論理削除の必要性をひねり出そうとして失敗した - ネットの海の片隅で
はじめに このエントリは僕の平凡な考えを淡々と書いたものです。過度な期待はしないでください。 あと、部屋は明るくしてディスプレイから30センチは離れて見やがってください。 物理削除したくない！ 外部キー制約を張っていない場合 削除したレコードを参照しているレコードがエラーを吐く 外部キー制約を張っている場合 参照されているレコードは削除できない カスケードで削除すると影響範囲が大きい レコードがあったという事実は記録しておきたい 事実は消えない 論理削除もしたくない！ 削除するときにdeletedフラグなどを立てる あらゆるクエリにWHERE deteled = falseとか入ってきて汚い 物事は「削除」されるのではない 注文は削除されるのではなくキャンセルされる 従業員は削除されるのではなく解雇される じゃあ、どうするの？ 大雑把に書いてきましたが、このあたりのことが データの削除は非
論理削除フラグという名の死亡フラグ - @ledsun blog
RDB - DELETE_FLAG を付ける前に確認したいこと。 - Qiita 論理削除が云々について - mike-neckのブログ Kazuho's Weblog: 論理削除はなぜ「筋が悪い」か 流行っているので乗っかります。 結論 「データ制約の強力さと集合としての表現力を捨てながら、Relational Databaseを使うのはなぜか？」 論理削除フラグのデメリット 大体三つあると考えています。 ユーザーの言葉でない データ制約の弱さ 集合として認識できない ユーザーの言葉でない 私の経験上は、ユーザーから「論理削除」という言葉を聞いたことがありません。 次のような要件は、聞いたことがあります 社員が退職（・転属）する （売掛金の回収を諦めて）売上を打ち消す 「お知らせメッセージ」を公開日がくるまで非表示にする 既読メッセージを表示しない 保存期間が過ぎたアンケート結果をオペレ
Re: 論理削除はなぜ「筋が悪い」か - Blog by Sadayuki Furuhashi
Kazuhoさんの論理削除はなぜ「筋が悪い」かを読んで。 UPDATEが発生しないテーブルならば、削除フラグを使った実装手法でも現在の状態と更新ログを別々に表現でき、結果として効率と過去の情報を参照できるメリットを簡潔に両立できるのではないか、という話。 大前提として全く同意なのだけども、今あるテーブルにdeleted_atを足すだけで、過去のレコードを復旧可能なようにしたい＞＜ みたいに思っちゃった僕のような人間が実際に取るべき実装手法は何か、あるいは、それを想定して今やっておくべきテーブル設計はどういうものか！？というのが最後の疑問。 まずUPDATEがなければ、immutableなマスタ、更新ログ、「現時点のビュー」の３テーブルは、例えば次のようになる（PostgreSQLの場合）： -- immutableなマスタ。 create table records ( id serial
論理削除はなぜ「筋が悪い」か
「論理削除が云々について - mike-neckのブログ」を読んで。 データベース設計において、「テーブルの書き換えをするな、immutableなマスタと更新ログによって全てを構成しろ」というこの記事の主張はモデリング論として全く正しい。 だが、残念なことに、ディスクやメモリが貴重な資源だった時代の技術であるRDBは、そのようなモデリングに基づいて設計されたデータベースには必ずしも適していない。 第一の問題は、RDBに対してなされる様々な「更新」（トランザクション）は不定形（どのテーブルをどのように修正するかはアプリケーション依存）だという点。不定形な「更新」を時系列にそってRDBに記録していくのは、設計と並走性の点において困難あるいは煩雑なコーディングが必要になる（というか、そのような「イベント」による「変化」はREDOログに書き、その更新された「状態」をテーブルに反映していくというのが
論理削除が奪うもの
