実務で役立つデータベースの活用法
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実務で役立つデータベースの活用法
- 18. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph
- 19. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph
- 21. データベースの種類と特徴 NOSQL（Not Only SQL） RDB以外のDBシステムの総称 グラフデータモデルなどのリレーショ ナルモデル以外のサポートなどRDBが 不得意な分野に特化している
- 25. データベースの種類と特徴 ACID • 原子性（Atomicity） • 一貫性（Consistency） • 独立性（Isolation） • 永続性（Durability）
- 26. データベースの種類と特徴 ACID • 原子性（Atomicity） • 一貫性（Consistency） • 独立性（Isolation） • 永続性（Durability） Atomicity（原子性）とは、 トランザクションに含まれる個々の手順が 「すべて実行される」か「一つも実行されない」 のどちらかの状態になるという性質
- 27. データベースの種類と特徴 ACID • 原子性（Atomicity） • 一貫性（Consistency） • 独立性（Isolation） • 永続性（Durability） Consistency（一貫性）とは、 トランザクションの前後でデータの整合性が保たれ、 矛盾の無い状態が継続される性質
- 28. データベースの種類と特徴 ACID • 原子性（Atomicity） • 一貫性（Consistency） • 独立性（Isolation） • 永続性（Durability） Isolation（独立性）とは、 トランザクション実行中の処理過程が外部から隠 され、 他の処理などに影響を与えない性質
- 29. データベースの種類と特徴 ACID • 原子性（Atomicity） • 一貫性（Consistency） • 独立性（Isolation） • 永続性（Durability） Durability（永続性）とは、 トランザクションが完了したら、 その結果は記録され、失われることがないという性質
- 32. データベースの種類と特徴 CAP定理 • 整合性 (Consistency) • 可用性 (Availability) • 分断耐性 (Partitions)
- 33. データベースの種類と特徴 CAP定理 • 整合性 (Consistency) • 可用性 (Availability) • 分断耐性 (Partitions) 整合性 (Consistency)とは、 全てのクライアントが常に同一のデータを見る性質
- 34. データベースの種類と特徴 CAP定理 • 整合性 (Consistency) • 可用性 (Availability) • 分断耐性 (Partitions) 可用性 (Availability)とは、 全てのクライアントが読み出しと書き込みが出来る性質
- 35. データベースの種類と特徴 CAP定理 • 整合性 (Consistency) • 可用性 (Availability) • 分断耐性 (Partitions) 分断耐性 (Partitions)とは、 物理ネットワークが分断されても 間違った結果が発生しない性質
- 43. データベースの種類と特徴 BASE • Basically Available • Soft-State • Eventual Consistency
- 44. データベースの種類と特徴 BASE • Basically Available • Soft-State • Eventual Consistency どんな時でもアプリケーションが動く
- 45. データベースの種類と特徴 BASE • Basically Available • Soft-State • Eventual Consistency 常に整合性を保つ必要がない
- 46. データベースの種類と特徴 BASE • Basically Available • Soft-State • Eventual Consistency 結果として整合性が取れる状態に至る
- 51. データベースの種類と特徴 マスタ型 • RDB • MongoDB • Bigtable • HBase …など
- 53. データベースの種類と特徴 P2P型 • Cassandra • Dynamo • Riak • Voldemort …など
- 56. データベースの種類と特徴 データモデル • リレーショナル • キーバリュー • カラム指向 • ドキュメント指向 …など
- 57. データベースの種類と特徴 データモデル • リレーショナル • キーバリュー • カラム指向 • ドキュメント指向 …など
- 58. データベースの種類と特徴 データモデル • リレーショナル • キーバリュー • カラム指向 • ドキュメント指向 …など RDBの元となるデータモデル 集合と関連でデータを表現する
