こんにちは。 株式会社CHILLNNという京都のスタートアップにてCTOを務めております永田と申します。 弊社では宿泊施設様向けに宿泊施設の予約管理用のSaaSを提供しており、現時点で1000近くの施設様にご利用いただいています。 現在、これまでに溜め込んだ日本最大級の宿泊コンテンツの検索エンジンを構築しており、その過程でさまざまなデータベースを探索しています。 本記事では、AWSのKVSであるDynamoDBを題材に、公式ドキュメントに書かれているキー設計のベストプラクティスの背景を理解することを目的とします。 なお、本記事の執筆にあたって、こちらの動画を大変参考にさせていただきました。 DynamoDBとは DynamoDBとは、AWSで利用できる、あらゆる規模に対応する高速で柔軟なNoSQLデータベースサービスです。 DynamoDBが登場した背景は、アプリケーションの大規模化です。
概要 AWS で人気のサービス DynamoDB についての論文が公表され巷で噂になっていたと思う。 今回は、その論文を読み込んでいき、ざっくりまとめていくという記事になります。 完全趣味な記事なので、興味ある人がいれば幸いです笑 Abstract まず論文のタイトルですが、「Amazon DynamoDB: A Scalable, Predictably Performant, and Fully Managed NoSQL Database Service」と題したものとなっています。 Amazon DynamoDB は、NoSQL とよばれる部類のデータベースサービスです。 一貫した耐久性、可用性、パフォーマンスを提供してくれるマネージドなサービスなのが特徴ですね。 冒頭、2021年に66時間にわたる「Amazon Prime Day」中にピーク時8920万リクエスト/秒をさばいてい
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
先月投稿した2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャを学ぶ道のりと代表的な実装モデルの概要を紹介しました。 今回は、前回同様、主に新卒Webエンジニア向けに、Webアプリケーションサーバとデータベースサーバ間の接続管理モデルと運用事情について紹介します。 データベース接続の永続化やコネクションプーリングとは何なのか、なぜ必要なのかといったことが主な話題です。 背景 データベース接続の永続化とはなにか データベース接続のオーバヘッド データベース接続の永続化手法 コネクションプーリングとはなにか コネクションプーリング: ドライバ型 コネクションプーリング: プロキシ型 コネクションプーリング全体について PostgreSQLとMySQL 参考資料 まとめ 背景 2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャの話とWebアプリケーショ
第6回SQL流行間比較（2） 直近、直近の1つ前、そのまた1つ前… ミック 2009-05-19
「テーブル名の一覧がほしい」「ビューの一覧がほしい」ってことが、たまーにあります。 まぁ、納品用のドキュメントにしたりとかいろいろ ということで、メモっておこう。 -- データベース名一覧 select name FROM sys.databases; -- テーブル名一覧 select name FROM sys.tables ORDER BY name; -- シノニム一覧 SELECT name FROM sys.synonyms ORDER BY name -- ビュー一覧 select name FROM sys.views ORDER BY name; -- ストアド一覧 SELECT name FROM sys.procedures ORDER BY name; -- ユーザ定義関数一覧 SELECT name FROM sys.objects WHERE type_de
Online data science provides the students with a flexible and affordable path towards a very lucrative data science job. According to the bureau of Labor Statistics the projected employment growth for database administrators is 11% with the current average salary for database administrators standing at $87,020. The increasing popularity of data analytics and data base administrators adds to the ev
