はじめに タイトルのとおり、RDBのデータモデリング・テーブル設計を行う際に参考にしている考え方と関連資料をまとめました。 P.S. なんと本記事内でいくつか参考として挙げさせてもらっている増田さん・かとじゅんさん・奥野さん・そーだいさんからコメントいただくことができました。 本当にありがとうございます。 前提 RDBを採用するのは事実を無駄なく正しく記録するため 正規化、トランザクション、制約とデータ整合性 基本的には始めに理想として集合論・リレーショナルモデルに基づいて正規化を考え(論理設計)、パフォーマンスなどの現実問題に対して折り合いをつけていく(物理設計) 制約を最大限利用する cf: ↑P91〜 ↑P.29,41 ↑P56〜 ↑5章 ↑P347～ 情報とデータ データ：単なる事実の値→これを永続化して蓄えるものがRDB 情報：データから生み出される意味や目的のあるもの→RDBか
AWS、SQL互換の新問い合わせ言語「PartiQL」をオープンソースで公開。RDB、KVS、JSON、CSVなどをまとめて検索可能
Amazon Web Services（以下AWS）は、SQL互換の新しい問い合わせ言語およびそのリファレンス実装である「PartiQL」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 PartiQLはSQL互換の構文に最小限の拡張を施すことで、リレーショナル形式のデータベースだけでなく、KVSやJSONなどを含むNoSQLデータベースやCSVファイルなど、さまざまなデータソースに対して横断的に検索できる問い合わせ言語およびそのリファレンス実装です。 下記はPartiQLを発表したブログからの引用です。 Today we are happy to announce PartiQL, a SQL-compatible query language that makes it easy to efficiently query data, regardless of where or in
※2020年6月に公開された記事です。 日本PostgreSQLユーザ会の理事を務める合同会社Have Fun Techを起業した曽根壮大（@soudai1025）と申します。元株式会社オミカレ副社長兼CTOです。直近では、『失敗から学ぶ RDBの正しい歩き方』を執筆しました。 今回はデータベースをテーマとして、魅力やMySQLとPostgreSQLの違い、アンチパターンの見極めなどの基礎知識に加え、勉強法などもご紹介します。 RDB関連の求人検索はこちら データベースを学ぶ魅力をエンジニア目線で考察 1.知識の費用対効果が高い エンジニアがデータベースを学ぶ利点という観点から言うと、データベースの特徴は寿命が長いことと私は考えています。 Webアプリケーションの界隈では1年単位でバージョンアップしたり流行っている言語が変わってしまうことがザラにありますが、データベースは10年、20年とい
RDBのレコードに、作成日時や更新日時を自動で入れ込むコードを書いたりすることあると思いますが、それに対する個人的な設計指針です。ここでは、作成日時カラム名をcreated_at、更新日時をupdated_atとして説明します。 tl;dr レコード作成日時や更新日時をRDBのトリガーで埋めるのは便利なのでやると良い ただ、アプリケーションからそれらのカラムを参照することはせず別に定義した方が良い MySQLにおける時刻自動挿入 MySQL5.6.5以降であれば、以下のようにトリガーを設定すれば、レコード挿入時に作成日時と更新日時を、更新時に更新日時を、DATETIME型にも自動で埋めてくれます。いい時代になりました。(MySQLが遅すぎたという話もある) `created_at` DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, `updated_
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
なぜRDBからCSV + COBOLに変更する事でコスト削減と高速化を同時に実現出来たかの考察 - ブログなんだよもん
そもそも既存はどんなロジック？ RDBなんだからWhere句使ったら？ なぜファイルにすると速くなるのか？ 並列化と分散処理による高速化の可能性 COBOL使う必要あったの？ Javaとかじゃダメだったの？ まとめ TLを見てると以下の記事が少し話題になってました。 tech.nikkeibp.co.jp tech.nikkeibp.co.jp 対象の記事は有料会員じゃないと見れないのだけど事例としては以下みたい。 リソース - ユーザー事例 - COBOL製品 ユーザー事例 : マイクロフォーカス さて、この記事の驚きポイントは「１億レコードくらいのDB処理をRDBからCOBOL + CSVに変更してUnixサーバからWindowsサーバに変える事で性能を維持しつつコストを1/5くらいにした」という事でしょう。 「せっかく7割もあったSQLを全部COBOLに変えるとか時代に逆行しすぎ！」
