【DB概論】データベース設計の目的・まとめ【DB概論】データベース設計の目的・まとめ：できるエンジニアになる！ ちょい上DB術・基礎編（6） デキるエンジニアになるためには、DB技術の基礎は必須です。本連載では、豊富な実例と演習問題で、プロとして恥ずかしくない設計手順を解説します。DB設計のポイントとなる汎用的なケースを紹介しているので、通常の業務とは異なる場合でも応用できる「共通の考え方」を身に付けられます。
信じられないDB文化「Join禁止」に「固定長DB」、、でも、合うんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - レベルエンター山本大のブログ
僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はRDBやフレームワークを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止」と「固定長DB」だ。 ありえない。 とはいえ、正直に言えば「またか、、、」という感想でもある。 RDBを知らないレガシーな人たちが設計したDBではよくありがちな設計だからだ。 と僕は早々にこの文化と戦って、絶対に覆してやろうと考えてた。 過去の経験上それはたやすいハズだった。 しかし、この文化と戦うこと3ヶ月間。 屈した。初めて屈した。いや、屈したというよりは理解した。 大規模コンシューマ向けサービスのRDBという
はじめての MySQL で100万件のデータを管理する時に行ったチューニングまとめ
MySQL の勉強をせずにフレームワーク等で SQL を書かずに Web サイトを構築していました。データ数も2万件程度でしたので、そこまで困ることはありませんでしたが、今回100万弱の商品データを扱う機会ができたので、MySQL のチューニングや発行する SQL について見直す機会がありました。 この記事では MySQL を高速化するのに行った対策など勉強したものを自分用にメモしておきました。 条件式で比較するカラムにインデックスを使用して高速化 商品コードで存在しない商品を見つけて、商品をDBに登録するという処理を行っている場合、4万件超えたころから処理に2秒以上かかるようになってきます。12万件超えた頃には10秒程度かかるようになってしまいましたが、商品コードのフィールドに対してカラムインデックスを貼ることで0.2秒に短縮することができました。 MySQL のリファレンスにも以下のよ
「NewOLTPの時代にNewSQLが求められている」 マイケル・ストーンプレイカー氏
Web時代に生成される大量のデータを、トランザクションを維持しつつ処理できる新しい種類のデータベース「New SQL」が求められていると、データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が米計算機学会ACM（Association for Computing Machinery）のコラム「New SQL: An Alternative to NoSQL and Old SQL for New OLTP Apps」（New SQL：New OLTPアプリケーションのための、NoSQLやOld SQLに替わるデータベース）で書いています。 New SQL: An Alternative to NoSQL and Old SQL for New OLTP Apps | blog@CACM | Communications of the ACM これまで企業の情報システムの定番は、受発注
データベースの内部動作を知る
SQLのプログラミングは奥が深い。特にパフォーマンスの観点から、そう言えるだろう。 みなさんご承知の通り、同じ結果を出すプログラムでも、SQLの書き方次第で処理時間に何倍もの差が生じ得る。効率の悪いSQLを書いてしまう原因は、多くの場合、リレーショナルデータベースの内部動作やアプリケーションに関する理解不足である。両者をよく知った上で最適なSQLを書けるようになることは、システムエンジニアとしての重要なスキルの一つである。 特集『基礎から理解するデータベースのしくみ』では、リレーショナルデータベースの内部動作について、基本的な部分を分かりやすく解説している。SQLプログラミングに役立つことはもちろん、SQLチューニングやデータベース設計のための基礎知識としても不可欠だ。 イントロダクション ブラックボックスのままでいいの？ Part 1：SQL文はどのように実行されるのか SQL実行までの
データベースのスケーラビリティをどうやって向上させるか
これまでPublickeyではデータベースのスケーラビリティに関するさまざまなトピックを取り上げてきました。クラウド時代にはスケーラブルなデータベースのニーズがこれまでになく高まっているためです。 この記事では、これまで取り上げてきたデータベースのスケーラビリティに関する技術を少しまとめて紹介しようと思います。 従来のリレーショナルを拡張 従来のリレーショナルデータベースに対して、技術的工夫を凝らすことでスケーラブルなデータベースを実現しようというアプローチにも、さまざまなものがあります。 データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏は、リレーショナルデータベースは決して遅くないと主張。リレーショナルデータベースが遅い原因はロック、ラッチ、リソース管理にあるとして、それらを極力排除した「VoltDB」を開発しています。 NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャ
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