#ronsakucasual DBの論理削除についてひたすら共有する 論理削除 Casual Talks #1 にいってきたまとめ - もぐめぽろぐ
名前 とりあえず削除フラグ 目的 エンドユーザから見るとデータがないことにしたいけど、実際のデータは消したくない 削除したデータを検索したい データを消さずにログに残したい 誤った操作をなかったことにしたい、直ぐに元に戻したい アンチパターン 例えばis_deletedというカラムがtrueの場合は削除されているとみなす メリット update文ならデータが簡単に元に戻せる気がするのでなんとなく安心 -> 俺のupdate文でなんとかなる！！ 起こること SELECTするときには常にWHERE句が追加で必要になり、コードが削除フラグだらけになる 全員テーブル設計に精通してるわけではないので、テーブルによって削除フラグの有無があったりした場合、認識の齟齬を生みやすい 例えばrubyでdefault_scopeを用いて、よかれとおもってコードレベルでデフォルトを変えたらバグがたくさん出てくる
いますぐ使える無料のクラウドデータベース「ClearDB」
クラウド上にホスティングされ、バックアップもメンテナンスもしてくれるので運用の手間がかからないリレーショナルデータベース。そんなサービスを開始している提供しているのが「clearDB」です。 1つ前の記事では企業向けのマイクロブログ「Yammer」を紹介し、競合となりそうなセールスフォース・ドットコムのChatterも無料サービスを開始すると紹介しましたが、今回のClearDBも、セールスフォース・ドットコムが発表したばかりの「Database.com」と同様のサービスです。狙ったわけではないのですが……。 clearDBのWebサイトから、どのようなサービスなのかを紹介します。 クラウド上で100％ACID対応のリレーショナルデータベース clearDBは100％ACIDに対応し、自動的にバックアップされたスケーラブルなデータベースだと説明されています。「What is ClearDB?
MongoDBのパフォーマンスをBerkeley DB, H2, MySQLと比較 - kaisehのブログ
スキーマレスのドキュメント指向データベース、MongoDBがとても面白そうだったので、Javaから使用した場合のパフォーマンスを計測してみました。 MongoDBはCouchDBに似たデータベースで、任意のオブジェクトを保存できますが、MVCCやREST APIを採用しないことで高パフォーマンスを追求しているようです。インデックスやレプリケーションのサポートも充実しています。 RDBMSをKey-Value Storageとして使う場合のパフォーマンス計測（H2, MySQL編） - kaisehのブログ 前に上記のエントリーでBerkeley DB, H2, MySQLのパフォーマンスを比較したことがあるのですが、そのときと同等の条件になるようにして計測しました。 具体的な計測方法は以下の通りです。 Mac OS 10.5.7, 2GHz Intel Core 2 Duo, 4GB Me
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SQLアンチパターン - 開発者を待ち受ける25の落とし穴 (拡大版)
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