【WordPressのデータベース（DB）を操作したいので初めの一歩から勉強して理解しています】｜今村だけがよくわかるブログ
ところでですが、MySQL,PostgreSQL,oracleなどのDBMSは、これまで一通り触ってきました。ですので、初歩的な予備知識はあると思っています。が、私個人的にWordPressに関しては、「WordPressを構成してるデータベース（DB）の理解」をしないと、うまく扱えない。前に進めないな、と感じています。 当たり前かもしれないですけども・・・ WordPressのDBに関する理解私の現状の理解は、 WordPressはDBMSとしてMySQLを採用していて、インストール時に決めたDBに、WordPressを構成するテーブルを作成するcodexのサンプルコードを参考に、ちょっとだけDBの値を引っ張ってくる程度ってくらいです。 あ、あとWordPressインストール時に作られるテーブル名も、前回調べました。（昔PostgreSQLで構築する方法もあるのはどこかで見たけど、そこは
衝撃的なデータベース理論・関手的データモデル 入門 - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
デイヴィッド・スピヴァックによる衝撃的なデータベース理論である関手的データモデル。どうしたらうまく説明できるか？ と色々と悩んでしまいますが、まー、書けるところから書き始めてしまいましょう。 さー、いらっしゃい、いらっしゃい。関手的データモデルの世界へようこそ。圏論の言葉は出てきますが、圏論の予備知識はほぼゼロでOKですよ。 [追記 date="翌日"]取り急ぎ勢いで書きましたので、不注意と早とちりが混じっていました。追記と取り消し線の形で訂正と注記を足しました。字句レベルの表現の変更は直接編集しています。 あとそれと、圏論の基本用語を知りたいときはコチラ、… って、……、ゴメン！[/追記] 内容： はじめに 本の購入のサンプル スキーマのグラフ表現 キーとか計算カラムとか 圏としてのスキーマ 関手としてのデータベース状態 テーブルの変化 自然変換としてのデータ操作 データベースに圏論が使
HBaseを触ってみよう
HBaseは、Googleの基盤ソフトウェアである「Bigtable」のオープンソースクローンであり、大量データに対応した分散ストレージシステムです。HBaseを用いることで、スケーラブルで信頼性のあるデータベースを構築することができます。また、MapReduceを標準でサポートしており、HBaseに保存したデータに対してバッチ処理を行うことも可能です。しかし、SQLで扱えないことや、RDBとのスキーマ設計の考え方の違いなど、とっつきにくい部分が多々あり、戸惑う方が多いように思います。本連載では、そういう方々を対象にできるだけ分かりやすく実例を交えながら解説していきたいと思います。 はじめに 近年、「NoSQL」の技術が注目を集めています。NoSQLとは、"Not Only SQL"の略で、SQLを用いないデータベースの総称です。NoSQLというとCassandra、Redis、Mongo
SQLアンチパターン
本書はDB設計やSQL記述の際に避けるべき事柄を1章で1つ、25個紹介する書籍です。リレーショナルデータベースを中心に据えたシステム開発には、様々な場面で陥りやすい失敗（アンチパターン）があります。本書はデータベース論理設計、データベース物理設計、クエリの記述、アプリケーション開発という4つのカテゴリに分け、それぞれの分野におけるアンチパターンを紹介し、失敗を避けるためのより良い方法を紹介します。複数の値を持つ属性や再帰的なツリー構造の格納から、小数値の丸めやNULLの扱いに起因する問題、全文検索やSQLインジェクション、MVCアーキテクチャなど、実践的かつ幅広いトピックを網羅します。日本語版では、MySQLのエキスパートとして著名な奥野幹也氏によるアンチパターンを収録。データベースに関わるすべてのエンジニア必携の一冊です。 本書への称賛の声 監訳者まえがき はじめに I部 データベース論
DBの世界に起こる変革 | エンタープライズエンジニアの独り言
エンタープライズシステムのエンジニアをやって１０年以上。思うところを書いていきます。その他趣味を少々。。。 DBの世界に起きた大きな波 現在、どの製品を使ったとしてもRDBの性能問題は必ずといっていいほど発生する。理由は簡単で、CPU、ネットワークが高速化（CPUはマルチコア化、ネットワークは10G-Ethernetの一般化やInfiniBandなど）するのにディスク（ストレージ）が高速化に追いついていないからだ。その差を埋める役割として、RDBが担っているケースが多く、性能問題になるケースが散見される。 だが、そういう時代の流れに対して大きな変革が起きようとしている。SSDはかなりコモディティ化してきたので言うに及ばずといった感じだが、個人的には速いもののディスクの置き換えにすぎないと思っている。つまり、SSDは速いがDBのアーキテクチャに大きな変革をもたらすものではない。が、ここにきて
