エンジニアから営業まで、社員全員がSQLを使うデータドリブン組織はどのようにできたのか。コラボレーションツールに記録された実データから辿るケーススタディ。巻末には、今すぐ学べるSQL練習帳も収録。未経験の方でもブラウザだけで簡単に練習できます。
初めてデータモデル 設計と 向き合ってみた ※スペースですすむ!バックスペースでもどる! こんにちは! # 突然ですが # あなたのチームの # データモデル設計は # どうなってますか? # チームの # 若手メンバーには # データモデル設計を # 任せられますか? # これは # 某社にてあった # 事実を元にした # おはなし ## しょぼちむ初めての開発チーム ## チームリーダーからDBAを任される ## (DBAってなんだろう…?データベース…?) ## やっていた仕事 1. チームメンバー「このテーブルにこの項目を追加して」 2. しょぼちむ「おっけー」 3. サブリーダー「確認した。承認した。」 4. しょぼちむ:申請通りにER図をいじって設計書生成してコミット 5. チームメンバー「反映されてる。オッケー」 ## (まためんどくさい雑用を押し付けられた!)Oo ## (
PythonでDBを操作するときに出てくるcursorについて、あまりにも実体不明なので調べた。SQL CURSORとPython cursorの違い、SQL CURSORをどれだけ忠実に実装しているか、という視点でPostgreSQL用のpsycopg2とMySQL用のMySQLdbについて調査した。 疑問 SQL標準のCURSORと名前が同じな割には、そのような使われ方をしているのを見たことがない。どういう関係なのか? 「fetchoneは全結果を一度に読み込まないのでfetchallよりメモリ効率が良い」という説明をたまに見るが本当なのか? 結論 本文は長いので結論から。 Python cursorはざっくり3種類の実装がある。 サーバーサイドカーソル: 正しく実装されていたのはpsycopg2だけ。SQLのCURSORと同等の操作と参照(FETCH, MOVE, CURRENT O
こんにちわ、みけです。 なんか、こんなイベントが開かれるらしいです。 しょぼちむにデータモデル設計について教えてくださいの会 #syoboben - connpass 僕の方は @mike_neck http://t.co/oZmo4aDp1v こっちとダブルブッキングです!— だいくしー (@daiksy) 2015, 1月 29 ということで、しょぼちむには泣いてもらうことにして(というか、僕が申し込んだ時点で補欠だった)、 参加できないなりにデータベース設計について僕が知っていることと必ずやっていることを少しだけ記述しておこうと思いました。 なお、僕の考えも正解とは言えませんので、マサカリ歓迎です。ただ、このブログコメントが承認制なので、僕が気づかなかったらごめんなさい(m´・ω・`)m ゴメン… なお、しょぼちむがいる会社に川島さんという方がいらして、僕が知っていることを非常に丁
寺下 陽一 1 データベース理論の始まりとその実用化 現代のデータベース技術はその中核部分が厳密な数学理論に基づいて発展させられてきたという点で,数多くあるコンピュータ/ITの諸技術の中でも非常にユニークである。もちろん,他の技術においても理論が使われていないわけではなく,例えばプログラミング言語の設計や実装においては言語理論が,また3次元グラフィックスにおいては微分幾何学を中心とする計算幾何学の理論が重要な役割を果たしている。更に,コンピュータの最も中枢にある論理回路はブール代数に基づいて設計されているのはよく知られた事実である。しかし,現代の関係型データベースについては,そもそもデータベースの為の理論が提唱され,発展させられてきたのである。すなわち,関係型データベースの定義から始まり,それに伴う代数系(関係代数)の理論,データベースの設計に関する正規化理論などがまず構成され,その抽象的
Light-weight Python framework and OLAP HTTP server for easy development of reporting applications and aggregate browsing of multi-dimensionally modeled data. Model business and analyst's point of view on data Dimensions with multiple hierarchies User oriented metadata Dimension templates - define complex dimensions Localization of model and data [Read more] Aggregated Browsing easy development of
