はじめに こんにちは。calloc134 です。 前のハッカソンイベントで、UUID をプライマリキーに利用するかどうかの議論がありました。 結果的にはあまりパフォーマンス要件の高くないアプリケーションであったため、プライマリキーとして UUID を採用することにしたのですが、イベント終了後に気になったため、調査を行いました。 今回は、この調査の結果を元に、MySQL と PostgreSQL におけるインデックスの内部構造の違いと、UUID をプライマリキーにする際の問題についてまとめてみたいと思います。 インデックスの概要 インデックスとは インデックスとは、データベースのテーブルに対して、アクセスを高速に行うための指標となる構造のことです。 インデックスとは日本語で索引ですが、まさに辞書の索引のように、アクセスにおいての手助けをしてくれます。 より具体的に解説すると、データベースにお
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
sqldef is the easiest idempotent schema management tool for MySQL, PostgreSQL, SQLite3, and SQL Server that uses plain SQL DDLs. Define your desired schema in SQL, and sqldef generates and applies the migrations to update your database. With sqldef, you maintain a single SQL file with your complete schema. To modify your schema - add columns, change constraints, or create indexes - simply edit thi
#SRG（Service Reliability Group）は、主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。
さがらです。 11月8日20時～22時に、datatech-jp(データエンジニアリング関係のコミュニティ)主催でみんなの考えた最強のデータアーキテクチャというイベントが開催されました。 本記事はこのイベントのレポートブログとなります。 イベント概要 ※connpassより引用 datatech-jpで集ったデータエンジニアが、それぞれみんなの考えた最強のデータアーキテクチャを紹介し合うという夢のような企画が実現しました！ たくさんの新しいプロダクトが群雄割拠する現在、モダンデータスタックなどという言葉も登場しています。 今こそ、どんなプロダクトを選び、どのようなデータ基盤を作れば、効率的にやりたいことが実現できるのか。 5人の猛者からおすすめの構成をご紹介いただきながら、参加者のみなさんとも一緒に考えていく時間としたいと思います。 おまけ：当イベントの応募者数 このイベントですが、なんと
![[レポート]みんなの考えた最強のデータアーキテクチャ #datatechjp | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9f9486832be1a42a11ac2d244e8c51de11a34ab7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2F2.zoppoz.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F11%2F2022-11-08_19h35_04.jpg)
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo!広告 ディスプレイ広告（以下、ディスプレイ広告）エンジニアの池田です。 本記事では、ディスプレイ広告において広告主の予算に対する課金処理・配信制御に使われるRelational Database（以下、RDB）を障害を起こさずにサービス無停止で移行した事例について紹介します。無停止でのRDBの移行を検討されている方がいらっしゃったらぜひ参考にしていただければと思います。 サービスを停止できない理由 今回、私たちが運用していたOracle Database（以下、OracleDB）のハードウェアのEOLおよびソフトウェアのEOLに伴うバージョンアップ（Oracle12c→Oracle19c）などの理由により、
And open a browser at localhost:3000. Features# Our demo version has a few neat features! Postgres 14.5, psql, pg_dump, etc. Save & restore state to/from a file. Save & restore Postgres state to/from the browser storage (IndexedDB). Quick start from a state file or fully reboot the emulator. Memory configuration options from 128MB to 1024MB. Adjust the font size for the terminal. Upload files to t
Redis (“REmote DIctionary Service”) is an open-source key-value database server. The most accurate description of Redis is that it's a data structure server. This specific nature of Redis has led to much of its popularity and adoption amongst developers. 👋🏾 You are reading Architecture Notes! Crave some byte-sized bites of this? Join me on Twitter. If it's not completely burned down by now. 😬 R
最下行（内部表）のLoopsは上の塊（駆動表）で得られた結果の行数分発生していて、Loop回数×所要時間が膨大になってしまった。**B社は仕事を受けた時点ではこんなにLoopするとは思ってなかったのでしょう。**これ、行数の見積が正確なら最初からLoop回数の予測が立って、最初からHash Joinしてるでしょ。プランナ仕事しろ案件です。 階層が深いところから読む説に対して 問題であった「B社がIndexScan」してるところは実行計画の階層（インデント）としてはかなり浅いところに出てきてますよね。「階層が深いところ」から見ていく方式だと、全体としては概ね問題ない「A社内の一部の仕事（3次請け、4次請けの仕事）」を掘っているだけで、このタイプの問題にはなかなかたどり着けないんですよね。 「今まで深いところから見てたわ～」という方へ。アナタもワタシも雰囲気チューニングの同志ってことです🥰
AWS Aurora MySQLには、高性能を期待できる Parallel Query という機能があります。 実際、良いモノっぽいのですが、非常に情報が少ないので私めがいつものように掘り下げて、お役に立てればという徳を積む行為であります。 目次 Parallel Query とは リンク集 速度比較 費用の仕組み 設定による有効・無効 有効にできない条件 Parallel判定されるクエリ 結合クエリ innodb_buffer_pool_size との関係 その他 実践では Parallel Query とは 詳しくは下記リンクを見たほうがいいのですが、頑張って要約してみます。 通常のDB処理は、データを可能な限りメモリ上に置いておいて処理しようとしますが、オンメモリじゃないデータはストレージから取得する必要があり、データ取得後はDB本体における１スレッドがクエリ処理を行います。 Aur
10/22(金) 追記 この記事で解説している内容について解説する勉強会を開催することとなりました。以下のconnpassよりお申し込みください。 pixiv.connpass.com 10/22(金) 追記 pixivのブックマークについて ブックマークDBの問題について 具体的な対策内容 論理削除廃止・index追加・ブックマークタグのテーブル分割 適応ハッシュインデックスの無効化 アプリケーションコードのリファクタリング・全発行クエリの列挙と見直し 大きな更新処理の非同期化 結果 あわせてよみたい pixivではサービスの成長に伴い、気に入った作品に対して付けることができるブックマークの総数が急速に増加しており、ユーザーの皆様に滞りなくサービスを提供し続けるためブックマークに関するデータベース(以後DB)の負荷対策が必要になりました。 2021年2月より対策を行うプロジェクトを発足し
SREチームの安達(@adachin0817)です。今回はMENTA、Lancers Creative、Lancers Agencyでマスキングした本番環境のデータをStgや開発環境のMySQLコンテナへ毎週リストアする仕組みを実装しました。実際にここらへんは運用をしていく中で一苦労されている方も多いのではないでしょうか。それではまず背景と、実装するに当たっての活動含めてご紹介できればと思います。 背景 今回はMENTAを例にしています。各サービスの開発環境はDockerを利用しており、本番とStg環境はTerraformで管理しています。カラム追加ではマイグレーションを実行することでサンプルのスキーマファイルを投入して開発をしているのですが、たまに開発環境で動いていたソースがStgや本番で動かないといったことで開発効率が下がることが見受けられます。開発メンバーにとってはより本番環境に近い
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