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Pinskiさんの記事は、「SQLで数独を解ける」ことを示したという点で評価できます。しかしながら、そのためのコードと実行時間が共に長大であるため、「SQLは面倒で遅い」という誤解を読者に与えかねません。本稿で紹介する方法で、誤解が払拭されることを期待します。 第1、2部と第3部の手法を簡単にまとめておきましょう。 第1、2部では、手続き的な記述、つまり、どうすれば数独の解が得られるかの具体的な記述によって数独を解いています。手続き的とは言っても、せっかく宣言型言語であるSQLを使うので、手順の各ステップはなるべく宣言的に記述するように心がけています。 第3部（本稿）の方法の本質はたった1行のSELECT文です。このSELECT文には「数独の解とはどういうものか」だけが記述してあり、その解を得るための具体的な方法はコンピュータが考えます。ただし、このSELECT文は人間が手で簡単に書けるよ
ポイント ・高度なインデックスやジョインを利用し，最短経路でデータにアクセス ・メモリー不足を自律的に解消し，キャッシュのヒット率を高める ・インメモリーDBは全データをメモリーで処理し，高速化を図る 目的地に早く到着したいなら，最短の経路を最速で行けばよい。これはデータベース（DB）でも同様だ（図1）。インデックスなどを使ってデータへの最短経路を見つけ，メモリー・アクセスを増やして，最速でたどり着く。DBにはそんな技術が詰まっている。 図1●データベース高速化技術のポイント ビットマップ・インデックスなどを使い、データにたどり着く最短の道を選ぶ。また、できるだけメモリーにデータをキャッシュさせておくことで、アクセスのスピードを上げる、という二つのポイントがある [画像のクリックで拡大表示] 以下では，（1）データにたどり着く最短の道を選ぶ仕組みと，（2）アクセスのスピードを上げる仕組みの
はじめに 「分析関数の衝撃（中編）」に引き続き、CodeZineのミック氏の記事で記載されたSQLを、分析関数を使って記述していきます。また、分析関数のorder by句でのrangeの使用例も解説します。対象読者SQLの可読性を向上させたい方SQLのパフォーマンスを向上させたい方 この記事では、「SQLで数列を扱う」と「相関サブクエリで行と行を比較する」に記載されているSQLを、分析関数を使って記述していきますので、先に読んでおくと理解しやすいと思います。必要な環境 本稿で扱うSQLは、Oracle 10.2.0.1.0で動作確認しました。ソースコードはDB2 V9.1でも動作確認しました。その他、Oracle9i以降DB2SQL Server 2005 でも応用できます。3人なんですけど座れますか？ - その1：行の折り返しを考慮しない まずは人数分の空席を探すSQL（行の折り返し
CALCULATE_GS_V3は控えめに言っても「遅すぎる」ので、これに比べて「高速」であっても、「数独」の解法として特別高速なわけではありません（数独をコンピュータで解いた経験のある人なら、標準的なサイズ9×9の数独を、今日の計算機は数秒で解くことはご存じでしょう）。しかしながら、本稿で紹介するSQLの書き方は、さまざまな場面で応用できるはずです。ここで紹介する方法よりも劇的に速い方法を第3部で紹介しているので併せてお読みください（1秒程度で解けます）。対象読者計算機でパズルを解くことに興味のある方数独を知っている方（数独自体についての説明はしません）ストアド・プロシージャについて学びたい（ストアド・プロシージャ自体については説明しませんが、雰囲気は分かると思います）データベース管理システムで「データの管理」を超えたことをしてみたい方 必要な環境 本文のコードをそのまま実行するにはMyS
はじめに SQLを使って数独（ナンプレ）を解く方法を紹介します。 データベースを操作するための言語であるSQLを別の用途に使おうとする理由は、SQLが宣言的な記述が可能な言語の中で最も普及していると思われるからです（宣言的言語と言えばPrologを思い浮かべる方も多いかもしれませんが、残念なことにPrologは、SQLほどには普及していません）。 まず、宣言的な記述について説明しましょう。タクシーに乗ることを想像してください。「渋谷に行ってください」というように、欲しい結果を書くのが宣言的な記述です。具体的な道筋は運転手が考えてくれます。それに対して「まずA通りを北に行って、B交差点を左折して・・・」というように、具体的な道筋を示すのは手続き的記述です。プログラミング言語の場合も同様です。SQLやPrologにおいては、欲しい結果をプログラマが書けば、具体的な実現方法はコンピュータが考えて
はじめに SQLのクラスを教えるとき、最大の課題の一つが、生徒たちがそれまでに手続き型言語から身に付けたことを、一度「頭から追い出す（unlearn）」ことだ。私がそのとき採る一つの方法は、処理を「レコード単位」ではなく、集合という観点から考えるよう強調することである。 ――――J.セルコ SQLの考え方を習得するときに最大の障壁となるのが、私たちの多くが慣れ親しんだ手続き型言語の考え方（ソート、ループ、分岐、代入、等々）です。SQLの本質を理解するには、私たちの心に強固に貼り付いてしまった思考パターンを、一度ベリベリと引き剥がし、更地に戻してやる必要があります。それが、セルコが「unlearn」という言葉に込めたニュアンスです。セルコ自身、Fortranからプログラマとしてのキャリアを開始し、C、Algol、Pascalと手続き型言語を渡り歩いた後にSQLを身に付けた人物だけに、言葉に
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