こんにちは、せーのです。今日はプログラマーなら重宝するであろうツールをご紹介致します。名前を「fake2db」といいます。 どんなもの? こちらは名前のとおり「fake」なデータをDBに入れるツールとなります。本番稼働前の開発時はもちろん、本番稼働後も不具合のチェック等で確認したいが本番データは契約上使えない、というような場合にサッとダミーデータが作れるととても便利ですね。 概要 ではfake2dbの概要です。fake2dbはPython製でpipにてインストール致します。ダミーデータを作れるDBはsqlite, mysql, postgresql, mongodb, redisと大体のメジャーなDBは押さえているような感じです。 やってみる では早速やってみましょう。mysqlとpostgresqlで試してみます。AWSのRDSを使ってそれぞれのDBを立て、ツールインストール用にEC2を
システム開発を行っているときにダミーのデータが欲しくなることは多々あります。そんな時に本番データをコピーして使うのは大きな問題につながる可能性があるので決してしてはいけません。電話番号やメールアドレスなどを置き換える作業が逆に手間になる場合もあります。 そこで使ってみたいのがダミーデータのジェネレータです。今回はPython製のfake2dbを紹介します。 fake2dbの使い方 fake2dbはSQLite、PostgreSQL、MySQLそしてMongoDBに対応しています。インストールはpipでできます。 pip install fake2db インストールしたらfake2dbコマンドでデータベースに直接データを流し込めます。 fake2db --rows 200 --db sqlite # SQLiteの場合 fake2db --rows 1500 --db postgresql
PostgreSQLは、MySQLと双璧をなすオープンソースのRDBMS製品です。 オープンソース製品の中では機能が豊富かつ標準SQLへの準拠度が比較的高い。 ABOUT 標準SQLへの準拠度が高い CPU数が増えた場合のスケーラビリティが高く、接続数が増えても性能が維持される マルチバイト対応 PostGISというGIS(地理情報システム)を扱うアドオンソフトがあり、使い勝手が比較的良い OTHERS テーブル名などは大文字小文字を区別しない 大文字を使いたい場合は"を使用する必要がある DDL文もトランザクション処理の一部として管理されるため、コミット前であればロールバックによりキャンセルできる テーブル定義時にAUTO_INCREMENT指定を列に加える事で連番を振ることができる SQLiteはアプリケーションの一部に組み込まれて動作するタイプのオープンソースのRDBMS。 大規模利
東大喜連川研究室の早水さんが日本PostgreSQLユーザ会で話された「性能測定道」がとても勉強になった。 スライドとYouTube動画が公開されています。YouTube にはスライドには書かれていない話しも出てきて、説明も非常にわかりやすいです。こういうアカデミックで最先端の研究をされている方が情報発信されるのはとてもうれしい。 id:hayamiz さんのことは何年も前から認識していたが、喜連川研究室でデータベースの研究をされているというのは初めて知りました。 TOP | Yuto Hayamizu's web site も要チェックです。 性能測定道 事始め編 性能測定道 事始め編 from Yuto Hayamizu 性能測定道 実践編 性能測定道 実践編 from Yuto Hayamizu 「性能測定道 事始め編」で紹介されていた本を買ってみましたが、なかなか歯ごたえのありそう
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました データベースのダイアグラム(ER図)を作成する Haskell 製のコマンドラインツールです。テキストエディタで定義ファイルを作成し、コマンドを実行することでダイアグラムとなる画像を作成します。データベースを設計する際、テーブルとその関連付けについて全体像を手早く作成したい、そんな時に便利なソフトウェアです。 erd の主な特徴 1) データベースの全体像の設計に集中できる ダイアグラムにあるテーブル同士の配置など気にすることなく、とにかく全体的な設計を行いたい時に便利です。GUIツールも便利ですが、使い慣れたテキストエディタで、キーボードから手を離すことなく、思うままに設計を進めることができます。 2) er ファイルが必要 er ファイルと呼ぶ定義ファイルを作成します。このer
鈴木:先のセッションで権限があったから入れましたという話が挙がっていましたが、インフラエンジニアだから入れられるというのは結構あると思います。 道井:インフラエンジニアは基本どこのサーバでもSSHログインできるため、勝手にFluentdを入れて、勝手にログをもってくることができます。 伊藤:待って、この話はあまり一般的でないと思う(会場:笑) 吉田:僕の会社も同じような感じです。2、3年前に、ログ解析やクエリログの収集をしたくなり、トレジャーデータのFluentdが良さそうだというのが分かりました。木曜にメールをして、翌月曜には全台にデプロイが完了していました。 伊藤:それはインフラエンジニアとしての業務にあたっていたんですか? 吉田:趣味です。 伊藤:なぜ、皆さん趣味でやってるんですか(苦笑) 鈴木:僕はもともとはサーバサイドエンジニアで、インフラエンジニアの人にFluentdを入れるか
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