決済システムの残高管理周りの DB 設計と戦略 - カンムテックブログ
エンジニアの佐野です。今日はカンムの決済システムでユーザの残高管理をどうやっているかについて書きます。 カンムの製品であるバンドルカードはプリペイド方式のカードです。ユーザによる入金、店舗での利用、運営事由の操作などによりユーザの残高が増減します。このような残高の管理について単純に考えると user_id と balance と updated_at あたりをもったテーブルを用意して balance と updated_at を更新していく方法があるかもしれません。しかしながらカンムでは残高を管理するテーブルを持たず、これらイベントの履歴のみで残高を管理しています。以下、本記事ではこれらユーザの残高が増減するイベントのことをトランザクションと呼びます。ここでは DB の Transaction Processing を意味しません。 本記事のポイントは 残高を管理をするテーブルは作らず、ト
本当にあったやらかしDB設計シリーズ一覧 - Qiita
本当にあったやらかしDB設計シリーズをまとめてみました SQLアンチパターンで書かれているほど高尚な問題ではなく、もっと初歩的な、でもありがちな問題を取り上げています 初心者を脱出したと思っている人に是非読んでもらい、正しく設計してもらうことを目的としています もしここに載っていないパターンを経験したことのある方がいたら是非教えてください 本当にあったやらかしDB設計①【R無しRDB】 本当にあったやらかしDB設計②【囚人番号テーブル】 本当にあったやらかしDB設計③【ロジカルクエリー】 本当にあったやらかしDB設計④【テストチューニング】 本当にあったやらかしDB設計⑤【第三正規化病】 本当にあったやらかしDB設計⑥【見えない削除フラグ】 本当にあったやらかしDB設計⑦【ステートフルDB】 本当にあったやらかしDB設計⑧【ファンクションDB】 本当にあったやらかしDB設計⑨【文字列日付】
ZOZOMATにおけるEKSやgRPCを用いたシステム構成と課題解決 - ZOZO TECH BLOG
ZOZOテクノロジーズSRE部の市橋です。普段は主にAWSを用いて複数プロダクトのシステム構築、運用に携わっています。今回は2020年2月にリリースされたZOZOMATについて、システム構成と開発時に直面した課題、その課題を解決するために工夫した点について紹介します。 ZOZOMATではEKSやgRPCを新規に採用しており、これによって仕様の変更に強くなる、通信のオーバーヘッドを削減できるなど様々なメリットを享受できました。しかし導入時に一筋縄ではいかないことがあったため、今回苦戦した点についてご紹介できればと思います。 ZOZOMATとは お客様の足を3Dで計測するために開発された計測用マットです。ZOZOMATでの計測情報をもとに、靴の推奨サイズを参照するなどのサービスをご利用いただくことが可能です。ご興味のある方はこちらをご確認ください。 ZOZOMATのシステム構成 システムの全体
Fate/Grand Orderにおける大規模なデータベース移行と負荷試験
1. Copyright 2019 DELiGHTWORKS Inc. All Rights Reserved. Fate/Grand Orderにおける 大規模なデータベース移行と負荷試験 2019年6月14日 今井 守生 2. Copyright 2019 DELiGHTWORKS Inc. All Rights Reserved. 資料は公開予定です 本セッションでは以下の内容をお話します AWS Database Migration Serviceを使った大規模なDB移行事例（垂直分割→水平分割） 移行後に想定トラフィックを捌けることを検証するための負荷試験手法 弊社エンジニアが過去に2回、DB移行を主なトピックとした講演を行っています のでこちらもご参照ください これで怖くない！？大規模環境で体験するDB負荷対策～垂直から水平の彼方へ～ /甲 https://www.slides
分散型システム徹底入門 – Part 3. | POSTD
BitTorrent BitTorrentは、Web上でtorrentを使って大容量ファイルを転送する際に広く使われているプロトコルです。その主な目的はメインサーバを経由することなく、ネットワーク内のさまざまなピア間でのファイル転送を容易にすることです。 BitTorrentクライアントを使うと、世界中の複数のコンピュータに接続してファイルをダウンロードします。.torrentファイルを開くと、コーディネーターのような役割を果たすマシン、いわゆる トラッカ に接続されます。トラッカはピアを見つけ出し、欲しいファイルを持っているネットワーク内のノードを示してくれます。 注釈： トラッカ ・オンラインのノードをトラッキングする ・ノードが何のファイルを提供しているかを認識する Seeder：シーダ Leeche： リーチャ 破線：ファイル転送 実線：メタデータ転送 ネットワークのサンプル ユー
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
非エンジニアが最速でSQLをマスターする方法 - Gunosy Tech Blog
こんにちは、データ分析部の石塚です。 Gunosyではエンジニア以外の職種でもSQLを叩いて自らデータを集計・分析するという習慣と全社員が各サービスのログ*1に触ることができる環境があります。 例えば、ユーザー獲得を担っているプロモーションチームはエンジニアが0名のチームなのですが、実際にSQLを叩いています。 それによって、自分たちの獲得したユーザーはどのような行動をしているのかを確認したり、分析することができています。 これはGunosyのみの事例ではなく、AWSのRedshiftやAthena、GCPのBigQueryが台頭してきたおかげで、どの会社も低コストにログをSQLで集計・分析できる基盤が整ってきています。 個人的にはアプリやウェブの業界で働くマーケターにはSQLは必須の知識と言える時代になってきたと感じています。 そこで今回は特別プログラミングなどの経験が無い人でも、SQL
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Splitting DB on "Rails"
120億レコードの金融資産データを扱うマネーフォワードのMySQL活用のこれまでとこれから // Speaker Deck