Database schema templates Collection of real world database schemas from open-source packages and real-world apps that you can use as inspiration when architecting your app.
はじめに ※この発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません 用法用量を守り、個人の責任で業務に投入してください 参考資料 2024/02/14追記 実際のテーブル設計の詳細はこちらを参考にどうぞ。 agilejourney.uzabase.com 要件 User情報を保存するときにどのようなテーブル設計を行うか 今北産業で頼む テーブルに状態を持たせず状態毎のテーブルを作る 状態が変わればレコードを消して別のtableに作る tableの普遍的な情報は別に持たせる 僕の考えた最強のDB設計 PostgreSQLをベースの雑なER図を作った。 これを元に話を進める。 table構成 users 親tableであり、すべてのユーザはここに属する。 基本はINSERTのみでUPDATE、DELETEを考慮しない。 user_detail userに付随する詳細の情報がここに登録
こんにちは、データ分析部の石塚です。 Gunosyではエンジニア以外の職種でもSQLを叩いて自らデータを集計・分析するという習慣と全社員が各サービスのログ*1に触ることができる環境があります。 例えば、ユーザー獲得を担っているプロモーションチームはエンジニアが0名のチームなのですが、実際にSQLを叩いています。 それによって、自分たちの獲得したユーザーはどのような行動をしているのかを確認したり、分析することができています。 これはGunosyのみの事例ではなく、AWSのRedshiftやAthena、GCPのBigQueryが台頭してきたおかげで、どの会社も低コストにログをSQLで集計・分析できる基盤が整ってきています。 個人的にはアプリやウェブの業界で働くマーケターにはSQLは必須の知識と言える時代になってきたと感じています。 そこで今回は特別プログラミングなどの経験が無い人でも、SQL
TL;DR; Amazon AuroraはIn-Memory DBでもなくDisk-Oriented DBでもなく、In-KVS DBとでも呼ぶべき新地平に立っている。 その斬新さたるやマスターのメインメモリはキャッシュでありながらWrite-BackでもなくWrite-Throughでもないという驚天動地。 ついでに従来のチェックポイント処理も不要になったのでスループットも向上した。 詳細が気になる人はこの記事をチェキ！ Amazon Aurora Amazon AuroraはAWSの中で利用可能なマネージド(＝運用をAWSが面倒見てくれる)なデータベースサービス。 ユーザーからはただのMySQL、もしくはPostgreSQLとして扱う事ができるのでそれらに依存する既存のアプリケーション資産をそのまま利用する事ができて、落ちたら再起動したりセキュリティパッチをダウンタイムなしで(!?)適
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！ オープンソースのデータベースとしてよく比較されるPostgreSQLとMySQL。どんな長所・短所があるのでしょう？ それぞれの専門家による対談で明らかにします。 エンジニアとして働いていると必ず直面する悩み。それは、「どのリレーショナル・データベース（以下、RDB）を選ぶのが最善なのか？」です。 RDBごとに長所と短所は異なっています。そのため自社サービスにマッチしないRDBを選んでしまうと、それがボトルネックとなり開発・運用にトラブルが生じるケースは少なくありません。 なかでもよく比較検討されるのが、PostgreSQLとMySQL。ともにオープンソースRDBのデファクトスタンダードであり、高い性能と数多くの機能を持っています。 では、両者は具体的にどのような長所・短所があるのでしょうか。そ
「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。
Webオペレーションエンジニアの id:y_uuki です。 2017年8月7日に、メンテナンスの完了報告及びデータ消失とカスタムダッシュボード、式監視の不具合に関するお詫びにてお知らせしたメンテナンス作業時間中のデータ消失について、本エントリにて技術的な観点から原因の詳細をお伝えいたします。 概要 2017年8月7日(日本時間)に、オンプレミスデータセンターからAWSへ、Mackerelをシステム移行するためのメンテナンスを実施しました。 メンテナンス開始時間である14:30以降のデータ同期に失敗していたPostgreSQLデータベースサーバへの意図しないフェイルオーバーが、メンテナンス作業途中の15:30に発生した結果、14:30から15:30の間に更新されたデータを消失しました。 移行作業後のアプリケーションの動作確認中に、特定時間帯のデータを消失していることを発見し、データの復旧を
