本連載でも何回かMySQLをDockerで扱う方法に関して簡単に説明してきました。これまでの方法としては、Dockerで建てたMySQLに対して直接コンテナ内部に入り、コマンドラインクライアントでアクセスを行っていました。この方法だと、MySQLは触りたいけど、せっかくDockerを使っているのにコンテナ内部に入るのはちょっと…と思われた方もいるかも知れません。 そこで今回は、phpMyAdminというPHPで作られたMySQL管理用のWebコンソールを立ち上げて利用する方法を紹介します。docker-composeを使用してphpMyAdminとMySQLを一緒に使うことで、コンテナ内に直接入らなくても簡単にDockerで建てたMySQLにアクセスできます。 検証環境 今回は、Mac上でDocker for Macを利用して検証を行いました。また、MySQLのDockerイメージは8.0
Autodesk のミッションクリティカルなデータベースを Microsoft SQL Server から Amazon Aurora MySQL に移行する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Autodesk のミッションクリティカルなデータベースを Microsoft SQL Server から Amazon Aurora MySQL に移行する この記事は、Autodesk のソフトウェアアーキテクトである Tulika Shrivastava 氏が、AWS の Rama Thamman の協力の下で執筆したゲスト投稿です。Autodesk は自社を評して次のように述べています。「Autodesk は 3D 設計、エンジニアリング、エンターテイメントソフトウェアの分野で牽引する企業です。車を運転したり、超高層ビルを見上げたり、スマートフォンを使用したり、偉大な映画を見たりしたことがある人は、何百万もの Autodesk ユーザーがソフトウェアで行っていることを身をもって体験されているものと思われます」 Autodesk は
消費者庁が問題としている「誇大な宣伝や表現」とならないよう配慮し、コンテンツを制作しておりますのでご安心ください。万が一、不適切な表現など見つけられましたら、お問合せフォームからご連絡頂けると幸いです。 さくらインターネットではデータベースとしてMySQLを使うことができます。データベースの操作方法は、視覚的にとてもわかりやすいphpMyAdminというツールを使う方法と、SSHでログインしてコマンドラインによる方法があります。 このページでは、さくらインターネットでデータベースの作成方法と、その操作方法について解説しています。 [このページの内容] データベースの使い方（全体の流れ） データベースの作成方法 使い方１．phpMyAdminを使ってテーブル作成やデータの操作を行う 使い方２．SSHでサーバーにログインし、コマンドラインで操作する まとめ データベースの使い方（全体の流れ）
Amazon Aurora MySQL 5.6を頑張らずに8.0へメジャーアップグレードしてみた | DevelopersIO
小規模システムであること 長いメンテナンス時間を確保できること 単純・明快な方法が好まれること といった点から インプレース方式を採用しました。 インプレース方式 AWSのマネージド機能をフル活用し、クラスターを直接メジャーアップグレードします。 コンソールからボタンポチで作業が完結する一方で、マイグレートには比較的時間がかかります。 切り戻し時には、マイグレート前に作成されるスナップショットを利用します。 ダンプ & リストア方式 移行先バージョンのクラスターを作成し、mysqldump 等を利用してクラスター間でデータをエクスポート&インポートします。 弊社の技術ブログ・サイト Developers.IO を v2 から v3化(ついでに Aurora Serverless v2化)した際は、この方式を採用しました。 Aurora2(MySQL5.7互換)のDB環境をAurora3(M
MySQLのREPEATABLE READとREAD COMMITTEDのロック状況をdata_locksから観察する - $shibayu36->blog;
前回MySQLのREPEATABLE READとREAD COMMITTEDの違いを知るために色々試した - $shibayu36->blog;という記事を書いたところ、yoku0825さんにMySQL 8.0以降だとperformance_schema.data_locksが使えると教えてもらったので試した。 ちなみに、後ろからロックがぶつかるクエリを実行しなくても、MySQL 8.0だとSELECT * FROM performance_schema.data_locksでロックの範囲を確かめることができます。 ギャップつきロックがInnoDBのスタンダードで、X lockがレコードとギャップのロック、X not gapが単なるレコードロックになります— yoku0825 (@yoku0825) February 27, 2024 テーブル定義 CREATE TABLE `posts`
