PostgreSQLモニタリング機能の現状とこれから（Open Developers Conference 2020 Online 発表資料）
DBIの泣き所 いわゆるLAMPないしそれに似た環境でウェブサービスばかり書いている方にはあまり実感がないかもしれませんが、あちらの現場ではOracleを、こちらの現場ではMicrosoft SQL Serverを、はたまた別の現場では組み込みのSQLiteを、といった受託系の仕事をしている人にとって、SQLの方言問題は避けては通れないもののひとつです。 典型的なところでは、たとえばSELECTで取得するデータの件数を制限したい場合、PostgreSQLなどでは「LIMIT ... OFFSET ...」のように書きますが、OracleではROWNUMを使いますし、MS SQL serverならSET ROWCOUNTやTOPを使います。また、いまでこそPostgreSQLとの互換性を確保するため「LIMIT ... OFFSET ...」と書けるようになっているMySQLにしたところで、
RailsがMySQLのcollationをサーバー側のデフォルトのutf8_general_ciからutf8_unicode_ciにわざわざ変えてるのどうせ大した理由じゃないだろと思って掘ってみたらやっぱり大した理由じゃなかった… https://t.co/6NeetGhTF0— Ryuta Kamizono (@kamipo) April 18, 2014 Railsでcollationとしてutf8_unicode_ci(RailsのDEFAULT_COLLATION)が採用されるのはcharsetが未指定もしくはutf8(RailsのDEFAULT_CHARSET)のときだけで、utf8mb4にすることとかは全く考慮されてない。— Ryuta Kamizono (@kamipo) April 19, 2014 @frsyuki MySQLのcharset utf8のときのデフォルト
MongoDB 3.0の最大の特長はストレージエンジンAPIが採用され、ストレージエンジンが入れ替え可能（プラガブル）になったことです。MongoDB 3.0からは新しいストレージエンジンWiredTigerが導入されました。 WiredTigerは従来のエンジンに比べて書き込み性能で7倍から10倍のスループット性能向上を実現。ドキュメントレベルでの並列性も実現しています。これによって大量書き込みの発生するモバイルアプリケーションやソーシャルアプリケーション、IoT（Internet of Things）などのバックエンドで従来以上に性能を発揮できるようになったとのこと。 またデータの圧縮機能を搭載したことにより、最大80％以上のデータ容量を削減できるようになりました。アプリケーションの要求にあわせて圧縮率と性能の適切なバランスをとるための圧縮アルゴリズムの選択も可能。 専用管理ツールのO
別次元の「ドラゴンボール」を目撃せよ。2009年7月24日（金）DVD＆ブルーレイ全世界最速リリース「DRAGONBALL EVOLUTION」オフィシャルサイト
GoogleのBigTableを参考にオープンソースで開発されたHBaseは、HadoopのファイルシステムであるHDFS上に構築されたキーバリューストア型のデータベース。高いスケーラビリティや柔軟なテーブル構造、自動シャーディングやフェイルオーバー機能などを特長とします。 そのHBaseがバージョン1.0に到達したことが、The Apache Software Foundation Blogにポストされた記事「The Apache Software Foundation Announces Apache™ HBase™ v1.0」で発表されました。 The Apache Software Foundation Announces Apache™ HBase™ v1.0 : The Apache Software Foundation Blog 1.0で行われた改善点や新機能として以下が上
こんにちは。技術部の吉川です。 みなさんは、異常なデータを見つけたが、どうしてそのような状態になったのか追跡できず困ったという経験はないでしょうか。 今回は、そんなときにクックパッドで利用されているAuditログについてご紹介します。 Auditログとは クックパッドでのAuditログは特定のデータレコードに対して発生したイベントをコンテキストとともに記録するものです。 一般的に監査ログ、証跡ログといったものがありますが、それらとは多少異なっています。 ここでのイベントとは、あるデータレコードが 作成された 更新・変更された 削除された といったものです。またそれ以外にもログインした、ログアウトした、セキュアな情報が閲覧された、といったイベントも含まれています。 コンテキストは以下のようなものを記録します。 いつ どこで 処理が行われたホスト 何が イベント 何を 対象データの情報 スキー
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今回は「第29回 SQLインジェクションの復習」で紹介したSQLインジェクションツールのsqlmapを紹介します。開発者や運用管理者のセキュリティ意識が向上しない原因の一つは、脆弱性がどのようなリスクを持っているのか理解していないことが原因であることも少なくありません。今回はSQLインジェクションのリスクの一部である自動化された攻撃ツールを紹介します。 sqlmapとは？ sqlmapとはブラインドSQLインジェクション攻撃を実行するツールです。オープンソースで開発され執筆時点の最新版は2010年3月14日にリリースされたバージョン0.8です。 http://sqlmap.sourceforge.net/ 筆者は偶然、最初のリリースからこのツールを知っていたのですが、このツールの進歩には目を見張る物があります。 sqlmapの概要 記述言語：Python MySQL, Oracle, Po