厳格なOLTPと高速なOLAPを両立 新RDBの特徴は厳格なOLTP（オンライントランザクション処理）が可能でありながら、ビッグデータ分析にも使用できる高いOLAP（オンライン分析処理）性能を有していることだ。OLTPとOLAPの両立はHTAP（Hybrid Transaction／Analytical Processing）と呼ぶ。OLTPで用いる行方向のデータは不揮発性メモリーを採用する主記憶（メインメモリー）に格納し、OLAP用の列方向のデータを2次記憶装置に格納する。2次記憶装置にも不揮発性メモリーを使用する。 OLTPに関しては、トランザクション処理の分野で一般的なベンチマークである「TPC-C」において1ノードで1000万トランザクション／秒（TPS）の達成を当面の目標とする。そしてトランザクション処理においては、一貫性と隔離性のレベルを示す「トランザクション分離レベル」が最も
2019年6月20日追記： この度は、本ブログにて技術的に誤った記事を掲載したことをお詫び申し上げます。具体的には以下の通りです。 一方的にRDBがスケールしないという技術的根拠が薄い内容となっていました。 RDBとAmazon DynamoDB（以下、DynamoDB）/NoSQLデータベースを要件に応じて適切に選択するという内容になっていませんでした。また、本来考慮すべきアプリケーションの設計やデータアクセスパターンに言及しておらず、RDBのデメリットの部分にのみ焦点を当てる内容となっていました。 DynamoDBの具体的な活用やDynamoDBを使う上での注意点についても触れられていない不明瞭な記載でした。 当初の記事の目的としましては、特定のユースケースをサンプルとして、最適なデータベースを選択頂くことでした。近日中に正確な技術記事を掲載させて頂きます。 以下の内容は修正前の内容と
RDBの限界とNoSQLの登場
事実世界のインターネット人口が増えたのは1990年代からだ。 [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h10/html/98wp2-3-1f.html [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc144210.html __NoSQL__の登場 1990年に入るとインターネットの利用人口が急激に増加することになる。 この頃からトランザクションに最適化されて設計されたDBでは性能劣化が始まり、システムはデータベースに対しスケール性能を必要とし始める。 多くの開発者は、単一の強力なサーバーでリレーショナル・データベースを実行するのではなく、リレーショナル・データベース管理システム (RDBMS) のパーティショニング (シャー
こちらの記事はRDS ProxyがGAされる前に執筆した記事です。現在はLambdaからRDSを利用する場合、間にRDS Proxyを挟むという選択肢が増えているので、まずはRDS Proxyを使う/使わないの検討をお願いします。以後で紹介しているトピックの一部はRDS Proxy利用時は考え方が変わってきます。 CX事業本部@大阪の岩田です。私が現在関わっているプロジェクトではLambda × RDSというアーキテクチャを採用して開発を進めています。開発を進める中でLambda × RDS(RDB)という構成についてある程度ノウハウが貯まってきたので、注意したいポイントやオススメの設定をTIPS的に紹介していきます。 環境 以後の説明では以下の環境の一部もしくは組み合わせを利用しています。具体的なコードやSQLの例はプログラミング言語やDBエンジンに依存しますが、根底の考え方はどの言語、
そーだいなる DBRE Nightでの登壇資料です https://connpass.com/event/138437/ # 紹介資料 - https://speakerdeck.com/soudai/shi-xing-ji-hua-falsehua - https://www.youtube.com/channel/UCeenIljXnSwrwYEU-YBE2qA/feed - https://speakerdeck.com/soudai/postgresql-architecture-and-performance-monitoring - https://gihyo.jp/dev/feature/01/dex_postgresql/0002 - https://lets.postgresql.jp/documents/technical/query_analysis/1 - http
【魚拓】【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！｜kintoneにお...
・ 05月02日 07時 取得の修正をアップデートします ウェブ魚拓をご利用いただき、ありがとうございます。先日のアッ ... ・ 05月01日 19時 【追記】ウェブ魚拓のバージョンアップが終了しました 連携が上手に言ってなかった点から延長が行われてしまい、お手数 ... ・ 04月29日 23時 【重要・緊急】ウェブ魚拓のバージョンアップを行います ウェブ魚拓のやや大きいバージョンアップを行います。5/1 A ...
