前回はデータベース設計をする際に誰もがぶつかる問題である、「列名に日本語を使うか？」「どのデータ型を使うか？」ということをテーマに取りあげました。今回も引き続き、データベース設計をする際に迷いやすい点をいくつか取りあげてみようと思います。 今回は前回と同様、SQL Serverのサンプルデータベース「Northwind」を元にして、データベース設計で迷いやすい点について考えてみましょう。図1は「Northwind」をER図にリバースした中から、エンティティ「商品」「商品カテゴリ」をサブウィンドウで表示したものです。 図1のように商品を分類するためにカテゴリコードをつけるエンティティ構造はよくあります。しかし実際の販売管理システムにおいては、このようなフラットなカテゴリ構造は不便です。なぜかというと、一般に商品カテゴリなどは表1のように階層構造で分類する必要があるからです。 01 ハードウェ
データベース設計（データベースせっけい、英: database design）は、ソフトウェア開発工程においてデータベースの詳細なデータモデルを作る工程である。 データベース設計の成果物である物理スキーマは、論理設計上の決定と物理設計上の決定、および物理的な記憶装置に設定するパラメタ群を、すべて含む。 物理スキーマで記述される物理的な記憶装置に設定するパラメタ群については、なんらかのデータ定義言語 (DDL) を使って記述する際に必要なパラメタ群のみを、決定する。 DDLで記述された内容は、データベースを構築するために使うことができる。 十分に詳細に記述されたデータモデルは、おのおのの実体ごとに属性群を詳細に規定する。 ウィキシステムを実体関連図（ER図）で記述した例（MediaWikiのデータベーススキーマの一部） データベース設計という用語には、あいまいさがある。 データベースシステム
DB設計の神ツール「ERMaster」なら、ここまでできる：ユカイ、ツーカイ、カイハツ環境！（11）（1/3 ページ） 無料のEclipseプラグイン「ERMaster」とは データベースのテーブル設計を行うときに皆さんは、どのようにしているでしょうか？ いくつかの無料で利用できるツールが提供されているので、筆者はそれらを利用していましたが、最近「ERMaster」と呼ばれるEclipseプラグインの存在を知りました。 ERMasterは、ほかのツールに比べ、直感的で分かりやすいUI（ユーザーインターフェイス）に、カスタマイズ可能な、Excelで出力できるテーブル定義書、辞書機能など痒いところに手が届くERモデリングのツールです。本稿では、このERMasterについてご紹介します。 ERMasterの主な特徴、8つ ERMasterには、主に次のような特徴があります。 【1】直感的で使いや
Apache Cassandra（アパッチ カサンドラ）は、オープンソースの分散データベース管理システムである。元はFacebook社において大規模データの格納のために開発されたものである。Facebookのデータチームを率いるJeff HammerbacherはCassandraをAmazon DynamoDBのようなインフラストラクチャ上で動作するBigTableデータモデルであると表現している。 Cassandraはイベンチュアル・コンシステンシーにより構造化されたキー・バリュー型データストアを提供する。キーは複数の値にマッピングされ、これらはcolumn familyとしてグルーピングされる。column familyはCassandraデータベースが作成される際は固定されているが、後にfamilyに対し列を追加することは可能である。さらに、列は特定のキーにのみ追加されるので、どの
Excelで作ったデータをデータベースに取り込む、なんて要件はよくある。面倒だがExcelデータをCSVに変換して、1番目のカラムが名称、2番目のカラムが価格…なんて定義したりした経験はないだろうか。 ビジュアル的にデータのインポートを定義する それがさらに関連しているテーブルに渡って処理しないといけないなんてなったらパニックだ。そこで使ってみたいのがdbTubeだ。 今回紹介するフリーウェアはdbTube、ビジュアル的にモデル定義ができるインポートプログラムだ。ソースコードは公開されているがライセンスは明記されていなかったのでご注意いただきたい。 dbTubeの良さは何と言ってもビジュアル的にデータの定義ができることだ。Open-jACOB Draw2Dを使って元になるExcelデータとテーブルのマッピングがドラッグアンドドロップでできる。さらにExcelデータは何行目から読み出すかと言
データベースをコードに依存しないように設計する さて、コードはできました。次はデータベースを設計します。コードがずっと同じ体系であれば何も考えずに設計できるのですが、残念ながらこの世は無常です。コードがパンクしなくても、業務・システム統合のためにコードを統一するという前向きな事情によりコード体系を変えることもあります。 そこで本稿では、「データベースをコードに依存しないように設計するためにはどうすればよいか」に重点を置いて、注意すべきポイントを解説します。また、解説の際にケーススタディとして、図1のように書店の販売システムとクライアント企業の購買システムが連携する場面を利用します。 （1）業務で利用するコードを主キーとして利用することは避ける 業務で利用するコードをテーブルの主キーとして利用することは、コード体系とデータベース設計を独立させるという観点からできるだけ避けるべきです。図1のケ
Web アプリケーションとは切っても切れないセッション機構。DB ベースでセッション管理を行なって得られた知見と、それを元に考察した結果をまとめてみます。 セッションデータの特性 DB で管理される他のデータに比べ、セッションデータはかなり特殊です。主な特徴は次のような感じ。 データが増加するのが速い 定期的な削除が必要 頻繁に更新される リクエスト毎に読みに行く必要がある このデータを読めないとアプリケーション全体にアクセスできない アクセス頻度が高いということです。あと、1つ目の特徴からセッションデータについては意識的に管理してやる必要があります。 現在の環境 アプリケーションの領域が少し特殊で、セッションデータがやたらたまります(ユーザ数何百万のサービスとかそういうのではないです)。 RDBMS MySQL 4.0.22 ストレージエンジン InnoDB レコード数 6千万 テータサ
「データベースはブラックボックス。どんなSQL文を投げたらどんな結果が返ってくるかさえ知っていればよい」---そう思っている人も多いかもしれません。 しかし，本物のソフトウエア・エンジニアを目指すのであれば，データベースが動く仕組みを学ぶことは避けて通れません。パフォーマンスなどに問題が生じたときどこから手を付けていいのか皆目見当がつかない，といった事態に陥りかねません。 市販のRDBMSの内部はかなり複雑ですが，基本的な部分を理解するのはそれほど難しくありません。この特集でデータベースの動く仕組みを理解してください。 イントロ ●ブラックボックスのままでいいの？ 基礎から理解するデータベースのしくみ（1） Ｐａｒｔ１ ●SQL文はどのように実行されるのか 基礎から理解するデータベースのしくみ（2） 基礎から理解するデータベースのしくみ（3） 基礎から理解するデータベースのしくみ（4） 基
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