package main import ( "fmt" "time" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" "github.com/jinzhu/gorm" ) func main() { // db接続 db, err := sqlConnect() if err != nil { panic(err.Error()) } defer db.Close() result := []*Users{} db.Find(&result) for _, user := range result { fmt.Println(user.Name) } fmt.Println("update") // Modelに構造体の配列をいれる error := db.Model(Users{}).Where("id = ?", 1).Update(&Users{ Name: "
MySQLが刺さった時にざっと見るためのメモ
TL;DR mysqldが 本当に 刺さって動作を停止している時のためのメモです。重いだけの時に使うものじゃない。 ざっと見る方法であって、解決方法じゃない。 まずは慌てず騒がずエラーログを見る。クラッシュしてるログが出てるならそれはそれでOK。mysqld_safe とか systemd を使っている場合、 mysqld が自動再起動されているかも知れない。クラッシュリカバリーの真っ最中はプロセスが浮いていても接続できないので、クラッシュリカバリー中だったら見守る。
MySQL 8.0 では、テーブル全件に対するSELECT COUNT(*)がパラレルスキャンによって高速化されましたが、MySQL 5.7 以前よりも遅くなるケースが発生したので、少し調べてみました。 タイトルの元ネタ テストの内容 インスタンスを再起動してバッファプールをクリアした状態から、3 つあるテーブルの全件SELECT COUNT(*)を続けて実行し、実行時間を計測 ①〜④ ではテストデータのサイズ＞バッファプールのサイズ ⑤ ではテストデータのサイズ＜バッファプールサイズ テストケースは 5 つ ①：test_short[1]→test_long[2]→test_long_uk[3]の順に、SELECT COUNT(*) FROM テーブル名をそれぞれ 10 回以上連続で実行する test_short→test_long→test_long_ukを 1 セットとして 10 回
dockerでReact&Golang&MySqlを使ったアプリケーション開発環境構築してみました。 リポジトリ githubリポジトリはこちらです。 とりあえず、以下の環境で動かしてます。 docker：19.03.8 docker-compose：1.25.4 Reactサーバー構築 まずはReact用意から。 とりあえず、Dockerfileとdocker-compose.yml作成する。 今回は、こちらの記事を参考にしました。
前置き ・パラメータ名がハイフン表記か、アンダースコア表記か常に意識しておく必要有 ・初めてMySQLを起動する前に設定すべき 後でも直せなくはないが、苦行 また、mysql/performance/sysスキーマをalter文で変更するの怖い(一部放置している…) 前提 ・MySQL5.7/8.0におけるmy.cnf(Linux)/パラメータグループ(AmazonRDS)での設定を考慮 ・文字コードはutf8mb4、照合順序はutf8mb4_general_ciに設定 ・データベースのことをスキーマ、MySQLサーバーのプロセス全体をサーバーと記述する 文字コード １．文字コードとは ・みんな大好き文字コードのため割愛 ・MySQL5.7も8.0もutf8mb4が無難 (cp932で保管しないといけないシステムもあるであろうが…) ２．文字コードに関するパラメータ ２．１．charact
Fixing bug 109595 makes MySQL almost 4X faster on the Insert Benchmark
MySQL 8.0.35 includes a fix for bug 109595 and with that fix the QPS is almost 4X larger on the read+write benchmark steps compared to MySQL 8.0.34. Thank you to MySQL for fixing this quickly. I reported the bug in January of 2023. I have been aware of the performance problem for years, but didn't spend time debugging it until this year. I assume this problem was limited to InnoDB because I did no
MySQL 8.0.15 の前後で変わった文字列と DATE 型の比較について - それが僕には楽しかったんです。
はじめに 前提条件 謎現象を再現する 8.0.15 以下 8.0.16 以上 原理 文献 おわりに はじめに そういえば、最近この手の記事を書いてないし何ならインプットもしてない事を思い出し、今日雑にテストしてたらたまたまハマった面白い挙動があったのでまとめる。 久々に MySQL と格闘した。 前提条件 こんなテーブルを作っておく。 create table hoge(t DATE); insert into hoge(t) values("2020-01-01"); mysql> desc hoge; +-------+------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+------+------+-----+---------+-------+
