Kaigi on Rails 2024 での発表資料です #kaigionrails https://kaigionrails.org/2024/talks/moro/
概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: How to add index to a big table of your Rails app | Arkency Blog 原文公開日: 2024/06/13 原著者: Szymon Fiedler 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 成功したアプリケーションでは、一部のテーブル（usersテーブルなど）がかなり肥大化することがあります。ご興味がおありでしたら、データベースのパフォーマンスを定期的にチェックしてみましょう。メトリクスで遅いクエリが見つかったら、インデックスを付け忘れている可能性が高いでしょう。 🔗 DBエンジンの現状をチェックしよう 現代のデータベースなら、ほとんどの場合非同期かつ非ブロッキング方式でインデックスを作成可能ですが、そのデータベースのルールにどんな例外があるかをもれなく理解しておく
こんにちは。レシピ事業部バックエンド基盤グループの石川です。 2014 年、このブログに『開発環境のデータをできるだけ本番に近づける』というタイトルの記事が投稿されました。 クックパッドでは、ユーザーさんが実際に体験している状況と近い状況を再現しながら開発することに価値があると考えています。技術的には、最初からレコードがたくさんあることによってパフォーマンス問題に気付きやすくなるなどの長所がありますし、サービス開発としても、実際のユーザーさんの体験を最速でなぞって素早くフィードバックループを回せるようになるという長所があります。 この慣習は 2014 年の記事から 10 年経った今でも続いています。一方でその実現手法については変化を続けてきました。現在のクックパッドでは状況に応じていくつかの手段を使い分けています。それらの手段については今まであまり公開されていなかったような気がするため、こ
The In-depth Guide to ActiveRecord load_async in Rails 7 Updated Mar 1, 2022 17 minute read Rails 7 introduces ActiveRecord load_async method that runs SQL queries asynchronously in the background thread. This seemingly simple change of just adding a single new method that takes no arguments has profound implications for database layer interactions. In this tutorial, we’ll deep dive into the intri
はじめに 2024年1月にリテール(ネットショップ・レジ)部門からサービス(予約)部門に異動になった @ucks です。 異動してからはスマートリストという機能の開発を行っていて、5月6日に無事リリースできたのと、開発途中で障害に至ってしまった部分があるので、裏側を少し紹介しようかなと思います。 はじめに スマートリストとは スマートリストの設計 検索の仕様変更 高負荷時のハンドリング そして障害へ 見逃した点 DBの実行計画確認時の見逃し 動作確認時の漏れ 監視先の漏れ ログの損失 おわりに スマートリストとは スマートリストの開発についての話を行う前に、まずはスマートリストについて簡単に説明しておきます。 スマートリストとは、特定の条件の顧客をラベリングする機能です。 早い話、最終予約日がいつ、予約回数が何回以上等の顧客の検索条件を保存しておいて、閲覧時にラベリングして、視認しやすくし
概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Solid Queue & understanding UPDATE SKIP LOCKED - BigBinary Blog 原文公開日: 2024/01/23 原著者: Chirag Shah サイト: BigBinary Blog 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 参考: 週刊Railsウォッチ20240117: Solid Queue: 37signalsによるActive Job向けDBベースのジョブバックエンド 🔗 Solid Queueについて 最近になって、37signalsがSolid Queueをオープンソースとして公開しました（関連記事）。 Solid QueueはActive Jobで利用できるクエリバックエンドであり、データベース上に構築されます（これと対照的に、SidekiqやResqu
