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
JJUG CCC 2017 Springで論理削除フラグをどうにかするための話をしてきました 【FOLIOスポンサー】 - itohiro73’s blog
JJUG CCC 2017 Springで、「データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介」という話をしてきました。 データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介 #jjug_ccc #ccc_g3 from Hiroshi Ito 今回の登壇は、株式会社FOLIOのスポンサーセッションです！FOLIOについてはこちらの入社エントリー記事もご参考ください。Toggetterは下のリンクから。 togetter.com 世の中のみなさんが「論理削除フラグ」を使いたくなるモチベーションとしては、実は「削除」ではなく別のビジネスロジックを実装したいだけであることがほとんどだと思います。 たとえば論理削除フラグという名の死亡フラグ - @ledsun blogというエントリを参考にさせていただくと、下記のような要件の例があります。 ・社員が退職（・転
MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
「SQLパフォーマンス詳解」という本を翻訳しました | b.l0g.jp
「SQLパフォーマンス詳解」という本を翻訳しました 2015-04-07 題の通り、「SQLパフォーマンス詳解」(原文タイトルSQL Performance Explained)という本を翻訳しました。PDF版と印刷版が上記サイトから購入できます。 (追記 2017年9月から、渋谷のBOOK LAB TOKYOさんでも印刷版を販売していただいています。輸送コストの関係で、サイトから購入するより若干安くなっています) リレーショナルデータベースにおいて、SQLとインデックスがどのように関連し、どのようにすればSQLのパフォーマンスを良くできるのかを解説した本です。特定のデータベース製品に焦点を当てた本は多数ありますが、この本ではOracle Database、PostgreSQL、MySQL、SQL Serverの4つのメジャーなリレーショナルデータベース製品を同時に扱っていて、それぞれのク
新著が出ます：『SQL実践入門』 - ミックのブログ
4月中旬ころになりますが、新著が出ます。SQLのパフォーマンスを主題にした本で、実行計画を読むことで、なぜこのSQLは遅いのか、あるいは速いのかをデータベースの内部動作まで把握して理解しよう、という趣旨です。 リレーショナルデータベースというのは、SQLという自然言語を模したインタフェースによって、低次のレイヤーを隠蔽する意図で作られたミドルウェアなので、本当は実行計画などという手続レベルの世界をユーザが覗き見るのは、本末転倒なところもあります。ただそうはいっても、現実にSQLが遅かったら原因を解析せざるをえないわけだし、大体本当にブラックボックスにしたいなら、なんでどのDBMSも実行計画を見られる手段なんか用意してるんでしょうね不思議ですね、という理想と現実の狭間で悩むエンジニアの方々に少しでもベターな解に辿りつけるアプローチを提示できれば、と考えております。 以下まえがきと章立てです。
論理削除がデータを汚している - jfluteの日記
ベクトルの違うデータ まあ、それは事実。 ただ、履歴をそのまま残したいということも事実。 いちいち削除履歴テーブルなんて作ってられないのも事実。 ※ここでの論理削除は、復活する論理削除じゃなく、物理削除の代わりとして履歴のための論理削除を指します。(復活する論理削除って、そもそも削除とは言えないって気も...) 本来、論理削除されたデータって... そのテーブルの定義するデータとはベクトルの違うデータ である考えます。 でも、わざわざ削除されたデータを保持するテーブルを作ると、それはそれで面倒なのでそのまま同じテーブルに持ったままにする。その方が扱いが簡単なことが多いから。削除フラグを true にするだけで済むから。 個人的には、業務上重要なテーブルに関しては、しっかりと「削除履歴テーブル」を用意して、本体のテーブルには常に有効なデータだけがある状態の方が、データメンテもプログラムも遥か
イミュータブルデータモデル(入門編)
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
なぜ Teng は良いものなのか - tokuhirom's blog