# 環境変数 RAILS_MAX_THREADS に 16 をセット threads_count = ENV.fetch("RAILS_MAX_THREADS") { 5 } ... # 環境変数 WEB_CONCURRENCY に 2 をセット workers ENV.fetch("WEB_CONCURRENCY") { 2 } 実験を行った結果、もちろんサーバーのリソース(今回はCPUコア数: 2)にもよりますが以下のようにサーバーが処理できるキャパシティが変わりました。thread数が少ないともちろんさばける処理数が減るため、サーバーのリソースが余っているにもかかわらず、unhealthyになります。つまり、レスポンスで過負荷を示す503 errorが返却されます。 1worker/5threadの場合、CPU15%ぐらいでunhealthyになる 1worker/10threadの
データ型とは何か？ データ型とは、データベース上のお約束のようなものです。 0.01と見て人間は「あ、小数だな。」と認識できるわけですが、 パソコンやデータベースはそんなにお利口じゃないです。 ですから、あらかじめデータベースの格納する箱に、 ここに入っていいのは少数ですよ、文字列ですよ。と宣言しておく必要があるんです。 他のプログラミング言語でいうと、C言語や、javaなんかも 変数を宣言するときに、どんなデータ型ですよと指定する必要があります。 ちょっと特殊なのがpythonで、 pythonの場合は、変数を定義するときに、データ型を指定する必要がなく、 代入されたデータによってデータ型が自動で決まるというシステムを採用しています。 ただし、これは特殊な例なので、基本的にはこのお約束が必要と思ってもらって 間違いないです。 MySQLにおけるデータ型について。 MySQLのデータ型に関
Kubernetes用のMySQL Operatorは、Kubernetesクラスタ内のMySQL InnoDBクラスタのライフサイクルをサポートし、TLS証明書の管理とレプリケーションのセットアップを含む、MySQLサーバとMySQL Routerのインスタンスのデプロイを簡素化して、それらの継続的な管理とバックアップに至るまでをサポートする。 MySQL Operatorをデプロイすると、Kubernetesクラスタ内で実行され、目的の状態または現実への変更を監視し、目的のKubernetesプリンシパルを構成することで、それらをまとめる。Kubernetesプラットフォームを最大限活用するため、KubernetesのStatefulSet、Deployments、Jobs、および関連するプリミティブに依存し、オペレータはデフォルトでTLS通信を使用し、TLS証明書の使用を奨励してコン
MySQLを運用していると、さまざまなファイルやテーブルが予想していたよりも大きくなり、ストレージ容量を逼迫する問題が起こることがあります。また、クエリの結果セットが大きいためにネットワーク帯域が逼迫され、問題になることもあると思います。これらの問題はスケールアップ、データベースシャーディング、または圧縮機能などを使って解決できます。 今回はその中から、MySQLが提供しているさまざまな圧縮機能についてまとめて紹介します。MySQLではデータ、テーブル、バイナリログやデータ転送に圧縮機能を提供しています。 関数によるデータ圧縮 はじめに、関数によるデータを圧縮する方法を紹介します。 データ圧縮を行うのはCOMPRESS関数です。指定した文字列をzlibで圧縮して、その結果をバイナリ文字列として返します。展開するにはUNCOMPRESS関数を使用します。 文字コードの変換など発生を防ぐために
※この投稿は米国時間 2020 年 3 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 アプリケーションがアクセスするデータベースに対して、企業は極端なまでの信頼性を求めますが、たとえ細心の注意を払って工夫を重ねても、マシンのクラッシュやネットワークの分断によってデータベース エラーは必ず発生します。とはいえ、障害の発生をあらかじめ織り込んだ適切なプランを立てておけば、障害が発生したときに、より迅速に復旧させることが可能になります。 この投稿では、Compute Engine 上の MySQL で高可用性と障害復旧を実現する、リージョン永続ディスクとロード バランサを使用したデータベース アーキテクチャの 1 つをご紹介します。 データベース アーキテクチャは、エラーの発生を想定し、データを失うことなく障害からすばやく回復できるアプローチを提供しなければなり
GoでCRUDアプリをMysql、GORM、Echo、Clean Architectureで作る - Qiita
目次 Clean Architectureとは Clean Architectureというと、以下の図が大変有名です。 Clean Architectureの目的は関心の分離で、 これを達成するために意識すべきことが各レイヤーの依存性です。 関心の分離によりコードの可読性が向上したり、変化に強い設計になります。 この辺のメリットやClean Architectureの詳細に関しては参考記事に載っていますのでそちら参照ください。 上記の図では、円の外側から内側に向かって矢印が向けられていますが、これが依存の向きで、 外側から内側への依存は可能ですが、内側から外側は不可能です。 言い方を変えると、内側で宣言したモノを外側から呼ぶことはできますが、外側で宣言したモノを内側から呼ぶことはできないという話です。 この記事では依存の向きに注意しながら コードを紹介していきます。 各機能に関して 各機能