論理削除が奪うもの JPOUGのAdvent Calendar 12/10担当です。 12月 - 忘年会シーズンです。酒で記憶を失っている際に、怒ったとか、近くにいた人にカラんだとか、脱いだとか、毛を燃やしたとか、エレベーターホールにズボンが脱ぎ捨てられていたとか、会議室で靴が発見されたとか、そういう事件が多発する月ですね。皆様いかがお過ごしでしょうか。 微塵も記憶がない状態で、やらかした内容を色々な人から聞かされるにつけ、穴を掘って蓋してセメントで埋めてもらいたくなるのは常ですが、こういう時はどんな対処を取ればいいんでしょう。 得てしてロクでもない行動を取った時の翌日における参加者の記憶力の良さと来たらFlight Recorderも真っ青です。 なんとか失敗を無かったことにしたいと立ち回りたいですが、まあ無理です。各所にヒアリングを重ねれば重ねるほど確度と精度が高まります。エビデンスま
論理削除がデータを汚している - jfluteの日記
ベクトルの違うデータ まあ、それは事実。 ただ、履歴をそのまま残したいということも事実。 いちいち削除履歴テーブルなんて作ってられないのも事実。 ※ここでの論理削除は、復活する論理削除じゃなく、物理削除の代わりとして履歴のための論理削除を指します。(復活する論理削除って、そもそも削除とは言えないって気も...) 本来、論理削除されたデータって... そのテーブルの定義するデータとはベクトルの違うデータ である考えます。 でも、わざわざ削除されたデータを保持するテーブルを作ると、それはそれで面倒なのでそのまま同じテーブルに持ったままにする。その方が扱いが簡単なことが多いから。削除フラグを true にするだけで済むから。 個人的には、業務上重要なテーブルに関しては、しっかりと「削除履歴テーブル」を用意して、本体のテーブルには常に有効なデータだけがある状態の方が、データメンテもプログラムも遥か
［1］オープンソースソフトウエアにも寿命がある | 日経 xTECH（クロステック）
既に死んでいるにもかかわらず町中を徘徊（はいかい）し、人間に危害を加えようとする怪物「ゾンビ」―。2014年。ソフトウエアとしての寿命が尽きた「ゾンビOSS」が世界中の情報システムを危機に陥れた。 「Javaアプリケーションフレームワーク『Struts 1』のセキュリティ脆弱性に対応するために、国税庁の確定申告サービスが停止」「暗号ソフト『OpenSSL』の『心臓出血（Heartbleed）』と呼ばれる脆弱性が攻撃されて、大手カード会社のWebサイトから個人情報が流出」―。2014年はOSS（オープンソースソフトウエア）の脆弱性が大きな注目を集めた年だった（図1）。 脆弱性が見つかるのは何もOSSに限った話ではない。「Windows」や「Adobe Flash」などソースコードが公開されていない「商用（プロプライエタリ）ソフトウエア」にも毎月のように脆弱性が見つかっている。 それでもStr
たとえば、CTOになる計画をたててみる - クックパッド開発者ブログ
クックパッドで広告領域の企画や実装などを担当している大野です。 2015年期から広告領域ががふたつの事業部に分かれ、私は「新規広告開発部」に所属しています。この事業部は、新しい顧客や販路から収益を上げることと、既存を含む広告の配信を技術的に最適化して収益効率を向上させること、のふたつの目的から新設されました。 事業部に所属するメンバーは、営業やエンジニアといった職種に関わらず、それぞれ収益に対してコミットしています。そして、収益源やビジネスモデルはそれぞれ異なっています。 今回は、特にエンジニアがこうした環境において、やることおよびその優先度をどのように議論して決定しているかを紹介します。やりたいことやアイディアをどう出していくかについては本稿では議論しません。 ちょうど25日に公開された成田による議論 が参考になります。 優先度 = 回収可能額 * 必要投資規模 いきなり結論めいた話です
Markdownテキストでシーケンス図とフローチャートを描く - Qiita diagram sequence
つい先日、とあるシステムの処理の流れと一部処理のフローチャートを付けた見積り資料を書くことになり、ちょうど良い機会だったので、MarkdownでUML図表が描ける「StackEdit」を使って、オールMarkdownで資料を作成してみた。 いやぁ、打ち込んだテキストがリアルタイムに図表化されていく様は、とても新鮮で、そしてすごく面白かった。資料が出来上がった後の達成感というか、完成した図表を見た時の感動が結構はんぱない。技術系の資料作成でこんな良い体験ができたのは初めてかもしれんな…(笑) ──と、結構感動的な体験ができるMarkdownでのUML図表作成なんだが、せっかくなのでそれの書き方を含めてもう少し突っ込んだTIPSとしてまとめておこうかと思った次第。 Markdown+UML とは？ とりあえず、「Markdown+UML」というのは私の造語だ。まぁ、正確に言うなら「UML di
