CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
AIにフォーカスしたRDB「Oracle Database 23ai」正式リリース。AI用のベクトルサーチなど可能に
AIにフォーカスしたRDB「Oracle Database 23ai」正式リリース。AI用のベクトルサーチなど可能に オラクルはAIにフォーカスしたデータベース「Oracle Database 23ai」の正式リリースを発表しました。 Oracle Database 23aiは、昨年（2023年）9月にリリースされた「Oracle Database 23c」にAI関連をはじめとする新機能を追加した上で、「23c」の名前を変更したものだと説明されています。 参考：［速報］Oracle Database 23cが正式リリース。JavaScriptストアドプロシージャ、DBに自然言語で問い合わせなど新機能。Oracle CloudWorld 2023開幕 Bring #AI algorithms to where your data lives with Oracle Database 23ai
SQL滅ぶべし | ドクセル
SQL • リレーショナルデータベースシステムと会話するための言語 • 1970年 Codd が RDB モデルと同時に提案 (Alpha言語) • 1974年 Chamberlin と Boyce が改良 • 元々は SEQUEL (Structured English Query Language) だったが、商標登録されていた • 読み方は エスキューエル とそのまま読む (Glliespie 2012)
サブクエリの書き方を2万文字弱かけてすべて解説する
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。 今回はSQLのサブクエリについてまとめます。仕事でクエリを書く際、サブクエリは頻出の構文だと思うんですが、同時にサブクエリの書き方を完全に理解しているよという人は案外少ないのではないでしょうか？[1] 実際、MySQLの公式ドキュメントを見ると12ページくらいを割かれており、意外と奥深いのがサブクエリです。使いこなせると便利ですし、何よりちょっとSQLのコツみたいなのがわかって面白いよ、ということで記事にしてみました。 前提 この記事は以下の前提を含んでいます。 環境 MySQL8.0系 読者の知識 なんとなくサブクエリが書ける けど相関サブクエリとかになると「あーっ」つってGoogle meetを閉じてしまうくらいのレベル感 記事のボリューム 18,000文字 おれの卒論が20,000文字だった マサカリ 間違ってたら投げてくれ〜〜 それ
背景などは https://wrsn0.hatenablog.com/entry/2024/02/22/092703 へ
GitHub - valkey-io/valkey: A new project to resume development on the formerly open-source Redis project. We're calling it Valkey, since it's a twist on the key-value datastore.
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Linux Foundation Launches Open Source Valkey Community
6 MIN READ Linux Foundation Launches Open Source Valkey Community The Linux Foundation | 28 March 2024 Community maintainers, contributors, and users will continue collaborative development of an open source, in-memory data store under the new Valkey name. SAN FRANCISCO – MARCH 28, 2024 – Today, the Linux Foundation announced its intent to form Valkey, an open source alternative to the Redis in-me
Redis互換の超高速インメモリデータストア「Garnet」にC# CustomCommandを実装してコマンドを拡張する 2024-03-19 MicrosoftからIntroducing Garnet – an open-source, next-generation, faster cache-store for accelerating applications and servicesという記事が今日公開されて、Garnetという新しいインメモリデータストアがOSSとして公開されました。Microsoft ResearchでFASTERを手掛けていたチームによるもので、FASTERはC#実装の高速なキーバリューストアでした。今回のGarnetはその発展形のようなもので、FASTERベースのストレージと、Redis互換のプロトコルによる、インメモリデータストアになっています。詳しく
GitHub - microsoft/garnet: Garnet is a remote cache-store from Microsoft Research that offers strong performance (throughput and latency), scalability, storage, recovery, cluster sharding, key migration, and replication features. Garnet can work with exis
Garnet is a new remote cache-store from Microsoft Research, that offers several unique benefits: Garnet adopts the popular RESP wire protocol as a starting point, which makes it possible to use Garnet from unmodified Redis clients available in most programming languages of today, such as StackExchange.Redis in C#. Garnet offers much better throughput and scalability with many client connections an
PHPerKaigi2024 の登壇資料です。 履歴データテーブルとの向き合い方 https://fortee.jp/phperkaigi-2024/proposal/47cf9f17-825a-4021-bf33-86e4a62bc222
GitHub - inlinedio/ikv-store: High-performance key-value store for ML inference. 100x faster than Redis.