この記事はiCARE Dev Advent Calendar 2022 第1レーン24日目の記事です。 Railsの基本原則の一つに「メニューはおまかせ」があり、デフォルトで設定を良い感じにしてくれています。しかし、本当に自分のユースケースでも問題ない設定だと自信を持って言うためには、なぜこの設定になっているのかの背景知識が必要になります。例えばrails newをするとpumaのスレッド数はデフォルト5、データベースのコネクションプール数も5になっています。これは自分のユースケースで適切な値なのでしょうか？どういうときにいくつに設定するのが正しいのでしょうか？ pumaのスレッド数をどうやって決めるのか pumaはRailsのデフォルトのアプリケーションサーバであり、複数プロセス、複数スレッドで動くアプリケーションサーバです。この記事を執筆している時点で最も利用率の高いアプリケーションサ
はじめまして。そーだい（@soudai1025）です。私は普段は技術コンサルティングや受託開発を請け負う合同会社HaveFunTechの代表として、また、予防治療の自社サービスを展開する株式会社リンケージのCTOという二足の草鞋を履き、日々、さまざまなWebサービスの開発に携わっています。 これまでの開発経験のなかで、データベース設計に関わるさまざまな問題に遭遇してきましたが、本稿ではとくに、アジャイル開発時に発生しやすい問題とその対処についてお伝えしたいと思います。開発の現場で目にしやすい実装におけるアンチパターンを示しつつ、アジャイルという指針を維持しながら、対処となるデータベース設計についてご紹介します。 会員登録のアンチパターンと処方箋 イージーな実装とシンプルな実装 Userと言う名の罠 拡張と破綻 データベースは変化に弱い 仕様変更とテーブル変更 Addで変化に追従する 正規化
BASEアドベントカレンダー2021 10日目の記事です。 BASEアドベントカレンダー2021 10日目 BASE BANKでエンジニアをしている @budougumi0617 です。 マイグレーションファイルが含まれたPull Request（PR）が作られたとき、自動更新したER図をPRに追加するGitHub Actionsを作りました。 本記事では紹介するGitHub Actionsを利用すると次のようなメリットが得られます。 マイグレーションファイルをPRに出すだけでPRに更新されたER図が追加される 開発者は面倒なER図の更新作業から開放される レビューアはマイグレーションファイルを含んだPRをER図を見ながらレビューできるようになる プロジェクト関係者は常にメインブランチのマイグレーションファイルの状態と一致したER図を確認できる サンプルPR 自動生成したER図 TL;DR
エンジニアの佐野です。今日はカンムの決済システムでユーザの残高管理をどうやっているかについて書きます。 カンムの製品であるバンドルカードはプリペイド方式のカードです。ユーザによる入金、店舗での利用、運営事由の操作などによりユーザの残高が増減します。このような残高の管理について単純に考えると user_id と balance と updated_at あたりをもったテーブルを用意して balance と updated_at を更新していく方法があるかもしれません。しかしながらカンムでは残高を管理するテーブルを持たず、これらイベントの履歴のみで残高を管理しています。以下、本記事ではこれらユーザの残高が増減するイベントのことをトランザクションと呼びます。ここでは DB の Transaction Processing を意味しません。 本記事のポイントは 残高を管理をするテーブルは作らず、ト
最近SELECT ... FOR UPDATEでデッドロックする話を何度かしたので。 前職のときにUPDATE同士がデッドロックしてたときに、SELECT ... FOR UPDATEで排他ロックを取ってからUPDATEしてデッドロックを防ぎますってPRをレビューしてたときのことで、複数レコードの排他ロックは一瞬ですべてのレコードのロックを取れるわけではなく、ロックを取る順番が揃っていないと簡単にデッドロックしますよという話です。 https://gist.github.com/kamipo/0bb4e37d58ba18a8cefb8aa02f778231 # frozen_string_literal: true require "mysql2" def client Mysql2::Client.new( host: "localhost", username: "root", dat
こんにちは、技術部SRグループの菅原です。 最近、Ninja650からNinja1000に乗り換えました。パワーがあるせいで３速発進・４速発進が平気でできてしまい、シフトワークがどんどん下手になっています。精進したいものです。 この記事では、Amazon RDS/Auroraをクローンするシステムを作った話を書きます。 Amazon RDS/Auroraをクローンするシステム サービス開発を行っていると、調査や検証でプロダクション環境で使われているデータベースが必要になることがあります。開発環境やステージング環境にもデータベースは存在するのですが、プロダクション環境のデータでしか再現しないバグの調査や、プロダクション環境のデータ量でのスキーマ変更の負荷の検証など、開発環境やステージング環境のデータベースではできない作業も多いです。しかし、オペレーションミスや個人情報へのアクセスを考えると、
