リレーショナル・データベースの世界
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
データベースのロックの基礎からデッドロックまで
データベースのロックについて、資料を読んだり実際に試してみたので、学んだことを整理してみようと思います。はじめにロックについての基本的な知識を整理して、最終的にはデッドロックとその対策について説明します。 使用したソフトウェアのバージョン MySQL 8.0.31 この記事ではMySQLを使用しています。その他のデータベースについては、基本的な部分は共通していると思いますが、異なる点があることをご了承ください。 ロックとは何か（概要） ロックはデータの更新を正しく行うための仕組みの一つで、あるデータに対する更新処理を制御するためのものです。ここで、データを正しく更新するとはどういうことかを説明するために、口座への振込を例に考えてみます。 例えば、口座Aから口座Bに1万円の振込を行うとします。このとき、口座Aの出金処理と口座Bの入金処理は、必ず両方が成功しなければなりません。このための仕組み
MySQL Parameters
MySQL Parameters Version: Difference only Include plugins
受取期限の過ぎたデータをMySQL上から削除する話 | GREE Engineering
こんにちわ。せじまです。今回は地味で泥臭い話をします。ただ、割と平易な内容かと思いますので、初学者の方にもオススメです。 はじめに ゲームでは、受取期限のついたログインボーナス的なものがよくあります。ユーザが期限までに受け取らないと、ユーザからそのデータは不可視になりますが、必ずしも、不可視になった瞬間にデータベースから直ちに削除される、というわけでもありません。バッチジョブか何かで、ガベージコレクションのように削除するケースが多いのではないでしょうか。 また、論理削除という概念もあります。論理削除についてはいろいろ意見や考え方があるかと思いますので、ここでそれについては論じませんが、「削除フラグが立ってユーザから不可視になった後、三ヶ月以上経過したデータを削除したい」みたいなことは、ゲームに限らず、しばしばあるんじゃないかなと思います。 こういった、ユーザから不可視になってしばらく経過し
第140回 オンラインスキーママイグレーションツール gh-ostを使ってみよう［その3］ | gihyo.jp
前回、前々回に続いて、オンラインスキーママイグレーションツール gh-ostについて紹介したいと思います。未読の方は、第138回 オンラインスキーママイグレーションツール gh-ostを使ってみよう［その1］と第139回 オンラインスキーママイグレーションツール gh-ostを使ってみよう［その2］をご確認いただくことをおすすめします。 その他オプション ここでは、覚えておくと得するオプションを紹介します。 --chunk-size int 基テーブルの既存データをゴーストテーブルへコピーするときのチャンクサイズを指定します。デフォルトは1000です。 以下は一般ログから出力したものですが、1回のステートメントで1000行の単位でコピーしているのがわかります。 insert /* gh-ost `sysbenchdb`.`sbtest1` */ ignore into `sysbenchd
STARTUP DB｜スタートアップデータベース
ENTERPRISEとはスタートアップとの事業創造を検討する企業様向けの有料プランです。会員限定の機能を用いて更に効率的にスタートアップ企業のリサーチが可能です。 ■機能 ・すべての検索機能（ソート・フィルタ・複数タグ指定）が利用可 ・無制限データダウンロード機能 ・スタートアップに特化した専門家がリストアップや面談調整をサポート など 既にENTERPRISE会員様はログインページよりログインしてください。 STANDARDプラン（無料）に登録いただくと、資金調達情報が更にご覧いただけます。 10,000名以上の方にご利用いただいていますのでこの機会にぜひご登録ください。 ■STANDARD会員になると ・スタートアップ・投資家企業のファイナンス情報をご覧いただけます。 ・企業のフォロー機能が利用可能に。フォローしている企業の最新ニュースが届きます。 ・STARTUPS JOURNALの
Home | DBML
Intro DBML (Database Markup Language) is an open-source DSL language designed to define and document database schemas and structures. It is designed to be simple, consistent and highly-readable. It also comes with command-line tool and open-source module to help you convert between DBML and SQL. Table users { id integer username varchar role varchar created_at timestamp } Table posts { id integer
Grafana dashboard best practices | Grafana documentation
Solutions All end-to-end solutions Opinionated solutions that help you get there easier and faster
AWS Aurora MySQL v5.6 から v5.7 へのアップグレードをちょっとだけ考えてみた - mita2 database life
Aurora MySQL v5.6 のサポート期限がいつかわからない 現在、Auroraでは、MySQL v5.6 (Engine 1.x) とv5.7互換 (Engine 2.x) のデータベースが利用できます。 Oracleが開発しているオリジナルのMySQL v5.6(以降 Vanilla MySQLと記載) は、2021/02 にサポートが切れます。 Aurora MySQL は Amazonが独自に開発している互換DBです。Vanilla MySQLのサポート期限はAuroraには関係ないのですが、互換DBであることを踏まえると、 「同じようなタイミングでサポート切れになる可能性もあるのでは・・・」と心配になってしまいます。 例えば、RHEL6互換のAmazon LinuxはRHEL6のサポート期限(2020/11末)と近しいタイミングでサポートが終了になっているようです。 aw
Amazon Aurora レプリカ では metadata lock 待ちが発生しない - mita2 database life
Amazon Aurora のレプリカは Vanilla MySQL のレプリケーションとは違った仕組みで実現されている。 マスターとレプリカは同じディスクボリュームを参照しており、マスターでの更新はほぼ即時レプリカに反映される。 DB クラスターボリュームは DB クラスターのデータの複数のコピーで構成されます。ただし、クラスターボリュームのデータは、DB クラスターのプライマリインスタンスおよび Aurora レプリカの 1 つの論理ボリュームとして表されます。この結果、すべての Aurora レプリカは、最短のレプリカラグでクエリの結果として同じデータを返します。 レプリカラグは、通常はプライマリインスタンスが更新を書き込んだ後、100 ミリ秒未満です。https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide
