「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。
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！ オープンソースのデータベースとしてよく比較されるPostgreSQLとMySQL。どんな長所・短所があるのでしょう？ それぞれの専門家による対談で明らかにします。 エンジニアとして働いていると必ず直面する悩み。それは、「どのリレーショナル・データベース（以下、RDB）を選ぶのが最善なのか？」です。 RDBごとに長所と短所は異なっています。そのため自社サービスにマッチしないRDBを選んでしまうと、それがボトルネックとなり開発・運用にトラブルが生じるケースは少なくありません。 なかでもよく比較検討されるのが、PostgreSQLとMySQL。ともにオープンソースRDBのデファクトスタンダードであり、高い性能と数多くの機能を持っています。 では、両者は具体的にどのような長所・短所があるのでしょうか。そ
こんにちは、みんなのウェディングに出向中の小室 (id:hogelog) です。 今回はクックパッドとみんなのウェディングで利用しているデータベースドキュメント管理システム dmemo を紹介します。 https://github.com/hogelog/dmemo dmemo を作成し導入した経緯 私は2016年3月頃からみんなのウェディングで Redshift, bricolage, embulk, re:dash 等を利用したデータ分析基盤の構築を進めています。 (みんなのウェディングのデータ分析基盤の現状 - みんなのウェディングエンジニアリングブログ) 社内の誰でも扱えるデータベース、データの集約・計算・加工、ダッシュボードの作成、クエリの共有などは上記ブログ記事でも書いたように Redshift, bricolage, embulk, re:dash 等を組み合わせることで実現
MySQL使いが知るべきPostgreSQLとの違いと変わらない一つのこと
— そーだい＠初代ALF (@soudai1025) 2015, 8月 24 とブーメラン投げて見事に刺さってるので今から記事書く。 両サイドにはかなり厳しい話もするが俺の本音を聴いておけ（関白宣言） まぁ歴史の長いRDBなのでお互いの比較記事は沢山ある。 なのでマルチスレッド(MySQL)とマルチプロセス(PostgreSQL)だとかVACUUMだって話はしない。 むしろ実際に使ってみた際の違いをにフォーカスする。 1. SQLの違い 基本的にMySQLでやっていたことはPostgreSQL出来る。 しかし関数の挙動の違いは幾つかある。 例えば時間から曜日に該当する数字に変換した場合に MySQL → date_format(time,"%w") 0から始まり、日曜日に該当する PostgreSQL → to_char(time,'D') 1から始まり、日曜日に該当する など挙動に互換性
SQLはデータベースからデータを抽出したりするための言語です。 この文書は、ErogameScapeのデータベースからSELECTを使って自由自在にデータを取得できるようになることを目標にします。 エロゲーをやりはじめる大学生くらいのときに、大学の講義でデータベースを学んで、退屈だなーと思った時に、ErogameScapeでSQLを学ぶことで、少しでもSQLに興味を持って、自身でデータを加工することを学習して頂けると幸いです。 ※私の大学のリレーショナルデータベースの授業では、自分の身の回りの何かをER図に落とし込んで、DBを設計し、PostgreSQLに実装し、実際にデータを入力してSELECTしてみるところまでをやりました。 ER図という概念を学んだとき「ああ、これは面白い」と思いました。 先生はこう言ったのです。 「ER図に落とし込むと、思いもよらなかったことが分かる。」と。 当時、
これから3回連載の予定で、SQL識別子のエスケープの問題について記事を書きます。SQL識別子のエスケープについてはあまり解説記事などがなく、エンジニア間で十分な合意がないような気がしますので、これらの記事が議論のきっかけになれば幸いです。 3回の予定は以下のとおりです。 間違いだらけのSQL識別子エスケープ(本稿) SQL識別子エスケープのバグの事例 SQL識別子は結局どうすればよいか ということで、まずはSQL識別子のエスケープの失敗例について説明します。この失敗例はあくまで説明のために作ったもので、実際のものではありません。また、想定が「ありえない」と思われるかもしれませんが、意図的なものですのでご容赦いただければと思います。また、「間違いだらけの」というタイトルは、今回の題材が間違いだらけという意味であり、巷のSQL呼び出しがそうであるという意味ではありません。本稿に登場する人物と団
データベースアプリケーション開発を炎上させる負のスパイラル
毎度おなじみ、はてブのホットエントリに「SIをダメにする負のスパイラル」というタイトルのまとめが掲載された。きしだ氏とはかなり視点は違うものの、開発現場の問題点については少し思うところがあるので意見を書いてみようと思う。と言っても、以下の話の内容はデータベースアプリケーションに限定した話であり、またSIerだけに限った話ではないのでその点はご容赦頂きたい。もちろんSIer各位の案件はデータベースは必須なので、本エントリで触れる問題点には該当するだろう。 Q.なぜ炎上するのか？ A.正しいデータベース設計ができていないから結論から言おう。データベースアプリケーションの開発が炎上するのは正しいデータベース設計ができていないからだ。ここでいう「正しい」とは、論理的に証明できる正しさという意味ではない。「本来こうするべき」といった意味で捉えて欲しい。 「炎上」というのは、例えばテストが通らない、バ
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紹介：【書籍】SQLアンチパターン
リレーショナルデータベースの父、エドガー・F・コッド氏が論文を発表したのは1970年。私が生まれる前の話である。そしてSQLがANSI標準になったのが1986年。RDBMSを、そしてSQLを使ったシステム開発は常に主流で在り続けたと言っても過言ではない。そんな歴史のあるSQLであるが、未だに多くの人はSQLを使いこなせて居ないように見える。 SQLはとても奥が深い。ソートやトランザクションが使用出来るおかげで、リレーショナルモデルを無視して単なるデータの入れ物として使ってもそれなりに便利だったりする。だが、それが今現在多くの悲劇を生んでいる原因でもある。多くの人が同じようにSQLを理解せず、そのため多くの人が同じ悲劇に見舞われる。そう、それがアンチパターンである！ 今回紹介するSQLアンチパターンは、洋書SQL Antipatternsの邦訳版だ。私は元々英語版のファンでであり、人々が陥り