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo!広告 ディスプレイ広告（以下、ディスプレイ広告）エンジニアの池田です。 本記事では、ディスプレイ広告において広告主の予算に対する課金処理・配信制御に使われるRelational Database（以下、RDB）を障害を起こさずにサービス無停止で移行した事例について紹介します。無停止でのRDBの移行を検討されている方がいらっしゃったらぜひ参考にしていただければと思います。 サービスを停止できない理由 今回、私たちが運用していたOracle Database（以下、OracleDB）のハードウェアのEOLおよびソフトウェアのEOLに伴うバージョンアップ（Oracle12c→Oracle19c）などの理由により、
日本電気株式会社（NEC）と株式会社ノーチラス・テクノロジーズがNEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）のプロジェクトとして開発をしてきた国産の高性能リレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」のソースコード公開が、本日（2023年10月5日）午後3時にGitHubで開始されました。 ソースコードは劔（Tsurugi）のコミュニティサイトからGitHubサイトにアクセスすることでダウンロードできます。Dockerイメージも用意されているため、すぐに試すことも可能。 開発元であるNECとノーチラス・テクノロジーズは、商用サポートなどを必要とする顧客向けにサブスクリプションの提供も来春に予定していると発表しています。 また、さくらインターネット株式会社の協力を得て、PoC環境を年内にサービス化する予定。サーバの貸し出しの検討も進めているとしています。 メ
大量データを検索するサービスでElasticsearchはRDBの代替候補になりうるか？(Elasticsearch vs pg_bigm) - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
みなさんこんにちは。フジサワです。前回の記事でお伝えしていたElasticsearchの検証がひと段落しましたので、検証結果をレポートいたします。 連載目次 『全文検索 〜 Elasticsearchとデータ匿名化手法』 『全文検索の探求 Elasticsearch(1) 』: プロジェクト方針およびElasticsearch概要 大量データを検索するサービスでElasticsearchはRDBの代替候補になりうるか？(Elasticsearch vs pg_bigm)』 ←今読んでいる記事 データ匿名化 第1回：匿名化された個人情報とは何なのか データ匿名化 第2回：個人情報は匿名化しても意味がないのではないか？ データ匿名化 第3回：個人情報を匿名化するプロセス データ匿名化 第4回：匿名化のために行うデータ項目の一般化とは データ匿名化 第5回：データ匿名化の指標 データ匿名化 第6
［速報］BigQueryが非構造化データのサポートを発表。これで構造化データ（RDB）、半構造化データ（JSON）、非構造化データをサポート。Google Cloud Next '22
Google Cloudは、開催中のイベント「Google Cloud Next '22」において、大規模データ分析サービスのBigQueryで非構造化データのサポートを発表しました。 BigQueryは今年1月にJSON型データへのネイティブ対応をパブリックプレビューとして公開しています。 参考：BigQueryがJSONにネイティブ対応。SQLでJSONに対するクエリが可能に これでBigQueryは今回の非構造化データのサポートにより、RDBのテーブルに格納された構造化データと、JSONなどによる半構造化データそして非構造化データの3つをすべてサポートする柔軟な大規模データ分析基盤になるわけです。 Google Cloud Storageバケットのテーブル形表現 BigQueryの非構造化データサポートはObjectテーブルによって実現され、画像や動画、音声、テキストなどのデータが扱
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！｜kintoneにおまかせ！（VIP SYSTEMS 公式）
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！ 企業にとってデータは顧客の次に大切なものであり、その保持・管理・活用方法について各社の担当者は日々、頭を悩ませているところだと思います。 2010年代になってから話題になった「NoSQL」はデータベースの一つの選択肢としてすっかり定着し、2020年代になってからはWebブラウザからデータの入力・閲覧がすべてできてしまう「DBaaS（サービスとしてのデータベース）」とでも呼ぶべき製品も多数出てきました。それらを活用したいところですが、社内で運用しているRDBMSをすぐにやめるわけにもいきません。 これらを保守するには、担当者は最低でもSQLは覚えておかなければならないのですが、教育コストが掛かります。そこで今回は「先輩社員がいなくても、SQLを知らなく
RDBの限界とNoSQLの登場 - Qiita
