訳者、角 征典氏より献本御礼。「7つのデータベース 7つの世界」はそのタイトルの通り、7種類のデータベースソフトウェアについて解説したNoSQLの道標とも言うべき書籍である。7種類のデータベースとして紹介されているのは、PostgreSQL、Riak、HBase、MongoDB、CouchDB、Neo4j、Redisである。本書は非常にそそるタイトルであり、わくわくしながらページをめくった。だが、第2章「PostgreSQL」で期待感は打ち砕かれることになる。 正直なところ、この書籍について書評を書くのはどうしようか迷ってしまった。なぜならば、第2章の説明がかなり間違っているからである。そのため、書評を書こうとするとどうしても辛口にならざるを得なかった。献本して頂いた角氏にその旨を伝えたところ、それでも良いと快く了承して頂いた。本当に辛口になるのでその点は容赦して頂きたい。 何が問題なのか

お知らせ Mojolicious::Plugin::SQLiteViewerLiteはMojolicious::Plugin::DBViewerに統合されました。 Mojolicious::Plugin::SQLiteViewerLiteをCPANで公開しました。Mojoliciousのプラグインで、SQLiteのテーブル一覧やテーブルの定義をブラウザで表示させて観覧することができます。phpMyAdminの観覧専用のSQLiteのPerlバージョンだと思ってくれるとわかりやすいかもしれません。機能はずっとシンプルです。 先日公開した便利なMojolicious::Plugin::MySQLViewerLiteのSQLiteバージョンです。同じインターフェースで利用することができます。 Mojolicious::Plugin::SQLiteViewerLite 使い方 # Mojolici

大垣さんの寄稿記事「第44回 セキュリティ対策が確実に実施されない2つの理由：なぜPHPアプリにセキュリティホールが多いのか?｜gihyo.jp … 技術評論社」のまとめにて、『最後に「何が正しいのか？」常に考えるようにしてください』と書かれています。この部分は、私への反論のようですので、このエントリで返答したいと思います。 大垣さんの主張 先にも述べたように、大垣さんはこのエントリの「まとめ」として以下のように書かれています。 最後に「何が正しいのか？」常に考えるようにしてください。 http://gihyo.jp/dev/serial/01/php-security/0044?page=2 この主張自体には私も大賛成です。大垣さんの記事は以下のように続きます。 例えば，SQL文を作成する場合にリテラル（パラメータ）を文字列としてエスケープすると浮動小数点型のデータが正しく処理されないデ

実際ググれば正解はいっぱい出てくるしここに自分もコメントで書いてたりしていまさら書く必要もないかなと思ってたけど一応自分のブログでもまとめておくということで。 一般的な解 DBIx::ConnectorとかDBIx::Handler経由でかならず$dbhを取得してからDBIを使う。 もしくはfork-safeなORM(DBIx::Class, DBIx::Skinny, Teng)を使う。 DBIを直接使っている場合 一般的なコネクションを保持するクライアントと同様にDBIもforkした子供が親のコネクションをそのまま使うことはバグの原因になります。特にトランザクションの処理等で重大な問題が起こる可能性がある。 解決策は、 DBIのコネクションを親で作らないで、子供で独自に作る 親で作ってしまったコネクションを子供が安全にDESTROYし、再接続する のどちらかになります。ここで問題は2で

本連載では第一線のPerlハッカーが回替わりで執筆していきます。今回のハッカーはDeNAの嶋田裕二さんで、テーマは「高速なWeb APIの実装とテスト」です。 Web APIの基礎知識 はじめまして、DeNAでMobageオープンプラットフォームのWeb API（以降Mobage API）を実装しているxaicronです。Mobageオープンプラットフォームは、Mobageの機能をWeb APIを通して外部の開発者に公開することにより、ソーシャルゲームをユーザに提供するサービスです。 簡単に説明するとWeb APIとは、HTTPを利用してネットワーク越しに処理を行い、結果を返すしくみです。最近ではJSON（JavaScript Object Notation）というフォーマットを利用してデータのやりとりをすることが多くなっており、Mobage APIも基本的にはJSONを受け取って処理を行

Perl › データベース › here Perlを使ってデータベースは初級者が学ぶには今までは少し敷居の高いものでした。まずSQLの実行環境を構築する必要がありすぐに勉強したいという需要を満たすことはできていませんでした。 ですが現在はこの状況は変わりました。現在ではActivePerlをダウンロードするとDBD::SQLiteと呼ばれるSQLiteを利用するためのモジュールがパッケージングされています。 またデータベースに接続するためのユーザから見たインターフェイス部分にあたるDBIというモジュールもパッケージングされています。 ですのでActivePerlの最新版をダウンロードするだけで何の環境構築も行わないでデータベースを学習し始めることができます。 DBD::SQLiteとDBIがインストールされていることを確認する まずDBD::SQLiteとDBIがインストールされているかど

