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
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
MySQLのクエリの良し悪しはrows_examinedで判断する - かみぽわーる
仕事やらなんやらでMySQLのクエリの良し悪しを判断する必要があるとき、EXPLAINの内容だけだとどのぐらい良くなったり悪くなったのか分からないので SET long_query_time = 0; してrows_examined (そのクエリでrows_sent行の結果を返すために何行に触ったのか)も一緒に提示するようにしている(少なくともMySQL 5.7時点ではrows_examinedはslow_query_logでしか確認できないはずperformance_schemaが有効ならevents_statements_historyやその仲間たちで確認できるとのこと*1 MySQL :: MySQL 5.6 リファレンスマニュアル :: 22.9.6 パフォーマンススキーマステートメントイベントテーブル)。 例: 上の例のBeforeは、もともとDBAが書いた温かみのあるSQLでO
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
Azure Cosmos DB - NoSQL and Relational Database | Microsoft Azure
Products Popular View all products (200+) Azure Virtual Machines Azure Virtual Desktop Azure SQL Microsoft Copilot in Azure PREVIEW Azure AI Services Azure AI Studio Azure Cosmos DB Azure Kubernetes Service (AKS) Azure Arc Azure Migrate AI + machine learning Azure Machine Learning Azure AI Services Microsoft Copilot in Azure PREVIEW Azure OpenAI Service Azure AI Studio Azure AI Vision Azure AI Se
MySQLアンチパターン
2018/01/26 第2回 オープンソースデータベース比較セミナー https://osscons-database.connpass.com/event/74688/
秒間100万クエリを受け付ける大規模ソーシャルゲームのバックエンドDBシステムの設計・運用ノウハウ
2016/08/26 CEDEC 2016
DynamoDB の基礎知識とまとめ - Qiita
DynamoDBを大雑把にさくっと日本語で理解したい方向けの説明。 (まだ書き途中) API Version 2012-08-10 を元に書いています。 印象と感想 管理が楽! 容量の増加を気にしなくていい! スループットやパフォーマンスの監視、管理が楽! ソーシャルゲームでは、一部のデータではすごく良さそう 検索や集計は弱いから、MySQLと併用 レイテンシが低いと書いてあるが、memcache の方が当然早い テーブル設計の理解と指定方法がちょっと面倒 料金体系の理解がちょっと面倒 DynamoDBとは何か? 大雑把に NoSQL, スキーマレスなAWS上のデータベースサービス スケールに関して何も気にしなくていい まずは、公式サイトを読むと概要はわかります。 Amazon DynamoDB （フルマネージドNo SQLデータベースサービス） | アマゾン ウェブ サービス（AWS 日
DBから直接golangのモデルを生成するxoのご紹介 — そこはかとなく書くよん。 ドキュメント
DBから直接golangのモデルを生成するxoのご紹介¶ Webアプリを開発している時に、DBのモデル定義の方法にはいろいろなやり方があると思います。 xo は、 DBから直接 golangのモデル定義を自動生成するツールです。 PostgreSQL MySQL Oracle Microsoft SQL Server SQLite に対応しており、良く使われるRDBをほぼカバーしていると思います。 インストール¶ goのツールですので、 go get でインストールできます。 $ go get -u golang.org/x/tools/cmd/goimports (依存性のため) $ go get -u github.com/knq/xo
ニコニコ生放送に見る Redis 活用ノウハウ 記事一覧 | gihyo.jp
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データベース アーキテクチャーの動向と使い分け
QConTokyo ( http://www.qcontokyo.com/KotaUENISHI_2015.html ) の発表スライド
クックパッドAndroidアプリにおける最近のDB運用事情 - クックパッド開発者ブログ
モバイルファースト室の @rejasupotaro です。 Androidフレームワークには端末内にSQLiteでデータを保存するしくみがありますが、みなさんはどのようにしてますか？ クックパッドのAndroidアプリでは、ActiveAndroidを使ってDBにデータを保存しています。 ActiveAndroidとは ActiveAndroid とは、Active Recordパターンを採用したAndroidのORMです。 テーブルのCREATEを行うときに、SQLiteOpenHeleperを継承したクラスでonCreateをOverrideしてdb.execQueryでCREATEクエリを実行…としなくても、ActiveAndroidを使えば、 public class MyApplication extends Application { @Override public void
1台から500台までのMySQL運用 MySQL Beginners
Designing Opeation Oriented Web Applications / YAPC::Asia Tokyo 2011Masahiro Nagano
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DB tech showcase： 噂のMongoDBその用途は？