事実世界のインターネット人口が増えたのは1990年代からだ。 [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h10/html/98wp2-3-1f.html [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc144210.html NoSQLの登場 1990年に入るとインターネットの利用人口が急激に増加することになる。 この頃からトランザクションに最適化されて設計されたDBでは性能劣化が始まり、システムはデータベースに対しスケール性能を必要とし始める。 多くの開発者は、単一の強力なサーバーでリレーショナル・データベースを実行するのではなく、リレーショナル・データベース管理システム (RDBMS) のパーティショニング (シャーディング
前から気になっていた Litestream を Cloud Run で使ってみたので、そのメモです。 Litestream とは？ サンプルコード 手順 動作確認してみる 制限事項 おまけ まとめ 参考 Litestream とは？ Litestream は、 SQLite のデータベースファイルを Amazon S3 や Google Cloud Storage などのオブジェクトストレージにリアルタイムでレプリケートすることができるオープンソースのツールです。 例えば通常 Cloud Run で DB エンジンとして SQLite を使用しようとしても、コンテナが破棄されると同時に毎回 SQLite のデータベースファイルも消えてしまうため、データを永続化することができません。 しかし Litestream を使用すれば、 SQLite のデータベースファイルをオブジェクトストレージに
【Unit4 ブログリレー6日目】 こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループの福林 (@fukubaya) です。 最近まで開発していたm3ラウンジでは、goからRDBを利用していました。 m3ラウンジでは、SQLの組みやすさやテストのしやすさの観点で検討した結果、goquを採用しましたので、 そこで得られた知見とその実装例を紹介します。 これから試してみる方(と将来m3ラウンジの開発に新たに入ることになったメンバー)の参考になるように、サンプルコードも説明も多くなってしまいかなり長いです。 お時間ある時にお読みいただければ。 名古屋城は、日本の城のひとつ。尾張国愛知郡名古屋（現在の愛知県名古屋市中区本丸・北区名城）にある。本文には特に関係ありません。 m3ラウンジ goqu 実例 modelの構造体 mapper mapperの実装 goquのSQLの結果から構造体へのマッピング
Kaigi on Rails 2023の登壇資料です。 https://kaigionrails.org/2023/talks/moro/ 実世界のRailsアプリケーションをシンプルに保つための方法を、Railsが提供する機能群をもとに考察します。 実世界の、特に仕事で開発するRailsアプリへの要求は様々のものがあり、Railsの豊富な機能群をもっても日々苦労して開発しているかと思います。 そんな中でも、Railsが得意とするような設計に落とし込むことで、複雑な要求をシンプルな実装で実現できると感じています。 本講演では、Railsが提供する機能のうち、「RDB」「REST」「Ruby」という要素を軸に、実世界の要求をシンプルに実装するための考え方を紹介します。
RDBのトラブルの現場を追え！ ~ 様々な現場を見る ~ / rdb-troubleshooting2
builderscon2019の登壇資料です https://builderscon.io/builderscon/tokyo/2019/timetable?date=2019-08-31 # 参考資料 - https://speakerdeck.com/soudai/rdb-troubleshooting - https://soudai.hatenablog.com/entry/2018/05/01/204442
【firestoreアンチパターン】RDB思考でfirestoreを使うと危険な4つのケースと対策 - Qiita
こんにちは。virapture株式会社のもぐめっとです。 最近ユニクロで友達とオソロのメタモンTシャツ買いました。カワイイです。 本日はfirestore使ってて辛いよーという声をよく聞いたので、そのままfirestore使っていると危険な理由と対策など4つのアンチパターンとして紹介しようと思います。 1. Join Lover: データをjoinする 目的 RDBではよくあるテーブル同士を結合してデータを取り出すJoin。 firestoreでjoinを用いたいケースというのは特定のドキュメントのデータだけでは表示する要素が足りないので別のドキュメントから取得してなんとかするみたいな感じになると思います。 しかし、firestoreのプロもおっしゃってますが、firestoreへのjoin追加は望みが薄いと思われます。 RDBで重くなってる要因も外部結合や副問い合わせとかガンガン使って重
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。
