AWS RDSのトリガー作成が本番環境のみ失敗する罠を見つけた - SO Technologies 開発者ブログ
こんにちは、ライクル事業部 エンジニアの菊池@kichionです 去年(2021年)からフロントエンド環境の立ち上げを行い、現在はバックエンドに戻ってきて技術負債の解消などを中心にシステム改善を行っています 現在システムのリプレイスなどでデータ設計から見直すこともあり、イベントデータをRDB(MySQL)のトリガーで生成しようと取り組んでいたところで罠のようなAWS RDSの仕様に引っかかってしまったのでその内容を紹介します 前提 AWS RDS(MySQL) バックアップ 事件 調査 原因 解決 検証 まとめ 前提 AWS RDS(MySQL) AWSで使えるRDBサービスです ライクルではデータベースエンジンでMySQL（Auroraではない）を利用しています 記事を書いている時点ではver 5.7.33を利用しています バックアップ AWS RDSではいくつかバックアップ方式がありま
第59回 オープンソースカンファレンスOnline、KDDIにおけるMySQL InnoDB Cluster事例、PostgreSQLのオンラインイベント紹介 | gihyo.jp
OSSデータベース取り取り時報 第59回オープンソースカンファレンスOnline、KDDIにおけるMySQL InnoDB Cluster事例、PostgreSQLのオンラインイベント紹介 この連載では、OSSコンソーシアム データベース部会のメンバーが、さまざまなオープンソースデータベースの毎月の出来事をお伝えしています。 オープンソースカンファレンスOnlineから 2月以降、オンライン開催となっているオープンソースカンファレンス（OSC）の近況です。 OSC Online/Nagoyaの続報 5月30日に開催されたOSC Online/Nagoyaは、朝10:00から18:00まで、最大5トラックのセミナーがずらっと並ぶ充実した構成となりました。参加者も事前エントリが500名を超えていましたので、オンラインでも例年の通常開催と変わらない規模となりました。OSSコンソーシアムでは、オー
SQLのインデックスとそのチューニングについてのオンラインブック
開発者向けのSQLインデックス解説サイト、管理についての間違いない知識を提供します。 インデックスは開発時には忘れられがちである一方で、非常に効果的なSQLのチューニング方法です。Use The Index, Lukeでは、HibernateなどのORMツールの解説にとどまらず、SQLのインデックスについて基礎から説明します。 Use The Index, LukeはSQLパフォーマンス詳解のWeb上の無料版です。サイトを気に入って頂けたら、ぜひ書籍も購入してみて下さい。また、このサイトの運営をサポートする様々なグッズも販売しています。 MySQL、Oracle、SQL ServerなどにおけるSQLのインデックスUse The Index, Lukeでは、ベンダにとらわれないインデックスの説明を心がけています。製品特有の事柄については、以下のような表示をしています。 Db2 (LUW)U
RDBとNoSQLにみるDB近現代史 データベースに破壊的イノベーションは二度起きるか？ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
「ユーザー目線」のシステムを目指して RDBが従来の階層型DBに比べて優れていた点はいくつか挙げることができますが、シェアを伸ばすうえで最も大きな影響は、ユーザーが使いやすいデータ構造とインタフェースにこだわったことです。すなわち、「テーブル」と「SQL」の発明です。 RDBでは、すべてのデータを「テーブル」というただ一つのデータ形式によって表現します。テーブルは、見た目が「二次元表」に似ているため*3、Microsoft ExcelやGoogle ドキュメントなどのスプレッドシートを使い慣れた人が見ると、データを格納する方法が直観的にイメージしやすいという利点があります。実際、こうした二次元表によるデータ管理は、Excelなどのソフトウェアが登場する前から一般的な方法だったため、RDBが登場した当時の人々にとっても受け入れやすいものでした。 テーブルが画期的だった点は、もう一つあります。
リレーショナルデータベースの仕組み (3/3) | POSTD
データマネージャ このステップで、クエリマネージャはクエリを実行するので、テーブルとインデックスからデータを取得する必要があります。そこでデータマネージャに対してデータを取得するよう要求するのですが、ここで次の2つの問題が発生します。 リレーショナルデータベースはトランザクションモデルを使用しています。この場合、「いつでも・どんなデータも取得できる」というふうにはいきません。どこか別の場所で、ここに格納されているデータを同時に使用したり更新したりしている可能性があるからです。 データの取得は、データベース内で実行する処理の中で最も時間のかかるもの です。従ってデータマネージャはそれを見越して、メモリバッファにデータを取得しておき、それを保持しなければなりません。 このセクションでは、リレーショナルデータベースがこの2つの問題にどう対処しているかを説明します。なお、データマネージャがデータを
リレーショナルデータベースの仕組み (2/3) | POSTD
クライアントマネージャ クライアントマネージャは、クライアントとの通信を扱います。クライアントとは、（Web）サーバであったり、もしくはエンドユーザ、またはエンドアプリケーションであったりします。ここではJDBC、ODBC、OLE-DBといった良く知られる一連のAPIを介してデータベースにアクセスできる様々な方法が提供されています。 また、データベースアクセスのための専用のAPIも提供されています。 データベースと接続する手順は以下の通りです。 マネージャは最初に 認証を行い （ログイン情報とパスワードの確認）、次にデータベースにアクセスできる 権限 を持ち合わせているかチェックする。これらのアクセス権はDBAによって規定されている。 その後、クエリを管理できるプロセス（もしくはスレッド）が利用可能かチェックする。 データベースに高負荷がかかっていないかどうかも確認する。 要求されているリ
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