お仕事で今、Railsアプリケーションで複数DATABASEのサービスを開発していて、いろいろと悩むことが増えてきたので、勉強を兼ねてネットにあったドキュメントを収集していくつか読み込んでみました。俺得記事です。あともしよい資料とかあればぜひコメントください！ 🎳 クックパッドにおける最近のActive Record運用事情クックパッドにおける最近のActiveRecord運用事情 - クックパッド開発者ブログ マイグレーションは使っていない1,500以上のモデルがあり、複数人が作業しているため、互いの作業をブロックしないためにもマイングレーションでの運用は行っていない。 スキーマ管理ツール： Ridgepolewinebarrel/ridgepole - GitHubスキーマ管理ツール。テーブル定義ファイルにカラムを書き足すと、実際のDBのテーブル定義と比較して、 差分があればそのぶん
はじめに 今回はドキュメント指向型データベースの代表としてMongoDBを取り上げます。ドキュメント指向型データベースはRDBMSと違って、スキーマ（テーブル定義）が必要ないことが大きな特徴です。 今回も利用したコードやプログラムはgithubに置いてあるので適宜参照してください。 MongoDBの特徴 前々回、前回と紹介したmemcachedやTokyoTyrantは基本的にRDBMSと組み合わせて、「RDBMSの弱い部分を補う」という使い方でした。しかしMongoDBは少し違っていて、JOINが行えないこととトランザクションをサポートしていないこと以外は、ほぼRDBMSと同じように扱うことができるため、「RDBMSの代替として使う」ことが可能です。 上述したようにMongoDBはRDBMSと違ってJOINはできませんが、代わりに基準となるオブジェクトに別のオブジェクトをあらかじめe
DataMapperのコンポーネントは、基本的にクラスではなくモジュールとして提供されているため、アプリケーションで利用するモデルクラスにインクルードして使います。 Resourceモジュールをインクルードすると、自動的にModelモジュールがextendされ、PersonクラスはModelクラスとして振る舞うようになります。これは図1のPersonに相当します。 図1のPerson Mapperに相当する仕組みはRepositoryです。Repositoryは、create, update, delete, read_one, read_manyなどの、データストアに対する基本的な操作のインターフェイスを規定します。Modelクラスは、Repositoryへの参照を持っていて、 Modelクラスによるデータストアへのアクセスは、全てRepositoryを介して行われます。この際、データス
はじめに 今回からタイプ毎に代表的なNoSQLデータベースを扱っていきます。まず今回は、揮発性key-valueストアの代表としてmemcachedを取り上げます。 なお、利用したコードやプログラムはgithubに置いてあります。適宜参照してください。 どんなところに使える？ memcachedの特徴は、何といってもデータの揮発性（memcachedサーバを停止すると全データが消えてしまうこと）です[1]。そのため、データが消えても影響が小さいところに利用シーンは限られてきます。一方、連想配列（ハッシュ）のように使えて扱いやすいこと、様々なサイトでの事例があること、などから導入はしやすいです。 具体的な利用シーン memcachedの具体的な利用シーンとしては、以下の事柄が考えられます。 RDBMSから取得したデータのキャッシュ 消えても大きな影響の無いデータの保存 一般的には（1）のよ
最近なぜか MySQL を使う Ruby アプリを PostgreSQL に対応する羽目になっているのですが、今までほとんど MySQL 以外の RDBMS を触ってなかったので、色々ハマったりしたのでメモっときます。 なお PostgreSQL 歴が浅いので間違ってること書いてるかもしれません。 API プログラムから MySQL にアクセスするには Ruby/MySQL を使っていたのですが、PostgreSQL 用の API を新たに覚えるのは面倒だったので、Sequel を使って書き直しました。 mysql.query("select col1, col2 from table where col3='xxx'") ↓ db[:table].where(col3: 'xxx').select(:col1, :col2) …みたいな感じです。 今までプログラム中に突然 SQL が現れ
はじめに ここ最近、NoSQLというキーワードが注目を集めています。 リレーショナルデータベースは、一般的にスケールアウト（サーバの台数を増やして性能向上を図る手法）が難しく、特に大規模サービスにおいてパフォーマンス上のボトルネックとなりえます。また、タグやグラフ構造のようなデータは関係モデルに馴染みにくいため、それらを扱う際にはアプリケーションコードもぎこちないものになりがちです。 これらの問題を背景に、何にでもリレーショナルデータベースを使うのではなく、用途に応じてKVSなど他のデータストアを選択する流れが広まりつつあります。このムーブメントがNoSQL（Not Only SQL）と呼ばれているものです。 今回は、NoSQLなデータベースの1つであるMongoDBをご紹介します。 MongoDBとは MongoDBは高いパフォーマンスとスケーラビリティを特徴とするドキュメント指向型デー
