一昨日の「主キー／外部キーなんてドーデモイイ」と昨日の「絵で分かる！ 主キー／外部キーのアホらしさ」において、主キー／外部キーというのは、いわばメモリ番地とポインターのような、仕掛け・手段が露出しているだけのものだ、と説明しました。仕掛けが露出している結果、概念的には単純なもの（例えば単なる写像）の実現が複雑でしかも恣意的になっています。 今日は正規形、なかでも一番基本的な第1正規形の話です。控えめなデイヴィッド君に代わって、ジイサマ（檜山）が批判的に検討しましょう。 アトミックって何ですかぁ？ 圏論を使えばどうなる スピヴァックは型システムとデータベースシステムの統合を目指す アトミックって何ですかぁ？ 関係データベースである限り、かならず第1正規形になっていることが要求されます。で、第1正規形って何？ カラムの値がアトミックであることだと定義されます。アトミック？ それ何？ まーともか
最近、「おおおー、これは凄い、すんばらしい！」と思ったことがあるので、それについて書きます。 最初に言葉についてのお断り； "categorical"の訳語をどうしようか？ と。片仮名で「カテゴリカル」が無難ですが、漢字で書きたい。「圏論的」が落ち着きがいいようですが、必ずしも「論」の意味を含まないときもあります。そこで、以下、「圏的」を使います。 [追記 date="2013-02-12"]入門的解説を書きました。→「衝撃的なデータベース理論・関手的データモデル 入門」[/追記] スピヴァックと関手的データモデル デイヴィッド・スピヴァック（David I. Spivak, http://math.mit.edu/~dspivak/）は、MITの研究者です。 彼は圏的情報学（categorical informatics）を提唱しています*1。圏的情報学の中心的な概念が関手的データモデル
メインコンテンツに移動 お知らせ Let’s Postgres 運営管理についてのお知らせ コンテンツメニュー 導入検討 と 入門 インストール 運用管理 チューニング 新機能: 17 / 16/ 15 / 14 / 13 / 12 / 11 / 10 / 9.6 / 9.5 / 9.3 トラブルシュート サポートとFAQ 事例紹介 イベントレポート リンク集 レプリケーション / クラスタ構成 XML / PostGIS / 拡張モジュール パーティショニング / テキスト検索 Window関数 / 再帰SQL / 外部データ連携 文書: 16 / 15 / 14 / 13 / 12 / 11 / 10 / 9.6 Let's PostgreSQL は特定非営利活動法人日本PostgreSQLユーザ会が運営しています。 RSS feed
32bitで使っていたODBCドライバや32bitでしか対応していないODBCドライバを 64bitで利用したいときは、これで回避可能のようです。 参考URL http://support.microsoft.com/kb/942976/ja http://kjunichi.cocolog-nifty.com/misc/2008/09/64vistapostgres.html ようやく接続できた。 と思ったら、 ERROR [IM002] [Microsoft][ODBC Driver Manager] なエラーが 少々手こずりそう ●9/2 加筆 ずいぶん端折ったので、加筆します。 さて、私のマシンは64bitです。 というわけで、postgresqlの32bitドライバが使えない・・・ 32bit版のドライバ http://www.interwiz.com/software/PsqlO
複雑なデータモデルを構築している場合、エンティティリレーションシップ図や似たような技法の生成機能を提供するツールによるサポートは非常に役に立ちます。 PostgreSQLコミュニティで有用という意見があったツールがいくつか存在します。 Data Architect Open System Architect Power*Architect dbwrench Datastudio dbForge Studio for PostgreSQL xml to DDL DbDesigner fork Toad Data Modeler DeZign for Database PostgreSQL Maestro WaveMaker Visual Ajax Studio ModelRight TCM - Toolkit for Conceptual Modelling Druid III また、pga