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PHPカンファレンス関西の登壇資料です。 WEB+DB PRESS Vol.134に詳細があります https://gihyo.jp/magazine/wdpress/archive/2023/vol134
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。最近めっちゃ元気！！ 今回は『データベースについて勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)』として、もりたがここ半年くらいでわーっと集めたデータベース周りの書籍（とか）を紹介していきます。アプリケーションって結局はデータベースみたいなところがあると思うんですが、おれは長いことデータベースをどう学んだら良いのか分かりませんでした。同じような気持ちを抱えているITエンジニアの人もいると思うので、学習ロードマップと合わせて紹介していきます。 なお具体的な対象読者は業務でなんとなくSQL書いてるけど、ウィンドウ関数とか言われると分からんな……くらいの人です。 扱う領域と扱わない領域 扱う領域としてはだいたい以下 再入門本 SQL 内部構造 論理設計 周辺知識 データベース理論 その他高度なもの モデリング、NoSQL、分散データ
はじめに こんにちは、久しぶりに技術系の記事を書きます、株式会社カンムで機械学習エンジニアをしている fkubota です。 今日はSQLについてです。 弊社に入社してから毎日のようにSQLのクエリを書いてきました。 クエリを書き始めてからもう3年が経とうとしています。 日々クエリを書きながら少しずつ自分のスタイルが出来上がってきているのを日々実感しています。 僕は 正確で 読みやすく 再利用しやすいクエリを 高速に 生み出すための工夫を重ねてきました。 結果的にテスト駆動開発ぽいスタイルが生まれたので今日は紹介してみようと思います。 似たような記事がないので少しドキドキですが温かい気持ちで読んでもらえると嬉しいです。 対象読者 対象読者は、分析のためにクエリを書いている人とします。 プロダクトに乗せるクエリというより、ビジネス的になにか示唆を得たいときにクエリを書く人を想定します。 痛み
今までのインデックスについての自分の理解が、「インデックスを作ると検索スピードが上がる」くらいの理解でした。これではいけないと思い、ようやく真面目に勉強したのでそれをまとめるついでにクイズ形式にしてみました。 インデックスとは データベースにおけるインデックスは、データの検索速度を向上させるための機能です。一般的に、テーブル内のデータの特定の列に対して作成され、その列の値に基づいてデータにアクセスする際の効率を高めます。 よくある例でインデックスは本でいう索引に当たります。見たい項目を索引で探し、何ページかを確認してそのページを開けば一枚一枚ページをめくって探すより効率的に目当てのページに辿り着けますよね。 それをデータベースでも同じことをしているというイメージです。 第一問 以下 SQL 文でインデックスが使用される検索はいくつあるでしょうか？
DynamoDBでできないこと
この記事について 本記事は、筆者が普段AWSの各種サービスを使って感じた感想・気づきをもとに、クラウドアーキの設計やサービスのより良い使い方Tipsを考察するシリーズです。 第二弾も第一弾に引き続きDynamoDBについてです。 DynamoDBはkey-value型のNoSQLであり、従来よく使われていたRDBとは異なるDB特性・クエリ特性を持っています。 そのためRDBを設計するときと同じようなノリでスキーマ設計・テーブル設計を行うと、後から「この操作をやらせるならDynamoDBじゃないほうが良かったんじゃないか？」ということが発覚しがちです。 本記事では筆者が遭遇した「DynamoDBでやらせてみたら苦労した・できなくて設計変更を強いられた」というユースケースをまとめることで、DynamoDBのクエリ特性や適性を考察することを目指します。 使用する環境・バージョン 2024/1/1
Webシステムにおいて「画像や帳票等のファイルはDBへ格納すべきなの？」を調べてみた（ファントムファイル） - Qiita
Webシステムにおいて「画像や帳票等のファイルはDBへ格納すべきなの？」を調べてみた（ファントムファイル）oracleWeb この記事は、 JPOUG Advent Calendar 2023 24日目の記事です。 23日目は multilayer さんの記事『OCIのLanding Zoneについて調べてみた！』でした。 想定読者 ファントムファイルについてよく知らない、帳票の扱い方をあまり考えたことがない人 イントロダクション 皆さん、世の中のWebシステムで利用される画像や帳票ファイルがどこに保存されているかご存知でしょうか？ 帳票や大きな画像ファイルなどを扱う際、大きく分けて２つの設計方針があります。 ・DBに直接保存する ・DB外部に保存し、パスなどをDBに保存する オライリーのSQLアンチパターンの、”ファントムファイル”という章にはこのあたりのことが書いています。 [Amaz
