MongoDB、暗号化したままのデータベースを検索「Queryable Encryption」発表。データ格納時、メモリ上、データ転送、ログ、バックアップのすべてが暗号化データのまま
MongoDB、暗号化したままのデータベースを検索「Queryable Encryption」発表。データ格納時、メモリ上、データ転送、ログ、バックアップのすべてが暗号化データのまま MongoDBは、6月7日から9日にかけて米ニューヨークで開催されたイベント「MongoDB World 2022」で、データを暗号化したまま検索できるMongoDBの新機能「Queryable Encryption」を発表しました。 現代の主要なデータベースであれば、データベース内にデータを暗号化して格納する機能を備えていますが、データ格納時に暗号化して格納し（Encryption at Rest）、検索時にはメモリ上でデータを復号して操作する実装が一般的です。 今回のMongoDBが実装を発表したQueryable Encryptionは、データ格納時に暗号化するだけでなく、復号することなく暗号化したまま
5.2. データベースアクセス（JPA編） — TERASOLUNA Global Framework Development Guideline 1.0.0.publicreview documentation
関連エンティティのfetch方法を指定する設定値をデフォルト値から変更した方がよいケースの具体例について。
Data Models
Data Models: A Comprehensive Guide to Structuring Information for Optimal Insights and Decision-Making In the realm of data management, the use of effective data models plays a pivotal role in organizing and representing information in a structured and meaningful way. Data models serve as the blueprint for databases, facilitating efficient data storage, retrieval, and analysis. This article delves
GitLab.comが操作ミスで本番データベース喪失。5つあったはずのバックアップ手段は役立たず、頼みの綱は6時間前に偶然取ったスナップショット － Publickey
果たしてGitLab.comで何が起きたのでしょうか？ これまでの経緯をまとめました。 スパムによるトラフィックのスパイクからレプリケーションの不調へ GitLab.comは今回のインシデントについての詳細な経過を「GitLab.com Database Incident - 2017/01/31」で公開しています。また、もう少し整理された情報がブログ「GitLab.com Database Incident | GitLab」にも掲載されています。 これらのドキュメントを軸に、主なできごとを時系列に見ていきましょう。 1月31日16時（世界協定時。日本時間2月1日午前8時）、YP氏（Yorick Peterse氏と思われる）はPostgreSQLのレプリケーションを設定するためにストレージの論理スナップショットを作成。これがあとで失われたデータを救う幸運につながります。 1月31日21時
若手プログラマー必読！５分で理解できるER図の書き方５ステップ
データベース設計の基本中の基本であるER図。ER図を書きたいけど、「記法が分からない」「どういうステップで書けば良いか分からない」という若手エンジニアも多いのではないでしょうか。 ER図は１０種類近くあり、種類によって記法が異なります。このことが難しいイメージを与えていますが、実はそれほど難しいものではありません。覚えれば良いER図は２種類だけです。 しかも、この記事で解説している基礎知識を押えれば、たった５つのステップで作成することができます。 この記事では、ER図の基礎知識からER図の書き方まで、エンジニアが抑えておくべきER図の全知識をどこよりも分かりやすく解説します。 この記事を読み終えたとき、若手エンジニアもER図を書けるようになっているでしょう。 この記事を参考に最適なデータベース設計を進めて下さい。 １．ER図とは ER図とは、「データベース設計（データモデリング）で使う設計
Webシステムにおけるデータベース接続アーキテクチャ概論 - ゆううきブログ
先月投稿した2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャを学ぶ道のりと代表的な実装モデルの概要を紹介しました。 今回は、前回同様、主に新卒Webエンジニア向けに、Webアプリケーションサーバとデータベースサーバ間の接続管理モデルと運用事情について紹介します。 データベース接続の永続化やコネクションプーリングとは何なのか、なぜ必要なのかといったことが主な話題です。 背景 データベース接続の永続化とはなにか データベース接続のオーバヘッド データベース接続の永続化手法 コネクションプーリングとはなにか コネクションプーリング: ドライバ型 コネクションプーリング: プロキシ型 コネクションプーリング全体について PostgreSQLとMySQL 参考資料 まとめ 背景 2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャの話とWebアプリケーショ
SQLデータベースに正しインデックスを作るのは 誰の役割？
SQLのパフォーマンス問題は、SQLそのものと同じぐらいの歴史がある―― ある人は、SQLはそもそも遅いものだとすら言うかもしれません。これは、SQLの歴史が始まった頃は正しかったかもしれませんが、今となっては全く 当てはまらないでしょう。にもかかわらず、SQLのパフォーマンス問題は今も一般的でよくあることです。どうしてそうなってしまうのでしょうか？ SQL言語は、恐らく最も成功した第4世代言語(4GL)でしょう。その最大の利点は、「何を」と「どのように」 を分離できることです。SQL文は、どのようにそれを実行するかを記述せずに、単純に 何を必要としているかのみの記述になっています。以下のような例を考えてみましょう。 SELECT date_of_birth FROM employees WHERE last_name = 'WINAND'SQLのクエリは、データを要求する英語の文として読