MySQL のメジャーバージョン 8 が 2018/4 にリリースされました。 今回はPacker+Ansibleで MySQL8のAMIを作成しようとして苦労したところをまとめます。 MySQL8のAMIを作りたい普段、AWSを利用する上ではRDSを使うことが多いので、MySQL5.x系を選択することになります。 今回はMySQL8を使った研修を社内で実施するため、MySQL8のAMIを作る必要がありました。 環境情報今回は以下のような環境で実施しています。 CentOS 7Ansible 2.6.1Packer 1.1.3 playbookのサンプル先に結論を書きます。 ansible playbookのサンプルは以下のようになりました。 なお、今回はメインのタスク定義の部分だけとし、その他の部分やPackerは冗長になるので割愛しています。 1--- 2- name: downloa
お題 不要そうなインデックスを削除して、どれぐらい容量が減るのか確認したい information_schema.tables の INDEX_LENGTH では合計容量しか見えない mysql> SELECT TABLE_NAME, TABLE_ROWS, DATA_LENGTH, INDEX_LENGTH FROM information_schema.tables WHERE TABLE_NAME = 'sbtest1' \G *************************** 1. row *************************** TABLE_NAME< TABLE_ROWS: 1 DATA_LENGTH: 225132544 INDEX_LENGTH: 85295104 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 複数のインデックスの合
多言語化対応における TypeScript の型定義を通して開発のしやすさについて考えた / TSKaigi TypeScript Multilingualization
MySQLのインストール Homebrewを利用してMySQLのインストールを行います。MAC環境へのMySQLへのインストール方法については、下記の文書の前半を参考に行なってください。 注意点：MYSQLバージョン8の場合 MySQLのバージョンが8の場合はnode.jsからMysqlへの接続の際にError: ER_NOT_SUPPORTED_AUTH_MODE: Client does not support authentication protocol requested by server;といったエラーが表示されます。この場合はMysqlに接続し、下記の設定を行うことで回避することが可能です。 $ mysql -u root mysql> alter user root@localhost identified with mysql_native_password by ''
Andy Hall @fenomas Indie web/game developer in Tokyo. Looking for my next gig! プロシージャル音楽に夢中。 ⇢ https://t.co/ttyfeJsKlt https://t.co/EgZSps66N7
Amazon Aurora and Amazon RDS announces Extended Support for MySQL and PostgreSQL databases
Amazon Relational Database Service (RDS) announces Amazon RDS Extended Support for Amazon Aurora and Amazon RDS database instances running MySQL 5.7, PostgreSQL 11, and higher major versions beyond the community end of life. Amazon RDS Extended Support provides you more time, up to three years, to upgrade to a new major version to help you meet your business requirements. Extended Support is avail
Amazon RDS Blue/Green Deployments now supports Aurora MySQL 3 (with MySQL 8.0 compatibility) as a source cluster
Amazon Aurora now supports Aurora MySQL 3 (with MySQL 8.0 compatibility) as a source cluster or blue environment within Amazon RDS Blue/Green Deployments. This enables you to use Blue/Green Deployments for minor version upgrades for Aurora MySQL 3 (with MySQL 8.0 compatibility). Blue/Green Deployments help you with safer, simpler, and faster updates to your Amazon Aurora and Amazon RDS databases.