Introducing Amazon CloudFront KeyValueStore: A low-latency datastore for CloudFront Functions | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon CloudFront KeyValueStore: A low-latency datastore for CloudFront Functions Amazon CloudFront allows you to securely deliver static and dynamic content with low latency and high transfer speeds. With CloudFront Functions, you can perform latency-sensitive customizations for millions of requests per second. For example, you can use CloudFront Functions to modify head
こんにちは。 株式会社CHILLNNという京都のスタートアップにてCTOを務めております永田と申します。 弊社では宿泊施設様向けに宿泊施設の予約管理用のSaaSを提供しており、現時点で1000近くの施設様にご利用いただいています。 現在、これまでに溜め込んだ日本最大級の宿泊コンテンツの検索エンジンを構築しており、その過程でさまざまなデータベースを探索しています。 本記事では、AWSのKVSであるDynamoDBを題材に、公式ドキュメントに書かれているキー設計のベストプラクティスの背景を理解することを目的とします。 なお、本記事の執筆にあたって、こちらの動画を大変参考にさせていただきました。 DynamoDBとは DynamoDBとは、AWSで利用できる、あらゆる規模に対応する高速で柔軟なNoSQLデータベースサービスです。 DynamoDBが登場した背景は、アプリケーションの大規模化です。
Deno、SQLiteベースのキーバリューストア「Deno KV」のスタンドアロン版を公開。ソースコードもオープンに
Deno、SQLiteベースのキーバリューストア「Deno KV」のスタンドアロン版を公開。ソースコードもオープンに JavaScriptランタイムを提供するDenoは、SQLiteベースのキーバリューストア「Deno KV」をスタンドアロンで実行可能なバイナリの提供開始を発表しました。オープンソースとして公開もされています。 スタンドアロン版Deno KV（もしくはSelf-hosted版Deno KV）は、Denoと接続してバックエンドデータベースとして利用可能です。 これまでのDeno KVとの違い これまでDenoは、Deno KVを2つの方法で提供してきました。 1つ目は、Deno自身にSQLiteを組み込み、Denoの内臓データベースとしてDeno KVを実装することで、JavaScript/TypeScriptのためのデータストアとして提供する方法です。 この方法では、Den
はじめに 『達人に学ぶSQL徹底指南書 第1版』は、CodeZine連載とミック氏ウェブサイトの掲載記事をもとに、加筆・編集されたものです。 CodeZine連載、および、ミック氏ウェブサイトは、どちらもオンラインの無料公開コンテンツです。 今回、「書籍と元コンテンツの対応表」を作成しました。 書籍のために書き下ろされた一部コンテンツや演習問題は見れませんが、その一方、編集で割愛された内容などが含まれるので、書籍以上のことを学べる箇所もあります。 すでに新版『達人に学ぶSQL徹底指南書 第2版』が出ていますが、各テーマは第1版でも大きく変わっておらず、現在でも通用する基本的で面白い内容なので、一見の価値はあると思います。 書籍と元コンテンツの対応表 No. 目次 CodeZine連載 ミック氏ウェブサイト テーブル定義 サポートページ
Deno is designed to streamline web and cloud development with built-in modern tools, direct access to web platform APIs, and the capability to import modules via npm. Web apps very often require some persistent application state. Setting up a database involves numerous configuration steps and the subsequent integration of an ORM or other systems. What if you could access such a database without an
2023年9月26日に行われたファインディ社主催の「データベース移行のウラガワ- 円滑なリリースのために取り組んだLT」の登壇資料です。 https://findy.connpass.com/event/294868/ RDBやアプリケーションの機能を止めずにデータベース移行を実施した事例について紹介しました。 https://techblog.yahoo.co.jp/entry/2022102430369838/ に執筆した内容になります。
はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部FAANSバックエンドブロックの佐野です。普段はサーバーサイドエンジニアとして、FAANSのバックエンドシステムを開発しています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗で働くショップスタッフの販売サポートツールです。例えば、コーディネート投稿機能や成果確認機能などを備えています。投稿されたコーディネートはZOZOTOWNやWEAR、Yahoo!ショッピング、ブランド様のECサイトへの連携が可能です。成果確認機能では、投稿されたコーディネート経由のEC売上やコーディネート閲覧数などの成果を可視化しています。 本記事では、成果データの集計処理におけるBigQueryのクエリ実行処理のユニットテストをGoで実装した取り組みと、その際の工夫についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 成果データの集計処理とは 抱え