key-valueストアの基礎知識
首藤 一幸 Last-updated: April 21, 2010 注: このページの文章は Software Design 誌 2010年 2月号に掲載された以下の記事の元原稿です。 Software Design 誌編集部の了承の元に、本ウェブページに掲載しております。 首藤一幸: "key-valueストアの基礎知識", Software Design 2010年 2月号, p.14-21, (株)技術評論社, 2010年 1月 18日 クラウド、特にPaaS向けのソフトウェア開発が現実のものとなり、 そこではリレーショナルデータベースとは違ったデータベースが 勢いを増しています。 その代表であるkey-valueストアを解説します。 もくじ key-valueストアとは なぜkey-valueストアか key-valueストアの使いどころ key-valueストアとNoSQLのこ
ドキュメント指向のNoSQLデータベース（CouchDB、MongoDB）編
書籍紹介 本連載は下記書籍から第5章を基に、＠IT向けに再構成して掲載しています。 目次 序 章 ビッグデータの時代 第1章 NOSQLとは何か? 第2章 NOSQLのデータモデル 第3章 アーキテクチャの基本概念と技術 第4章 HadoopはNOSQL? 第5章 主なNOSQLデータベース製品 第6章 NOSQLデータベースの選択基準 第7章 NOSQLを使うビジネス 本連載は書籍『NOSQLの基礎知識』（リックテレコム刊、ISBN：978-4897978871）で解説されている内容から一部を抜粋し、本連載向けに一部再編集して掲載したものです。 書籍では、一般にNoSQLと呼ばれている各種データベース技術について、基本概念から主要なプロダクトの特性、ベンチマーク結果までを紹介しています。データモデルやアーキテクチャの違いといった基本概念から、各プロダクトの特徴を理解できる内容になっていま
RDBMSに関する典型的な誤解が絶えないという現実
新入社員必読、データベースの基本を理解しよう - データベースはなぜ必要なの？：ITproという記事に対するブクマで次のようなIDコールが来た。（現在はコメント返しへのお礼が入っているので、文字数制限のためオリジナルのコメントは少し切り詰められている。） "リレーショナルデータベースはすべてのデータを2次元の表形式で表現"こういうのもリレーションが2次元構造という誤解の一種なんだろうか。id:nippondanjiさんが書いてたような。 さて、この疑問に対する正解は如何なるものだろうか？ つい先日「7つのデータベース 7つの世界」の書評で書いたばかりだが・・・ 言うまでもなくその通りである。 リレーションが2次元的な構造を持っているというのは典型的な誤解だ。（ちなみにリレーションの次元は属性の数に等しい。n個の属性があるリレーションはn次元。）リレーショナルモデルについてちゃんと学習してい
「DBを正規化すると遅くなる」は誤解，実証実験の結果が公開に
データ・モデリングの普及団体，DOA+コンソーシアムはこのほど，リレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）の処理性能に関する実証試験を行い，調査結果を公開した。「データを正規化してデータベースに実装すると，処理性能が低下する」という“誤解”を正すため，実証実験を行ったという。 データを正規化して実装したときと，非正規化して実装したときの処理性能の違いを調べた結果，「正規化して実装したデータベースの方が処理性能が高い」，「非正規化して実装したデータベースを操作する際，テーブル結合（JOIN）が発生する処理を行うと，処理性能が低くなる」と結論付けた。 実証実験では，自動車の受注業務を想定したWebシステムを構築して，処理性能を測定した。このWebシステムは，データベース上に格納された受注データを基に，製品データや部品データ，部品メーカのデータなどを検索する。 データベース実装の違い
SQLアンチパターン
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
グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
MySQLがおかしい！あなたならどうしますか？ – MySQL Casual Advent Calendar 2011 - As a Futurist...
しわっす！DBA 兼オペレーションエンジニア兼タスクマネージャやってる riywo です。何のネタを書こうかなぁと考えたのですが、正直ネタを仕込む時間もなかったので僕がいつもやってることをさらっと紹介するということで勘弁して下さい＞＜ MySQL がおかしい！ 03:14 hidek: なんかエラー出まくってるんだけど！ 03:14 zigorou: MySQL と通信してるとこっぽい 03:15 riywo: 見ます こんなやりとりは皆さん日常茶飯事ですよね？ね？ね？こんな時に、DB に責任を持つものとして真っ先に対応するのが僕らの仕事です。でも、じゃあ具体的にこのあと何をしましょう？既にサービスはエラーだらけで一刻を争う状態です。 (対応開始) まずはエラーメッセージ 今回の様な場合はアプリのエラーログにどばっと MySQL に関するエラーが出ているでしょう。まずはそれを見ることが始ま
SQLとJSONをNode.js上で組み合わせた新言語「ql.io」をeBayが公開
eBayが、JavaScriptアプリケーションからSQL文のような形式でデータベースへの問い合わせを記述できるDSL（ドメイン固有言語）のql.ioを発表。オープンソースとして公開しました。 現在、多くのWebアプリケーションが、バックエンドとのデータのやりとりにHTTPをベースにしたAPIを用いています。しかし、WebベースのAPIによってデータを取り出すのは、プログラマにとって実は手間のかかることです。 例えば、キーワードを入力すると関連する商品の名前、詳細、購入者の評価をユーザーに表示する、というWebアプリケーションでは、まずキーワードでデータベースを検索して商品IDを取得し、今度はその商品IDをキーにして名前や概要、評価の情報を取得する、といったように、APIを繰り返し呼び出す必要があります。 ql.ioはこうした内容をSQLのように分かりやすい記述で実現するだけでなく、複数の
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