Welcome to TinyDB! — TinyDB 4.8.0 documentation
Welcome to TinyDB!¶ Welcome to TinyDB, your tiny, document oriented database optimized for your happiness :) >>> from tinydb import TinyDB, Query >>> db = TinyDB('path/to/db.json') >>> User = Query() >>> db.insert({'name': 'John', 'age': 22}) >>> db.search(User.name == 'John') [{'name': 'John', 'age': 22}]
嵐のコンサートがあるとダブルブッキングしてしまうホテル予約システムを作ってみた
今年の5月1日に、仙台市内のホテルで多重予約のトラブルが発生したと報道されています。 部屋数２０３室の仙台市のビジネスホテルで、９月１８～２３日の宿泊予約を数千件受け付けるトラブルがあった。アイドルグループ「嵐」のライブが宮城県内で開催される期間だった。インターネットでの申し込みが殺到し、システム障害が起きたとみられるという。 トラブルがあったのは、仙台市泉区の「ホテルルートイン仙台泉インター」。ホテルなどによると、９月１９、２０、２２、２３日に宮城スタジアム（宮城県利府町）で嵐がライブを開くことが明らかになった後の５月１日午前５時ごろ、ネットを使った予約申し込みが殺到していることに気づいたという。 ２０３室のホテルなのに「予約」数千件 嵐公演で殺到か：朝日新聞デジタル より引用 5月1日の朝に何があったのか調べてみると、この日の早朝にテレビや新聞でコンサートの情報が流れたようですね。 お
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
SQLを作った人たち - 未来のいつか/hyoshiokの日記
リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)は言うまでもないことだけど、データベース管理の基礎中の基礎だ。NoSQLというRDBMSではないデータベース管理システムが出て来ているがそれもSQLがあってこそのNoSQLだ。 リレーショナルモデルはIBM E.F. Codd博士が提唱した。Edgar F. Codd - Wikipedia Codd博士は後にチューリング賞を受賞している。 http://en.wikipedia.org/wiki/File:Edgar_F_Codd.jpg そのデーターモデルを利用したデータベース管理システムのプロトタイプがSystem Rだ。IBM System R - Wikipedia 1974年ごろ発表された。 その成果の一つがSQLだ。誰でも使っているSQLはSystem Rの論文が発祥の地である。そしてその論文を読んでRDBMSを作った男がL
各種DBのMac用GUIクライアント - komagataのブログ
内部ツール（僕らでいえば256interns.comとか）は管理画面作らずGUIアプリで変更とか結構便利です。とはいえ、railsなどのアプリ側のみでvalidationしてると不整合が起きるので要注意。これ前提で制約追加するのもいいかも？ Sequel Pro MySQLのGUIクライアント。これを教えてもらって訝しげに使ってみたんですが、今風のMacの使い勝手で使えるのがすごく気に入っちゃいました。 SSL経由やsshで入ったサーバー踏み台にしての接続も一発できて便利。 PG Commander PostgreSQLのGUIクライアント。Sequel Proに比べると使い勝手は良くないけど、HerokuのDBに接続できる！これがデカイ。 接続先のブクマを５個以上保存しておくにはLisenceを買う必要があります。Herokuを多用するから５個あっという間に超えちゃうので買いました。 B
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
HBaseとはどんなNoSQLデータベースなのか？ 日本語で読める情報を集めてみた
Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model（一貫性モデル）を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか？ 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン
1:nなデータを検索しやすくDBに入れたい (2008-03-20)
手元に資料があるもので適当に問題を置き換えたので例が悪いが、とにかくこういうデータをどういうスキーマで格納するかを考える。教科書どおりに沿って考えると、このデータは正規化されていないので、正規形に変える必要があるだろう。 夜行バス ID名前行き先片道運賃 1
CouchDBとMongoDBの使い分け - モジログ
CouchDBとMongoDBをしばらく使ってみて、その使い分けのポイントがわかってきたような気がするので、ちょっと書いてみたい。 CouchDBとMongoDBは、広く「NoSQL」と総称されている非SQL型データベースのうち、「ドキュメントデータベース」と呼ばれるカテゴリを代表する２つだ。ドキュメントデータベースとは、かんたんにいうと、JSONデータ（＝ドキュメント）をそのままデータベースに保存できるというもので、従来のRDBのような「スキーマ」がない。複数のテーブルを結合（join）するという使い方をせず、一意キーの指定や比較的単純なクエリーでJSONデータを取り出す。 ここでは詳しい話には踏み込まず、２つのデータベースの違いを私の主観で、ごく大雑把にまとめてみる。 まず、それぞれの強みを私の印象で３つずつ書くと、こんな感じだ。 CouchDBの強み： １）優れた管理画面「Futon
作るプログラムの機能や性能で勝負したい。そうだ、データベースを勉強しよう - きしだのはてな
