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つくって壊して直して学ぶDatabase onKubernetes (CloudNative Days Summer 2025 発表資料)
株式会社アークエッジ・スペースの id:koba789 です。 アークエッジ・スペースでは、衛星データを活用するためのアプリケーションを開発しています。人工衛星のカバレッジはグローバルなため、それを活用するアプリケーションもグローバルであるべきでしょう。 グローバルなアプリケーションをコスト効率高く提供するため、私たちはサーバレスなプラットフォームを積極的に活用しています。 それはDBMS についても例外ではなく、昨年の re:Invent で発表されたAmazonAurora DSQL を活用しています。課金モデルが従量課金であるため、固定費を押さえたままスモールスタートできるというのも大きなメリットです。 さて、今回はそんなAurora DSQL を使うときにハマった PostgreSQL との非互換ポイントを紹介します。Aurora DSQL はプロトコルこそ Postgre
本ガイドラインは、世の中のシステム開発プロジェクトのために無償で提供する。 ただし、掲載内容および利用に際して発生した問題、それに伴う損害については、フューチャー株式会社（以下、フューチャー）は一切の責務を負わないものとする。 また、掲載している情報は予告なく変更する場合があるため、あらかじめご了承いただきたい。 免責事項: 有志で作成したドキュメントである フューチャーには多様なプロジェクトが存在し、それぞれの状況に合わせて工夫された開発プロセスや高度な開発支援環境が存在する。本ガイドラインはフューチャーの全ての部署／プロジェクトで適用されているわけではなく、有志が観点を持ち寄って新たに整理したものである相容れない部分があればその領域を書き換えて利用することを想定しているプロジェクト固有の背景や要件への配慮は、ガイドライン利用者が最終的に判断すること本ガイドラインに必ず従うことは求めて
はじめにフューチャー社内の有志メンバーでPostgreSQLDB設計ガイドラインを作成しました。 PostgreSQL設計ガイドライン | Future Enterprise ArchGuidelines 形になってから数ヶ月寝かせており、ある程度社内の指摘を取り込むことができたのでこのタイミングで告知します よくあるDB設計規約との差別化ポイント単にDB設計ガイドラインというと何を今更？感もあるので、命名規則や型桁など一般的な内容に加え、以下の点でよくあるDB設計ガイドラインから一歩踏み込んだコンテンツとなるよう心がけました。 論理設計への踏み込み単なるテーブル定義やデータ型選択にとどまらず、より高度な論理設計の原則に焦点を当てています。 マスタ/トラン/ワークデータベース設計において、データの種類に応じてテーブルを明確に分離することは設計効率と保守性を高める上で重要ですが、意外とそ
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
本記事は「珠玉のアドベントカレンダー記事をリバイバル公開します」企画のために、以前Qiitaに投稿した記事を改訂したものです。 はじめにPub/Sub型のメッセージングアーキテクチャを採用するにあたっては、kafkaなどのブローカーミドルウェアや、AmazonSNS、Google Cloud Pub/Subなどのマネージドサービスを利用するケースが多いかと思います。ところでPostgreSQLでも実はPub/Subができます。 すでに業務でPostgreSQLを使っていれば、新たにPub/Subブローカーを構築しなくても、疎結合なシステム間通信を簡易的に実現できます。本記事ではこの機能の紹介と、Pub/SubクライアントをJavaで実装する場合の選択肢、考慮点を示しています。 ※実行環境はPostgreSQL 16.2とJava 21です ※データベースの文字コードはUTF-8としてい
こんにちは。澤田雅彦（@masahiko_sawada）と申します。オープンソースのデータベース PostgreSQLのコミッタをしています。2022年からは、Amazon Web Services Japan（以下、AWSジャパン）でソフトウェアエンジニアとしてPostgreSQLの開発をしています。 2013年に業務の一部として始めたPostgreSQLの開発はかれこれ10年以上続き、今ではフルタイムの業務となっています。「わたしの選択」というテーマで寄稿の機会をいただいたので、本記事では、私がどのようにPostgreSQL開発者のキャリアを選択したのか、なぜ10年以上もの長い間PostgreSQLの開発を続けているのか、などを紹介したいと思います。 データベースを始めるきっかけ 大学生の時は元々教員志望だったのですが、講義で初めてプログラミングを学び、その面白さからエンジニアを目指す
はじめに SlideShareの広告対策です。 更新履歴2023/12/13 CloudNative Days Tokyo2023の資料を追加しました。2023/12/07 PostgreSQL Conference Japan2023の資料を追加しました。2023/11/16NTTデータで以前使われていたSlideShareのスライドを追加しました。 2024/03/08 第45回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン、DEIM2024の資料を追加しました。 2024/07/09 OCHaCafe Season 8 #4、DSS Asia 2024、TiUG Meetup #2、第47回PostgreSQLアンカンファレンス@オンラインの資料を追加しました。 2024/09/05 第48回PostgreSQLアンカンファレンス、PM学会 2024年度秋季研究発表大