おはようございます、ritouです。 (⚠️認可イベントの識別子のあたり、ちょっと見直しました！最初に見ていただいた方はもう一回どうぞ！) 前回、ハイブリッド型と呼ばれる OAuth 2.0 のトークン実装について書きました。 ritou.hatenablog.com その続きとして JWT(JWS) + RDBでできる実装例を紹介します。 理解するにはそれなりの OAuth 2.0 に関する知識が必要になるかもしれませんが、よかったら参考にしてみてください。 何を考えたのか OAuth 2.0のRefresh Token, Access Tokenを考えます。 要件から整理しましょう。 要件 結構ありますが、最低限の OAuth 2.0 の Authorization Server を実装しようと思ったらこれぐらいはやらないといけないでしょう。 RFC6750 で定義されている Bear
Dolt https://github.com/liquidata-inc/dolt Doltの特徴 Github for data（データをホストするサービス）といえば、KaggleやGretel（ローンチ予定）など注目されるプロダクトは数多くありますが、「Dolt」は、RDBのデータやスキーマなどをコミットとして管理できる、いわばGit for dataのプロダクトになります。 オープンソースとして提供されており、自身でホストすることができるほか、クラウドベースのストレージソリューションとして「DoltHub」の運営も行っています。 https://www.dolthub.com/ DoltHubを使ってみる 数は多くはないものの、すでにいくつかデータが登録されています。 もちろん、リポジトリはクローンすることが可能。ほとんどGithuライクに使うことができます。 こちらがプロジェクト
小西ひろゆき （参議院議員） on Twitter: "私が日韓は報復合戦を止め徴用工の実務解決を追求すべきとするのは、ヒアリングした外務省も経産省も途方に暮れているからだ。 経産省は官邸に言われ嫌々報復措置を発動。外務省には経産省から一切連絡は無し。首相官邸はGSOMIA破棄の再報復… https://t.co/vUiw5RDB7l"
私が日韓は報復合戦を止め徴用工の実務解決を追求すべきとするのは、ヒアリングした外務省も経産省も途方に暮れているからだ。 経産省は官邸に言われ嫌々報復措置を発動。外務省には経産省から一切連絡は無し。首相官邸はGSOMIA破棄の再報復… https://t.co/vUiw5RDB7l
Cloudflare、CDNエッジで稼働するSQLiteベースのRDB「Cloudflare D1」発表。ユーザーの近接CDNエッジに自動でレプリカを分散配置、高速アクセスを実現
Cloudflare、CDNエッジで稼働するSQLiteベースのRDB「Cloudflare D1」発表。ユーザーの近接CDNエッジに自動でレプリカを分散配置、高速アクセスを実現 CDNベンダのCloudflareは、同社のCDNエッジ上にSQLiteベースのRDBサーバ機能を提供する新サービス「Cloudflare D1」を発表しました。同社にとって初めてのデータベースサービスです。 Today, we’re excited to announce D1, Cloudflare’s first SQL database, designed for Cloudflare Workers. https://t.co/KwehTYQhEt #PlatformWeek — Cloudflare (@Cloudflare) May 11, 2022 Cloudflare D1はマネージドサービスと
どうも、IT業界は4年目だけど開発はあんまりやったことがなかった人です 独学でDBとアプリ周りを勉強して最近開発現場へと行くことになったのですが、僕でもわかるようなやばいような事がかなりゴロゴロあって唖然とする毎日です(運が良いのか悪いのか…) 今日はそんな中の一つを紹介したいと思います これには本当にびっくりしました どういうことかというと、外部キーをひとつも使ってなかったのです 分析系DBなのかと思いきや調べたり聞いたりして確認したところがっつり処理系、しかもコアな部分…ｗ データの不整合を許せない部分なのに外部キーを全く使っていないという、アンチパターンというか呆れパターンというか… 何が悪いの？？ そう、まずはここから説明していきます 同じことを繰り返さないようにするための記事なので、ただバカにするだけだと意味ないですからね 1980年代～1990年代くらいに過激な生き残りをかけた
モノリシックなプロジェクトにおいて、トップレベルのディレクトリ構成が異なる 2 つのディレクトリ構成を考え、それらの違いは何で、どちらが優れているか？という問いについて考えた。そして、「複雑な概念をトップレベルのディレクトリ構成にした方が良いのでは？」という結論に落ち着いた話をする。 はじまり ちょっとしたシナリオを想像してみよう。 プロジェクト立ち上げ期 「最近のトレンドはレイヤードアーキテクチャだ！」 そう言って、プロジェクトはスタートした。 . ├── application │ ├── xxx_usecase.go │ ├── xxx_repository.go │ ├── yyy_usecase.go │ └── yyy_repository.go ├── domain │ ├── xxx.go │ └── yyy.go ├── infrastructure │ └── xxx_