なぜ Teng は良いものなのか､を YAPC で再考させられたのでここにメモしておく｡ Teng は自社開発のウェブアプリケーションを作ってる人たちが作っていて､それがうちのニーズにあってるのでいいっていう話であって､どこでもすごい最高!! と主張したいわけではないです｡まあ､個人の感想ですね｡ ソースが読みやすい ソースがよくモジュール化されていて､読みやすい｡自身で書いている部分が多いという贔屓目を抜きにしても読みやすいんじゃないかなーと｡ 僕らのような自社開発のウェブ屋では､なにか無茶な要望を受けた時にささっと対応するということが求められるシーンが多いので､ソースの読みやすさというのはかなり重要なファクターとなっています｡ 複雑な SQL を発行できないように機能が制限されている SQL ビルダーを使って JOIN やサブクエリを駆使したウェブアプリケーションを開発してしまうと､運
次世代mobile版データベース"Realm"を使ってみた - Qiita
1ヶ月以上前にHackerNewsで話題になっていたRealmというmobile用のDBを使ってみた。 使い方も含めて書いておく。 ※今回はobjective-cで使ってますが、swiftでも勿論使えます！ 何故作ったか？ 紹介ページの要約を見てもらえれば詳しくは分かるが、mobileのDBって2000年にでたSQLite以降全然刷新されないよねっていう内容が書いてある。 確かに、mobileのあり方は昨今大幅に変わって来ているのにDB周りは出てないみたい。 自分はwebのアプリケーションを普段は作ってるので、こっち側はResis等のNOSQLが注目されていたり技術的な流れは結構起きてるのに、、、 確かにソシャゲー作ってる人がSQLiteは遅くてtextデータで保管して・・・みたいな話しを聞いた事がある。 まぁなんせ、時代の流れに適したDBを作りたいとの事ね。 何が凄いの？ Yコン出身者が
第3回 テーブル設計のグレーゾーン～毒と薬は紙一重 （4）サロゲートキーVSナチュラルキー | gihyo.jp
サロゲートキーVSナチュラルキー DBエンジニアの方なら、サロゲートキー（代理キー）という言葉をご存じでしょう。これは、テーブルへの入力データにある列を主キーとせずに、システム側で独自に割り当てるキーのことです（一般的には連番が使われます）。これに対して、入力データ自体の列を主キーにする場合はナチュラルキー（自然キー）と呼びます。 サロゲートキーは、基本的には不要なものです。入力データに一意なキーが存在していればそれを主キーとして使うことで、普通は問題ありませんし、オートナンバリングの機能も長らく標準SQLには存在していなかったからです（そのため、今でも実装ごとにやり方はバラバラです）。しかし、以下のような業務要件の場合には、サロゲートキーを使うことを考えます。 ① そもそも入力データに主キーにできる項目がなく、データが重複している場合 ② 主キーの値が使いまわされる場合 ③ 主キ
ナチュラルキーとサロゲートキーについての議論
とあるブログエントリで「ナチュラルキーを主キーにしてはいけない」という主張を見かけたのでこれに反論しておく。これはリレーショナルモデル的には明らかに間違った考えだからだ。 リレーショナルモデルにあるのはナチュラルキーだけリレーショナルモデルには「サロゲートキー（代理キー）」という概念はない。まずこの点に注意して頂きたい。サロゲートキーとは、データベースアプリケーション開発において実用上必要とされる機能であって、本質的には不要のものである。リレーショナルモデルでは、いわゆるナチュラルキーというものがあれば機能的には十分だからだ。 そのためにはまず「キー」という概念が何を指し示すかということについて正しく理解しなければならない。リレーショナルモデルではキーと呼ばれるものは候補キーとスーパーキーという2つの概念だけである。「タプル（≒行）の値を一意に決定することができる属性（≒カラム）の集合」の
複合主キー「否定派」と「許容派」の論争 - 設計者の発言
定期的に取り上げたくなるDB設計に関する話題である。WEBアプリが一般化して以来、議論されてきた事柄がある。テーブルの主キーを「単独主キー」のみとするか、複数項目を組み合わせた「複合主キー」を必要に応じて使うべきかという問題だ(*1)。複合主キーに対する「否定派」と「許容派」に分かれた議論は劇烈で、宗教論争のようにも見える。 主キーというものは、テーブルの存在意義といってもいいほどに重大な要素である。にもかかわらず、なぜそんな基本的なレベルの議論が始まってしまったのか。２つほどの理由が考えられる。 まず、単独主キーとしてIDを機械的に置くやり方（ID方式）が「オブジェクト指向」と相性がよかったからだ。オブジェクトは固有の識別子（オブジェクトID）を持つので、これに相当するIDをテーブルの主キーとすることで、オブジェクトとDBの設計問題を統合できると考えた技術者が少なからずいた。そのアイデア