さて、アルゴリズムの勉強のしかたと、ラムダ計算の勉強のしかたの目星をつけました。 アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのはてな ラムダ計算の勉強のしかた、プログラム意味論 - きしだのはてな これでここで書いたプログラムの理論の基礎は勉強できたことになるんじゃないかと思います。 プログラムの理論とはなにか - きしだのはてな ところで、プログラムの勉強地図としてこういう図を書きました。 で、ハードウェアまわりについても、プロセッサを支える技術やネットワークはなぜつながるのかでひととおり勉強したとしましょう。 じゃあ次は、アジャイルか？テストか？UIデザインか？となるわけですが、やはりプログラマなら、プログラムの作り方や使いやすさの前に、作るプログラムの機能や性能で勝負したいじゃないですか。 いい感じに関数が分割できるよとか、読みやすい名前がつけれるよとか、効率よく仕事して定時に帰れるよと
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
はじめての MySQL で100万件のデータを管理する時に行ったチューニングまとめ
MySQL の勉強をせずにフレームワーク等で SQL を書かずに Web サイトを構築していました。データ数も2万件程度でしたので、そこまで困ることはありませんでしたが、今回100万弱の商品データを扱う機会ができたので、MySQL のチューニングや発行する SQL について見直す機会がありました。 この記事では MySQL を高速化するのに行った対策など勉強したものを自分用にメモしておきました。 条件式で比較するカラムにインデックスを使用して高速化 商品コードで存在しない商品を見つけて、商品をDBに登録するという処理を行っている場合、4万件超えたころから処理に2秒以上かかるようになってきます。12万件超えた頃には10秒程度かかるようになってしまいましたが、商品コードのフィールドに対してカラムインデックスを貼ることで0.2秒に短縮することができました。 MySQL のリファレンスにも以下のよ
複合主キーを避けるべき理由 - 虎塚
データベース設計の話をしていて、「連番の主キーは業務上意味のないデータだから、テーブルに持たせるのはムダだ。複合主キーにするべき」という意見を聞く機会がありました。 脊髄反射で「ないわー」と思ったものの、理由を上手く説明できなかったので、改めて考えてみました。 その結果、次のような結論に至りました。 単一の連番カラムによる主キーと、複合カラムによる主キーとで迷ったら 実装をシンプルにし、業務変更の影響範囲を小さくするために、複合主キーを避ける というわけで、調べたことや考えたことをメモしておきます。# 間違っている部分があれば、教えていただけると嬉しいです。 （2011/07/25 追記）複合主キーとサロゲートキーについては、要件やシステムに依存して多様な判断がありうると思います。にもかかわらず、「避けるべき」というタイトルにしたのは極端でした。申し訳ありません。ご指摘下さった皆さん、あり
データベースの内部動作を知る
SQLのプログラミングは奥が深い。特にパフォーマンスの観点から、そう言えるだろう。 みなさんご承知の通り、同じ結果を出すプログラムでも、SQLの書き方次第で処理時間に何倍もの差が生じ得る。効率の悪いSQLを書いてしまう原因は、多くの場合、リレーショナルデータベースの内部動作やアプリケーションに関する理解不足である。両者をよく知った上で最適なSQLを書けるようになることは、システムエンジニアとしての重要なスキルの一つである。 特集『基礎から理解するデータベースのしくみ』では、リレーショナルデータベースの内部動作について、基本的な部分を分かりやすく解説している。SQLプログラミングに役立つことはもちろん、SQLチューニングやデータベース設計のための基礎知識としても不可欠だ。 イントロダクション ブラックボックスのままでいいの？ Part 1：SQL文はどのように実行されるのか SQL実行までの
分散データベース「HBase」の安定運用を目指して - Preferred Networks Research & Development
1年経ってiPhone4の電池がヘタってきた、太田です。 指数関数的にエントリ数が少なくなってきた本ブログですがw、景気付けのためにエントリを投稿したいと思います！本日はHBaseについてです。 Linux と Hadoop と HBase と ZooKeeper に詳しいあなた！あなたがターゲットです。 HBaseとは? HBaseとは、HDFS (Hadoop Distributed File System)上に構築された分散データベースです。大量の非常に細かいデータをリアルタイムに読み書き出来るのが特徴です。最近ではFacebook Messageの基盤技術として使用された事で注目を集めています。 HBase公式サイト Apache HBase ブック 保存されたデータはHDFS上に保存され、HDFSの仕組みによってレプリケーションされるため安全にデータを保持することが出来ます。 ま
第6回 パフォーマンスはどうなの？ | gihyo.jp
この表では言及していませんが、Consistent Hashingやshardingによって分散させやすいというのはすべてのNoSQLデータベースが備えている特徴でしたね。 検証用サーバの準備 では実際のパフォーマンスを比較してみましょう。比較のため、10,000件のデータの書込み/読込みを行います。実行にあたり各種サーバを起動します。 リスト1 検証用サーバの起動コマンド # memcached memcached -u nobody -d # TokyoTyrant sudo ttserver -pid /var/ttserver/pid -dmn /var/ttserver/bench.tch # MongoDB mongod --dbpath ~/tmp/mongodb & # HBase sudo /etc/init.d/hadoop-0.20-namenode start su
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ソーシャルゲームDBの�危機回避
イミュータブルデータモデル(入門編)
「レコード毎に複数のカテゴリを保持させる場合のテーブル設計方法」（1） Database Expert － ＠IT
dbpatterns.com