gotanda.rb#52@オンライン "DB外の副作用をトランザクションから分離しよう"

Modern, native, and friendly GUI tool for relational databases: MySQL, PostgreSQL, SQLite & more

みなさん、おはようございます！ CARTA fluct エンジニア の なっかー@konsent_nakka です。 CARTA TECH BLOG アドベントカレンダー 12/14ということで、普段DBのロックについてあまり意識したことがない人に向けた実は覚えておきたいロックについての知識をざっとまとめてみました。 とりあえずこれだけ読んでおけば最低限は困らない、もし何か困った時にはあそこで出てきた内容をもう少し深く調べて見るか、というきっかけになれば良いなと思います。 厳密な定義よりも普段DBを扱う中でロックについてあまり意識したことがないような人にもすっと入ってくるように簡単な表現を優先して書いていますがご了承ください。 目次 留意事項 排他ロックと共有ロック トランザクション分離レベル SELECTのロックレベルを変更する 共有ロック: LOCK IN SHARE MODE 排他ロ

このエントリーは Classi developers Advent Calendar 2022の18日目。 ネタはなんでもいいよ！とのことなので、Claasiに全く関係なく、MysqlからPostgreSQLに移行する際の注意点を書く。 なお、まだRDSにPostgreSQLがなかった頃のような昔の記事だがこちらに無いことを書いていく。 soudai1025.blogspot.com soudai1025.blogspot.com MySQL から PostgreSQLにデータ移行する際の注意点 MySQLとPostgreSQLは互換性がもちろんありませんので、細かいところで違いが発生します。 よく踏むデータ移行の注意点は以下の通り。 timestampやdatetimeを移行する先はtimestamp型になるが、timestamp型はタイムゾーン付きと無しがある timestamp wi

DBMS に依存するロジックのテストを書く時、主に2つの手法があると思います。 Repository 層などを mock する Service 層のテストをする時は、その下位の Repository 層を mock して、DBMS に依存しない形にしてからテストする レイヤードなアプリケーションで適用できる手法 テスト実行時も DBMS を裏で動かして、それを使う 本番と同じスキーマを持つ DBMS に対して、実際に insert したり select してテストする DBMS は docker-compose upとかで事前に立ち上げておく 双方にそれぞれ良さがあって、プロダクトによってどっちでやるか変わってくると思います。 この記事では 2 の手法を Prisma でどうやるかについて紹介します。 前提 実際のテストコードの例 テストヘルパーを作る 別解: ヘルパーを自動生成する je

SurrealDBというRust製データベースを知ったので紹介します。このデータベースはすごいです。リレーショナル、ドキュメント、グラフ、あらゆる種類のデータ構造を扱うことができ、かつインメモリ、単一ノード、分散環境、全てで動かすことができます。さらにHTTPやWebSocketによるアクセスと柔軟なユーザ認証、認可機能とがDB本体に内包されており、ブラウザから直に接続するWebDBとしても使えます。とにかくなんでもできる夢のデータベースといった感じです。 特徴 機能を挙げていたら多くなりすぎたので、特に面白い部分を挙げます。 配列やオブジェクトをネストした複雑なデータ構造を持てるのに、レコードリンクという機能によりリレーションに対応していてしかもSQLやMongoDBより簡潔にクエリが書ける。 スキーマレスで各レコードには任意のフィールドを持てるが、必要ならスキーマを定義することもできる

この記事について この記事では、ファイルに書き込みを行うプログラムを実装する時の注意点について説明します。 ファイル書き込みは、プログラミングにおいて比較的よく利用される機能でありながら、実装時に注意していないと、システムクラッシュ（意図しない電源の喪失や OS のクラッシュ等）後にファイル上のデータが整合性を失う可能性、平たく言えば、データが破損する場合があります。 今回の主な内容はトランザクションに関連する事柄で、ご存知の方からすると当たり前と思われることだと思われますが、執筆者がプログラミングの勉強を始めて以降知らない期間が長かったことと、他にもご存知ない方がある程度いらっしゃるのではないかと思ったため、このように記事にさせていただきました。 また、ここで説明する注意点は、クラッシュ後にデータの整合性が重要でない場合は、気を付ける必要がないものであることを先に書いておきます。 先にこ

読者対象 ある程度データベースに関する知識を持っている，経験年数 1 年以上のバックエンドエンジニア 特定のプログラミング言語に依存する部分は含めないため，すべての SQL 使用者を対象とする また，ゼロからの丁寧な説明というよりは，リファレンス感覚で使える記事という形にまとめる。 RDBMS の対象バージョン PostgreSQL: 9.4 以降 MySQL: 8.0.28 以降 id （データ型と INSERT 時のデフォルト埋め） 導入 一般的に採用されやすいプライマリキー用の値として，以下を考える。 連番整数 MySQL では AUTO_INCREMENT， Postgres では IDENTITY や SERIAL と呼ばれるもの UUID v1: ハードウェアごとにユニークな単調増加値 UUID v4: ランダム値 UUID v7（ドラフト）: 単調増加であるタイムスタンプとラ