リレーショナルデータを分析するための言語
let premium_users = select * from users where premium = 1; select count(*) from premium_users; select * from premium_users order by created_at; のようなことがしたいわけですよ。でも無理！ワハハ！！ 一貫性のなさ cast(expr as type) という関数のようでそうでもない謎の記法とか(MariaDBリファレンスだと"function"らしいですが)、 '2023-01-01' + interval 1 secondのinterval部分は何なんだとか、文法が複雑すぎる。 人間に厳しい 一貫性を捨てても便利な記法を採用して書きやすくしているのかと思いきや、
Database schema migrations can be a double-edged sword. They are essential for keeping our systems up to date and in sync with evolving application requirements, but often come bundled with a set of challenges that can leave even the most seasoned developers and database administrators scratching their heads (or banging them on the keyboard). Breaking changes: One of the fundamental issues plaguin
背景・目的 AWSが2023年9月26日にAmazon DynamoDB(DDB)からAmazon S3(S3)へのインクリメンタルエクスポート機能を発表いたしました。この新機能により、どのようにデータ管理が変わるか、実際に手を動かしながら基本的な挙動を確認してみます。 まとめ AWSの増分エクスポート機能により、挿入、更新、または削除されたデータを少量ずつエクスポートでき、数メガバイトからテラバイトのデータ範囲に対応しています。 ポイントインタイムリカバリが有効なDDBテーブルが対象です。 指定した期間の増分データをS3バケットにエクスポートします。 この機能はフルマネージドであり、DDBの容量を消費せず、定期的なデータ更新が容易になります。 サポートされているデータ形式はDynamoDB JSONとAmazon Ionです。 これにより、テーブル全体を毎回エクスポートする必要がなく、変
はじめに 最近エンジニア界隈では「リーダブルコード」が話題なっていますね。 リーダブルコードでは、このような定理が紹介されています。 「コードは他の人が最短時間で理解できるように書かなければいけない。」 Dustin Boswell リーダブルコード P.3 より引用 SQLでも同じことが言えそうです。 リーダブルなSQLを書いてないと結婚できない時代が今まさに到来しようとしています。 皆さん、クソSQL1を読んだことがありますね？ クソSQLを書いたことがありますね？ 僕は、あります。 そこで、本記事ではどうしたらリーダブルなSQLが書けるかというアイデアを紹介します。 処理の流れの順に上から読めるようにする 人間のメンタルモデルは、問題やタスクを小さなステップに分割し、それぞれを順番に実行することに適しています。 サブクエリを使ったSQLでは、処理の流れは上から下ではなく、ネストされた
![リーダブルSQL[より良いSQLを書くためのシンプルで実践的なテクニック] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9e4b50cb826dc76ffa5a15a97343ab36cac44503/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JUUzJTgzJUFBJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTgwJUUzJTgzJTk2JUUzJTgzJUFCU1FMJTVCJUUzJTgyJTg4JUUzJTgyJThBJUU4JTg5JUFGJUUzJTgxJTg0U1FMJUUzJTgyJTkyJUU2JTlCJUI4JUUzJTgxJThGJUUzJTgxJTlGJUUzJTgyJTgxJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJUI3JUUzJTgzJUIzJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUFCJUUzJTgxJUE3JUU1JUFFJTlGJUU4JUI3JUI1JUU3JTlBJTg0JUUzJTgxJUFBJUUzJTgzJTg2JUUzJTgyJUFGJUUzJTgzJThCJUUzJTgzJTgzJUUzJTgyJUFGJTVEJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1jMjEwYmIwZGRkMTc0MmI1ZGU1OGMxMTQ5ODJiNDI3ZQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwemFja2V5MiUyMGluJTIwJUU2JUEwJUFBJUU1JUJDJThGJUU0JUJDJTlBJUU3JUE0JUJFTSUyNkElRTMlODIlQUYlRTMlODMlQTklRTMlODIlQTYlRTMlODMlODkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zMiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTYyNDU1MjZkZTUzZTdlOGQ0NDI5MTJhY2FlNWI2MjM4%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D564d0bbe76f00558f53eda62333d7309)
「TiDB」が注目される理由――「TiDB User Day 2023」でプレイドやMicoworksが語った検証結果と課題
「TiDB」が注目される理由――「TiDB User Day 2023」でプレイドやMicoworksが語った検証結果と課題：「HTAP」の現状と未来 「クラウドネイティブ」という言葉がなじんだ今、市場に登場した新たなデータベースやデータベースを支えるプラットフォームにまつわる情報を紹介していきます。今回は「TiDB User Day 2023」で気になったセッションを中心に紹介します。 多くのエンジニアから「既存のデータベースサービスでは性能目標やメンテナンス時間などの要件を満たすことが難しい」という声を聞きます。アプリケーション開発のスピードが上がり、そのアジリティにデータベース技術も追随する必要がある点は筆者の過去連載でも述べましたが、開発現場でどのような課題意識をもって、新たなデータベースの検証をしているのでしょうか。 本稿では、そうしたリアルな検証事例や採用事例を聞くことができる
SELECT table_a.id, table_a.name FROM table_a INNER JOIN table_b ON table_a.id = table_b.id; メリットとしては、 どちらかのテーブルのid列のインデックスを使用可能 サブクエリがないことで中間テーブルが作成されない しかし、インデックスがない場合はEXISTSの方が良い場合があります ソートの回避 SQLでは暗黙的にソートが発生する演算が存在するので、 パフォーマンスにも影響するため、ソートが必要ない場合は考慮する必要があります ソートが発生する演算 GROUP BY句 ORDER BY 句 集約関数（SUM, COUNT, AVG） DISTINCT 集合演算子（UNION, INTERSECT, EXCEPT） ウィンドウ関数（RANK, ROW_NUMBER 等） メモリ上でのソートだけではなく
チームのデータ基盤技術の審美眼を育てるために取り組んでいること - ann-toque’s diary
前提と想定読者 本記事の私見以外の情報に関しては、一般に公開されている資料のリンク集のようになっています。 取り組んでいる内容は、私が現在勤務している会社に関連していますが、その詳細には触れません。 以下に類する方は参考になるかもしれません。 データエンジニアやBIエンジニアのように、データ基盤を構築しようとしている方 データアナリスト、データサイエンティスト、マーケッターなど、データ基盤を利用する方々で、なぜそのシステムが選ばれているのか考えられるようになりたい方 データエンジニアリングチームをマネジメントしており、チームメンバーのスキル向上のための教材を探している方 背景 WEB業界で新卒からデータエンジニアとしてキャリアをスタートし、現在はデータストラテジスト/BIエンジニアとして活動中のやすです。 現在、私は5-10名規模のチームをマネジメントしており、チームメンバーのほとんどは2
3値論理
なぜ「= NULL」ではなく「IS NULL」と書かなくてはならないのか？ これは、気になっている人も多いはずです。まだ SQL に不慣れな頃、ある列が NULL である行を選択しようとして、 SELECT * FROM table_A WHERE col_1 = NULL; というクエリを書いてしまい、エラーになったり思い通りの結果が得られなかった、という経験は、ほぼ全ての人が持っているでしょう。ちょうど C言語や JAVA を習い始めのころに「if (a = 5)」と書いてしまう間違いとよく似ています。最初は、言語仕様の汚さにぶつぶつ文句をいいながらも、そのうち「IS NULL」という書き方に慣れてしまって、疑問を持たなくなります。 でもどう考えても奇妙な書き方ですよね。こんな素直でない書き方をしなくてはならないということには、やはりそれなりの理由があるのです。今からその理由を説明しま
Convert Notion databases into powerful apps • NotionApps
Convert Notion databases into Choose what data is shared with each user. Customize the app with lists, login, menus, forms, and 25+ components.Trusted by 2000+ Notion users
AWS Lambda Pythonでsqlite-vssによるベクトル検索を利用する - maybe daily dev notes