どんなところに使える？ もっとも簡単な利用方法は、前回紹介したmemcachedの代替として利用するというものです。memcached互換プロトコルが実装されているため、memcachedを利用している場合ポート番号を変えるだけでTokyoTyrantに差し替えることが可能です。これだけで簡単にデータの永続性が得られます。 また、テーブルデータベースを利用すれば一つのkeyに対して複数のvalueを持たせることが可能であり、keyだけでなく任意のvalueを条件としてデータの検索を行うこともできます。JOINやGROUP BYといった処理は行えませんが、それ以外のほとんどの検索条件を扱えます。レスポンスはRDBMSに比べて高速なので、アクセス数が多いテーブルをTokyoTyrantのテーブルデータベースに載せ換える、といった利用方法も効果的かもしれません。 具体的な利用シーン memcac
外部キー便利!!! MackerelではPostgreSQLで外部キーあり そのレコードがあることが保証される 各テーブルのidにアプリケーションレベル(Mackerelの場合Scala)で型付けをするとなお便利 MemberID型、MonitorID型 → idで誤ったテーブルを引くとかがない 本日のスキーマ CREATE TABLE `member` ( `id` INTEGER unsigned NOT NULL auto_increment, `earned_item_count` INTEGER unsigned NOT NULL DEFAULT 0, `name` VARCHAR(191) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4; CREATE TABLE `item`
mroongaのN-gramについては、bigramだけでなく、uni-gramやtri-gramの他、多数の派生N-gramでのトークナイザに対応しています。さらに2013年5月末リリースのmysql-mroonga-3.04にて、待望のWプラグマに対応しました。これにより、Tritonnからmroongaへ移行する際の障壁はEプラグマのみになったと言えます。 Tritonnから乗り換えるならば、mroongaの1択ですね。 Tritonnからmroongaへ移行する7つのメリット それでは早速、Tritonnからmroongaヘ移行するメリットを見てみましょう。 MySQL 5.6対応であること もはやレガシーとなったMySQL 5.0という縛りがなくなることで、MySQL 5.1以降の先進的な機能を取り入れることができます。特にMySQL 5.6ではその進化が甚だしく、次の点を始めと
![第6回 [実録] MySQL向け全文検索エンジン「Tritonn」から「mroonga」への移行ガイド（1） | gihyo.jp](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/05b0af51bb41516773d6954ec69cb62b4b24568e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2F2.zoppoz.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fgihyo.jp%2Fassets%2Fimages%2FICON%2F2013%2F1099_groonga.png)
DBIC以降の選択肢 今回はデータベース話の締めくくりとして、DBIx::Class以降に登場したいくつかの選択肢についてざっくりまとめておきます。これらはいずれも若く、DBICに比べてユーザ数も少ないためドキュメントなどの整備が遅れている部分もありますが、今回とりあげるものの多くは日本人がつくっているものですから、英語圏で開発が進められているものより疑問や要望は送りやすいはず。気になることがあったらぜひそれぞれの作者氏に伝えていただければと思います。 DBIx::Skinny nekokakこと小林篤氏のDBIx::Skinnyは、今回紹介するもののなかではもっとも実績豊富なものといってよいでしょう。開発の動機については氏のブログによくまとまっていますが、標準で用意されているCRUDメソッドを使うときだけでなく、速度を稼ぐために生のSQLを書いたときでもinflateなどの補助機能を使え
過去の日記を読み返していて、あることに気づいた。 今日までに、俺がAWSでやってきたこと。 オンプレ時代であれば、サーバをラッキングして、電源を入れ、ネットワーク機器をケーブルでつないだ事くらいしかやっていない。サーバに至っては、電源を入れて、SSHで接続して、pingを打っただけ。 クラウドという環境に初めて触れて、すごいことをしている気分だったのに、改めて考えてみると、すごく単純作業しかしていないことに気づいてしまった。でも、今までであれば、必ずデータセンターに行って作業していた事が、手元ですぐに完結するというのはすごい。それは俺がすごいんじゃなくて、AWSがすごい。 とはいえ、俺も何もしていないわけではなくて、ネットワークを作ったり、サーバを立ち上げたりするのをいかに早くできるかというのを反復練習していたわけで、今となってはネットワークを構築して、サーバを起動するくらいなら30分もあ
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