Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 「達人に学ぶDB設計」、「SQLアンチパターン」を読んだのでDB設計をする流れとその過程でのチェックポイントをまとめてみました。 今回は本に載っているものの中でも特に重要そうな部分に絞ってみました。 さらに詳しいことを知りたい方は本を購入してみてください。個人的には達人に学ぶDB設計徹底指南書のほうがおすすめです。こちらだけあれば十分だと思います。 DB設計には大きく分けて論理設計と物理設計の二つがありますが、今回はアプリケーション開発でメインとなる論理設計の部分に焦点をあてて説明をします。 一番最後にチェックポイントだけをま
アプリケーション上でなにかエントリ（例えば記事だとかユーザだとか）を削除したとき、DB上の行は削除せず単に【削除済み】フラグを立てるだけという扱い方を 論理削除 と呼びます。 論理削除にはいろいろなメリットがあります。行削除のように関連する他テーブルへ削除が波及しないこと、エントリ復活ができること、障害時にデータ変更の経緯を追いやすくなることなどなど（デメリットもわんさかあるんですが、この記事の主旨からははずれるので別途お調べください）。 ところが論理削除の方針でDBを組んでいて困ったことはありませんか？ 「 メールアドレスは一意性(UNIQUE)制約をかけたいのに、それだと削除済みのユーザと同じメールアドレスが使えないことになる 」 論理削除と一意性制約、両立はできないのか？ できないと思っている方、多いと思います。実はちゃんとできます。DB製品によって実現方法がちょっと違ってくるだけで
信じられないDB文化「固定長DB」でもあうんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - 山本大の日記に引き続き、大規模コンシューマ向けサービスのRDBの意外な使い方について。 僕らのサービスでは、統計情報を手作業でセットして固定化していた。 こんなことは普通やらないけれど、しかしながら非常にシステムのパフォーマンスを安定させるのに効果があった。 Oracleの統計情報（オプティマイザ統計情報）とは まず統計情報とは何かというところから始める。 統計情報とは、正式名称「オプティマイザ統計情報」といい、OracleがSQLを解析して最適な実行計画を作成するために利用する情報である。 実行計画を作成する機能のことをCBO（コスト・ベース・オプティマイザ）という、このオプティマイザ向けの統計的な情報だから、オプティマイザ統計情報と呼ばれる。 統計情報の実体は何かというと、データベースの各
監訳の一人である @t_wada に献本頂きました。 ありがとうございます！！！ でだ、いきなりだけどコレ、タイトルで損してると思うんだよね…… だって、SQL のアンチパターンてタイトルだったら、 join した結果の方で where で絞るよりも on 句で先に絞れ 的なのが書いてあると思うじゃん！！ 問い合わせ言語の事だと思うじゃん！！！ 違った…… ほとんど書いてあるのは DB 設計についてだった…… まぁ、副題は「Avoiding the Pitfalls of Database Programming」のだし、まぁいいか。 んで、読んでみた感想とか もうね、何年か DB 絡んだ開発したことのある人なら（・∀・）ﾆﾔﾆﾔ出来ると思う。 「”マルチカラムアトリビュート”とか 10 年前に通ったわー」 とか 「あーはいはい”インデックスショットガン”乙」 みたいな。 Explain
Full MySQL Support Sequel Pro is a fast, easy-to-use Mac database management application for working with MySQL databases. Perfect Web Development Companion Whether you are a Mac Web Developer, Programmer or Software Developer your workflow will be streamlined with a native Mac OS X Application! Flexible Connectivity Sequel Pro gives you direct access to your MySQL Databases on local and remote se
これまたマニアックな苦笑。 DB Patternsでは、ありがちなデータベース設計を共有することができる。 フォトアルバムだったらこういうテーブルがあって、こことこのキーが共有されるとかなんとかをグラフィカルに見ることができる。 まだ投稿も少ないし、いろいろ突っ込みどころもあるのだが、初心者のうちは確かに悩むところだし、便利なサービスではなかろうか。 ユーザー登録をするとすでにあるパターンをForkしたり、新しく作ったりもできるようだ。興味がある方はどうですかね。
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注意 注意: ほとんどの MySQL 関数は、link_identifier を 最後のパラメータとしてオプションで受け付けます。これを指定しなかった場合、 直近にオープンされた接続が使用されます。もし直近の接続が存在しない場合、 php.ini のデフォルトパラメータを使用して接続を確立しようとします。 この試行にも失敗した場合、関数は false を返します。 目次mysql_affected_rows — 一番最近の操作で変更された行の数を得るmysql_client_encoding — 文字セット名を返すmysql_close — MySQL 接続を閉じるmysql_connect — MySQL サーバーへの接続をオープンするmysql_create_db — MySQL データベースを作成するmysql_data_seek — 内部的な結果ポインタを移動するmysql_db_
16. { "_id" : ObjectId("4dcd3ebc9278000000005158"), "timestamp" : ISODate("2011-05-13T14:22:46.777Z"), "binary" : BinData(0,""), "string" : "abc", "number" : 3, "subobj" : {"subA": 1, "subB": 2 }, "array" : [1, 2, 3], "dbref" : [_id1, _id2, _id3] } 17. { "_id" : ObjectId("4dcd3ebc9278000000005158"), "timestamp" : ISODate("2011-05-13T14:22:46.777Z"), "binary" : BinData(0,""), "string" : "abc", "num
