Kazuhoさんの論理削除はなぜ「筋が悪い」かを読んで。 UPDATEが発生しないテーブルならば、削除フラグを使った実装手法でも現在の状態と更新ログを別々に表現でき、結果として効率と過去の情報を参照できるメリットを簡潔に両立できるのではないか、という話。 大前提として全く同意なのだけども、今あるテーブルにdeleted_atを足すだけで、過去のレコードを復旧可能なようにしたい＞＜ みたいに思っちゃった僕のような人間が実際に取るべき実装手法は何か、あるいは、それを想定して今やっておくべきテーブル設計はどういうものか！？というのが最後の疑問。 まずUPDATEがなければ、immutableなマスタ、更新ログ、「現時点のビュー」の３テーブルは、例えば次のようになる（PostgreSQLの場合）： -- immutableなマスタ。 create table records ( id serial

今日朝イチで見たエントリーがこれでした。 qiita.com 論理削除の弊害は色々なところで言われているけど、僕の足りない頭で理解している所によると、二つの値しか持たない削除フラグ的なものはカーディナリティが云々で検索条件につけても性能上的にもよくないし、意味がないということです。 論理削除を完全に悪だとは言いませんが、論理削除を極力排したい人たちは、基本的にデータそのものを削除する、もしくは論理削除というのはまだ要件的に未確定な要素が隠されていることを示すフラグであると考えているようです。 僕がITの業界でキャリアをスタートしてから2年目くらいに配置されたプロジェクトではT字型ER手法というのをベースにしたテーブル設計をしていて、そこでかなり鍛えられたわけですが、その時にはだいたいこのような原則を叩きこまれました。 テーブルに状態を持たせない 究極には機械が認識するキーと、人間にとって意

データベースには，「トランザクション分離レベル」というものがある。 以下では，それが なぜ必要なのか？ デフォルトのレベルでは，どうして駄目なのか？ PostgreSQLでは，どうやってレベルを変更・確認するのか？ などを取り上げる。 トランザクション分離レベル トランザクション分離レベルとは： 複数のトランザクションが同時に実行された場合に、他のトランザクションからの影響がどのくらい「分離」するか，のレベル。 ANSI規格では，４つのレベルがある。 READ UNCOMMITTED （一番低い） READ COMMITTED REPEATABLE READ SERIALIZABLE（一番高い） 徹底比較!! PostgreSQL vs MySQL　第３回：トランザクションの比較 http://thinkit.co.jp/free/article/060... トランザクション処理に詳しく

テーブルのJOINが苦手でしたが、この例を思いついてからは、すっきりくっきり理解できるようになりました。むしろ頭から離れません……。 ※ INNER、OUTERは飾り。省略できる。 INNER JOIN → JOIN LEFT OUTER JOIN → LEFT JOIN RIGHT OUTER JOIN → RIGHT JOIN ※ ON ...=... をまとめて USING(属性) と書ける。 ※ 何で結合するか言うまでもない時は、NATURALを指定すると勝手にJOINしてくれる。NATURALにJOINして……。 ※ WHEREは結合した結果に作用する。 ※ 現実には上図のように1対1で結合しません。 ※ おまけ。CROSS JOIN。 こんなの使いません。 ブクマ用画像。

「工場勤務からITエンジニアに転職できる？」 「志望動機の書き方は？面接対策のポイントも教えてほしい！」 毎日同じ作業の繰り返し。スキルアップの実感もなく、将来が不安──そんな想いを抱えながら工場で働いていませんか？ I […]

GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠

先日、SPIDERストレージエンジンについて2度に渡り本ブログで紹介した（その１：Not Only NoSQL!! 驚異的なまでにWRITE性能をスケールさせるSPIDERストレージエンジン、その２：快適スケールアウト生活への第一歩。SPIDERストレージエンジンを使ってみよう！）が、SPIDERの作者である斯波氏は、実はもう一つ驚くべきストレージエンジンを開発している。その名も、VPストレージエンジンだ。ちょっと地味な名前だが、VPとは、Vertical Partitioning（垂直パーティショニング）の略で、複数のテーブルの上にVPストレージエンジンを被せて、垂直パーティショニング（カラムごとにデータを格納する領域を分ける）を実現するというものだ。他のテーブルの上に被せるアーキテクチャをとっているという点では、VPとSPIDERの発想は同じである。以下は、VPストレージエンジンの動作

まだピクミン2をクリアしてないのでケジメ的に新作ゲームを買えないmikioです。今回は、Tokyo Cabinetを使って激烈簡単に特定サイトの専用の検索機能を設置する方法について説明します。クローリングから検索までを10分くらいの作業で可能にします。 特定サイトの検索エンジン Web全体の検索機能を作るのは、途方もない技術力と設備を持っているGoogleやMicrosoftなどのビッグプレーヤでないと難しいのが現実です。でも、自分が気に入っているいくつかのサイトを対象とした検索エンジンを作るのであれば個人だってできます。また、インターネットから手が届かないイントラネットのコンテンツの検索機能は自分達で手がけないと構築できません。 ということで、企業用の検索システムが数多く売られていますし、LuceneやGroongaやHyper Estraierなどのオープンソース製品も世に多数存在しま