いささか刺激の強い題名は日経クロステック編集部が付けてくれたものだが若手のエンジニアを批判する意図はまったくない。題名にある「若手エンジニア」はかつての私だからである。 50代に突入した現在の私は、いわゆるWeb系企業に所属し、業務システムを含むバックエンド領域の設計と開発に従事している。もともとはPCのデスクトップアプリケーションを開発するプログラマーとして仕事を始め、途中から業務システムの設計・開発に移った。そのとき若手エンジニアであった私は「業務システムになぜRDB（リレーショナルデータベース）が必要か」、よく分からなかった。 RDBを使いこなせなかったわけではない。業務システムを使う利用者から要求を聞き、画面をつくる。部署によって要求は異なるから複数の画面ができる。画面で入出力されるデータ項目を集め、正規化してRDBにまとめ上げることはやれていたし実際につくった業務システムはきちん
ワールドカップをRDBに記録していきたい
この記事は スターフェスティバル スターフェスティバル Advent Calendar 2022の22日目の記事です。 この1ヶ月ほどサッカーのことばかり考えていたので、なかなか頭が切り替わっておりません。ここでもサッカーの話をさせてください。 サッカーの試合の詳細なデータを知ろうとするならば、情報はそこら中に落ちています。検索すれば試合に関する大抵の情報を得ることができるのですが、手に入るものはといえばビジュアライズに特化されているものがほとんどです。分析というほど高度なことをしないまでも、複数の試合に横串を通して、ちょっとした法則性のようなものを考える用途には向いていません。 どうせならデータを手元に置いて自由にクエリを投げたいなどと思い立ち、試みにローカルのRDBにデータを保存しはじめました。この記事では、私がワールドカップを楽しむために密かに用意していた、サッカーの大会・選手・試合
エッジ上の Cloudflare Workers で RDB からデータを取得してみる - Techtouch Developers Blog
この記事はテックタッチアドベントカレンダー15日目の記事です。 エンジニアの kenyu です。最近ウェブでもエッジコンピューティングが流行っていますね。AWS の Lambda@Edge や、ちょっと前に発表された Vercel の Edge Functions などなど、エッジでサーバサイドの処理をするのがトレンドになりつつあるのかなと感じています。 そこで気になるのは「RDB などのデータストアとどのように通信すればよいのか？」ということですが、先月 Cloudflare よりエッジから RDB に接続するためのソリューションが発表されました。 せっかくなのでどんな感じか試してみたいと思います！ 引用元：Relational Database Connectorsのご紹介 イメージはこんな感じ。tunnel ごしに Worker と RDB がつながるイメージですね。 今回は Clo
RDS Proxyを使ってAWS LambdaからRDBにコネクションプールで接続する | DevelopersIO
Amazon RDS Proxyはパブリックプレビュー機能です。 正式公開までに機能が大幅に変更される可能性があります。 昨年末に開催されたre:invent 2019でAmazon RDS向けの完全マネージド型で可用性の高いデータベースプロキシ「Amazon RDS Proxy」が公開されました。 コネクションプーリングや自動フェイルオーバーなどを完全マネージドで利用できます。 [速報]これでLambdaのコネプー問題も解決？！LambdaからRDS Proxyを利用できるようになりました(まだプレビュー) #reinvent RDS Proxyがもっとも威力を発揮するユースケースがAWS Lambdaからリレーショナルデータベースへの接続です。 このユースケースに特化したウェビナー ”Using Relational Databases with AWS Lambda - Easy C
CloudbaseはPostgreSQLのORMとしてPrismaを使用しています CloudbaseはAWS, Azure, Google Cloud等のパブリッククラウドを対象にしたセキュリティリスクの検出・管理SaaSです。 個人情報の入ったS3バケットを公開してしまうなどの設定ミスや、近年騒がれたLog4Shellなどの脆弱性をエージェントを使用せず検出し、その修正をサポートするプロダクトです。 CloudbaseではAPIサーバとしてNode.js、DBとしてPostgreSQLを使用し、そのORMとしてPrismaを使用しています。本記事では入門を超えて本番環境でPrismaを使いこなすために必要な知識、弊社がPrismaを運用する中で得た知見を共有していきます。 対象読者 PrismaをRDBのORMとして使っている人 雰囲気でPrismaを使っている人 これからPrisma