ダメなコードを改造しなくてはいけなくなったときは、ダメさを片っ端から潰していくしかない
仕事としてプログラミングをしていると、ときどき、どう見てもダメなコードを扱わないといけないことがある。そういうコードでも動いている以上はそれなりの価値を提供しているわけだけど、ときどき触るのすら嫌悪感を感じるようなものがある。 なぜ嫌悪感を感じるのかといえば、自分で最低限だと思っている想定すら守られていないからだ。常識の通じない人たちの書いたコードには身の毛もよだつような何かがある。 コーディングスタイルが統一されていない インデントが狂っている 到達不能なデッドコードがたくさんある 無意味なコメントやコメントアウトされたコードがある コメントの文章が文章としておかしい コピペの繰り返しがたくさんある ネストが恐ろしく深い 関数が絶望的に長い 無意味に複雑 こういったコードを触らなくてはいけなくなったとき、そのままで編集するのはかなり難しい。コードの内容以前に、不自然な部分でいちいち引っか
新著が出ます：『SQL実践入門』 - ミックのブログ
4月中旬ころになりますが、新著が出ます。SQLのパフォーマンスを主題にした本で、実行計画を読むことで、なぜこのSQLは遅いのか、あるいは速いのかをデータベースの内部動作まで把握して理解しよう、という趣旨です。 リレーショナルデータベースというのは、SQLという自然言語を模したインタフェースによって、低次のレイヤーを隠蔽する意図で作られたミドルウェアなので、本当は実行計画などという手続レベルの世界をユーザが覗き見るのは、本末転倒なところもあります。ただそうはいっても、現実にSQLが遅かったら原因を解析せざるをえないわけだし、大体本当にブラックボックスにしたいなら、なんでどのDBMSも実行計画を見られる手段なんか用意してるんでしょうね不思議ですね、という理想と現実の狭間で悩むエンジニアの方々に少しでもベターな解に辿りつけるアプローチを提示できれば、と考えております。 以下まえがきと章立てです。
2015年3月に発生したGithubへのDoS攻撃についてまとめてみた - piyolog
Githubが同社サービスに対してDoS攻撃が行われていることを発表しました。一連のDoS攻撃はGreatfire.orgに対して行われているものと考えられ、ここではGreatFire.orgに関係するDoS攻撃の情報をまとめます。 公式発表 GreatFire.org 2015年3月19日 We are under attack 2015年3月25日 (PDF) Using Baidu 百度 to steer millions of computers to launch denial of service attacks Github 公式Blog 2015年3月28日 Large Scale DDoS Attack on github.com · GitHub Github 公式Twitter The attack has ramped up again, and we're evo
子育てありきのエンジニア業 - HDE BLOG
日の出とともに起きるエンジニア この春で意図的に自分のライフスタイルをそれまでの「渋谷で月曜から飲んじゃうぜ！」パターンから完全に変えてから2年半が経ちます。現在自分は朝8時半に出勤、午後3時半〜4時くらいに退勤、あとは午後7時〜8時頃にまたオンラインになり家から必要な事を行う…という基本スケジュールをとっています。ステレオタイプなエンジニア象では夜中遅く暗い部屋でハックしているイメージがありますが、現在の自分は日の出とともに起き午後11時すぎには寝てしまう生活をしているエンジニアなのです。 幸いな事にプログラマー・エンジニアという仕事は周りの理解さえあれば伝統的なサラリーマンのステレオタイプから見たら明らかに異常なスケジュールでも特に生産性を落とさずに仕事を続けることができると仕事ですので、これを最大限利用させてもらっています。 自分は子育てのために意図的にこのような形を取っており、転職
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InfoQ: データの削除は非推奨