主キーはインデックスではない - 設計者の発言
仕事柄、奇妙なDB構造を目にすることが多い。どういう発想からそんな設計がされるのかを理解したいと思っていたのだが、モデラー仲間の秋里さんが先日うまい指摘をした。「主キーをインデックスみたいなものと勘違いしているからではないでしょうか」。インデックス（キー）というのは、レコードの並び順を規定するキーのことだ。 たしかに思い当たる節がある。「こんな順にレコードが並んでいれば処理上都合がよさそうだ」という考えで主キーが設定される。さらに主キーはユニーク制約でもあるので、重複が起こらないように「多め」に項目を突っ込んでおく。つまり「ユニーク制約をともなう代表的インデックス」程度に主キーが理解された結果として、グダグダなDB構造が出来上がるのではないか。 じっさい、昔こんなことがあった。{a,b,c,d}の複合主キーをもつテーブルＸがある。ところが、別のテーブルＹからテーブルＸの特定レコードにアクセ
マイクロデータベース管理システムの実装
※本実験課題についての質問はいつでも歓迎します。 直接会って相談したい場合は、 事前にメールで連絡をください。 もちろん、メールでの質問も受け付けます。 気軽に質問してください。 実験内容を説明する簡単なスライドを用意しましたので、 興味がある学生はまずはこちらを見てください。 毎回課題についての説明を15〜30分程度しますので、 以下の開始時刻に指定の教室に集まってください。 この教室での説明の後、7C202に移動して各自で実験に取り組んでもらいます。 水曜日: 7A102 (12時15分説明開始) 金曜日: 7A102 (15時15分説明開始) ※ 大きな教室ですが、少人数ですので、なるべく前の方に座ってください。 毎回の実験の授業の際に7C202に置いてある出席表に名前を書いておくことを忘れないようにしてください。 また、7C202では、本テーマを選択した学生が座るエリアが決まってい
SQLite3を使用する - Python Tips
軽量・高速なデータベースSQLiteをPythonから扱うためのライブラリ。 インストール Python2.5から標準ライブラリに入りました。 インストール作業は不要です。 使用方法 sqlite3をインポートする #!python2.6 # -*- coding: utf-8 -*- import sqlite3 データベースを作成する con = sqlite3.connect("data.db") ファイルがすでに存在するときはファイルを開く。 ファイルがないときは新しいデータベースを作成する。 isolation_levelにNoneを指定すると、自動コミットモードになります。 con = sqlite3.connect('temp.db', isolation_level=None) 特別な名前である ":memory:" を使うとRAM上にデータベースを作ることもできます。 c
MySQLをさらに理解するために読んだ記事まとめ - $shibayu36->blog;
最近MySQLの勉強をしていました。実践ハイパフォーマンスMySQLを読むべきという話を聞いていたのですが、かなり網羅的に書かれていて、今の知識ではどれが重要なのかわからない状態でした。そこで色々調べてみて、参考になる記事をいくつか見つけたので、少しまとめてみようと思います。 今回まとめた記事を読んで、大体以下のことが理解できました。 インデックスの使われ方とその構造(MyISAMとInnoDB) EXPLAINの詳しい使い方、見方 InnoDBの特性 ALTER TABLEの特性 レプリ遅延 まず最初に Webエンジニアのための データベース技術[実践]入門 (Software Design plus)posted with amazlet at 12.06.02松信 嘉範 技術評論社 売り上げランキング: 9767 Amazon.co.jp で詳細を見る 松信さんの書いた「Webエンジ
3行でできる超お手軽全文検索 - mixi engineer blog
梅雨。部屋干しした洗濯物による異臭騒ぎに苦しむmikioです。今回は、Tokyo Cabinetのテーブルデータベースで超お手軽に全文検索をする方法について説明します。 使い方 テーブルデータベースについてまずおさらいしておきましょう。PerlやRubyのハッシュのようにコラム名とその値を関連づけた構造を、主キーを識別子として保存するデータベースです。例えばRubyからデータを保存するに以下のように行います。データベースであることをほとんど意識させないというのが素敵ポイントです。APIはCでもPerlでもRubyでもほとんど同じなので、言語にかかわらず同じようにレコードを操作できます。 require 'tokyocabinet' include TokyoCabinet # データベースを開く tdb = TDB::new tdb.open("casket", TDB::OWRITER
MongoDBをPythonで操作する(PyMongo使用)
データの検索サンプル データの取得は、 ・コネクションの作成 ・コネクションからデータベースの取得 ・データベースからコレクションの取得 という手順で、目的のコレクションを取得します。 取得したコレクションに対して検索を実行します。 以下、find_oneとfindのサンプルです。 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from pymongo import Connection #コネクション作成 con = Connection('192.168.1.245', 27017) #コネクションからtestデータベースを取得 db = con.test # 以下のように記載することも可能 # db = con['test'] #testデータベースからfooコレクションを取得 col = db.foo # 以下のように記載することも可能
【旧版】SQLite入門 (全18回) - プログラミングならドットインストール
スマートフォンやブラウザなどで採用されている、軽量データベースのSQLiteについて学びます。
MongoDBの薄い本(The Little MongoDB Book) - cuspy diary