（データベースシステムとその研究の世界を一般の人にわかりやすく伝えるため、「図書館」をモデルにした話を書いてみました。試験に出そうな（？）部分は太字で強調してあります。） 「データベース」という言葉は、データの集まりという意味です。データベースシステムの研究では、例えて言うなら「欲しい本がすぐに見つかる図書館」をいかに作るかという問題を考えます。ここで「データ」は図書館の「本」に相当し、「ハードディスク」は「本棚」がたくさん収められている図書館の建物だと考えてください。 「欲しい本がすぐに見つかる」とはどういうことでしょうか？例えば、図書目録を調べて目的の本棚の番号がわかったとしても、本棚までの距離が遠ければがっかりしてしまいますよね？（高すぎて手が届かない、とか泣けてきます）

DBIx::Class::SchemaとDBIx::Class::Schema::Loader両方を試してみた。 DBIx::Classは、SQL文を書かずにresultset()を使ってゴニョゴニョできるのがすばらしい！！ 今回登場するファイルの場所はこんな感じ。 /root | |---Schema.pm # DBIx::Class::Schema |---SchemaLoader.pm # DBIx::Class::Schema::Loader | |---Schema/ | |---Member.pm # DBIx::Class::Schemaのload_classes(); | |---test_SchemaMember.pl #実行してみるファイル *db file = /path/to/hoge.db (DBI:SQLite) テーブル作成用 members.sql DROP

This extension depended upon the interface to sqlite engine embedded in Firefox. As the interface has been removed in Firefox 57, this extension no longer functions. However, the extension can be used on ESR release of Firefox, which can be downloaded at https://www.mozilla.org/en-US/firefox/organizations/all/. Features: Manage any SQLite database on your computer.An intuitive heirarchical tree sh

YAPC::Asia 2008 で OR マッパの DBIx::MoCo について発表しました。DBIx::MoCo は最近のはてなのサービスで利用しているバックエンドのソフトウェアで、Ruby 風のリスト操作や memcached による透過的なキャッシュなどをサポートしています。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/080516introduction_to_dbix_moco.ppt にて発表資料を公開しています。

何をもって10倍と言うのか、、、と思ったんだけど、 何に比べて生産性が10倍かというとPerl標準のDBIに対してです。 相手が悪い。 JPAと比べてどうするのって思う。 2007-10-25 - ぜろ部ー屋？CDBIと比較することで、CDBIのユーザをDBICに移行させることにどれほど意味があるのかは疑問です。それで、O/R Mapper のユーザが増えるわけではないから。 これまで、O/R Mapper のユーザではなかった人たちが、DBIC の生産性の高さに引かれて新規ユーザになってくれるのが望ましいシナリオではないでしょうか。 DBIはPerlの標準だし、比較対照としては妥当だと思います。標準だけど、生産性は高くない。一見簡単そうだけど、はまりどころが多くて結局生産性は悪くなる。だから、生産性を比較しやすいって「ずるい」計算もあります。 jdbcManager->callBySql

今回のテーマはデータベースエンジニアの必須知識の1つである「正規化」です。正規化は、リレーショナル・データベースのテーブル設計を行ううえで非常に重要なテクニックであり、データベースを設計、実装したことのある方なら一度は正規化に触れているのではないでしょうか。 それほど基本的な知識であるにもかかわらず、正規化を説明できる人はなかなかいません。多く聞かれるのが「何となくテーブルを作ると自然に第3正規形になる」とか「実務上は第3正規化まで行えば問題ない」というものです。 ではなぜ「第3正規化まで行えば問題ない」のでしょうか。本稿ではひととおり正規化について確認しながら、あまり触れられることのない第3正規化より先の正規化を紹介して、この疑問に答えていきたいと思います。 正規化の位置付け 正規化は、データベース設計全般にかかわる基礎知識ですが、特に論理データモデリングの作業の中で必要になります。本稿

日記だけで4億件のデータ ミクシィが運営するSNS「mixi」は、2007年7月末段階でユーザー数が1110万人。人が12人集まれば、1人はmixiユーザーというわけだ。ユーザーのアクティブ率（ログイン間隔が3日以内）は約62％と高く、2007年4月から6月の月間平均ページビューは117.5億に達した。日記だけでも4億件以上に上るなど、蓄積するデータ量も莫大。2004年3月のサービス開始から、わずか3年半で現在の巨大コミュニティーへと発展したのだ。 ミクシィは、「LAMP（OSのLinux、WebサーバのApache、DBMSのMySQL、開発言語のPerl、PHP、Python）」と呼ばれるWebシステム向けの標準的なオープンソースソフトウェア（以下、OSS）でシステムを自社開発し、安価なPCサーバを1000台以上連ねる超分散構成でmixiのサービスを支えている（広告配信など周辺機能では