超入門！テーブル設計をデータモデリングから考えよう
基本から学ぶ テーブル設計 超入門！ 〜データモデリングとテーブル設計の基本を学ぼう〜 https://modeling-how-to-learn.connpass.com/event/242944/ にてお話した際のプレゼン資料です。 入門者に向けて、テーブルを設計する上でモデリングすると良いよという話をしました。（熟練者は、そうだよねーっておさらいするか、そこは別の考え方があるんじゃないなどを呟いて貰えればといった内容です） モデリングして設計する際に、色々なモデルがあります。その中で、データモデルは静的な要素が強いモデルなので、モデリング全般を考えた際に、入門者にとって捉えやすいのではと考えています。 テーブルを設計する上で、データモデリングをしてデータモデルを作ることで、より良いテーブル構造を考えやすくなります。 #テーブル設計 #モデリング #データモデル #RDRA #概念モデ
RDBとNoSQLにみるDB近現代史 データベースに破壊的イノベーションは二度起きるか？ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
「ユーザー目線」のシステムを目指して RDBが従来の階層型DBに比べて優れていた点はいくつか挙げることができますが、シェアを伸ばすうえで最も大きな影響は、ユーザーが使いやすいデータ構造とインタフェースにこだわったことです。すなわち、「テーブル」と「SQL」の発明です。 RDBでは、すべてのデータを「テーブル」というただ一つのデータ形式によって表現します。テーブルは、見た目が「二次元表」に似ているため*3、Microsoft ExcelやGoogle ドキュメントなどのスプレッドシートを使い慣れた人が見ると、データを格納する方法が直観的にイメージしやすいという利点があります。実際、こうした二次元表によるデータ管理は、Excelなどのソフトウェアが登場する前から一般的な方法だったため、RDBが登場した当時の人々にとっても受け入れやすいものでした。 テーブルが画期的だった点は、もう一つあります。
データベースドキュメント管理システム dmemo のご案内 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、みんなのウェディングに出向中の小室 (id:hogelog) です。 今回はクックパッドとみんなのウェディングで利用しているデータベースドキュメント管理システム dmemo を紹介します。 https://github.com/hogelog/dmemo dmemo を作成し導入した経緯 私は2016年3月頃からみんなのウェディングで Redshift, bricolage, embulk, re:dash 等を利用したデータ分析基盤の構築を進めています。 (みんなのウェディングのデータ分析基盤の現状 - みんなのウェディングエンジニアリングブログ) 社内の誰でも扱えるデータベース、データの集約・計算・加工、ダッシュボードの作成、クエリの共有などは上記ブログ記事でも書いたように Redshift, bricolage, embulk, re:dash 等を組み合わせることで実現
書籍出版のお知らせ：理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL
来る2月27日、データベースの新書籍を発売させて頂くことになった。タイトルは「理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL」となっている。単に「データベース」と書いてあるが、RDBがメインのテーマの書籍である。 多くの人が未だにRDBを使いこなせていないのではないか。RDBの使い方をマスターするには何が必要なのか。それがここ数年私が追ってきたテーマであり、この書籍を出すことになった動機である。 あまりにも酷いDB設計、あまりにもスパゲティなクエリ、あまりにも希薄なデータモデルへの理解。そういった問題はどこから生み出されるのか。そのひとつの結論としてたどり着いたのが、「そもそもRDBの使い方があまり理解されていないのではないか」ということだった。名著、SQLアンチパターンでは「やってはいけないケース」について学ぶことができるが、その反対のテーマ、つまり本来どの
fake2db - 各種データベースに対応したダミーデータジェネレータ MOONGIFT
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
MySQLでトランザクションの4つの分離レベルを試す - FAT47の底辺インフラ議事録
トランザクションとは 1つの作業単位として扱われるSQLクエリの集まりです。 複数のUPDATEやINSERTをひとつの集まりとして、 それらのクエリがすべて適用できた場合のみデータベースに反映します。 ひとつでも適用に失敗したクエリがあった場合は、そのまとまりすべてのクエリの結果は反映しません。 ACID特性 トランザクション処理に求められる4つの特性です。 原子性 (Atomicity) トランザクションに含まれる手順が「すべて実行されるか」「すべてされないか」のどちらかになる性質。 一貫性 (Consistency) どんな状況でもトランザクション前後でデータの整合性が矛盾なく保たれる性質。 分離性 (Isolation) トランザクション実行中は、処理途中のデータは外部から隠蔽されて他の処理に影響を与えない性質。 永続性 (Durability) トランザクションが完了したら、シス
MySQLをインストールしたら、必ず確認すべき10の設定 | Yakst
MySQL Performance Blogの翻訳。インストール後に必ず設定を確認しなければならない設定パラメータ10つを挙げ、その意味を解説する。MySQLの設定変更時の、一般的な注意点も合わせて。 January 28, 2014 By Stephane Combaudon 我々がパフォーマンス監査の仕事をする時には、MySQLの設定のレビューと改善提案を求められる。大抵の場合、たくさんのオプションがある中でほんのいくつかの設定しか変更するように提案しないことに、多くの顧客は驚く。この記事のゴールは、もっとも重要な設定をいくつか挙げてみることにある。 既にこういった提案は過去にもしているが数年前のもので、それ以来MySQLの世界ではたくさんの変化があったのだ。 話の前に 熟練した人でも、重大なトラブルを引き起こすミスをしでかすことがある。従って、ここに挙げたものを盲目的に適用する前に、