DBエンジニアのための技術勉強会で発表したスライドを公開しました。
DBエンジニアのための技術勉強会というイベントで、リレーショナルモデルにおけるDB設計について話す機会を頂いた。リレーショナルモデルは非常に重要であるにも関わらず、現場ではないがしろにされてしまっている。その結果、アプリケーションのロジックを上手くクエリで表現できず、開発現場では非効率な開発が行われ、多くの人がデスマ的な状況に追い込まれている。そういう危機意識について、これまで何度か本ブログでも書いてきたし、WEB+DB Pressで連載している動機もその点にある。リレーショナルデータベースはやはりリレーショナルデータベースとして使うべきだ。そのための鍵となるのが、DB設計である。 今回はなんと約2時間の持ち時間を頂いた。リレーショナルモデルについてはこれまで何度か話す機会を頂いたが、2時間というのは最長記録である。それに合わせてスライドもボリュームたっぷりのものになった。過去のスライドと
RDBMSのコネクションプーリングとかその辺の話 - wyukawa's diary
データベース技術の羅針盤 from Yoshinori Matsunobu これは素晴らしい資料で後半のキャリアの話とか面白いんだけど、今回書くのはp6,p8に書かれていた下記の話です。 PosgreSQLは接続がプロセスベースなのでLL言語との相性がよくない Pgpool(これはプロキシサーバー的に使うらしい)などのコネクションプールと併用することが多い MySQLは接続がスレッドベースなのでコネクションプーリングが使いづらいLL言語環境では魅力 なんでLL言語だとコネクションプーリングが使いづらいのかわからずつぶやいたらリプライもらってついでにちょっと前に話題になったRDBMSでコネクションプールが必要な理由、わからない。 - Togetterや7年前のブログエントリであるコネクションプーリングの話 - naoyaのはてなダイアリーを読み返してみて思ったことを書いてみる。全然まとまって
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
歌舞伎座.tech #1 で ScalikeJDBC-Async と Skinny について LT しました #kbkz_tech - seratch's weblog in Japanese
ドワンゴさん主催の「歌舞伎座.tech#1」という勉強会で LT をしました。主催・運営いただいた皆様ありがとうございました。懇親会行きたかったですが、明日早いので自重しました。 http://connpass.com/event/3278/ 3 分間の LT なのに盛り過ぎだったのでかなりはしょりましたが、それでも最後までいけずでした。使用したスライドを公開します。 歌舞伎座.tech 1 LT - ScalikeJDBC Async & Skinny Framework #kbkz_tech from Kazuhiro Sera ガラパゴスいくないということで、英語版も。 Skinny Framework は Scalatra を直接使ってるようなケースであれば、現時点でも既にこちらの方が楽に開発できるレベルにはなっていると思いますが、さすがに品質や API のこなれ具合はこれからです
GitHub star 数で見る Scala DB アクセスライブラリ事情 - seratch's weblog in Japanese
以前、こちらでお話しした時のネタだったのですが http://playframeworkja.doorkeeper.jp/events/4219 GitHub、Google Code の star 数で Scala の DB アクセスライブラリのランキングをつくってみました。もちろんたくさん star がついているからといって必ずしも優れたライブラリとは限らないわけですが、ある程度の指標にはなるはずです。 スターの数は 6/26 23:30 頃、私が確認した時点での数字です。() つきになっているものはフレームワークの一部の機能として DB アクセスが提供されているものです。 そうすると、本来は Anorm がダントツ一位になるわけですが、Play2 の将来のバージョンで外される見込みなので除きました。また、Lift Framework の DB アクセスもありますが、こちらは Lift
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