TL;DR 聴講メモ Intro into durability PostgreSQLのCHECKPIONT CHECKPOINT中にエラーが発生したら？ fsyncへの2つの間違った期待 なぜ今になって問題が明らかになってきた？ そもそもなぜBufferd I/Oなのか？ どうやって直すかか 参考リンク 質疑 最後に 先日PostgreSQLの新しいマイナーバージョンがリリースされました。このマイナーリリースでメインとなる修正は「fsync周りのバグ修正」で、このバグは間違ったfsyncに対する間違った認識から約20年間存在してたバグということで注目されていました。 このバグについてPostgreSQLのコミッタ(Tomas Vondra氏)が解説しているセッションが、先々週開催されたFOSDEM 2019でありました。私もFOSDEM 2019に参加していたのですがその際は裏セッション
Skip to contentCategory: postgresql248月2007 トランザクションJDBCのデフォルト動作はautocommitである... Fujiko feature, postgresql238月2007 接続まずlibpqを使用するための環境を整えた.で,接続... Fujiko feature, postgresql073月2007SQLによるユーザ定義関数PostgreSQLには多くのbuiltin関数があ... Fujiko feature, postgresql151月2007 トランザクションと隔離レベルとロックPostgreSQLでのトランザクションについて調査... Fujiko feature, postgresql031月2007 PostgreSQLPostgreSQLをやってみたいと思って早一年半,... Fujiko feature,
[PostgreSQL][Redis]redis_fdwを使ってみた大量のユーザリクエストを Redis に書き込み、foreign data wrapper(FDW) を使って定期的に PostgreSQL にロードするユースケースが PgCon 2013 で発表されていた。 Using PostgreSQL with Redis Using native wrappers and a Foreign Data Wrapper for two-way Redis integration http://www.pgcon.org/2013/schedule/events/574.en.htmlフロントエンドの Redis では高速にリクエストを処理しつつ、バックエンドの PostgreSQL ではデータウェアハウス的な処理を行うのが狙い。 トークでは redis_fdw redis_wrapper の2つの Redis 向け FDW が紹介されている。
![[PostgreSQL][Redis]redis_fdwを使ってみた](/image.pl?url=https%3a%2f%2fcdn-ak-scissors.b.st-hatena.com%2fimage%2fsquare%2fd26f3755be7bfeea9c665c137ea45536e9b12e16%2fheight%3d288%3bversion%3d1%3bwidth%3d512%2fhttps%253A%252F%252Fsiguniang.files.wordpress.com%252F2012%252F12%252Fpostgresql_logo.png&f=jpg&w=240){kind=logo}
話題のApache Sparkでこんなことも出来るという話。Sparkのマニュアルを読んでいて見つけたので、試してみました。試した環境は CentOS 7.1 Apache Spark 1.4.1 PostgreSQL 9.4.4 です。 Apache Spark Sparkの説明は割愛。 高速な分散処理基盤であるApache SparkはHadoopやCassandraといったデータストアだけでなく、RDBMSに格納されたデータを取り出して処理することもできます。 なので、既存のデータを移行せずにSparkの高速処理の恩恵を受けることが出来ます。 PostgreSQLのテーブルをSparkにロード JDBC接続を利用するので、PostgreSQLのJDBC Driverが必要です。 今回はお手軽にspark-shellで操作することにして、
PostgreSQLアンカンファレンス＠東京（2015/5/30）でPostgreSQLの日本語全文検索まわりについて紹介しようかとたくらんでいます。しかし、現時点（2015-05-25）でキャンセル待ちで、当日参加できないかもしれないので紹介しようと用意している内容をここにまとめます。 内容 この資料の目的は、PostgreSQLで使える次の3つの方法の特性を紹介し、ユーザーが適切な方法を選択するための材料を提供することです。 LIKE pg_bigm PGroonga（ぴーじーるんが） LIKE LIKEのメリット・デメリットは次の通りです。 メリット 標準で使える インデックス作成不要（= データ更新が遅くならない） データが少なければ十分速い デメリット データ量に比例して遅くなる ユーザーがLIKEを使うかどうかの判断基準は「十分速いかどうか」（= 「データが少ないかどうか」）で
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