昨今LLMの台頭により、テキストをベクトル化して類似文書の検索に利用する手法が流行っています。 今回はAWSでこの検索を実現するための一方法として、SQLiteのプラグインであるsqlite-vssをAWS Lambda上で使う方法をまとめます。 github.com 意外とハマりどころや特有の考慮事項が多いので、必見です！ アーキテクチャ LambdaでSQLite？と思った方のため、このアーキテクチャの要点をまとめます。 このアーキテクチャのメリットは、完全なサーバーレスでベクトル検索を実行できる点です。OpenSearchやPostgres (pgvector)、Redisなどのインスタンスを管理する必要はありません。サーバーレスの利点はもはや言うまでもないでしょう。 また、SQLiteを使うため、ベクトルだけでなく他のリレーショナルなデータをあわせて格納できる点も便利でしょう。例え
ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。ここでは、「社内データを参照して何かを答えさせること」において役立つ工夫を話します。前回はこちらから。 ドキュメント検索の過程における2つの選択肢 蒲生弘郷氏（以下、蒲生）：そういったところで、ReActの話に戻ります。弊社のアーキテクトが、実際にReActを使ってエンタープライズのサーチをしていくサンプルの解説記事とかを書いています。社内データを参照して何かを答えさせることにおいて非常に有益なものになってきます。 その話についても触れていきながら、GPTのシステムを組ん
MySQL即効クエリチューニング ThinkIT Books 作者:yoku0825インプレスAmazon 最近クエリチューニングの仕事があったので、少し深めに知ろうと読んだ。 MySQLの内部構造がどうなっているかは置いておいて、どうすればクエリの問題を把握できるかが素早く知れる良い本だった。90ページくらいですぐ読めるのも良い。個人的にはHandler_%変数を使った調査、innotopによる状況可視化、sys.innodb_lock_waitsによるロック状況の可視化あたりが非常に参考になった。 ちなみにさらに内部構造に踏み込んで理解しようとするなら、以下の記事がおすすめ。 雑なMySQLパフォーマンスチューニング MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ Rails Developers Meetup 2018 で
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」を開発― 処理性能456万TPSと応答遅延219ナノ秒を実現 ― 日本電気（株）と（株）ノーチラス・テクノロジーズはNEDOの「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」（以下、委託事業）において、世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」（以下、劔）を開発しました。 劔は、次世代のデータベースに用いられるハードウエア環境（メニーコア・大容量メモリーなど）に適合したシステムであり、ハードウエアの性能が向上するほどシステムの性能も高まる特性を有しています。32以上のコア数を有するハードウエアにおいては、世界最速レベルの処理性能456万TPSと219ナノ秒の応答遅延を実現しました。 劔の導入によって、複雑なバッチ処理とオンライン
テーブル内に格納されているメールアドレスのデータを使って、1日ごと、1週間ごとに全ユーザーに対してメールを送信したいというバッチがあったとしましょう。 とある1人のユーザーのメールアドレスを調べること自体はQuery操作で可能ですが、バッチ処理の性質上それを全ユーザーに対してやると考えると、実質的にはテーブル全Scanと同等の処理が要求されてしまいます。 システムを利用しているユーザーから登録情報の参照・変更を随時受け付けるたびに、このテーブルへのCRUD処理が行われます。そのため、このテーブルへの全Scanはユーザー体験を損なう可能性が高いです。 解決策の模索 「とあるテーブルに対してバッチで大量アクセスするのを防ぎたい」という要件に対して、考えられるアプローチを挙げてみます。 リードレプリカの作成 コピーテーブルの作成 リードレプリカの作成 RDSやAuroraの場合は、同じデータを持
はじめに 新卒の時に有名な本だったので一度読んだことはあったのですが 読んだ後に実践練習をしなかったので定着しないまま終わっていました。 2年目になり1年越しに読んだ感想と実際に簡易的なTwitterのDB設計を outputとして行ったので特に参考になった部分を5点ほど自分なりにまとています！！ 対象の方は DB設計の概要を知りたい方 DB設計学ぶか悩んでる方 DB設計学んだけどうまく利点を簡潔に言えない方 DB設計＝正規化だと思っている方 なので、具体的な正規化の方法などには突っ込みません。 ただ結構奥深いことが分かると思うので本買って学ぶ気になると思います！ 1. なんでDB設計が重要なのか 要件定義 ⇒ 設計 ⇒ 開発 ⇒ テスト 要件定義はクライアントの要求を正確にアプリで実現するために重要な工程なのはわかりやすいですね ～DB設計が重要な理由～ 運用のしやすさに直結する ⇒ク
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MySQL 101 for Developers
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