同期・非同期処理に関するアーキテクチャ - プログラマの思索
同期・非同期処理に関するアーキテクチャで良い記事があったのでメモ。 【元ネタ】 ITシステムで見られるシーケンス データベースコンサルタントのノウハウちょい見せ ダメな設計は、シーケンスが階段状ではなく、一つのオブジェクトに全ての処理を任せる「責任が肥大化したオブジェクト」がある。 特に初心者が、設計を考えずにいきなりプログラムを書いたり、システムを作ってしまう場合によく見られる。 この設計では、スパゲティコードになりやすく、一つのプログラムが千行を超えて保守しにくかったり、スケールアップや性能要件で壁にぶつかる時が多いだろう。 Webシステムは基本は、上記記事の「三角形」シーケンスに相当する。 メッセージを階段の図のように渡して、処理の結果を受け取るイメージ。 オブジェクト指向の権限移譲では、この設計手法がよく使われる。 MVC2モデルと呼ばれるように、Webシステムはオブジェクト指向と
[iPad] DB Designer: DB設計ができるアプリ。My SQL, MS SQL, PostgreSQL, SQLiteに対応。 | AppBank
DB Designer の使い方を動画でチェック プロジェクトの作成 設計はプロジェクトごとに管理できます。まずは、左上の【＋】ボタンをタップしてプロジェクトを作成します。 DB のタイプは MS SQL、MySQL、PostgreSQL、SQLite の4つから選べます。プロジェクト名などは日本語で設定することもできます。 各種プロジェクトの指定をしたら【Save】をタップします。 テーブルの新規追加 設計画面は白紙の用紙のようにシンプルです。プロジェクト名を帰る場合は左上のラベルから、新規テーブルを設計してくときは【＋】をタップしたあと、白い部分をタップします。 これでカラムが設定されていない空テーブルが作成されます。次はテーブルの詳細情報の編集に進みます。 テーブル詳細情報の編集方法 作成したテーブルにカラムを追加するには2つの手順が必要です。まず、画面左にあるメニューボタンから【i
![[iPad] DB Designer: DB設計ができるアプリ。My SQL, MS SQL, PostgreSQL, SQLiteに対応。 | AppBank](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2c4f5b1455d1825577b100547a9edece39d4b877/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.appbank.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2012%2F12%2Fmzl.awulklft.png)
SQL上級者こそ知って欲しい、なぜO/Rマッパーが重要か？
(PgDay2012発表資料) SQLにとって、なぜO/Rマッパーが重要かを説明した資料です。Read less
nabokov7; rehash : O/Rマッパーはなぜ悪か
December 07, 201208:49 カテゴリプログラミングmysql O/Rマッパーはなぜ悪か タイムラインで「SQL上級者こそ知って欲しい、なぜO/Rマッパーが重要か？」ってのを見かけて居ても立ってもいられなくなったので、既出を承知で反論しておきたい。 スライドだけから話の内容を推測すると、 -- 販売成績上位10個を抽出 select * from sales where deleted = false order by amount desc limit 10 といったSQLを Sales.active().top(10).all() のように、細かく分解した部品を組み合わせて表現できた方が便利だし構造的でしょ？という話のようだ。 これは確かに一見美しいのだが、これこそが「敷居を下げすぎて、dbの性質を分かってない人まで気軽にSQLをいじるようになった結
僕らがmemcachedのキャッシュキーにsha1やmd5のhash値を使うを避ける理由 - blog.nomadscafe.jp