皆さんこんにちは、エンジニアの西尾です。 新しい機能・サービスを開発する際、私は特にデータベース設計に気をつかいます。 データベースはシステムの土台です。 土台が不安定だと、その上に積み上げていくアプリケーションコードがいびつなものになり、つらい思いをします。 また、一度動き出してしまったシステムのデータベース設計を変えるのは、容易なことではありません。 データベース設計には”これだ！”という正解はないと思っています。 サービスの特徴、システムの性質、toB向け/toC向け、Readが多い・少ない、Writeが多い・少ない。 その他もろもろの背景により、データベース設計の仕方も変わってきます。 このテーブルは正規化していないから駄目だ、この設計はいわゆるポリモーフィック関連だから使ってはいけない、などということはありません。 アンチパターンと呼ばれるものも時と場合によっては正解になります。
話したネタ 論理削除とはそもそも何か？ 物理削除とは？ なぜ、論理削除が生まれてくるのか？ SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」 理由1: 心理的なハードルの高さ、怖さがある 理由2: 削除したデータを検索対象に入れたい場合がある 理由3: ログとしての用途 理由4: 誤操作をすぐに戻したい アンチパターンとは何か？ なぜ、論理削除はアンチパターンとして捉えられるのか？ 全てのSQL文のWHERE句に削除フラグが必ず入る LIMIT 1などが蔓延していく 論理削除に気づくきっかけは何か？ テーブル設計や、規約から気づく 論理削除というアンチパターンをどのように解いていくか？ 論理削除という概念は世の中にまずなく、お客様は論理削除という言葉を使っていない 要件をどのように設計すればいいのか？ ORMの論理削除プラグインはあまり良くない 状態遷移として捉える方法 Soft
PlantUML + ERDでPlantERDです github.com モチベーション PlantERDの特徴 使い方 出力するテーブル数の制限について 技術的に頑張ったこと テストのこと Foreign keyで隣接している別のテーブルを探す方法 複数DB対応のつらみ 追記：2019/12/13 9:45 モチベーション 既存プロダクトへの不満が一番大きいです。 https://github.com/voormedia/rails-erd は出力が画像なので取り回ししづらい そもそもRails前提なので他言語とかでは使えない https://github.com/schemaspy/schemaspy も悪くなさそうなんだけどここまでリッチじゃなくていい テーブル数個の小規模アプリならいいんだけど、中規模以上のアプリで使うと人間が読むに耐えないERDが生成されて精神が崩壊する 僕は初め
概要 MITライセンスに基づいて翻訳・公開いたします。 英語APIドキュメント: ActiveRecord::Migration Railsバージョン: 6.0.0 サイト: Ruby on Rails API ライセンス: rails/MIT-LICENSE at master · rails/rails Rails API: ActiveRecord::Migration（翻訳） 複数の物理データベースで使われるスキーマの成長をマイグレーションで管理できます。マイグレーションは、新しい機能を使うためにローカルデータベースにフィールドを追加するときによく起こる問題を解決する方法のひとつですが、変更点を他の開発者やproductionサーバーにプッシュする方法までは関知しません。マイグレーションを用いることで、自己完結するクラスの変換方法を（Gitなどの）バージョン管理システムにチェックイ
「ユーザー目線」のシステムを目指して RDBが従来の階層型DBに比べて優れていた点はいくつか挙げることができますが、シェアを伸ばすうえで最も大きな影響は、ユーザーが使いやすいデータ構造とインタフェースにこだわったことです。すなわち、「テーブル」と「SQL」の発明です。 RDBでは、すべてのデータを「テーブル」というただ一つのデータ形式によって表現します。テーブルは、見た目が「二次元表」に似ているため*3、Microsoft ExcelやGoogle ドキュメントなどのスプレッドシートを使い慣れた人が見ると、データを格納する方法が直観的にイメージしやすいという利点があります。実際、こうした二次元表によるデータ管理は、Excelなどのソフトウェアが登場する前から一般的な方法だったため、RDBが登場した当時の人々にとっても受け入れやすいものでした。 テーブルが画期的だった点は、もう一つあります。
社内でAuroraのサーバーレスというのが出たらしいというので触ってみました。 Auroraのサーバーレス? 日本語の方が理解しやすかった 検証機のDBを切り替えてみた 手順 スナップショット取得 インスタンス復元 起動を待つ 接続確認 設定を確認してみる 気づいたこと スケーリングの情報はログに出力されて管理画面で確認できる アプリケーション側から少しでもアクセスあるとAuroraは停止しない 再起動時に数十秒、場合によっては１分以上も繋がらないのは辛い 2018/08/15 追記 Auroraのサーバーレス? ん？Auroraのサーバーレス？どういうことだ？ よくわからなかったので、読んでみました。 これがAWSのニュース記事はこれ。 Aurora Serverless MySQL Generally Available | AWS News Blog 最初の方の文を抜き出してみると、
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