t-wadaさんとのSQLアンチパターン勉強会 はじめにこんにちは、技術開発部の中森です。 社内で4ヶ月に渡り、SQLアンチパターン勉強会を開催してきました。そして、最後の締めとして、SQLアンチパターン監訳者であるt-wadaさんをお迎えし、今までの勉強会で疑問として上がった点について、討論会を行いました。 今回のエントリではその討論会の内容を紹介します。 ファントムファイルについて勉強会の中で最も議論となったのは11章のファントムファイルでした。 この章で紹介されているアンチパターンは、ファイルのバイナリ情報をDBの内部に保存するのではなく、外部のファイルに置くというものです。 t-wadaさん曰く、他の場所でも最も批判の対象となる箇所です。 ここで最も大切なことは「盲目的にアンチパターンを避けない」ということです。 最近のWebアプリケーションでは画像や動画のバイナリデータは頻繁にや

名前 とりあえず削除フラグ 目的 エンドユーザから見るとデータがないことにしたいけど、実際のデータは消したくない 削除したデータを検索したい データを消さずにログに残したい 誤った操作をなかったことにしたい、直ぐに元に戻したい アンチパターン 例えばis_deletedというカラムがtrueの場合は削除されているとみなす メリット update文ならデータが簡単に元に戻せる気がするのでなんとなく安心 -> 俺のupdate文でなんとかなる！！ 起こること SELECTするときには常にWHERE句が追加で必要になり、コードが削除フラグだらけになる 全員テーブル設計に精通してるわけではないので、テーブルによって削除フラグの有無があったりした場合、認識の齟齬を生みやすい 例えばrubyでdefault_scopeを用いて、よかれとおもってコードレベルでデフォルトを変えたらバグがたくさん出てくる

YAP(achimon)C::Asia Hachioji 2016midの資料です。

ある日のできごと 少し前、「ブログの記事のようなものを、履歴を残しつつ編集できるようにするにはどのようなテーブル設計が良いか？」と尋ねられたことがありました. その時, まず思いついた（というか見聞きしたことがある方法）のは以下の様な2通りの方法だった. 記事テーブルにバージョン番号を持たせる方法 記事テーブルとは別に, だいたい同じ構造の履歴テーブルを持つ方法 こられの手法のメリット・デメリットについて, すこし考えていきたいと思います. その1 記事テーブルにバージョン番号を持たせる方法 概要 この方法では, 記事テーブルは一つだけ用意し, 更新される度に新しいレコードを追加していきます. 主キーはidとなるが, これはサロゲートキーで, 本当の主キーは「記事グループid + verison」の複合主キーとなっています. 記事の最終更新日時は, 最新Versionのレコードのinser

1. O/R Mapper による トラブルを未然に防ぐ Makoto Kuwata <[email protected]> http://www.kuwata-lab.com/ PostgreSQLカンファレンス 2014 ver 1.1.0 2. copyright © 2014 kuwata-lab.com all rights reserved まえがき 現在、アプリケーション開発の現場では O/R Mapper (ORM) が普及しています。今後 ã‚‚ ORM を使った開発は、増えることはあっても減ることはないでしょう。 しかし ORM は、アプリケーション開発者にとっては便利でも、DB 管理者 (DBA) か らみたらトラブルの種でもあります。それが特にパフォーマンスに関する問題であるこ とが多いため、開発者と DBA が対立することも珍しくありません。 とはいえ、ORM によ

以前の記事で、テーブルに「スタンプ属性」をいちいち載せるのは惰性的習慣ではないかと書いたが、似たものに「論理削除フラグ」がある。各テーブルにいちいちこれが置かれているDBを見ることがあるが、それもまた惰性の結末ではないか。スタンプ属性だろうが論理削除フラグだろうが、必要ならば置くべきだし、必要でないなら置くべきではない。ただし、多くのケースで必要なのは「論理削除」ではなく「無効化」であることは知っておいたほうがいい。 削除のややこしさは、他テーブルとの関係にある。まず、通常の削除（物理削除）について見よう。テーブルAと参照関係にあるテーブルBがあるとする（図１）。ここで、テーブルA上のレコード①が、テーブルB上のレコード③と④によって結合（参照）されているとすれば、①を削除することは許されない。もし削除してしまえば、存在しないAレコードを結合するBレコードの存在を許してしまう。典型的な更新