Amazon RDSをAuroraにできるだけ簡単に移行&メジャーアップグレードしてみた ~RDS MySQL 5.7からAurora MySQL 8.0への移行を例に~ | DevelopersIO
スナップショット 切り替えのタイミングでスナップショットを取得し、新クラスタを作成します。 スナップショットはRDSからAuroraへの移行だけでなく、メジャーアップグレードにも使えるため、その両方を同時に実現するのが良いでしょう。 新クラスタを作成するため、データベースのエンドポイントが変わります。 Blue/Greenデプロイメント RDS間、及び、Aurora間でメジャーアップグレードする場合、Blue/Greenデプロイメントが使えます。 ダウンタイムはスイッチオーバー時の一瞬ですし、アプリケーションの接続先が同じになるようなエンドポイントの調整や、切り替え時のデータロス対策等がフルマネージドで行われ、切り戻し先も残ります。 RDSあるいはAuroraに閉じて短いダウンタイムでメジャーアップグレードするのであれば最有力です。 RDSからAuroraへのBlue/GreenやAuro
MySQLのJSON Data Typeの値に対し、明示的なキャスト無しに `BETWEEN`, `IN()`, `GREATEST()`, `LEAST()` を使ってはならない - その手の平は尻もつかめるさ
表題の通り、MySQLのJSON Data Typeの値に対しては、明示的なキャスト無しに BETWEEN, IN(), GREATEST() そして LEAST() を使ってはいけません。 MySQLむずかしい pic.twitter.com/YKoadLbaG2— すぎゃーん💯 (@sugyan) 2021年9月7日 本記事はこれに係る話題で、id:sugyan さんに Slack で相談を受けて「僕もそれハマったことあるな」と調べたところ以下のドキュメントに辿りつきました。 dev.mysql.com これはMySQL 8.0のJSON Data Typeに関するドキュメントですが、このドキュメントの Comparison and Ordering of JSON Values というセクションに The following comparison operators and fun
OSSデータベース取り取り時報 第64回8進数なら第100回！ MySQL Analytics Engine提供開始、PostgreSQL Conference Japan 2020報告と要注意の脆弱性情報 この連載では、OSSコンソーシアム データベース部会のメンバーが、さまざまなオープンソースデータベースの毎月の出来事をお伝えしています。今回は8進数で数えれば第“100”回の記念回です。今後ともよろしくお願いします。 OSSコンソーシアムのセミナー発表など 今回はOSSコンソーシアムが関与したイベントやセミナーの新しい報告はありませんが、過去にオープンソースカンファレンスなどで行ったセミナーの一部はYouTubeで公開しています。OSSコンソーシアムのYouTubeチャンネル「OSSCons.JP」に整理して掲載してありますのでご活用ください。今後もコンテンツを増やしていく予定です
１．１ MySQL Workbenchとは MySQL Workbenchとは、MySQLの公式サイトにてMySQL Serverと共に配布されている、データベースの設計・開発・管理を一本で実現している無料ツールです。コマンドラインではなくビジュアル操作（GUI）に対応しており、コマンド操作が苦手な方にもおすすめです。 １．２ MySQL Workbenchの機能 データベース設計の面では、新規にER図が作成できるほか、既存のデータベースからER図を逆に生成することも可能となっています。 データベース開発の面では、SQLのクエリ作成や実行だけでなく、最適化を直感的な操作で行えるビジュアル表示に対応しています。さらにSQLエディタにはカラーハイライト表示や自動補完機能のほか、SQLの実行履歴表示やSQLステートメントの再利用、オブジェクトブラウザにも対応しており、SQLエディタとしてもとても
MongoDBをインストールした体験談！ MySQLとどう違う？ 【使うメリットや、特徴、使いどころ、使い方をシェア】 - u nextで息抜きする組み込みエンジニア
MongoDBってどうなの？ MySQLと比べて便利なの？ MongoDBって簡単に使いだせるの？と感じたあなたにMongoDBの特徴と使い方をシェアします。 MongoDBの10の特徴 1:データベースの概念はRDBと同じ 2: ドキュメント指向のNoSQLデータベース 3:クロスプラットフォーム 4:分散データベースを実現しやすい 5:JSONのデータをほとんどそのまま加工なしで格納できる 6:仕様変更の対応が容易であるのでアジャイル型開発に有利 7:スキーマを定義する必要なし 8:クエリ、ライブラリが充実・それぞれの言語に対応した公式ドライバが豊富にある 9:OBJECT構造がJSONに近い 10:JavascriptのようにMongoDB Shellを使える ドキュメント指向NoSQLについて簡単に説明 JSONについて簡単に説明 MongoDBのインストールをしてみましょう ダウ