筑波大学でデータベースの話をしてきました - kuenishi's blog
筑波大学の川島先生に呼ばれて木、金と情報システム特別講義Dというやつに参加してきた。こんなことになるとは思っていなかったが、あろうことか講師側で呼ばれてしまい、思えば遠くへ来たものだと感慨深い。フリは「RiakとNoSQLの話をしてもらえたら」という非常に自由度の高い内容なので、せっかくなので僕の知っていることを全部詰め込んで話してやろうと思ったら10分延長してさらにスライド10枚分くらいを消化不良で終了という、みっともない感じになってしまった。かなり端折ってポイントだけ説明したので流れが分からず苦労した方も多いと思うが、まあ僕の性格なので許してほしい。データベースの講義をひと通り終えた院生レベルを想定してスライドを作ったので、もしかすると、わりと難しかったり分かりにくかったりするかもしれないので、わからないことがあったら適当に質問してください。 言いたかったことの流れを僕なりにまとめると
DBエンジニアのための技術勉強会で発表したスライドを公開しました。
DBエンジニアのための技術勉強会というイベントで、リレーショナルモデルにおけるDB設計について話す機会を頂いた。リレーショナルモデルは非常に重要であるにも関わらず、現場ではないがしろにされてしまっている。その結果、アプリケーションのロジックを上手くクエリで表現できず、開発現場では非効率な開発が行われ、多くの人がデスマ的な状況に追い込まれている。そういう危機意識について、これまで何度か本ブログでも書いてきたし、WEB+DB Pressで連載している動機もその点にある。リレーショナルデータベースはやはりリレーショナルデータベースとして使うべきだ。そのための鍵となるのが、DB設計である。 今回はなんと約2時間の持ち時間を頂いた。リレーショナルモデルについてはこれまで何度か話す機会を頂いたが、2時間というのは最長記録である。それに合わせてスライドもボリュームたっぷりのものになった。過去のスライドと
データベースアプリケーション開発を炎上させる負のスパイラル
毎度おなじみ、はてブのホットエントリに「SIをダメにする負のスパイラル」というタイトルのまとめが掲載された。きしだ氏とはかなり視点は違うものの、開発現場の問題点については少し思うところがあるので意見を書いてみようと思う。と言っても、以下の話の内容はデータベースアプリケーションに限定した話であり、またSIerだけに限った話ではないのでその点はご容赦頂きたい。もちろんSIer各位の案件はデータベースは必須なので、本エントリで触れる問題点には該当するだろう。 Q.なぜ炎上するのか？ A.正しいデータベース設計ができていないから結論から言おう。データベースアプリケーションの開発が炎上するのは正しいデータベース設計ができていないからだ。ここでいう「正しい」とは、論理的に証明できる正しさという意味ではない。「本来こうするべき」といった意味で捉えて欲しい。 「炎上」というのは、例えばテストが通らない、バ
Excelデータを最速でWebアプリ(Heroku)にする<del>１０</del>９のステップ
ローカルには映画の視聴記録とか食べ歩きのお店評価とか投資履歴とかガラクタコレクションリストとかの自身の活動記録的なデータが溜まります。そしてどういうわけかそれらのデータは大概表計算ソフト「Excel」の上に置かれているのです。その結果、溜めたはいいが有効に活用されない、場合によっては見ることすらしないという事態に陥ります。それらのデータが本来的に置かれる場所が「データベース」であり、その活用によりデータ価値が向上するということに誰も異論はないとしても、データはExcelに置かれるのです。 理由は一つ。そう、データベースは敷居が高いのです。 データベースの敷居が下がれば、みんながローカルのデータをもっともっと大量に公開して世の中はもっと便利になるに違いありません。 まあ、実際のところはよくわかりませんが。 そんなわけで… データベースの敷居を下げるべく、CSVデータを簡単にデータベース化する
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
O/Rマッパー当たり前な時代だからこそSQLテクニックを磨こう·SQL Fiddle MOONGIFT
SQL FiddleはColdFusion製のソフトウェア（ソースコードは公開されていますがライセンスは明記されていません）です。 開発環境をセットアップするというのは意外に面倒で、せっかく学習しようと思ってもその時点で頓挫してしまいます。もしあなたがSQLを学んでみたいと思うならばSQL Fiddleを使ってみましょう。 こちらがメイン画面です。左に構造、右に実行するSQLを書きます。 実行例。結果はテーブルで下に表示されます。 SQLを変えれば実際に結果も変わります。 対応するデータベースは多様です。 SQL FiddleはJSFiddleに代表されるWebプレイグラウンドサービスで、SQLをWebブラウザ上で実行、確認ができます。最初のテーブルのCreate文からはじまり、任意のSQLを実行してその結果をテーブル表示で確認できます。MySQL/PostgreSQL/MS SQL Se
Big Sky :: 組み込み版 NoSQL、「UnQLite」
これまで組み込みDBだと SQLite が一般的でしたが、ローカルであっても NoSQL したい、組み込みで使いたい、というニーズはあるかと思います。 そんな場合、UnQLite を使うと便利そうです。 UnQLite - An Embeddable NoSQL Database Engine UnQLite is a self-contained C library without dependency. It requires very minimal support from exte... http://unqlite.org/ unqlite/unqlite - GitHub README.md UnQLite UnQLite is a in-process software library which implements a self-contained, server...
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どうした日本オラクル？ ギター侍ならぬデータベース侍がデータベースの現場を斬る！ 波田陽区本人が登場
TechCrunch | Startup and Technology News
データベース設計徹底指南
データベース技術の羅針盤