- 59. データベースの種類と特徴 リレーショナル user_id name 1 hoge 2 fuga 3 bar 4 foo role_id name 1 開発部 2 営業部 3 運用部 4 総務部 user_id role_id 1 1 1 3 3 2 4 4
- 60. データベースの種類と特徴 リレーショナル user_id name 1 hoge 2 fuga 3 bar 4 foo role_id name 1 開発部 2 営業部 3 運用部 4 総務部 user_id role_id 1 1 1 3 3 2 4 4 集合を定義する 関係を定義する
- 61. データベースの種類と特徴 データモデル • リレーショナル • キーバリュー • カラム指向 • ドキュメント指向 …など
- 62. データベースの種類と特徴 データモデル • リレーショナル • キーバリュー • カラム指向 • ドキュメント指向 …など KeyとValueの組み合わせでデータを表現する シンプルな構造なのでスケールアウトに適している keyとvalueが1対1
- 63. データベースの種類と特徴 キーバリュー key value 1 hoge 2 fuga 3 bar 4 foo 5 test 6 花子 7 一太郎 8 三四郎
- 64. データベースの種類と特徴 キーバリュー key value 1 hoge 2 fuga 3 bar 4 foo 5 test 6 花子 7 一太郎 8 三四郎 1:1の関係を保持する
- 65. データベースの種類と特徴 データモデル • リレーショナル • キーバリュー • カラム指向 • ドキュメント指向 …など
- 66. データベースの種類と特徴 データモデル • リレーショナル • キーバリュー • カラム指向 • ドキュメント指向 …など キーバリュー型を拡張して行とカラムの概念を追加 RDBのテーブルに似ているがカラムは事前に定義しない keyに対してvalue（カラム）が1対多も可能
- 67. データベースの種類と特徴 カラム指向 key name 所属 所属2 年齢 1 hoge 開発 運用 30 2 fuga 営業 25 3 bar 総務 運用 22 4 foo 運用 35 5 test 開発 42 6 花子 デザイン 運用 25 7 一太郎 ドキュメント 開発 25 8 三四郎 表計算 総務 25
- 68. データベースの種類と特徴 カラム指向 key name 所属 所属2 年齢 1 hoge 開発 運用 30 2 fuga 営業 25 3 bar 総務 運用 22 4 foo 運用 35 5 test 開発 42 6 花子 デザイン 運用 25 7 一太郎 ドキュメント 開発 25 8 三四郎 表計算 総務 25 1:Nの関係を保持する
- 69. データベースの種類と特徴 データモデル • リレーショナル • キーバリュー • カラム指向 • ドキュメント指向 …など
- 70. データベースの種類と特徴 データモデル • リレーショナル • キーバリュー • カラム指向 • ドキュメント指向 …など 階層構造を持たず、ドキュメントそのものを保持する ドキュメントにはユニークなIDが振られる スキーマレスなので柔軟な変更が可能
- 71. データベースの種類と特徴 ドキュメント指向 name : hoge role1 : 開発 role2 : 運用 age : 30 name : fuga role1 : 営業 from : 広島 age : 25 name : bar role1 : 総務
- 72. データベースの種類と特徴 ドキュメント指向 name : hoge role1 : 開発 role2 : 運用 age : 30 name : fuga role1 : 営業 from : 広島 age : 25 name : bar role1 : 総務 それぞれが独立したドキュメント ドキュメントにはユニークなIDでアクセスが可能
- 73. データベースの種類と特徴 ドキュメント指向 name : hoge role1 : 開発 role2 : 運用 age : 30 name : fuga role1 : 営業 from : 広島 age : 25 name : bar role1 : 総務 それぞれが独立しているので 自由な変更が可能
- 74. データベースの種類と特徴 データモデル • リレーショナル • キーバリュー • カラム指向 • ドキュメント指向 …など
- 75. データベースの種類と特徴 データモデル • リレーショナル • キーバリュー • カラム指向 • ドキュメント指向 …など 他にもグラフ型やツリー型など多種多様にある
- 77. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph
- 87. データベースの選び方 SQL Server • 開発環境(VS,C#など)の連携が強力 • 標準的な機能の多くをサポート • GUIツールが便利
- 88. データベースの選び方 Oracle • Active - Activeな構成が可能(RAC) • 独自・標準的な多くの機能 • GUIやサードパーティが充実 • 強力なOracleサポートチーム(有償)
