカルファイルもサポートする。単一のクエリで複数のデータスト
Re: 論理削除はなぜ「筋が悪い」か - Blog by Sadayuki Furuhashi
Kazuhoさんの論理削除はなぜ「筋が悪い」かを読んで。 UPDATEが発生しないテーブルならば、削除フラグを使った実装手法でも現在の状態と更新ログを別々に表現でき、結果として効率と過去の情報を参照できるメリットを簡潔に両立できるのではないか、という話。 大前提として全く同意なのだけども、今あるテーブルにdeleted_atを足すだけで、過去のレコードを復旧可能なようにしたい＞＜ みたいに思っちゃった僕のような人間が実際に取るべき実装手法は何か、あるいは、それを想定して今やっておくべきテーブル設計はどういうものか！？というのが最後の疑問。 まずUPDATEがなければ、immutableなマスタ、更新ログ、「現時点のビュー」の３テーブルは、例えば次のようになる（PostgreSQLの場合）： -- immutableなマスタ。 create table records ( id serial
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
SQLのUPDATE文と履歴系テーブル - mike-neckのブログ
大したことは書いてありません。 気付いたことのメモ程度です。 『理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL (WEB+DB PRESS plus) 』を少し本屋で立ち読みしました。(ノットワーキングプアにあえいでいるので立ち読みしかできない(´・ω・｀)) この本の中で履歴系テーブルの扱い方というのに丸々一章が割り当てられていました。 だいたいこんなことが書かれてたと思う。 「時間軸と直交していない」という点は、履歴テーブルは過去の事実の集合で、データを取得する条件が変われば結果が異なるのは当たり前だと思うんだけども。— enum (@enum) 2015, 3月 16 たしかに、RDBMSでは履歴データというのは相性が悪い。 僕は陸上競技を見るのが好きなので、これのデータモデルをたまに考えたりしています。で、選手の氏名が変わることあるよなーと考えると、こ
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