ユーザ情報を保存する時のテーブル設計 - そーだいなるらくがき帳
はじめに ※この発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません 用法用量を守り、個人の責任で業務に投入してください 参考資料 2024/02/14追記 実際のテーブル設計の詳細はこちらを参考にどうぞ。 agilejourney.uzabase.com 要件 User情報を保存するときにどのようなテーブル設計を行うか 今北産業で頼む テーブルに状態を持たせず状態毎のテーブルを作る 状態が変わればレコードを消して別のtableに作る tableの普遍的な情報は別に持たせる 僕の考えた最強のDB設計 PostgreSQLをベースの雑なER図を作った。 これを元に話を進める。 table構成 users 親tableであり、すべてのユーザはここに属する。 基本はINSERTのみでUPDATE、DELETEを考慮しない。 user_detail userに付随する詳細の情報がここに登録
RDBとNoSQLにみるDB近現代史 データベースに破壊的イノベーションは二度起きるか？ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
「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。
MySQLの文字コード事情 2017版
"Портирование Web SDK с JS на TS" Петров Григорий, Voximplantit-people
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。
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
SQLZoo
Tutorials: Learn SQL step by step 0 SELECT basics Some simple queries to get you started 1 SELECT name Some pattern matching queries 2 SELECT from World In which we query the World country profile table. 3 SELECT from Nobel Additional practice of the basic features using a table of Nobel Prize winners. 4 SELECT within SELECT In which we form queries using other queries. 5 SUM and COUNT In which we
IDの設計についてのさらに突っ込んだ議論
今日も前回に引き続きデータベース設計の話をする。今回の話で一旦データベース設計については筆を置くつもり（ブログ書いてないで原稿書けよ＞俺）であるが、その前に話をすっきりさせて置きたいと思う。最後を飾るテーマはIDの設計である。 数字しかないのに意味を含んだID前回のエントリを見ていただいた方から、次のような構造を持った学籍番号があるというフィードバックを頂いた。 全部数値で"入学年度下2桁"+"学科コード"+"学科内のあいうえお順の順位" このようなルールで割り当てた学籍番号を、単なる数値として扱うのであれば大きな問題はない。これは数値しか含まれていないので、SQLのデータ型としては単に数値型を使えば良いだろう。だが、学籍番号から入学年度を判断する、あるいは学科を判断するといった用途で使われるのであればやはり適切ではないといえる。リレーショナルモデルの観点だけからではなく、IDとして適切で
JOIN禁止と固定長カラムについて - SQLer 生島勘富 のブログ
あまりに気になったので「山本大＠クロノスの日記」にチャチャを入れてみる。 http://d.hatena.ne.jp/iad_otomamay/20110808/1312805917 http://d.hatena.ne.jp/iad_otomamay/20100906/1283786846 まあ、政治的にはどのみち勝てなかったでしょう。私も同じ条件であれば、一応は説得を試みるけれど返り討ちに遭うと思う。いずれにしても結果は同じですが、教えられたと思っているなら間違いです。 結論はいつものとおり「下手糞が居るから」に行き着くのですが……。 JOIN禁止について 「JOIN禁止」が正しい場合がある。 それはJOINされるデータがアプリケーションサーバにキャッシュされていて、その一貫性が何らかの形で保証されている場合。 そもそも、せっかくキャッシュしているのに、それを使わずにJOINして取り直
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 - レベルエンター山本大のブログ
ずいぶん時間があいてしまったけど、大規模コンシューマ向けサービスRDB設計の続き。 僕はこのプロジェクトを自分のRDBの知識を使って革新してやろうと思って臨んだ。 しかし結果として逆に、コンシューマ向けサービスに最適化されたRDBの使い方について教わることになった。 ※ あと、KVSでいいじゃんって言ってる人もいるけど、それはKVS導入の苦労を知らない人だと思う。KVSの苦労は後で書く。 僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はDBやフレームワークの設計とアーキテクトっぽいことを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止
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信じられないDB文化「Join禁止」に「固定長DB」、、でも、合うんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - レベルエンター山本大のブログ
僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はRDBやフレームワークを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止」と「固定長DB」だ。 ありえない。 とはいえ、正直に言えば「またか、、、」という感想でもある。 RDBを知らないレガシーな人たちが設計したDBではよくありがちな設計だからだ。 と僕は早々にこの文化と戦って、絶対に覆してやろうと考えてた。 過去の経験上それはたやすいハズだった。 しかし、この文化と戦うこと3ヶ月間。 屈した。初めて屈した。いや、屈したというよりは理解した。 大規模コンシューマ向けサービスのRDBという
インデックスについて - SQLer 生島勘富 のブログ
インデックスが分かってない人が非常に多い。 現実にあった例で、60カラムあるテーブルに、前から3つずつの複合インデックスを20個作るとか、30カラムを1つの複合インデックスにするとか、意味が分かっていない人が非常に多くいます。 ※ 詳しい人へ。ここでは、インデックス = B-Treeインデックスと考えてください。 インデックスとは インデックスとは、そのままズバリ「索引」のことです。 身近な例ではカラオケがあります。いわゆるカラオケ本がインデックス。リモコンで押す番号が主キー、流れる音楽・映像が実レコードと考えてみてください。 カラオケ本は「歌手名順」と「曲名順」の2つは最低限あると思います。 これらは、 歌手名順は、「歌手名・曲名」の組み合わせの複合インデックス。 曲名順は、「曲名・歌手名」の組み合わせの複合インデックス。 と考えることができます。 想像してみてください。小学生でも「アン
pg_sleepをSQLインジェクション検査に応用する - ockeghem's blog
SQLインジェクションの進化形として、ブラインドSQLインジェクションという手法があります。通常のSQLインジェクションは、検索結果表示やエラー表示のところに、アプリケーションの想定とは別のテーブル・列の値を表示するものですが、ブラインドSQLインジェクションは、SQLの結果がエラーになる・ならないを1ビットの情報として悪用し、これを積み重ねることで、データベース内の任意情報を得ることができるというものです。 1ビットの情報が得る手段としては、SQLのエラー表示に限らないわけで、現実問題として、SQLのエラーが外部からは判別しにくい場合もあります。そのような場合の究極形として、時間差を利用するという手法があります。 MS SQL Serverには、waitfor delayという命令があって、時・分・秒指定でスリープさせることができます。金床本には、MySQLやPostgreSQLの場合の
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RDBアンチパターン // Speaker Deck
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
【21社から5社をSNSの評判から厳選】おすすめの出会い系アプリ＆失敗しない選び方｜マッチングアプリ漂流教室 – マッチングアプリの感想をSNSの意見を参考に紹介
削除フラグのはなし
忘れっぽいエンジニアのオラクルＳＱＬリファレンス