Karl Seguinさんの「The Little MongoDB Book」を和訳しました。 この本はMongoDBの基礎を実際に手を動かして学ぶチュートリアルです。 MongoDBの基礎から、データモデルの設計方法、MapReduceなど幅広い内容をカバーしています。 また、特別MongoDBに興味が無くても筆者のNoSQLへの考え方は一読の価値があるだろう。 ダウンロードPDF版 the-little-mongodb-book-ja.pdf epub版 the-little-mongodb-book-ja.epub(あんまりきれいに組版できてないけど…) 誤訳などあれば @hamano まで ソースはこちら: https://github.com/hamano/the-little-mongodb-book 更新履歴2012/04/17 v1.0 初版公開。 2012/06/15 v
MongoDBのちょっと詳しいチュートリアル<a href="http://b.hatena.ne.jp/entry/http://d.hatena.ne.jp/doryokujin/20101010/1286668402" class="bookmark-count"><img src="http://b.hatena.ne.jp/entry/image/http://d.hatena.ne.jp/doryokujin/20101010/1286668402" title="はてなブックマーク - Mo
@doryokujinです。本エントリーから数回にわけてMongoDBの紹介をつらつら書いていきたいと思います。日々、MongoDBの魅力にどっぷりな僕でして、それを少しでも多くの方に共有できたらというモチベーションで書いています。今回はチュートリアルとして主要な機能を少し詳しめに紹介していきます。アジェンダは以下の通りです： はじめに ちょっと詳しいチュートリアル オープンソース NoSQL・ドキュメント指向データベース ドライバとして多くの言語サポート 完全なインデックスサポート リッチなクエリー MySQLに類似した機能群 レプリケーション機能 オートシャーディング 巨大ファイルを扱うGridFS 今後の予定 本家ドキュメントの翻訳 より深い機能説明 勉強会での発表 Production Deploymentsとして弊社の名前を掲載する はじめに 僕は現在MongoDBをソーシャルア
「データベース技術［実践］入門」は「サーバインフラ本」「徳丸本」と並ぶウェブエンジニア必携の教科書 - As a Futurist...
技術評論社様から献本して頂きました！ありがとうございます！！日本を代表する DataBase Administrator(DBA)である松信さんの新著ということで、あえて僕の様な人間が何をせずともすばらしい本であることは自明ですが、献本頂いたからには何か書かねば！ Open database life: 新著「Web エンジニアのための データベース技術[実践]入門」 「データベースがないと何が困るのか」 これが第 1 章のタイトルです。あぁ、入社前の自分に言い聞かせてやりたい。僕はプログラムを触り始めたころ、データベースを触りたくないという理由だけでウェブアプリを作ることを諦め、plagger を使って自分ではデータを直接保存しないことばっかりやってました。結果、SELECT文すら書けない状態でエンジニア生活をスタートしたわけです。 で、実際ウェブアプリの現場を 3 年やってきて、データ
Clojureの作者が作ったデータベースDatomicが凄い
プログラミング言語Clojureの作者Rich Hickey氏率いるClojure HackerのチームがDatomic(デートミックと発音するらしい)というデータベースをリリースしました。これが何やらとてつもないです。10年先を行ってる技術じゃないでしょうか。 まだ本番サービスは始まっていませんが開発環境用のライブラリが配布されています。 Datomicは斬新なアーキテクチャなので一言で説明するのはとても難しいです。 私が理解できたことを簡単に説明します。 2014/1/20追記 ライセンスモデル、サポートストレージ、サービスとしてではなく独立して使用する形になるなど記事作成時の内容から色々変更が合った部分を更新しました。 変更不可なAppend-onlyデータベース 従来のデータベースで、あるレコードを変更するというのはそのレコードに対応した場所があり、そこのデータを書き換えるというこ
ローカルストレージに簡単な解決策はない
原文：“There is no simple solution for local storage” (on March 5, 2012 by Chris Heilmann) 要約：私たちは良いデータストアとして localStorage を推奨するのをやめなければならない。パフォーマンスがひどく損なわれるからだ。しかし残念なことに、代わりとなるものはまだ完全にサポートされておらず、また簡単に実装できるものでもない。 Web 開発において、うますぎる話に出くわすことは常々だ。そういったもののいくつかは良いもので、だからこそそれが「すべて」として目立ってしまい、開発者を使うように仕向けてしまう。しかし、多くの場合、良いと思われていたものはそこまで良いものではない。また、しばらく使ってみてはじめて「間違っていた」と気づかされるものなのだ。 そんなもののひとつに、localStorage がある
データで楽しむプロ野球
データで楽しむプロ野球について データで楽しむプロ野球は、NPBの試合データを独自集計したものが閲覧可能になっております。特にVDUCP(勝敗更新機会点)率という独自の指標を設け、選手の試合貢献度を図る検証をしています（UCと短縮しています。）。投手の最高球速や、犠打成功率、球種別成績、イニング別成績といった他にはない指標もございますのでぜひご覧ください。 データについて 当サイトはデータの正確性を保証していません。当サイトの情報を元に何かしらのデータを作成して損害が発生しても一切の責任を負いません。 当サイトの独自指標で、ホームランが出れば勝敗要素が変動する場面(広い意味での勝負どころ)においての打率、被打率を算出しています。 VDUCP(UC)算出方法
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SQLアンチパターン - 開発者を待ち受ける25の落とし穴
SQLite入門
http://www.2ch-search.net/blog/3
管理・運用移譲通知
Xerial Wiki: 第4回 8月8日 応用編：データベースアプリケーション
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CREATE文でテーブルを作成する
