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データベースに関するrenuのブックマーク (4)

  • Google App Engine上のベスト・プラクティス、その1: Datastore

    Google App Engine上でアプリを作りはじめて約二ヶ月。いろいろと分かって来たこともあるので、自分へのメモも含めてまとめてみる。まずは、Datastoreの話から。 なによりも大切なのはデータベースの設計 あたりまえと言えばあたりまえの話だが、App Engine上でアプリを作る上でもっとも大切なこと(=頭を使うべきところ)は、データベースの設計である。特にリレーショナル・データベース(RDB)上でのアプリ作りに慣れた人には、大きな「発想の転換」が必要なので、ここは注意が必要。 特に絶対にやっては行けないのは、 将来RDB上へ移行できるようにレイヤーを作って、その上にアプリを作る RDB上に作ったアプリをデータモデルを大幅に変更せずにApp Engine上に移植する RDBを前提に設計されたフレームワークをApp Engine上に載せて、その上にアプリを作る など。App En

  • データベースパフォーマンスに関する、僕が知りうる限り最高の教科書 - レベルエンター山本大のブログ

    データベースの醍醐味は、パフォーマンスチューニングにあります。 チューニングによっては、同じ処理でも1時間掛かる場合もあれば、 1秒で終わるということもあり得る世界です。 僕はDBの魅力に取り付かれた者の一人です。 DBという技術の奥深さが気に入っています。 DBを極めると、どこの現場に行っても絶対に必要とされます。 また、どこの現場に行っても正解を導く方程式は一緒なので応用が利くのです。 しかし、その基原理を体系的に学べる手段はあまりありません。 OracleMasterやMCDBAといった資格試験でも学べることは限られていて あとはWebで調べるなりマニュアルを読むなりするしかありませんでした。 とくに肝であるパフォーマンスチューニングについては、 経験則でチューニングしている部分も多いです。 OracleSQLServer、MySQLと色々なDBのチューニングをしてきましたが、

    データベースパフォーマンスに関する、僕が知りうる限り最高の教科書 - レベルエンター山本大のブログ
  • 無いから作った人たち

    データベース技術の世界に新顔が次々と登場している。米Danga Interactiveの「memcached」、ミクシィの「Tokyo Cabinet」と「Tokyo Tyrant」、楽天の「ROMA」、グリーの「Flare」などだ。いずれも半導体メモリーを使って大規模データベースを高速処理する技術である。面白いのは、4社ともIT製品を開発するメーカーではないことだ。 4社は、Webを使ったサービス事業を手掛ける企業であり、来であればメーカーが開発した製品や技術を使う立場である。ところが、こうした「ユーザー企業」が自ら基盤技術を開発し、それを利用している。 memcachedやTokyo Cabinet/Tyrant、ROMA、Flareの中では、memcachedが一番古い。Danga Interactiveが自社のブログ・サービス「LiveJournal」を改善するために2003年に

    無いから作った人たち
  • データベースの質問 写真共有サイトとかソーシャルブックマークとかブログサービスとかでは、1つの写真(ブックマーク、記事)ごとにタグを付けられるようにな…

    データベースの質問 写真共有サイトとかソーシャルブックマークとかブログサービスとかでは、1つの写真(ブックマーク、記事)ごとにタグを付けられるようになっていますよね。 「人気のタグ」や「注目のタグ」みたいな感じで検索もできるようになっていますよね。 このタグというのは、データベースではどのような形でデータを持っているのでしょうか? 例えば写真共有サイトを作るとして、1つの写真ごとに以下の内容を登録してもらうことにします。 ・写真タイトル ・ファイル名 ・撮影者(利用ユーザー) ・タグ(複数タグの登録可) この場合、どのようにテーブルを作ればいいのでしょう? (1つの写真や記事に対して複数のタグが入れることができて、それらのタグをキーにして検索やタグの集計をどうやっているのかを知りたいです。)

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