MongoDB is a document-oriented, operational database built from the ground up as an alternative to the relational database for modern applications. Unlike relational databases, MongoDB allows developers to store rich JSON-like documents that map naturally to the objects they use in their code:

ここしばらく、水面下でBrian Akerを代表とするMySQL/SUNのエンジニアたちや、業界のオープンソースハッカーたちとMySQLをスリムダウンさせたマイクロカーネルRDBMSを開発していたのですが、本日アナウンスされたので、日本語でご紹介させていただきたいと思います。 Drizzleとは？ Drizzleとは必要のないものは一切存在しない、最低限でパフォーマンス重視な「MySQLよりシンプルで、軽く、安定して、高速な」 MySQLのforkです。マイクロカーネルアーキテクチャを採用したので、必要のないものは後付けできる構成です。こういった目標もあり、現在、Drizzleの開発チームはMySQLをドラスティックにリファクタリングしています。 コミュニティベースのプロジェクト Drizzleで大事な事は、Drizzleはコミュニティベースのプロジェクトであるという事です。Montyのブ

When everything is vibingVibe coding is just the beginning. AI looks like it’s ushering in a new age of vibe everything.

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OpenSocialとかC++0xとか世の中の流れが早すぎて、いろいろと勉強しなきゃなと焦りつつも、ついついピクミン2にはまってしまうmikioです。今回はTokyo Tyrant（TT）を使ってユーザ独自のストレージシステムを簡単に構築する方法について説明します。 プラグインとは オブジェクト指向プログラミングに慣れた人にとっては、インターフェイスと実装を分離することによってプログラムの拡張性や保守性を向上させる技法（データ抽象）は常識ですよね。その考えをさらに進めると、インターフェイスのみをプログラムに記述しておいて、具体的な実装は実行時に割り当てるという、いわゆるプラグイン（plug-in）という技法に至ります。プラグインでカスタマイズできる能力をプラガブル（pluggable）などと言ったりもします。 例えばTokyo Cabinet（TC）では、レコードの挿入、削除、参照といった

インフルエンザで休んだ影響で仕事が鬼のように溜まって消化不良のmikioです（こんな記事を書いている場合じゃない）。さて今回は、Tokyo Cabinetでリレーショナル風データベースを実現したテーブルデータベース（TCTDB）の実装について説明します。 SQLiteとの違いは？ SQLiteはアプリケーション組み込み型のSQL対応リレーショナルデータベースのライブラリです。TCのテーブルデータベースよりもはるかに高機能で、それでいて性能も大変優れています。いわゆるデスクトップアプリケーションに組み込むデータベースをお探しであれば、TCなんかではなく、断然SQLiteがおすすめです。 一方で、TCなどのDBMは、より単純なデータ操作をより高速に実行できるように設計および実装されています。典型的なユースケースとして、大規模Webサイトのアカウント管理や、データマイニングに伴う集計操作が挙げら

正月早々インフルエンザにかかって寝込んだmikioです。電車に乗る時や繁華街などに出る時はマスク着用が必須ですね。さて今回は、Tokyo Cabinetで実装したテーブル方式のデータベースについて紹介します。意外にどうして強力な機能なので、このネタは連載することを予告します。 テーブルデータベースとは 簡単に言えば、リレーショナルデータベースのテーブルのように、複数の列からなるレコードを格納できるデータベースです。SQLや表結合などの複雑な機能はサポートしませんが、そのぶん高速に動作します。つまり、DBMの速度で動くリレーショナル風データベースです（厳密にはリレーショナルデータベースではありません）。 TCの基本となるハッシュデータベースは、単純なkey/value型のデータベースであり、つまりキーにも値にもスカラ（数値や文字列などの特に構造を持たない単一の値）しか格納することはできません

先日、MySQL Conferenceという催しに行ってきました。そこでMySQLの開発者のBrian Aker氏およびMichael Widenius氏と話をする機会があったのですが、やっぱしトップランナー達と議論するのは刺激になるなぁと思ったmikioです（その時の資料）。さて、一連の連載も今回が感動の最終回で、TCの性能上の蘊蓄をお届けいたします。 なぜdynamic hashingを使わないか Brianさん達とTCの実装についても少し議論したのですが、その際にdynamic hashingをなぜ使わないのかと問われました。その背景として、TCやQDBMではハッシュのバケット数（＝格納するレコード数を予測してその数倍に設定すべき値）をデータベース作成時に指定しなければならないという問題があります。バケット数が大きすぎると空間効率が劣化し、小さすぎると時間効率が劣化するというトレード