「将来、大規模なデータバンクにおいては、データがマシン内でどのように編成されているか（内部表現）について、ユーザーが意識しなくて済むようにしなければならない」 これはリレーショナルデータベース（RDB）の生みの親、エドガー・フランク・コッド博士が1970年に発表した、いわゆる「コッド論文」の冒頭にある言葉である。原文は次の通りで筆者が訳した。 “Future users of large data banks must be protected from having to know how the data is organized in the machine（the internal representation）.” コッド博士の提言を実現するには、ビジネスの現場を担うユーザーが理解でき、場合によっては自ら記述できるデータの定義と、定義に沿ったデータをつくり出し、処理する情報システ
GitHub - project-tsurugi/tsurugidb: Tsurugi - next generation RDB for the new era
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オープンソースの高速な国産リレーショナルデータベース「Tsurugi」が登場した。Tsurugiの特徴やアーキテクチャ、導入方法などを解説する。 来歴 Tsurugi1は、国のバックアップ2を受けて作られた、純国産のOSS-RDBです。もともと有志の勉強会から始まったコミュニティ活動がベースで、各民間企業（ノーチラス・テクノロジーズ/NEC）、大学（東京工業大学/慶応大学/名古屋大学/大阪大学）、研究機関（国立天文台）などが主体となり、さまざまな企業・関係者の協力のもとに開発された、次世代高性能RDBです。OSSなので、だれでも自由に利用できます。商用サポートも提供されています。 2 なお、国によるバックアップは国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）によるもので、「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／次世代コンピューティング技
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
【次世代高速RDB】Tsurugiを触ってみる【本日OSS版リリース＆解説本発売】｜株式会社ノーチラス・テクノロジーズ
Tsurugiが正式にOSSとして公開されました。 https://tsurugidb.com/ （劔"Tsurugi"コミュニティサイト右上のGithubリンクよりダウンロードください） 現在の最新の技術で実装されたOSSのRDBです。同時に解説書籍も発売になっています。※Kindleもあり https://amzn.asia/d/gHwrzTl （Amazonのページが開きます） さて、触ってみたいがどうしましょう？という場合は、「とりあえずinstallして動かす」ということになります。 単純に「動かす」だけであれば、手元のPCや適当なクラウドのインスタンスでよいかと思います。Dockerイメージがあるので、それを利用する方法がもっともお手軽です。 手順は以下です。 ・Tsurugi Getting Started https://github.com/project-tsurug
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RDBのデータモデリング・テーブル設計の際に参考にしている考え方と資料
最強データベース（RDB）設計とは？アンチパターンの見極め方法も - FLEXY（フレキシー）
RDBの作成時刻や更新時刻用カラムに関するプラクティス | おそらくはそれさえも平凡な日々
RDBアンチパターンと戦う - 削除フラグ 完全攻略ガイド / delete flag
NEDOが25億円投じ日の丸RDBを開発中、「国産にも勝機あり」と自信を見せる理由
データベースにRDBを選択するときの注意事項について考える（追記あり） - Qiita
LambdaからRDS/RDBを利用する際に意識したいポイント5選 | DevelopersIO
RDBのトラブルの現場を追え！ / rdb-Troubleshooting
サービス無停止でRDB移行 〜 Yahoo!広告のOracleDB移行事例
メニーコアに最適化した国産の高性能RDB「劔（Tsurugi）」、ソースコードの公開を開始
Cloud Run + Litestream で RDB を使いつつ費用を格安に抑える
goquを駆使してgoでSQL構築も構造体マッピングもRDBテストもやる - エムスリーテックブログ
Simplicity on Rails -- RDB, REST and Ruby
RDB無停止移行への挑戦 #データベース_findy
JWT+RDBを用いたOAuth 2.0 ハイブリッド型トークンの実装例 - r-weblife
RDBデータ・スキーマのバージョンを管理できるオープンソース「Dolt」
本当にあったやらかしDB設計①【R無しRDB】 - Qiita
大規模システムにおけるディレクトリ構成をRDBのカーディナリティを参考に考える - ぷらすのブログ
若手エンジニアには分からない？業務システムになぜRDBが必要か
Prisma ORMを使いこなす ~歴史と対RDB運用の知見を添えて~
「RDB生みの親」の提言から50年、データの泥沼から出られない日本企業
なぜバッチ処理が得意なのか、純国産の次世代高速RDB「Tsurugi」