厚生労働省が公表する労働基準関連法令違反の企業の一覧です。
Builderscon 2017で登壇してきました。 builderscon.io 登壇資料はこちらです。 今回も僕が超絶リスペクトしてる id:t-wada さんと そこそこリスペクトしてる 空前絶後のォォ！！！！超絶怒涛にリスペクトしている上司の id:onishi さんの名言を引用させてもらいました。これはテストコードやモニタリングで品質が見える化されますが「見える化されるだけでは問題は解決しない」という本質をお伝えしています。我々はエンジニアなので技術で問題を解決していくわけですし、問題を解決するためには手を動かすしかありません。ですのでまさに今の現場を改善していくのはあなた自身です。 あとは今年、話をしてきたデータベースリファクタリングの総集編って感じです。ホントは実例のRDBアンチパターンを元にリファクタリングしていきたかったんだけど60分では短すぎて「続編に期待」みたいなレベ
このコマンドを実行するとカレントディレクトリのschemaディレクトリに解析結果のHTMLが出力されます。 （コンテナは自動的に終了します） docker run のオプション -vオプションで指定したoutputのマウント先が出力先になります。 複数ファイル出力されるので、既存フォルダに出力しないことをオススメします。 また、--net="host"オプションを指定することで、ホストマシンと同じようにDBに接続できるようになります。 注意点 2017/07/28現在、DockerHubにsnapshotタグのイメージしか上がっていないため、 イメージ名は明示的にschemaspy/schemaspy:snapshotと指定しましょう。 （省略すると自動でlatestになる） SchemaSpyのオプション -tで指定できるDBの種類は、デフォルトだと以下の4つになります。 mysql m
Photo by Delwin Steven Campbell こんにちは、谷口です。 皆さんは普段お仕事でSQLを使っていますか？ ITエンジニア以外の職種だと、「自分では使えないので、データがほしいときなどはエンジニアに依頼している」という方も多いと思います。 ただ自分でSQLが使えないと、今すぐデータがほしいのに確認できるまで時間がかかったり、エンジニアの仕事を増やしてしまったりして、双方にとって面倒が増えてしまう場合もあるかと思います。 「エンジニアじゃないんだからSQLなんてわかんないよ！」と思われるかもしれませんが、既に運用中のデータベースから基本的なデータ取得をするのであれば、自分で基本的なSQLの使い方を覚えた方が、マーケティングや営業、分析や企画といった業務も捗るはずです。 今回はSQL初心者の方に向けて、ブラウザ等でSQLを書きながら学べるコンテンツをご紹介します。 ■
Google、マネージドサービスでPostgreSQLを提供する「Cloud SQL for PostgreSQL」ベータ提供を発表 Cloud SQLはこれまで、MySQLのマネージドデータベースサービスとして提供されてきており、そこにPostgreSQLが加わる形になります。PostgreSQLになっても設計の原則は変わらないと。 Cloud SQL for PostgreSQL implements the same design principles currently reflected in Cloud SQL for MySQL: namely, the ability to securely store and connect to your relational data via open standards. Cloud SQL for PostgreSQLの実装は現在
© 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 柴田竜典 2017/6/1 Oracle Database から Aurora & Redshift に移行するための実践ガイド 自己紹介 柴田竜典［シバタツ］ • データベース関連の 相談ごと何でも担当 • AWSへの移行を機に RDBMSをAuroraに 乗り換えたい • オンプレミスOracleを AWSにフォーク リフティングしたい • 好きなAWSのサービス: S3 @rewse Oracleからの移行を検討しているお客様の声 • クラウドにシステム全体を移行するのであれば、 RDBMSもクラウドネイティブなものにしたい • RDBMSもオートスケールさせたいが CPUライセンスだとそれが
