世の中のデータベースを見ていると、格納するデータの文字数に「191文字以内」という制限が課されている場合があります。一体なぜ191文字という中途半端な数字で制限が行われるのかについて、オープンソースのデータ同期ツールを展開するGrouparooのCTOを務めるエヴァン・ターラーさんが解説しています。 Grouparoo Blog: Why do database columns have a character length of 191? https://www.grouparoo.com/blog/varchar-191 ターラーさんはまず、現代のデータベースシステムでは無制限に文字を格納する設定も可能だとした上で、文字数の制限で検索速度が向上すると説明しています。例えば、メールアドレスの行が「[email protected]」となっているユーザーを見つけたい場合、なんの工夫も無い状
2022年7月13日にカラーミーショップで提供開始した「副管理者機能」のアップデートにあたって、従前の挙動を変えずにデータベーススキーマの構造を変える必要がありました。また、サービスの提供を停止することなく、スキーマの構造の変更を進める必要がありました。 この記事では、サービスを停止せずにデータベースの構造を徐々に変更するデータベースリファクタリングをどのように進めたかについて紹介します。 「データベースリファクタリング」とは データベースリファクタリングについて体系的に述べた書籍として"Refactoring Databases"があります。この本では、データベースリファクタリングのさまざまなパターンにおいて、スキーマの変更、データマイグレーション（既存データの移行）、アプリケーションの変更それぞれをどのように進めるべきかについて解説しています。ここでは、"Refactoring Dat
NULL絶対ダメ論や現実的には無理だから上手く付き合っていくしかないんだよ論など見られるが、せっかくCodd博士が上図の分類を提示しておられるので、これを元にもっと詳細化して考えてみよう。
We announced Cloudflare Workers in 2017, giving developers access to compute on our network. We were excited about the possibilities this unlocked, but we quickly realized — most real world applications are stateful. Since then, we’ve delivered KV, Durable Objects, and R2, giving developers access to various types of storage. Today, we're excited to announce D1, our first SQL database. While the w
こんにちは、開発部の高橋です。 本記事はdely Advent Calendar 2019の14日目の記事です。 昨日はミカサ(acke_red)さんの「デザイン負債を返済する - クラシルのデザインの展望2020」という記事でした。 note.com 目次 目次 はじめに 複数データベースの仕組み 複数データベースに関連するActiveRecordの全体像 1. master/slave構成 利用方法 DatabaseSelectorの利用方法 2. 複数のデータベースの利用 利用方法 アプリケーションでの実際の実装 開発時にハマった箇所 POSTのあとのGETでの更新処理で競合が発生 readingロールに対して更新していることがテストで気付きにくい まとめ 最後に はじめに 10月の半ば辺りにRails6の複数機能を利用し、master/slave構成に対応した新規アプリケーションを
みんなのウェディングのインフラエンジニア横山です。 今回は開発用DBのマスク処理にEmbulk+Digdagを利用し始めた話について書きます。 開発用DBのマスク処理とは 弊社では、週次で本番DBのスナップショットから開発環境用DBを作り直しています。 これにより、常に本番環境と同じテーブル定義、データ量で開発を行うことができ、以下のようなメリットがあります。 本番にデプロイする前に、開発、ステージング環境で不具合を早期発見できる 実際に近いデータで、本番を想定した確認ができる ここで問題になってくるのが、ユーザの氏名やメールアドレスといった個人情報の扱いについてです。 開発用DBは本番DBのスナップショットから作成されているため、開発用DBにも本番DBの個人情報が入ってしまっています。 この状態で利用すると、以下にあげる問題が考えられます。 開発中の機能による、ユーザへのメール誤配信など
同じ SQL を通じて手続きを実行するデータベースは，大きく二種類にわけられます。一つは MySQL や PostgreSQL，SQL Server が採用してきた「行指向」データベースです。これらのデータベースは主にフロントエンドのサービスやシステムと密接に結びついており，頻繁にレコードにアクセスして内容を更新していきます。また検索エンジンとして，適切に作られたインデックスを使用して高速な検索を実現します。 一方，近年登場した「列指向」データベースは，主にデータ分析のために最適化されたデータベースで，大規模なデータに対する集計処理を高速に行います。近年のデータウェアハウスはこの形のデータベースが増えてきました。列指向データベースでもデータ設計（モデリング）が重要になってきます。特に分散ストレージの扱いは非常に難易度の高い部分ではありますが，テクノロジーの発達によって，難しい部分はクラウド
データベーステーブル設計の基礎の基礎～エンティティの抽出・定義から正規化まで 適切な形でデータベースのテーブルを設計し、運用するには？テーブル設計に必要な初歩を日本MySQLユーザ会副代表の坂井恵さんが丁寧に解説します。 金融系アプリ、ゲーム、人工知能などなど……。どんな種類のシステムを開発する上でも、避けて通れない領域があります。データベースです。データを適切な形式で格納し、取り出す。単純明快ながらも奥深いこの仕組みは、多くのシステムの根幹を支えています。 しかし、適切な形でデータベースのテーブルを設計し、運用するのは簡単なことではありません。「良いテーブル設計」のためには知識と経験が不可欠です。今回は日本MySQLユーザ会の副代表である坂井恵さんに、これからテーブル設計に着手する方に向け、設計に必要な技術と、良い設計を作るための考え方を教えていただきました。 坂井恵（さかい・けい） @
We value the diversity of our community. We strive to amplify the voices of the oppressed to eradicate racism and xenophobia. We ask our community to stand together in support of the Black community. #BlackLivesMatter Projects PGCLI Postgres Client MYCLI MySQL Client LiteCLI SQLite Client MSSQL-CLI MS SQL Server Client IRedis Redis Client ATHENACLI AWS Athena Client pgspecial Postgres meta command
「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。
Database Search and Replace Script in PHP Search Replace DB version 4 is a developer power tool, that lets you quickly run database searches from a web UI when it's not possible to use command line tools. At a time of conflict, with Russia invading Ukraine, Hamas forces attacking Israel and Israel attacking back, please remember to support the good work done by aid organisations such as the Red Cr
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
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