- 89. データベースの選び方 MySQL • レプリケーションが柔軟で強力 • 自動フェイルオーバー完備 • 高速なコネクション(multi Thread) • OSSなサードパーティが充実 • SSDと相性が良い
- 90. データベースの選び方 PostgreSQL • Oracleにも負けない豊富な機能 • 企業に属さない中立なOSS • コミュニティを含めたサポート • OSSなサードパーティが充実
- 92. データベースの選び方 SQL Server • 商用なので有償 • スケールアウトが苦手 • MS以外の環境でメリットが少ない • CUIの連携が少ない
- 93. データベースの選び方 Oracle • 商用なので有償(しかも高い) • 行連鎖や行移行など設計が難しい • サードパーティが有償(しかも高い) • ORA-00600のトラウマ
- 94. データベースの選び方 MySQL • 実装されてない機能がある Window関数が無い マテビューがない等 • ギャップロック • 相関サブクエリが苦手(遅い)
- 95. データベースの選び方 PostgreSQL • 追記型の制約(VACUUM、HOT等) • SSDにしても劇的な高速化はしない • GUIが弱い(設定を含め、CUIベース) • デフォルトがdataチェックサム無効 そもそも9.3以上の機能
- 98. データベースの選び方 RDB全般の問題 • 大量のデータを処理(ビックデータ) • DBの水平拡張(スケールアウト) • 多種多様なデータモデル対応
- 99. データベースの選び方 RDB全般の問題 • 大量のデータを処理(ビックデータ) • DBの水平拡張(スケールアウト) • 多種多様なデータモデル対応
- 100. データベースの選び方 大量のデータを処理 • テラやペタ級を処理 • それを高速に処理 • 結果を高速に表示 …など
- 101. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph
- 102. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph 大量のデータから高速に結果を場合
- 103. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph 結果のみを高速に返す場合
- 104. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph 大量のデータを集計する場合
- 107. データベースの選び方 RDB全般の問題 • 大量のデータを処理(ビックデータ) • DBの水平拡張(スケールアウト) • 多種多様なデータモデル対応
- 108. データベースの選び方 DBの水平拡張(スケールアウト) • 参照の負荷分散 • 更新の負荷分散 • 可用性の確保 …など
- 109. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph RDBでも出来るが 高速ではなかったり、 サードパーティが必要だったりする
- 110. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph Dataは分散するが 偏ったアクセスなどは 分散しない場合も多い
- 111. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph MongoDBはマスタ型だか 自動フェイルオーバーするので 要件によってはマッチする
- 113. データベースの選び方 DBの水平拡張(スケールアウト) • NOSQLは弱い整合性が多い(AP型) • データにリアルタイム性が不要な場 合がにマッチする(履歴ログなど） • データの一貫性が不要な場合もマッ チする(ブログなど)
- 114. データベースの選び方 RDB全般の問題 • 大量のデータを処理(ビックデータ) • DBの水平拡張(スケールアウト) • 多種多様なデータモデル対応
- 115. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph
- 116. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph JSONなど非構造化データを格納 最近、PostgreSQLやMySQLも対応してきた領域
- 117. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph グラフ型はRDBが苦手なデータモデルの最たる例 RDBでは難しいデータ構造の表現を可能にする
- 120. まとめ データの寿命はコードより長い
- 121. まとめ 一度作ったデータは変更が難しい
- 123. まとめ 長所と短所を把握する
- 127. まとめ リレーショナル・データベース
- 129. まとめ ACIDを担保してないNOSQL
- 132. まとめ 適切な設計は適切な拡張を生む
- 135. まとめ オススメの書籍
- 136. まとめ
- 137. まとめ
- 138. まとめ
- 140. ご静聴ありがとうございました。