QConTokyo ( http://www.qcontokyo.com/KotaUENISHI_2015.html ) の発表スライド
![データベース アーキテクチャーの動向と使い分け](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d57f9af1ed7f11383a85f566ef44d0f66c5c83ea/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fafcb81b0114748cea4091cc7afafa5eb%2Fslide_0.jpg%3F4678534)
QConTokyo ( http://www.qcontokyo.com/KotaUENISHI_2015.html ) の発表スライド
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
こんにちは。技術部の吉川です。 今回はクックパッドの開発環境構成、特に開発用データベースの構成についてご紹介します。 開発環境の構成 クックパッドのシステム環境は以下のようなフェイズに分かれています。 ※ これはcookpad.comの構成で、サブシステムや個別のサービスはその規模や特性に応じて構成が異なります。 development 開発者が実際に開発を行う環境です。クックパッドでは仮想環境は用いず、手元のマシンでRailsアプリケーションを動かして開発を行っています。 データベースはローカルではなく、開発者全体で共通の開発用データベースに接続しています。 test 手元でテストを実行する場合は、ローカルマシンのデータベースを利用します。CI(rrrspec)などの場合も同様で、テスト実行サーバーのデータベースが利用されます。 staging stagingといえば準本番環境として、本
先行発売で、検索エンジン自作入門を購入しました。まだペラペラと眺めている状況ですが、これが非常に面白いです。 「検索エンジン自作入門」は、集めた文章をいかに整理するかをテーマとして扱っている本です。整理するという意味は、検索エンジンを利用するというライフハック的な意味ではありません。整理する為の検索エンジン自体を自分で作ることで理解するという、極めて硬派な本です。 「検索エンジン自作入門」とは? 「検索エンジン自作入門」は、未踏IT人材発掘・育成事業にスーパークリエータに認定された山田浩之氏と、Senna/groongaの開発者の末永匡氏の共著です。検索エンジンについて語らせたら、日本でこれ以上の人たちはいないだろうという組み合わせです。ということで、内容は非常に濃いのですが、難しい内容を解りやすく解説されています。 一方で、扱っている内容は非常にマニアックです。下に目次付けておくので見て
「データモデリング」とは? さて、いきなりWorkbenchホームページのModelsからモデリング!を開始する前に、すこしデータモデリングについてのお話をさせてください。 みなさんが今利用しているMySQLを含むRDBMSは1970年代にIBMのE.F.コッド博士によってなされた提案を源流として、今日まで発展を続けてきました。その発展過程において、現実の世界におけるデータ要件と、データベースの設計とを結びつける方法論が必要になりました。 1976年にP.チェン博士によって提案されたER図はその役目を担うことが可能であり、各種改良を重ねられて今日まで利用されています。現実世界のデータをどのように扱うかをまとめ、ER図のような図版で視覚化したものを「データモデル」といい、そのデータモデルを組み上げていくことを「データモデリング」といいます。 データモデリングの過程、および結果として作成された
今年6月のAWS Summit Tokyo 2013で東京リージョンでも使えるようになったRedshift。その流れを受けて、国内でもより一層注目度が高まっている今日この頃皆様如何お過ごしでしょうか。 そんなRedshiftについて、この機会に自分も触れてみようと思います。私自身、これまで超大規模データやデータウェアハウスに関しては触れて来ておらず、この分野に関しては専門的な知識は有してはいませんが、そんな感じのスタートでRedshiftの巨大な山を登り始め、自分自身徐々に理解を深めていければ、またエントリを御覧の皆様にも同様に読み進めて行く事で理解を深めていって頂ければ幸いです。よろしくお願いします。 ※文字も画像も多目な分、ひとまとめにするとボリューム的にスクロールバーの長さがエラい事になりそうなので前後編に分けてお届けします。:-) 目次 RedShiftとは はじめに / Gett
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
「44のアンチパターンに学ぶDBシステム」を読んでみて、とても優れたアーキテクチャ設計のアンチパターン集に思えた。 過去の経験上、あるあると思う箇所がたくさんあった。 感想をラフなメモ書き。 【元ネタ】 44のアンチパターンに学ぶDBシステム - give IT a try あなたの現場にも必ずあるDBシステムの"悪い例"が満載!「44のアンチパターンに学ぶ DBシステム」 | oracletech.jp 『44のアンチパターンに学ぶDBシステム』 - 虎塚 44のアンチパターンに学ぶDBシステム : 賢者の図書館 (Under Construction) : livedoor Blog(ブログ) 【本】SQLをしっかり学習したい人におすすめミック本。 | プラプラ式技術系 Access流! 【本まとめ】44のアンチパターンに学ぶシステム構築時の失敗パターン。もっとはやく言ってよーとな