CAP 定理と BASE の概念を考えたのは UCB の Brewer 先生で、彼は inktomi の偉い人だったというのは前回述べた。 当時のinktomiはYahoo!や Microsoft、それにgooにも検索エンジンを提供していて、1億以上のWebページ(テラバイト級のデータ)を扱っていたようだ。 手元のWEB+DB PRESS Vol.49 のはてなブックマークリニューアル記事によると、現在のはてなブックマークは1160万URLと100GBのHTMLデータ(圧縮済み)を扱っているらしいので、ざっくりいって98年の時点でinktomi は現在のはてブの10倍のデータを扱っていたといってもいい。inktomiで使っていたコンピュータの性能は現在のPCサ ーバに比べれば1/10程度の性能なので、システム全体でみると現在のはてブの100倍の規模になるだろうか。 結果的には、inktom
EventuallyConsistent - 結果整合性 目次 この文書について 結果整合性 歴史の話 クライアント側の整合性 サーバ側の整合性 まとめ 結果整合性 この文書について Werner Vogels "Eventually Consistent" の日本語訳です. http://www.allthingsdistributed.com/2007/12/eventually_consistent.html 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... 近年, データ複製の文脈で 結果整合性(eventual consistency) に関する議論が盛んだ. この記事では大規模データの複製における原則や抽象, 高可用性とデータ整合性のトレードオフに関する話題をいくつか集めてみたいと思う. 現在進行中の分野であり, 全ての定義が最初から明快であるとは思わないでほ
40代、50代の人たちはなぜ表現しないのかhttp://d.hatena.ne.jp/hyoshiok/20090517#p1 には多数のアクセスをいただいた。日記を書いたおかげで多くの人から様々なコメントやトラックバックをいただいた。これもインターネットの可能性、ポジティブな側面だ。ありがたいことである。御礼を申し上げたい。 反応は大きくわけて二つ。A：40代、50代は表現していいる。お前が知らないだけだ。B:40代、50代は表現していない。 Aのパターンは、嬉しいサプライズである。いろいろな人から、こーゆー面白いブログがあるよとか、こーゆー表現があるよという情報を頂いた。トラックバックもいろいろ拝見した。コメント欄に自分は40代、50代と多くの人が名乗ってくれたのは本当に嬉しかった。 IT産業にいるとどもせっかちでいけない。書いているおじさんもいる*1。漫画で教えてもらった。書いている
http://www.sio.no-ip.com/mt/shio/archives/2008/10/firefox-3-sqlit.html 物凄い人気ですね。 これについてちょっと詳しく書いてみようと思う。 DBファイルの断片化 WindowsのファイルシステムをデフラグしましょってやつはDBファイルにも言えることだ。 仕組みをLeo's Chronicle: データベースシステム入門：「データベースは体育会系図書館？」に習って「図書館」に例えてみる。 図書館 DBファイル 本 中身のデータ一行 といえるだろう。 単純にデータが追加されていくだけなら、本を本棚の末尾に追加するだけなのでデータは詰まったままだし楽チンだ*1。 途中データの削除(本を抜き取る)を考えてみる。抜き取った後本を詰めないと空白ができる。 また、データ更新（本の交換）を考えてみる。同じ大きさなら良いが。大きかったり、
先日、ACM SIGMODの日本支部大会に招いていただいて、「Relational-Style XML Query (ACM Portal http://doi.acm.org/10.1145/1376616.1376650)」について講演をしてきました。Relational-Style XML Queryは、XMLという複雑な構造をもったデータに対して、SQLのようなテーブルデータへの検索に使われる言語で問い合わせする手法です。 この研究の肝は、木構造データといわれるXMLでも、実はそのほとんどがリレーション(Microsoft Excelのようなテーブル形式のデータ）の組み合わせと考えることができ、そのテーブル構造の情報（スキーマ）を使うと、検索が非常に簡単に書けるという点です。
■ インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは最も一般的に使われ、かつ ほとんどのDBMSでサポートされているB-Treeインデックスについて解説します。 ※ CREATE INDEX文でオプションを指定しない場合は通常B-Treeインデックスが 作成されます。 ■ B-Treeインデックスのしくみ B-Tree(Balanced Tree)インデックスは次のようなツリー状の構造になっています。 ツリーの先頭はヘッダブロックと呼ばれています。ヘッダブロックでは、キー値の 範囲
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