Writing a SQL database from scratch in Go: 1. SELECT, INSERT, CREATE and a REPL | notes.eatonphil.com
Writing a SQL database from scratch in Go: 1. SELECT, INSERT, CREATE and a REPL Next in database basics: 2. binary expressions and WHERE filters 3. indexes 4. a database/sql driver In this series we'll write a rudimentary database from scratch in Go. Project source code is available on Github. In this first post we'll build enough of a parser to run some simple CREATE, INSERT, and SELECT queries.
DRY Kubernetes with Helm
Yes, I have read the information about data privacy and accept them. One of the coolest facets of Kubernetes is the declarative deployment descriptors. You describe what the system should look like and Kubernetes makes it happen. One of the worst facets of Kubernetes is the declarative deployment descriptors... A typical system constructed of micro-services will consist of dozens of configuration
PostgreSQL11 設定パラメーター解体新書 / PostgreSQL 11 parameter
OSC 2019 Osakaの登壇資料です。
2018 年に最もよく読まれた AWS データベースブログ | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 2018 年に最もよく読まれた AWS データベースブログ 以下の 10 本の記事は、私たちが 2018 年に掲載した AWS データブログ記事で最もよく読まれたものです。このリストをガイドとして使って、まだ読んでいないデータベースブログに目を通す、または特に有益だと思った記事を読み返すことができます。 サーバレスアプリケーションから AWS データベースをクエリする AWS Schema Conversion Tool によるTrimble社のデータベース移行を成功させた秘訣とは AWS Glue を使って、分析処理のためにデータを抽出、変換、ロードする方法 (パート 2) Oracle から PostgreSQL への移行時における課題と、それらを解決する方法 AWS Database Migration Service を使用して Am
新しい Database Migration Playbook が公開されました—Microsoft SQL Server から Amazon Aurora MySQL への移行 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新しい Database Migration Playbook が公開されました—Microsoft SQL Server から Amazon Aurora MySQL への移行 Microsoft SQL Server to Amazon Aurora MySQL Compatibility Migration Playbook の初版を発表いたします。AWS Database Migration Service (AWS DMS) および AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) を使用すると、商用エンジンからオープンソースデータベースおよび Amazon が管理するデータベースへの移行に伴う労力を軽減できます。したがって、コストを削減し、ベンダーによるロックインを回避するのに役立ちます。このプレイブックは
studybyyourself » SQL Course
This course is intended for anyone with an interest in SQL. No prerequisites are needed. First, we are going to cover the concepts of entity, database schema, table, record, attribute, primary key, association, foreign key and data type. Second, we’ll see how to retrieve stored data from a database. For the latter, we need to make use of SQL queries. A database is an organized set of data. Those d
DB変更リリースの停止時間を最小化するには？「DevOps with Database on AWS」 #AWSDevDay | DevelopersIO
「DevOpsってアプリの話ばっかりな気がするけど、DBもアプリ以上に変更入るよなぁ」 データベースの変更をいかにノーダウンタイムで本番リリースするか？ステート（データ）を持つという宿命上、そう簡単にいかないことは皆さん想像つくかと思いますが、その制約の中でも工夫次第では停止時間を極小化する方法が有るんだなぁと気付かされました。 AWS Dev Day Tokyo 2018 | AWS、「DevOps with Database on AWS」のセッションレポートです。 （祭） ∧ ∧ Y ( ﾟДﾟ) Φ[_ｿ__ｙ_l〉 無停止DBﾘﾘｰｽﾀﾞﾜｯｼｮｲ |_|＿| し'´Ｊ セッション内容 タイトルは「DevOps with Database on AWS」 DevOps のアプローチでシステム開発に取り組む上で、データベースに対する変更をどのように扱うかは難しい問題です。
October 21 post-incident analysis | The GitHub Blog
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
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