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

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

RDB - DELETE_FLAG を付ける前に確認したいこと。 - Qiita 論理削除が云々について - mike-neckのブログ Kazuho's Weblog: 論理削除はなぜ「筋が悪い」か 流行っているので乗っかります。 結論 「データ制約の強力さと集合としての表現力を捨てながら、Relational Databaseを使うのはなぜか？」 論理削除フラグのデメリット 大体三つあると考えています。 ユーザーの言葉でない データ制約の弱さ 集合として認識できない ユーザーの言葉でない 私の経験上は、ユーザーから「論理削除」という言葉を聞いたことがありません。 次のような要件は、聞いたことがあります 社員が退職（・転属）する （売掛金の回収を諦めて）売上を打ち消す 「お知らせメッセージ」を公開日がくるまで非表示にする 既読メッセージを表示しない 保存期間が過ぎたアンケート結果をオペレ

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

DELETE_FLAG という思考停止フラグ DELETE_FLAG という boolean の列が DB 設計でよく話題になります。 論理削除という言葉で上手に論理武装し、スキを見せるとすぐに入れたがる人がおり、 一方でそれにつよく反対する人もいます。 自分の経験としては、広義の論理削除はありえると思いますが、実現方法が DELETE_FLAG だとなった時、それはあまり考えてないでなんとなくパターンとして盛り込んでる場合が多いと感じます。 ただし、設計に唯一の答えは無いので、もしかしたらそれが妥当な設計である場合があるかもしれません。 今回は「DELETE フラグがなぜダメなのか？」などという話をするつもりも、アンチパターンだと断言するつもりもありません。 問題は、仕様をきちんと把握すると、「最適な設計は DELETE_FLAG ではない」という場合が有って、その場合は、その最適な設計

主キー(プライマリキー)を自動生成する方法について、おさらいしてみました。 「主キー」には「自然キー」と「人工キー」があり*1、それぞれ 自然キー システムの外部で一意となる属性を利用したキー 人工キー 自然キーが持てない場合にシステム内部で生成するキー のような意味です。（一部、Wikipediaを参考にしています。） 自然キーの例としては、社員番号やURIなどのIDがあります。 人工キーは、外部から意味のあるキーが渡されないようなケース、たとえばログのような情報は、キーにできそうな情報はタイムスタンプくらいしかありません。 ところが、主キーは一意＝ユニークであることが確実でなければならず、タイムスタンプだけでは一意性に難があります。 ユニークなキーを生成する一般的な方法として、 アトミックに連番を生成（シーケンス） グローバルな一意IDの生成（UUID,GUID） O/Rマッパーの機能

まえがき データにIDを持たせたいとき、単純な方法としては、DBの提供するauto incrementを使う場合やUUIDを利用することがある。それぞれの方法の利点欠点は以下の通り。 データベースのauto incrementを使う場合 利点: 特別な実装が必要ない 欠点: DBを1台で運用するとデータベースがパフォーマンス・障害のボトルネックになる DBを二台にするとIDのユニークさや順序の保証が困難 UUID(v4)※1を利用する場合 利点: 分散環境で各々がIDを生成しても衝突しない IDを公開したくない場合に、推測されにくいIDを生成できる 欠点: 128ビット必要、DBのインデクシングやプログラミング言語で扱うときに不利なことがある IDから時間の情報が失われる、例えば2つのIDを比べてどちらが古い投稿か判断できない 世界の大企業がどうしてるか 調べてみると多くの企業がブログなど

RDBMSかNoSQLか MongoDBとRDBMSの使い分けについて Open database life: ムック「データベース徹底攻略」 - MySQL/Redis/MongoDB/Redshift 「先に楽をして後で苦労するか、先に苦労して後で楽をするか」 大多数のサービスは成功せずに死ぬので、MongoDB採用による技術的負債は顕在化しにくい。旨みの部分（設計コストを抑えられる）だけ使える（けどサービスが死んでるので旨みとか言ってる場合じゃない） PostgreSQLのJSONサポート RDBMSでKVSの旨みがとれる？ BLOBは別のテーブルへ TEXTやBLOBなど、データ量の大きな列は別のテーブルに移したほうがいい。そもそもバイナリデータはどうしてもDBに入れないといけないかよく検討すべき。 バックアップ/レストア時の時間短縮 SELECT *したときに余計にスクロールした

Provides the memdb package that implements a simple in-memory database built on immutable radix trees. The database provides Atomicity, Consistency and Isolation from ACID. Being that it is in-memory, it does not provide durability. The database is instantiated with a schema that specifies the tables and indices that exist and allows transactions to be executed. The database provides the following