開発者が知っておくべき、ドキュメント・データベースの基礎:特集:MongoDBで理解する「ドキュメント・データベース」の世界(前編)(1/3 ページ) ドキュメント・データベースの最大の特長は、「パフォーマンス、大量データ、スケーラブルといった課題を克服するためのシンプルなセットを提供している」という点だ。 もちろん既存の多くのリレーショナル・データベース(以下、RDB)でも、ドキュメント・データベースが備えている特徴的な各機能に類似することが実現可能だし、さらに広範な概念や機能性を提供している。例えばシャーディング(Sharding。詳細後述)についても、既存の多くのRDBでデータの分散化が可能だ。しかしドキュメント・データベースでは、「そもそもデータ構造がこうした構成に適している」という点と、「それに付随して、考え方もシンプルである」という点が優位な特徴である。 万人が、データベースが
「業務ロジックをデータモデリングはどこまで表現できるか?」について考えたことをラフなメモ書き。 業務システムでは、データが命。 データには個人情報が含まれるために管理が重要だったり、売上データやPVデータから、どの層の顧客から売上やアクセスが多いのか、を計測することもできる。 すると、それらデータを格納するRDBが必要になり、そのテーブル設計が重要になってくる。 顧客の業務プロセスをモデリングする場合、最近ならOOAが主流。 でも、DOAの方が現代は重要性を増していると考えている。 例えば、Railsのような優れたWebフレームワークがあれば、ER図さえきちんと作れば、DBマイグレーションとプログラム雛形を自動生成することによって、テーブルのCRUDのような画面はすぐに作れてしまうからだ。 日本におけるデータモデリングの歴史は意外に古い。 TH法、T字型ER、渡辺さんのXEAD Model
というわけで、JPOUG> SET EVENTS 20120721 | Japan Oracle User Groupに参加して発表をしてきました。通常の勉強会と比べて発表者と聴講者の一体感を増すための工夫がなされていて、とても良かったと思います。有限コーヒーかと思ったら無限ビールだったのも驚きです。JPOUGの運営メンバのみなさま、会場を提供してくださった日本オラクルのみなさま、当日お越しいただいたみなさま、どうもありがとうございました。 私のセッションでは、データベース負荷テストツールまとめ(5)と題して過去4回分のまとめと自作ツールの紹介をさせていただきました。JdbcRunnerはOracle Database、MySQLとPostgreSQLの間でTPC-BとTPC-Cの性能比較ができる唯一のオープンソースソフトウェアですので、いろいろ試してみていただければと思います。試した結果
難関校の入試問題を「自分でも解いてみたい」と思ったことはありませんか?有名私立小学校や有名大学などの入試問題は、学校や学習塾のサイトに掲載されている場合があります。中には、受験生以外でも“挑戦”できる問題も。無料で公開されている入試問題を集めてみました。 ■ 私立小学校 ▽ こんな問題できますか?|小学校受験・幼稚園受験の名門 幼児教室 にっけん こちらのエントリーでは、早稲田実業学校初等部や学習院初等科など、有名私立小学校の入学試験で出題された問題を一部掲載しています。「4~5歳児と東大生が有名小学校の入試問題に挑戦する」というテレビ番組の企画で出題された問題もまとめられています。問題の正解率は、4~5歳児が83%だったのに対し、東大生は78%という結果になったそうです。 ■ 私立・国立中学校 ▽ ▽ 中学入試過去問データベース|中学受験の四谷大塚 朝日新聞デジタルには、灘や開成、筑波大
最近MySQLの勉強をしていました。実践ハイパフォーマンスMySQLを読むべきという話を聞いていたのですが、かなり網羅的に書かれていて、今の知識ではどれが重要なのかわからない状態でした。そこで色々調べてみて、参考になる記事をいくつか見つけたので、少しまとめてみようと思います。 今回まとめた記事を読んで、大体以下のことが理解できました。 インデックスの使われ方とその構造(MyISAMとInnoDB) EXPLAINの詳しい使い方、見方 InnoDBの特性 ALTER TABLEの特性 レプリ遅延 まず最初に Webエンジニアのための データベース技術[実践]入門 (Software Design plus)posted with amazlet at 12.06.02松信 嘉範 技術評論社 売り上げランキング: 9767 Amazon.co.jp で詳細を見る 松信さんの書いた「Webエンジ
Karl Seguinさんの「The Little MongoDB Book」を和訳しました。 この本はMongoDBの基礎を実際に手を動かして学ぶチュートリアルです。 MongoDBの基礎から、データモデルの設計方法、MapReduceなど幅広い内容をカバーしています。 また、特別MongoDBに興味が無くても筆者のNoSQLへの考え方は一読の価値があるだろう。 ダウンロードPDF版 the-little-mongodb-book-ja.pdf epub版 the-little-mongodb-book-ja.epub(あんまりきれいに組版できてないけど…) 誤訳などあれば @hamano まで ソースはこちら: https://github.com/hamano/the-little-mongodb-book 更新履歴2012/04/17 v1.0 初版公開。 2012/06/15 v
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文:NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
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