MySQL 複数データセンター利用する場合のレプリケーショントポロジー考察 - mita2 database life
マスター・スレーブ構成ではマスター障害時、保持しているバイナリログが最も進んでいるスレーブから新マスターを選出する。 MySQLでは、どのスレーブが最新のログを持っているかはコントロールできない。 準同期レプリケーションを利用していたとしても、非同期スレーブのほうが先に進んでいるということがあり得る。 複数のデータセンターを利用する場合に、プライマリ側のデータセンターにマスターを固定する運用をするとしたら、 どのような構成パターンが良さそうか考えてみる。セカンダリ側のデータセンターのスレーブが最も進んでしまっている場合にどのように対処するか。 前提条件 プライマリデータセンター内にロスレス準同期スレーブが最低一台は存在している前提 サーバ障害でのデータロストは許容できない 1. 中間マスターなし 1-1. DC間フェイルオーバー有り セカンダリのデータセンターが新マスターになる可能性がある
All Aboutの基幹DBのMySQLバージョンを5.7から8.0に上げた話 - オールアバウトTech Blog
こんにちは。株式会社オールアバウト エンジニアの@hideです。 私たちのチームでは、2022年3〜6月にかけて、オールアバウトの基幹DB（All Aboutの記事やガイドの情報が格納してあるDB）のMySQLバージョンを5.7から8.0に上げる対応を実施しました。 当記事ではその際の移行手順や実際の作業を通して得た知見をまとめます。 これからシステムのMySQLバージョンを上げたいと思っている方の参考になれば幸いです。 環境情報 MySQLバージョンアップの動機について セキュリティ担保のため All Aboutのリアーキテクチャに向けた準備 移行作業の振り返りと得た学び 1. MySQL8の変更点を確認 2. 影響範囲の洗い出し 3. 各アプリのテストケースを作成 4. ステージング環境で動作テストを実施して問題点の洗い出し＋エラーの解消 MySQL8で削除されたSQLモードに起因する
Python で MySQL とのコネクションプーリングを行う方法と、そのハマりどころについて。 mysql-connector-python の MySQLConnectionPool の問題 まず、MySQL 公式の Python クライアント mysql-connector-python で単純にコネクションを作成する場合は以下のように書ける。 import mysql.connector cnx = mysql.connector.connect(host="...", user="...", password="...", database="...") from mysql.connector.pooling import MySQLConnectionPool cnxpool = MySQLConnectionPool(host="...", user="...", pass
[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon Aurora MySQL Compatible Edition ユースケース毎のスケーリング手法 資料及び QA 公開 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ [AWS Black Belt Online Seminar] Amazon Aurora MySQL Compatible Edition ユースケース毎のスケーリング手法 資料及び QA 公開 先日 (2020/09/29) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon Aurora MySQL Compatible Edition ユースケース毎のスケーリング手法」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 20200929 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora MySQL Compatible Edition ユースケース毎のスケーリング手法 AWS クラウドサービス活用資料集（すべての過去資料
![[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon Aurora MySQL Compatible Edition ユースケース毎のスケーリング手法 資料及び QA 公開 | Amazon Web Services](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/750e538720b71ee41b3ec257a8022c0ef03861df/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd2908q01vomqb2.cloudfront.net%2Fb3f0c7f6bb763af1be91d9e74eabfeb199dc1f1f%2F2020%2F10%2F13%2FThumbnail-1.png)