はじめに Ruby on Railsの2年半ぶりのメジャーバージョンアップである3.0の正式リリースがいよいよ間近に迫ってきました。 Rails 3は、アプリケーション・レベルではRails 2.3との互換性をなるべく保ちながらも、メジャーバージョンアップだけあってフレームワーク自体は隅々にまで徹底的なリファクタリングが施されて更なる洗練を遂げています。結果として、Rails 3では融通の効かないフルスタック構造を捨ててすっきりとしたモジュール独立性が実現されているのですが、この際に、Merbとの合併の影響もあってか、いくつかの新たな外部ライブラリに依存する形になっているのも興味深いところです。 そこで本稿では、あえてRails 3そのものではなく、このRails 3の大改造の舞台裏を支える裏方さんにスポットライトを当ててみたいと思います。 Arelによってパラダイムが大きく変わったAct
development: # ひとつめはいつもどおり adapter: mysql2 encoding: utf8 database: database1 username: hoge password: hogehoge host: database1.url port: 3306 pool: 5 timeout: 5000 test: # 略 production: # 略 # ふたつめ database2: adapter: mysql2 encoding: utf8 database: database2 username: fuga password: fugafuga host: database2.url port: 3306 pool: 5 timeout: 5000
![[Rails]複数のデータベースに接続する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1c3c044a9bebab72b8b9a851574dcccff8dd070d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2F2.zoppoz.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGNjg4NSUyRnByb2ZpbGUtaW1hZ2VzJTJGMTQ3MzY4Mzk1OD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmYmc9RkZGRkZGJmZtPXBuZzMyJnM9NGUxOWMyMGI3NGEwNWM0YzMzODAzODBlZDllNTY2NTY%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D9d1137fbb5d8ab561b15939566cf95b8%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUmFpbHMlNUQlRTglQTQlODclRTYlOTUlQjAlRTMlODElQUUlRTMlODMlODclRTMlODMlQkMlRTMlODIlQkYlRTMlODMlOTklRTMlODMlQkMlRTMlODIlQjklRTMlODElQUIlRTYlOEUlQTUlRTclQjYlOUElRTMlODElOTklRTMlODIlOEImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtcGFkPTAmcz04YzI0NDU1ZDkzZjUzYTFlMDI4NTRhMmNmNjQ0NzRiMA%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzYXRva2VuMDQxNyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWVjYTEyNjY1MTczNjlhY2ZlZWE4MzQ4NjY4MzI0Y2Zj%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dfadd02ae9d2dcda538c63d49a7a369fe)
思いのほか前回のRailsプチ・デザインパターンの紹介に反応があったので、こういう小ネタも出していったほうがいいのかな、ということで第二弾。 ソーシャル系アプリだと、ユーザとユーザを関連付ける多対多のモデルがたくさんでてきます。たとえば、一般的なところではフォローとかブロックとか足あととか。さらにデーティングサイトになると、ウィンクだったり、Secret admirer（こっそりlikeするけど両思いだったらおめでとうって通知がくるってやつ）だったり、いろいろなモデルがこのパターンにあてはまります。 この場合、「AがBをフォローしている」「BがAをフォローしている」「AとBがお互いにフォローしている」という3つの状態があるわけですが、相互フォローの状態は「AがBをフォローし、かつBがAをフォローしている」と読み替えてSQLでも記述可能なので、以下ではシンプルに単方向のグラフで全てを扱うもの
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