本書はDB設計やSQL記述の際に避けるべき事柄を1章で1つ、25個紹介する書籍です。リレーショナルデータベースを中心に据えたシステム開発には、様々な場面で陥りやすい失敗（アンチパターン）があります。本書はデータベース論理設計、データベース物理設計、クエリの記述、アプリケーション開発という4つのカテゴリに分け、それぞれの分野におけるアンチパターンを紹介し、失敗を避けるためのより良い方法を紹介します。複数の値を持つ属性や再帰的なツリー構造の格納から、小数値の丸めやNULLの扱いに起因する問題、全文検索やSQLインジェクション、MVCアーキテクチャなど、実践的かつ幅広いトピックを網羅します。日本語版では、MySQLのエキスパートとして著名な奥野幹也氏によるアンチパターンを収録。データベースに関わるすべてのエンジニア必携の一冊です。 本書への称賛の声 監訳者まえがき はじめに I部 データベース論
エンタープライズシステムのエンジニアをやって１０年以上。思うところを書いていきます。その他趣味を少々。。。 DBの世界に起きた大きな波 現在、どの製品を使ったとしてもRDBの性能問題は必ずといっていいほど発生する。理由は簡単で、CPU、ネットワークが高速化（CPUはマルチコア化、ネットワークは10G-Ethernetの一般化やInfiniBandなど）するのにディスク（ストレージ）が高速化に追いついていないからだ。その差を埋める役割として、RDBが担っているケースが多く、性能問題になるケースが散見される。 だが、そういう時代の流れに対して大きな変革が起きようとしている。SSDはかなりコモディティ化してきたので言うに及ばずといった感じだが、個人的には速いもののディスクの置き換えにすぎないと思っている。つまり、SSDは速いがDBのアーキテクチャに大きな変革をもたらすものではない。が、ここにきて
yukiです。ダイエットを始めて3kg減ったと思ったら、風邪を引いて見事に1kg増量。 運動しないと駄目ですね。あと残り20kg、道のりは遠いです。 さて今回は、「RDBで階層構造を扱うには？」です。 あるサイトを構築中に階層構造をもったカテゴリ構造にすることになり、どのようにDBで扱うか悩みました。 DBはMySQLを採用していたので、この時点でぱっと頭に浮かんだ選択肢は以下のようなものでした。 XML-DBを利用する 親カテゴリレコードのプライマリIDを子カテゴリレコードに持たせる 親を含めた『絶対パス』を名称として扱い、取り出した後にパース ファイルシステムに同様のディレクトリ構造を作り、毎回パースする (1)のXMLDBはオープンソースのeXistやXindice、Yggdrasillなど様々な選択肢がありましたが、カテゴリのみの利用な割にメンテナンスコストが高すぎるので見送りま
大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
2009年4月20日（現地時間），米Oracleが米Sun Microsystemsを買収することで両社が合意した（関連記事）。買収により，データベース専用機という形でハードウエアに進出（関連記事）していたOracleはSunのサーバーとストレージ，約4万7000社というユーザーベースを手にする。 さらに，OracleはSunの持つGlassFishなどのミドルウエア群も手にすることになる。中でも注目されているのが，2008年にSunが買収したMySQLである（関連記事）。データベース最大手のOracleにとって，オープンソースのMySQLは事実上最大の競合製品であるからだ。 Oracleは2006年にMySQLの買収に失敗 Oracleは3年前の2006年にMySQLの買収を試みて失敗している（関連記事）。米メディアの報道によればMySQLはOracleの買収提案を拒否。OracleはM
タンパク質、脂質、炭水化物のすべてが増加し、特に脂質の伸びが著しい米国。減少傾向の炭水化物に対し、増加していたタンパク質や脂質が1990年代に反転減少、ないし横ばい化し総カロリーも減少に転じた日本。
Railsで開発を行う際にDBは必須だろう。簡易的なものであればSQLiteで良いが、これまでの経験では大抵MySQLが利用されている。 DB管理にはphpMyAdminや、GUIのDB管理ツールを利用してきたが、Rails上で一括管理できるこちらが便利そうだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはRailsMyAdmin、Rails上のDB管理ソフトウェアだ。 RailsMyAdminではRailsでのDB設定を利用するので設定も手間もなく簡単に利用できる。インストールはプラグインとして簡単にでき、environment.rbに設定を書き加えるだけでいい。 テーブルの一覧やデータの一覧表示、追加、編集はもちろん可能だ。また、created_at/updated_atといったRails特有のフィールドは値を入れられないのも便利だ。テーブル構造の変更はもちろん不可で、migration
はてなブックマークのコメントより。 昨日お伝えしたGladius DBの対抗馬として紹介したい。こちらもまた、テキストファイルをDBとして扱うことができる。さらにGladius DBへの挑戦なのか、ベンチマークを公開している。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはtxtSQL、テキストベースのデータベースソフトウェアだ。 txtSQLはGladius DBとは異なり、SQL文を解釈しない。独自の関数にアクション（SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE等）、テーブル名、データ、WHERE句などを指定して渡す必要がある。 そのため、既存のアプリケーションを乗り換えるには修正が必要になってしまうのが難点だ。だが、新規開発であれば関係ないだろう。また、その結果として高速性が売りだ。Gladius DBの10倍近いパフォーマンスが出ている。 面白いのは、サンプルアプリケーション
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