Laravel Sail なら Docker 開発環境がコマンド 2 撃で構築できる。PHP/MySQLからキューやメール環境までオールインワン
HomePHPLaravelLaravel Sail なら Docker 開発環境がコマンド 2 撃で構築できる。PHP/MySQLからキューやメール環境までオールインワン
今回MySQL5.7.22を用いて検証しています。 初期設定 データベース作成 mysql> CREATE DATABASE fts; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> use fts; Database changed テーブル作成 テーブル作成時に全文検索をするカラムの型をFULLTEXTにし、パーサーにngramを指定します。 mysql> CREATE TABLE documents (id SERIAL PRIMARY KEY, content VARCHAR(255), FULLTEXT(content) WITH PARSER ngram) CHARACTER SET utf8; Query OK, 0 rows affected (0.10 sec) レコード挿入 レコードの挿入は通常の文字列同様に入れられます。 mysq
本記事はPostgreSQL Advent Calendar 2019の7日目となります。 はじめに 私は普段PostGISを使っていますが、最近MySQL 8.0.xのGIS機能について調査する機会がありました。 本記事は筆者が調査の中で気づいた両者の違いをまとめたものです。 PostGISは2.x〜3.x、MySQLは8.0.17を対象としています。 両者は共にOpenGIS1やSQL/MMなどの標準に基づく実装を進めているため共通している部分も多いものの、独自拡張や実装の違いによりいくつかの違いもあります。 本記事の目的は両者の優劣をつけることではありません。 両者の違いを理解して、場面に応じた適切な使い方を選択するための一助となることが目的です。 所感 本文に入る前に、私の所感を述べておきたいと思います。 まず、普段PostGISを使っている人が、MySQLのGIS機能に乗り換える
システム運用をしているとs3にデータベースのバックアップを定期にアップロードをするケースがあります。 ただ、データベースのサイズがある程度大規模になってくると、もし一旦ローカルにファイルを保存してバックアップを行う場合、そもそもサーバーにバックアップファイルを置く容量がない事態が発生してしまいがちです。 そこで、今回はローカルにファイルを作成せず直接s3にアップロードすることで、サーバーの容量を圧迫せずにバックアップ&リストアを行う方法をご紹介します。 mysqldumpをローカルにファイルを保存せずs3に保存する方法 以下コマンドで、データベースとテーブルを指定してs3の特定の場所にバックアップをアップロードできます。 本サンプルはDBの入っているサーバーローカル上での実行例です。 (圧縮方法はbzip2) mysqldump -u root db_name table_name | b
クエリの抽出結果を並び替える（ソート）にはORDER BY句を使用します。MySQLではこのソートは高コストな処理のため、ソートするカラムに対してインデックスを貼ることが定石です。たとえば、以下のように 作成された記事に対して最新順に10件の取得クエリがあったとします。 mysql> SELECT * FROM article ORDER BY created_at DESC LIMIT 10; この場合は、created_atにインデックスを貼ることでソート処理を排除することができます。というのも、インデックスはすでにソート済のデータが格納されているので、先頭から順番に辿れば良いだけなのです。 さらに、MySQL 8.0とそれ以降からはDESCENDING INDEX機能が追加されたので、今回の場合はそちらを使用すると、より効果的に処理されます。また、インデックスを使用したソート処理はy
HomeLinux設定MariaDB vs MySQL vs PostgreSQL比較:最適なRDBは?ベンチマーク付選択フローチャート MariaDBとMySQLとPostgreSQL、どれを選べば良いかMariaDB https://mariadb.org/ MySQL https://www.mysql.com/jp/ PostgreSQL https://www.postgresql.org/ それぞれのDBの良い点をリストして、結論としてどのDBを使えば良いのか分からないという記事はよく見かけると思います。 ここでは、貴方にどのRDB(Relational Database)が良いか、結論が得られるフローチャートを提供します。 なお、ここではあくまでこの3つのRDBで悩んでいる場合のみ想定し、それ以外のNO SQL系DB等は検討対象に入れていないものとします。 RDB選択フローチ
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