memcachedのキャッシュキーにsha1やmd5のhash値を使うとtcpdumpや解析ツールで覗きにくくなるので、cacheには出来るだけわかりやすい名前をつけて下さい。というハナシ 下のようなコードのように sub cache { state $cache = Cache::Memcached::Fast->new({ namespace => 'db:', }); } sub key { my ($self,$key) = @_; sha1_hex($key); } sub cached_member { my ($self, $member_id) = @_; my $key = $self->key('member:'.$member_id); my $member = $self->cache->get($key); if ( !$member ) { #DBから取得 }
グーグルのBigQuery、高速処理の仕組みは「カラム型データストア」と「ツリー構造」。解説文書が公開 － Publickey
グーグルのBigQuery、高速処理の仕組みは「カラム型データストア」と「ツリー構造」。解説文書が公開 SQLのクエリに対応し、3億件を超えるデータに対してインデックスを使わないフルスキャン検索で10秒以内に結果を出す。グーグルのBigQueryは大規模なクエリを超高速で実行する能力を提供するサービスです。その内部を解説する文書「An Inside Look at Google BigQuery」（PDF）を公開しました。 グーグルは大規模クエリを実行するサービスとして社内でコードネーム「Dremel」を構築しており、2010年にそのDremelを解説する文書「Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets」を公開しています。BigQueryは、そのDremelを外部公開向けに実装したものです。 グーグルはこのDremel/BigQue
グーグル、MySQL互換の「Google Cloud SQL」性能強化。最大でメモリ16GBへ拡張。Google Apps Scriptからも利用可能に
グーグル、MySQL互換の「Google Cloud SQL」性能強化。最大でメモリ16GBへ拡張。Google Apps Scriptからも利用可能に グーグルはGoogle App Engineで提供しているMySQL互換のデータベースサービス「Google Cloud SQL」の性能強化を明らかにしました。Google Developpers Blogにポストされたエントリ「Get started at no cost with a faster, larger Cloud SQL database」で次のように説明しています。 ストレージ容量が従来の10GBから最大100GBへ インスタンスのメモリ容量が従来の4GBから最大16GBとなり、読み込み速度が向上 非同期レプリケーションを選択可能にしたことで、書き込み速度が向上 欧州データセンターで提供開始 Google AppsのGo
「MongoDBのはじめての運用テキスト」を書いてみた - 256bitの殺人メニュー
MongoDB使いましょって時に、やれ、レプリカセットだの、シャーディングだの、いちいち手順とか教えていくのがめんどくさくなったので、これを見たらコマンド的な手順はひと通りいけますよ。だから後は自分で調べてね、っていう資料をつくってみたのだ。 というわけで、「MongoDBのはじめての運用テキスト」SlideShareにあげました。 MongoDBのはじめての運用テキスト from Akihiro Kuwano 内容 PDFには、以下の様な内容を盛り込んでいます。 インストール レプリカセット構築 シャーディング設定 基本的なオペレーション Stat系ツールの見方。 ただし、徐々に古い情報にはなってくると思うので、詳しい情報や、最新の情報を見たい方には公式のWikiなり、ソースなり見ていただくのを推奨いたしますｗ 意図 以前MongoDBの薄い本などもあって、あれはすごくわかりやすい入門テ
ありがちなデータベース設計を共有することができる『DB Patterns』 | 100SHIKI
これまたマニアックな苦笑。 DB Patternsでは、ありがちなデータベース設計を共有することができる。 フォトアルバムだったらこういうテーブルがあって、こことこのキーが共有されるとかなんとかをグラフィカルに見ることができる。 まだ投稿も少ないし、いろいろ突っ込みどころもあるのだが、初心者のうちは確かに悩むところだし、便利なサービスではなかろうか。 ユーザー登録をするとすでにあるパターンをForkしたり、新しく作ったりもできるようだ。興味がある方はどうですかね。
パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
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