MySQLで階層構造を扱うための再帰的なクエリの実装方法と実用例
１．はじめに RDBでの階層構造の関係を持つデータを扱う上で、 効率的なデータの持ち方や抽出方法について検証を行っています。 結論から先に 階層構造を扱う方法として下記の種類があります。 隣接リスト 経路列挙 入れ子集合 閉包テーブル 再帰クエリ（WITH RECURSIVE）を使うと階層データを扱う上でのパフォーマンスが得られます。 検索性、更新量、データ量など加味すると隣接リストで再帰クエリを用いるのがよさそう。 ２．階層構造を持つデータの概要 階層構造を持つデータとは 複数の要素（データ）が親子関係で結びついている構造を持つデータ 1つの要素が複数の要素の親になることができ、 また、1つの要素が複数の子要素を持つこともあります。 ある要素を親として、細分化された子要素であったり、 類似する要素を抽象化したものを親要素とするようなデータ。 階層構造を持つデータの例 組織における事業部、
サービスを停止せずにデータベースリファクタリングする - Pepabo Tech Portal
2022年7月13日にカラーミーショップで提供開始した「副管理者機能」のアップデートにあたって、従前の挙動を変えずにデータベーススキーマの構造を変える必要がありました。また、サービスの提供を停止することなく、スキーマの構造の変更を進める必要がありました。 この記事では、サービスを停止せずにデータベースの構造を徐々に変更するデータベースリファクタリングをどのように進めたかについて紹介します。 「データベースリファクタリング」とは データベースリファクタリングについて体系的に述べた書籍として"Refactoring Databases"があります。この本では、データベースリファクタリングのさまざまなパターンにおいて、スキーマの変更、データマイグレーション（既存データの移行）、アプリケーションの変更それぞれをどのように進めるべきかについて解説しています。ここでは、"Refactoring Dat
ステージング環境における検証用データベースの立ち上げを自動化する取り組み - KAYAC engineers' blog
SREチーム(新卒)の市川恭佑です。 カヤックのサービスでは、信頼性の担保を目的として、ステージング環境を作成する方針を取っています。 ステージング環境では、検証の精度を高めるために、量・質ともに本番環境に類似したデータベースが求められる局面が頻出します。 そこで今回は、Tonamel という自社サービスにおける、検証用データベースの立ち上げを自動化する取り組みについて紹介します。 サービスの置かれていた状況と解決方針 Tonamel の実行基盤は Amazon Web Services (AWS) 上にあり、本番環境とステージング環境は別のアカウントとして、同一の AWS Organizations 組織内に構築されています。 もともと、ステージング環境では、本番環境のデータは利用せず、手作業でダミーデータを作成していました。 それゆえに、データベースに格納されているデータ量は本番環境と
Go で SSH 超しに PostgreSQL に接続できる database/sql ドライバを作った。
はじめに データベースを扱う際に、データベースサーバがローカルネットワーク内に存在すれば直接接続できるのですが、時にはデータベースサーバが遠隔にあり ssh を介してしか接続できないケースもあります。そういった場合、ポートフォワーディング等を使って接続するなどしないといけません。 しかしながら、その為には事前に ssh コマンドでトンネルを掘る必要があり、バッチ的に遠隔のデータベースを操作するのは幾分手間が掛かります。 SSH を超えてデータベースに接続する database/sql にはドライバを自分で作る機能があります。そしてデータベースに接続する際のコネクタを自作する事ができる様になっています。crypto/ssh でサーバにログインし、その先で Dial を実行する事で、あたかもローカルのデータベースに接続しているかの様なコネクションを PostgreSQL のコネクションとして渡
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
プライマリーキー(primary key)はシーケンシャルな値で良いと思うよ - 角待ちは対空
zenn.dev を読んでの感想です。「シーケンスナンバーをPKにする」以外の項目については言及しませんが、言及しないことは正当性や妥当性を保証していることにはならないです。 InnoDB(MySQL)を想定してます。が、原理は割と一般的なので他のDBでも適用できることが多いと思います。 追記:一般的とは分散でないような"普通の"RDBMSを想定してましたが、分散システム(distributed systemないしreplicated system)のような場合では話が違います。 なぜシーケンシャルな値がよいか 端的にいうと書き込み操作時にバッファープール(baffuer pool)に読み混む必要のあるページが少なくて済むからです。その結果書き込み操作時にバッファープールにページが存在する可能性が高くレイテンシー的に有利になる可能性が高いです。 バッファープール、ページ、btreeなど具体
100万件ぐらいのレコードを扱ったらOOMEが出た話。 - 谷本 心 in せろ部屋
要約 技術的な話だけ教えて、という方のために先に結論だけ書いておきますと、PostgreSQLはクエリを実行した時点で全レコードの情報を一気に読んできてヒープを埋めてしまう場合がある、ということ話です。 たとえば、ResultSet#nextメソッドを使いながら処理を回すようなコードを書いて、少ないヒープでも処理できるようにするのは常套手段だと思いますが、そういうコードを書いていても一気にヒープを消費してしまうことがあるのです。詳しくはこのドキュメントを見てください。 https://jdbc.postgresql.org/documentation/head/query.html#query-with-cursor ことの発端 ちょっと仕事でJava + jOOQ + PostgreSQLで、DBのデータを集計するようなバッチ処理を書いてまして、もちろん俺様の書いたコードにバグなんてある
Cloud Firestoreを実践投入するにあたって考えたこと - Qiita
はじめに Firebase Realtime DBを実践投入するにあたって考えたことを読んで頂いてありがとうございます。 多くの方から「いいね」を頂いて、今回のこの記事を書くモチベーションになりました 本当にありがとうございました！ さて、CloudFirestoreは、Firebase Realtime Databaseとは全く違うデータベースです。特にSubCollectionやQueryが導入されたことにより、リレーションシップの設計に関して大きく異なります。 この記事では、主にCloudFirestoreにおけるリレーションシップの設計方法から、アプリ・CloudFunctionsに至るまでを幅広く解説して行こうと思います。 次の記事ではデータベースの歴史を解説しています。 RDBの限界とNoSQLの登場 Cloud Firestoreでの開発について 私の経験上確実に断言できるこ
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How to design Amazon DynamoDB global secondary indexes | Amazon Web Services
AWS Database Blog How to design Amazon DynamoDB global secondary indexes Back in college, I created entity-relationship diagrams to model the system requirements of a relational database. The process involved finding all of the entities of the software system and defining relationships among them. I then modeled the relationships and entities into database tables before deciding which queries the
AWS DevDay Tokyo 2018 Database トラック資料公開 | Amazon Web Services ブログ
Amazon Web Services ブログ AWS DevDay Tokyo 2018 Database トラック資料公開 Database フリークな皆様、こんにちは！AWS DevDay Tokyo 2018 Database トラックオーナーの江川です。 2018 年 10 月 29 日（月）〜 11 月 2 日（金）にかけて、AWS DevDay Tokyo 2018 が開催されました。本記事では、11/1(木)に実施された Database トラックのセッション資料をご紹介します。 セッション資料紹介に先立ち、お客様セッションとしてご登壇いただいた、Sansan株式会社間瀬様、株式会社ソラコム安川様、Amazon Pay 吉村様にお礼申し上げます。併せて、ご参加いただいた皆様、ストリーミング配信をご覧いただいた皆様ありがとうございました。 ●お客様セッション資料 AWSサービ
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