こんにちは。株式会社プラハCEOの松原です 注目を集めつつあるMySQLプラットフォームのPlanetScaleですが、外部キー制約が効かないという一見致命的に見える仕様について調べていたところ、こちらのDiscussionで興味深い回答が開発者から寄せられていたので日本語でまとめ直してみようと思いました。 外部キー制約がなくてもそれほど困らない理由 今回の話はParentテーブル(id)とChildテーブル(id,parent_id)を前提に考えていきます そもそも外部キー制約は何に役立つのか 今回のDiscussionでは質問者から「外部キー制約がないとこういう時に困るよ！」と質問が寄せられています： 外部キー制約がないと参照先のデータが存在していることを保証できない！ 外部キー制約がないとデータの重複を回避できない！ それぞれの質問に対して回答者の回答は以下の通りです： 外部制約がな

この Scrap について この Scrap は、 と言う Scrap で個人的に他の方の意見を聴いてみたいと言っていた、 $10/mo 前後の維持費で維持できる永続化データストアは何が良いのか？ と言う事柄について、自分なりに情報収集してみることを目的に作られました。 収集したい情報について 収集したい情報としては、Web サービスを開発・維持するにあたって利用するデータストア（SQL 系や KVS、Document Store などを含む）の選択肢として、下記の条件を満すデータストアには何があるか、と言った辺りです： 月額の維持費が $10 or 1,000円前後であること マネージド、もしくは自己管理・維持が容易であること 情報の追加はどなたでも OK です 以上がこの Scrap の前提となる事柄ですが、この情報収集では広く選択肢を知りたい、と言う事を目的としているので、情報をお持

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

I'm All-In on Server-Side SQLite Author Name Ben Johnson @benbjohnson @benbjohnson Image by Annie Ruygt I’m Ben Johnson. I wrote BoltDB, an embedded database that is the backend for systems like etcd. Now I work at Fly.io, on Litestream. Litestream is an open-source project that makes SQLite tenable for full-stack applications through the power of ✨replication✨. If you can set up a SQLite database

Scale, performance, and reliabilityScale, performance, and reliabilitypowered by Vitess The MySQL database platform built for scalePlanetScale is built on Vitess and unlocks performance, scalability, and cost optimization for hyperscale databases through horizontal sharding.

PlanetScaleというサーバレスDBが凄く勢いのあるサービスと聞いて、公式にクイックスタートがあったのでやってみました。 環境 PC: MacBook Pro (Intel Core 2016) OS: macOS Montery12.2.1 では概要から確認していきます。 サーバーレスDBとは サーバがない、のではなく、サーバ管理や検討が不要 AWS Lambda(NoSQL)など PlanetScaleとは PlanetScale年表 2010年頃 YouTubeが急激に成長し、データベースが爆発しそうになっていたので、Sugu氏ともう一人のYouTubeのエンジニアがオープンソースプロジェクト「Vitess.io」（ヴィテス）を立ち上げる 2016年頃 MySQLでバイナリプロトコルを扱えるようにしたことで、VitessはYouTube以外の企業にとっても魅力的なシステムになり

最近、この説明を複数回したので記事にする。 要約 普段は 今北産業 派なのだが、3行考えるのが面倒なため、今後は大人の表現を使う。 「今北産業」をスタートアップ語にすると「マジ価値サマリー」になるらしい ちなみにここだけの話ですが、大人語にすると「要約」になります pic.twitter.com/Q8SflvBX7c— ところてん (@tokoroten) 2022年1月24日 画面に表示したい順(以下、表示順）は振る舞いの属性なので分ける 似たような振る舞いに関わる属性は別テーブルにわけると良い 普通に正規化しましょうって話。 表示順をカラムを追加して表現する よくあるテーブルは画面情報と合わせて表示順カラムがあるパターン。 こういうテーブルを作って SELECT * FROM items ORDER BY display_order_number; で表示順に取り出すパターン。 表示順

データベース（に限らずあらゆる永続化リソース）を使用するテストをいかにして行うかはいつだって悩みの種です。この悩みは「どうやったらデータベースを使用するテストを行えるかわからない」ではなく「なんとかやってるけど、不満のようなものがある」というものになるかと思います。 やりかたはたくさんあるのですが、その優劣は条件なしに比較する意味がないくらい、条件に依存します。どんな選択肢も「この条件なら最適」と言えてしまうだけに、広いコンテキストで「こうするのがベスト」とも言いづらいのです。 前提 xUnit Test Patterns を下敷きにします。 ユニットテストでの話です。他でもある程度通じます。 具象イメージはSpringBootを使用するWebアプリケーションです。そこまでべったりな内容ではありませんが、背景にあるとご理解ください。他でもそれなりに通じます。 データベースを使用するテストで

Serverless Postgres Every database is a fully managed Postgres instance

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