みなさまはじめまして！ アメーバ事業本部スマートフォンDivエンジニアで１０年入社の紫竹佑騎(twitter: @79yuuki)と申します！！ 今回は７月２７日に開催したGREE x CA 合同勉強会での内容についてレポートさせていただきます。 尚、本エントリはサイバーエージェント公式エンジニアブログ初？のGREEエンジニアブログとの相互リンクになっております。 （こちら→GREE Engineers' Blog | グリーエンジニアブログ） 弊社側のプレゼン資料はこちらのブログで紹介し、GREE様(以下敬称略)のプレゼン資料はGREEエンジニアブログでの掲載していますので合わせて読んでいただければと思います。 会場はGREE株式会社本社の部屋をお借りしました。 両社から８０名前後の参加者が集まり、各社20分セッション × 2 と LT × 4 を行いました。 （その後懇親会代わりにre
Sharding とは、 データを複数のサーバーに分割して保持することです。 これによりデータを小さい塊毎に処理することで処理性能の向上が見込めます。 最小構成は、３コンポーネント４台になります。 1. 2つ以上のshardサーバー ： 実際にデータが入ります 2. 1つ以上のconfigサーバー ： sharding のメタ情報が格納されます 3. mongos ルーティングプロセス ： sharding を司ります ということで、まずは shard サーバー を 2 台起動します。 $ bin/mongod --shardsvr --port 27017 --dbpath /var/mongodb/data/s0/ $ bin/mongod --shardsvr --port 27018 --dbpath /var/mongodb/data/s1/ 次に configサーバー を 1
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（1）（1/3 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle Map、Google Earth、Google Analytics、Goog
ここが大変だよBigtableとGoogle App Engine：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（3）（1/2 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 月間3000万PVの大規模サイトの運用費が月額4万円!? 月間3000万PV相当の膨大なトラフィックを楽々とさばく大規模サイトが、月額4万円弱で運用されている。 Google App Engine（以下、App Engine）が普及するにつれて、そんな驚愕の国内事例も登場しつつあります。GClueがApp Engine上で実装したmixiアプリモバイルモバイルには、1日100万PV以上のアクセスが集中している状態でもサービスのレスポンス低下やダウンは皆無
cles::blog 平常心是道 blogs: cles::blog NP_cles() « 検索エンジンは国内に置けない？ :: 山形牛 ステーキ » 2006/12/17 memcachedを導入 memcached 103 11へぇ かなり乗り遅れちゃってるんですが、いまさらならがmemcachedを導入してみました。実績を見るとはてなや、mixiなどの結構大規模なウェブサイトにも導入されているようなのでそこそこのスケーラビリティはありそうです*1。 memcachedというのはその名のとおりメモリを使ったキャッシュサーバーで、ディスクへの書き込み機能を持たず、テーブルが１つしかないDBのようなものです。データはメモリ上にしか保存されないので、高速に動作しますが、デーモン自体を再起動すると保存していたデータは消去されてしまいます。大概のウェブアプリケーションにおけるトランザクション
This document discusses how architecture emerges even when not initially planned. It begins with an overview of databases, message queues, and caching as common architectural elements that emerge over time. The document then provides examples of how simple applications and data needs can evolve into more complex architectures with multiple servers, databases, caching, and services. It emphasizes t
2011/03/03 エンタープライズ向けクラウドの雄、Salesforce.comは、2010年12月にRuby向けPaaSベンチャーのHerokuを買収して業界を驚かせた。2009年にHerokuのCEOに就任し、現在Salesforce.comでHerokuのCOO（最高執行責任者）と、Salesforce.comのプラットフォーム担当シニア・バイスプレジデントを務めるバイロン・セバスティアン氏に話を聞いた。 買収後もペースを落とさないHeroku ――1月の買収後、しばらく時間が経っていますが、Herokuのアップデートはありますか？ セバスティアン氏 買収発表後だけでも3つの新機能をリリースしています。1つは、PostgreSQLをバージョン9対応としたこと。より可用性が高く、耐障害性も高くなっています。2つ目は、稼働中の複雑なアプリケーションの問題の発見やパフォーマンスの分析に
クラウドと一緒にやってきたもの 最近、クラウドが流行ってます。 GoogleのMapResuceから始まって、MicrosoftのAzureまで、大手のクラウド製品が出揃った感じ。 で、そこで、こんなクラウド製品が出ましたというときに、必ずといっていいほどそのクラウド用のデータベースの説明があります。そして、それはRDBMSではありません。 GoogleだとBigTable、MicrosoftだとSQL Data Services、あとはAmazonのSimpleDB。どれも、基本的にはひとつのテーブルにハッシュコードでアクセスするようになっています。 ほかのクラウド製品も、Oracle Coherenceだったり、楽天のRomaだったり、非RDBMSのデータストレージを提供します。 クラウドというわけではないけど、mixiのTokyo TyrantやApache CouchDBも、RDB
リレーショナルデータベースを利用する際には、高い性能を引き出すために物理設計をし、スキーマを工夫し、パラメータのチューニングを行うことがつねに行われてきました。 性能のボトルネックはたいがいHDDにあり、いかにそのボトルネックを回避するかがチューニングのポイントですが、最近では性能向上のための武器として、HDDよりもずっとアクセス性能の高いSSDが注目されています。SSDはHDDと置き換えるだけで、アプリケーションにまったく手を加えずに性能向上を可能にする手段として非常に魅力的です。 HDDの代わりにSSDを利用したら、リレーショナルデータベースの性能はどれだけ向上するのでしょうか？ オラクルと富士通が共同検証を行い、その結果をホワイトペーパーとして先週発表しました（参考「日本オラクルと富士通 フラッシュ技術活用によるデータベース高速化を共同検証」）。 ホワイトペーパーでは、HDDの代わり
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