カーディナリティとは テーブルにカラムがあるとして、カラムに格納されているデータの種類がどのくらいあるのか(カラムの値の種類の絶対値)を、カーディナリティという。 具体例 カーディナリティが低い場合 例えば性別なら、男と女の二種類である。 カラムのデータの種類が、テーブルのレコード数に比べて二種類と少ない。このことを カーディナリティが低い という。 カーディナリティが高い場合 一方顧客番号ならたくさんの種類(番号)が存在することになる。 カラムのデータの種類が、テーブルのレコード数に比べて多い場合、 カーディナリティが高い という。 カーディナリティを踏まえたインデックスの張り方 基本的に、 カーディナリティの高い列に作成する 必要がある。 はじめに、カーディナリティは カラムの値の種類の絶対値と書いたが、先程の例で言うと性別のカーディナリティは2になる。他にも例えば1年間の日付なら1〜
CREATE TRIGGER orders_insert_trigger AFTER INSERT ON orders FOR EACH ROW insert into orders_log ( id,memo,customer_id,canceled_at,applied_at,log_time,ins_flag ) VALUES (NEW.id,NEW.memo,NEW.customer_id,NEW.canceled_at,NEW.applied_at,now(),1); CREATE TRIGGER orders_update_trigger AFTER UPDATE ON orders FOR EACH ROW insert into orders_log ( id,memo,customer_id,canceled_at,applied_at,log_time,ins_flag
はじめに たとえばこんなDDLを投げる。 CREATE TABLE test ( id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, hoge varchar(256) NOT NULL, UNIQUE KEY (hoge) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; するとエラーになる。 Specified key was too long; max key length is 767 bytes (SQLState:S1000)エラーに書かれているとおり、keyは最大で767byteまでしか使えないらしい。 ちなみにkeyはPRIMARY KEYとUNIQUE KEYがダメ、ただのKEYならOK。 で、どうするか。 1.素直に諦める 上記例ではテーブルがCHARSET=utf8のため1文字3b
近年はGo言語を用いたマイクロサービス開発がトレンドになっており、データベース周りの実装においてはGormがORMapperとして最も人気となっています。 Gorm - Github Ruby on RailsでいうActiveRecordのようにデファクトとも言えるORMapperであり、事前知識がなくともメソッドチェーンでクエリを作っていくことで、とても敷居が低くパワフルな機能を使うことができます。 一方でGithubのスター数の割には日本はもちろん海外を含めて実践にまつわる知見が不足しているので、実際にGormをプロダクトレベルで運用した経験からの注意点をまとめてみました。 (分かりやすい例としてRubyのActiveRecordとの比較を度々行っていますが、本来対立するもの同士ではないことを予め明示しておきます) SQLの知識は必要 少なくともGo言語を実戦投入しようとしている人で
サーバ監視サービスMackerelにおいて開発中の、高解像度・長期間のサーバメトリック収集を実現するための新しい時系列データベースDiamondを紹介します。具体的には、Amazon ElastiCache、Amazon DynamoDB、Amazon S3を組み合わせ、Amazon Kinesis StreamsとAWS Lambdaによりコンポーネント間を接続した、階層構造のデータストアアーキテクチャの設計と実装を解説します。 2018/06/05 追記: この記事の内容をWSA研#2でより一般的なアーキテクチャレベルでの貢献として書き直しました。 サーバレス時代におけるヘテロジニアス時系列データベースアーキテクチャ - ゆううきブログ はじめに 先日開催されたAWS Summit Tokyo 2017にて、「時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する」というタイトルで登壇
50 GB の取り込み、100 GB の磁気階層ストレージ、750 GB のメモリ階層ストレージ、750 GB のデータスキャン (1 か月間。AWS 無料利用枠を利用)
Apache Parquet is a free and open-source column-oriented data storage format in the Apache Hadoop ecosystem. It is similar to RCFile and ORC, the other columnar-storage file formats in Hadoop, and is compatible with most of the data processing frameworks around Hadoop. It provides efficient data compression and encoding schemes with enhanced performance to handle complex data in bulk. History[edit
では、今回もはじめていきましょう! DB(データベース)とは 今回からはSQLへの道題して、DB周りを勉強しSQLを学びましょうという内容でお送りします。DB、DBって当たり前のように会話が出てくるようになるので、業務で会話についていけるように勉強していきましょう。 DB(DataBase:データベース)とは、データの集まりです。以下のようなアイコンで表現されたりします。 データファイルが整理整頓されて格納されていて、DBMS(データベース管理システム)によって管理されています。 DBとDBMSをまとめてデータベースシステムという。 DBMSで管理されるデータとしては、大きく分けて以下の3つで構成されています。 データ・ファイル ログ・ファイル コントロール・ファイル 難しい言葉がたくさん出てきますが、最終的にはデータの集まりだと認識してくれればいいと思います。 データベースは基本的に以下
Classifiers Development Status 5 - Production/Stable Intended Audience Developers License OSI Approved :: MIT License Operating System OS Independent Programming Language Python Python :: 3 Python :: 3.7 Python :: 3.8 Python :: 3.9 Python :: 3.10 Python :: 3.11 Python :: 3.12 Python :: Implementation :: CPython Python :: Implementation :: PyPy Topic Database :: Front-Ends The Python SQL Toolkit an
New to SQLAlchemy? Start here: For Python Beginners: Installation Guide - basic guidance on installing with pip and similar For Python Veterans: SQLAlchemy Overview - brief architectural overview New users of SQLAlchemy, as well as veterans of older SQLAlchemy release series, should start with the SQLAlchemy Unified Tutorial, which covers everything an Alchemist needs to know when using the ORM or
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