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
RDBMSの苦手なことを 如何に乗り越えていくか / challenge-to-rdbms
# 参考資料 - イミュータブルデータモデル(入門編) - https://www.slideshare.net/kawasima/ss-40471672 - イミュータブルデータモデル(世代編) - https://www.slideshare.net/kawasima/ss-44958468 - スタースキーマ（基礎） - https://zenn.dev/pei0804/articles/star-schema-design - ディメンション・モデリング - https://zenn.dev/pei0804/articles/dimensional-modeling - 失敗から学ぶRDBの正しい歩き方 - https://amzn.to/3vfD5nJ
2020年現在のNewSQLについて - Qiita
Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較 NewSQLのコンポーネント詳解 1章から3章までの内容を当記事で解説する。 4章はさらに詳細な技術的解説となり、後編の「NewSQLのコンポーネント詳解」で記述している。 こちらも合わせて一読いただきたい。 1. NewSQLとは何か NewSQLとは、海
Webアプリケーションが今こそ知るべき、 RDBMSのパフォーマンスチューニングの勘所 / Basic-of-RDB
Laravel JP Conference 2019の登壇資料です https://conference2019.laravel.jp/ ■資料内リンク - https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4297104083/maple036-22/ - https://speakerdeck.com/soudai/shi-xing-ji-hua-falsehua - https://sql-performance-explained.jp/ - http://soudai1025.blogspot.com/2016/11/rdbantipattern1.html - https://twitter.com/ikkitang/status/1092046172200390656 - https://twitter.com/ikkitang/status
gocon-2018-how-we-go-test-with-rdbms.pdf - Speaker Deck
Many of API servers tend to interact with RDBMS to serve structured data for frontend. Unlike other languages with full-featureed web application frameworks, it seems, at first glance, a little difficult to write tests for Go applications using RDBMS. However, knowing `database/sql` with a bit of RDBMS knowledge is just enough to write clean tests for RDBMS backed Go applications. In this talk, I'
SQLトランザクション分離 実践ガイド | POSTD
(注：2017/10/16、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) (注：2017/10/11、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) データベースのドキュメントで分離レベルを目にして、軽く不安を感じつつ、あまり考えないようにしたことはないでしょうか。トランザクションの日常の使用例できちんと分離について言及しているものはほとんどありません。多くはデータベースの初期設定の分離レベルを利用しており、後は運頼みです。しかし、本来、理解しておくべき基本的なトピックであり、いくらか時間を投入してこのガイドの内容を学習すれば、もっと快適に作業できるようになるでしょう。 私はこの記事の情報を学術論文、PostgreSQLドキュメンテーションから集めました。分離レベルの 何たる かだけでなく、適用の正確さを保持しつつ最大速度で使うにはいつ使うべきか、という疑問に答えるべ
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に関する典型的な誤解が絶えないという現実
新入社員必読、データベースの基本を理解しよう - データベースはなぜ必要なの？：ITproという記事に対するブクマで次のようなIDコールが来た。（現在はコメント返しへのお礼が入っているので、文字数制限のためオリジナルのコメントは少し切り詰められている。） "リレーショナルデータベースはすべてのデータを2次元の表形式で表現"こういうのもリレーションが2次元構造という誤解の一種なんだろうか。id:nippondanjiさんが書いてたような。 さて、この疑問に対する正解は如何なるものだろうか？ つい先日「7つのデータベース 7つの世界」の書評で書いたばかりだが・・・ 言うまでもなくその通りである。 リレーションが2次元的な構造を持っているというのは典型的な誤解だ。（ちなみにリレーションの次元は属性の数に等しい。n個の属性があるリレーションはn次元。）リレーショナルモデルについてちゃんと学習してい
NoSQLをRDBMSの代替として利用するミドルウエア、ミラクル・リナックスがOSSとして公開
図2●Zabbixの監視データ記録での、MySQLとNoSQLのCassandraの性能比較（ミラクル・リナックスのホワイトペーパーより引用） ミラクル・リナックスは2013年2月14日、RDBMSの代替としてNoSQLを利用するためのミドルウエア「History Gluon」をオープンソースソフトウエア（OSS）として公開した（図1）。オープンソースの統合監視ソフトウエア「Zabbix」が履歴データを保存する際、その保存先としてMySQLに代えてHistory Gluon経由でNoSQLのCassandraを使用することで最大3.4倍の性能が得られたとしている。 5秒の監視間隔で、30分間の監視データを書き込む処理での性能を比較した。MySQLでは、監視項目数が8000点程度までは正常に書き込みが行われ、30分間で最大約300万件の監視データが書き込まれたが、さらに監視項目数を増やすと、
第1回 大規模データではRDBMSのどこがボトルネックになるのか？ | gihyo.jp
RDBMSはオワコン？ 「右を向いても左を向いても“ビッグデータ”というキーワードが闊歩する時代に、いまさらRDBMSの話題？」 本連載のタイトルを見てそう思われたかもしれません。 「ディスクベースのRDBMSはオワコン、これからは○○（お好きなアーキテクチャを入れてください）の時代だ！」 とおっしゃる方もいるかと思います。 しかし、むしろ多くの企業がビッグデータに注目しているおかげで、RDBMS側でも大規模データを取り扱うニーズが増えています。 大規模データを取り扱う時にボトルネックとなる5つのポイント 数百ギガバイトといったレベルのRDBMSであれば、現場のエンジニアの方にとってはあたりまえの世界でしょう。しかし、テラバイトを大きく超えたデータを扱う場合には、ボトルネックの傾向が変化するのはご存じでしょうか。 次の図は、RDBMSにまつわるボトルネックを示したものです。 図1 大規
NoSQLデータベースを使い始める前に
前回はNoSQLデータベースとRDBMSの設計思想の違いを解説しました。今回は、それを踏まえてNoSQLデータベースでデータベースを設計するときに覚えておきたいポイントを解説します。（編集部） NoSQLデータベース設計のセオリーとは？ 前回は、NoSQLデータベースが登場してきた背景や、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）との違いを解説し、いくつかの代表的なNoSQLデータベース製品を紹介しました。長年、データ管理の分野で主役を担ってきたRDBMSはデータ一貫性を強く保持する仕組みを備えていましたが、半面その特徴ゆえにネットワーク上の複数のサーバにデータを分散すると（分散環境）十分に性能を発揮できず、スケールアウトによる性能向上が困難であるという弱点を持っています。 分散環境において高い性能を発揮するNoSQLデータベースの世界では、一体どのような考え方でデータベースを設
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RDBMS in Action
Rails アンチパターン「RDBMS を単なるデータストアとして扱う」 / Rails Anti-pattern RDBMS is not more than datastore
SQLの観点から「Oracle Database」「PostgreSQL」 「MySQL」の特徴を整理しよう！