色々な RDBMS で SQL の書かれたファイルを読み込む方法について調べた。 まずはSQL の書かれたテキストファイルを用意しておく。 $ cat << 'EOF' > sample.sql DROP TABLE IF EXISTS users; CREATE TABLE users ( id integer, name varchar(255), age integer ); INSERT INTO users VALUES (1, 'Alice', 20), (2, 'Bob', 30), (3, 'Carol', 40); EOF こんな感じ。 users テーブルを作って、そこにレコードを追加している。 $ cat sample.sql DROP TABLE IF EXISTS users; CREATE TABLE users ( id integer, name varch
日報一覧画面最近、プライベートな時間をつかってRepostというオープンソースの日報共有アプリケーションを開発しています。 投稿した日報に対して、コメントや絵文字でリアクションすることでチームでのコミュニケーションを活性化させることを目的としています。日報版Slackのようなイメージです。 まだ開発着手から1ヶ月ということもあり、バージョン0.0.1でまともに稼働できる段階ではないですが、開発のモチベーションを高めるためにも記事を書いてみました。 技術スタック チャンネル作成画面RepostはフロントエンドにReduxを採用し、SPAとして構築しています。APIサーバとしてのバックエンドはRuby on Railsで開発しています。また、エディタ部分はDraft.jsを用いてMarkdownエディタを実装しているところです。 Draft.jsについては、過去にとあるプロダクトに採用した経験
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ
西澤です。先日"AWS環境へのデータ移行"をテーマに社内で営業向け勉強会を行ったのですが、自分が1から資料を作るよりもずっと有用な公開資料がたくさんあったので、それらを使って説明をさせてもらいました。当日メンバーから出た質問等も補足しながら、今回はその情報をこちらにまとめておきたいと思います。 前提 タイトルではデータベース移行としていますが、こちらではRDBの移行のみを対象とします。AWSの各種サービスの詳しい説明は行いません。それらを組み合わせて利用する際に必要となる情報をまとめたいと思います。また、これからご紹介する資料の中には重複する部分も含まれるのですが、私が個人的によくまとまっているというところをピックアップしてご紹介して行こうと思います。 AWSへのデータ転送方法のまとめ まずは、データファイルの転送方法のまとめです。いつの間にかできていた下記ページが非常にわかりやすくまとま
こんにちは、 id:alpicola です。今年4月に新卒入社してアプリケーションエンジニアとして働いています。 ウェブアプリケーションはその性質上、データベースに対して同時に大量の問い合わせを行います。そうした中でデータベースが個々の問い合わせを処理していくときに起こっていることは何か、どういう順序で処理が行われるのか、というのは興味深い話題かと思います。例えばデータベースに対して行った更新処理の結果が、更新を行ったクライアント以外のクライアントからも「見える」ようになるのはいつでしょうか。入社間もない頃、先輩エンジニア達にそうした疑問をぶつけてみたところ、「トランザクション分離レベル」というキーワードと、この分野の古典的な論文 A Critique of ANSI SQL Isolation Levels を教えてもらい、輪読会を社内で開催しました。この記事ではこの輪読会の模様をレポー
こんにちは。インフラストラクチャー部 SRE グループの吉川 ( @rrreeeyyy ) です。今期オススメのアニメはツインエンジェル BREAK です。 普段の業務並びに趣味の一環として、サーバのモニタリング環境の調査や改善に取り組んでいます。 そこで本稿では、モニタリングのコンポーネントの一つとして外すことが出来ない、時系列データベースの基礎知識に関して紹介します。 そもそも時系列データ・時系列データベースとは？ 時系列データというのは、特定の時間ごとに何らかの値を取得した際の、取得した一連の値を指します。 例えば、以下のようなフォーマットをしたデータなどは時系列データにあたるでしょう。 timestamp1,key,value1 timestamp2,key,value2 timestamp3,key,value3 : 時系列データベースとは、上記のような時系列データの保存・処理に
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