データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介 #jjug_ccc #ccc_g3

1. データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルと Reladomoの紹介株式会社FOLIO 伊藤博志 JJUG CCC 2017 Spring 2017.5.20 #ccc_g3 Reladomo is an open source software Licensed under Apache 2.0 License, Copyright 2016 Goldman Sachs, Its name may be a trademark of its owner.

2. 1 株式会社FOLIOの紹介 hashtag: #ccc_g3 https://www.wantedly.com/companies/folio/projectsエンジニア募集中！

3. 2 Agenda 1. 自己紹介 2. RDBMSで履歴データを扱う  スナップショットデータモデル  トランザクション時間データモデル  有効時間データモデル  バイテンポラルデータモデル 3. Javaからバイテンポラルモデルを容易に扱うReladomoの紹介 hashtag: #ccc_g3

4. 3 自己紹介趣味：ドラム演奏 JavaOneコミュニティバンド Null Pointersで演奏経験あり（日本人初） Tech Lead @ FOLIO 伊藤博志 Eclipse Collections：共同プロジェクトリード兼コミッター Reladomo：コントリビューター OpenJDK：コントリビューター JJUG CCC、Java Day Tokyo、JavaOne San Francisco登壇 2017年5月17日に株式会社FOLIO入社。 hashtag: #ccc_g3

5. 4 RDBMSで変更履歴をどう扱うか hashtag: #ccc_g3

6. 5 RDBMSで履歴データを扱う単純なシナリオを考えてみましょうシンプルな人事システム。扱う情報は姓名のみ。  4月1日に「鈴木花子」さん入社。3月1日にシステムに登録  6月6日に結婚し、姓が「斎藤」に変更。同日システム上に間違えて「斉藤」と登録  6月8日にシステム上で修正（斉藤=>斎藤）。事実としては 6月6日づけで直したい  12月1日、退職にともない同日にシステム上で情報を無効化 hashtag: #ccc_g3

7. 6 RDBMSで履歴データを扱う  シナリオをよく観察すると、２種類の履歴が存在 hashtag: #ccc_g3 3/1 4/1 6/6 6/8 12/1 鈴木花子事実情報の履歴システムに反映された履歴入社🎉 「鈴木花子」をシステムに登録結婚して斎藤になる👰 名字を「斉藤」に変更名字を「斎藤」に変更退職† データを無効化

8. 7 RDBMSで履歴データを扱う最新の情報さえ分かれば良いいつシステムに反映されたか履歴が知りたい２種類の履歴から考えうる４種類の要件事実情報の履歴が知りたい事実情報と、いつシステムに反映されたか両方の履歴が知りたい hashtag: #ccc_g3

9. 8 RDBMSで履歴データを扱う スナップショットデータモデル トランザクション時間データモデル 有効時間データモデル バイテンポラルデータモデル各要件を満たすために、4つのデータモデルが考えられる hashtag: #ccc_g3

10. 9 スナップショットデータモデル hashtag: #ccc_g3 最新の情報さえ分かれば良い

11. 10 スナップショットデータモデル  スナップショットデータモデルで表現できるのは、最新の情報のみ（履歴は表現できない） hashtag: #ccc_g3 3/1 4/1 6/6 6/8 12/1 鈴木花子事実情報の履歴システムに反映された履歴入社🎉 「鈴木花子」をシステムに登録結婚して斎藤になる👰 名字を「斉藤」に変更名字を「斎藤」に変更退職† データを無効化

12. 11 スナップショットデータモデル姓名 inserted_at updated_at 鈴木花子 2017/3/1 2017/3/1  4月1日に「鈴木花子」さん入社。3月1日にシステムに登録鈴木さん入社！入社日というカラムがあってもいいような気がする hashtag: #ccc_g3

13. 12 スナップショットデータモデル  6月6日に結婚し、姓が「斎藤」に変更。同日システム上に間違えて「斉藤」と登録間違えて「斉藤」と入力してしまいました姓名 inserted_at updated_at 斉藤花子 2017/3/1 2017/6/6 hashtag: #ccc_g3

14. 13 スナップショットデータモデル  6月8日にシステム上で修正（斉藤=>斎藤）正しい姓は「斎藤」さんですね。。。姓名 inserted_at updated_at 斎藤花子 2017/3/1 2017/6/8 hashtag: #ccc_g3

15. 14 スナップショットデータモデル  12月1日、退職にともない同日に人事情報をシステム上で無効化＿人人人人人人人人人人人＿＞物理削除＜￣Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y￣物理削除がイヤなら禁断の論理削除フラグという手もあるよ。ﾌﾌｯ姓名 inserted_at updated_at hashtag: #ccc_g3

16. 15 スナップショットデータモデル  スナップショットデータモデルで履歴を実装しようとすると、バージョンカラムや履歴テーブルを別に用意するなど、力技が求められる  世に存在する履歴系のデータは、この力技で実装されていることが多い（印象）  さらにスナップショットデータモデルでは、データを無効化するのに「論理削除」か「物理削除」か、と悩むケースも hashtag: #ccc_g3

17. 16 トランザクション時間データモデル hashtag: #ccc_g3 いつシステムに反映されたか履歴が知りたい

18. 17 トランザクション時間データモデル  トランザクション時間データモデルで表現できるのは、｢システムに反映された｣履歴 hashtag: #ccc_g3 3/1 4/1 6/6 6/8 12/1 鈴木花子事実情報の履歴システムに反映された履歴入社🎉 「鈴木花子」をシステムに登録結婚して斎藤になる👰 名字を「斉藤」に変更名字を「斎藤」に変更退職† データを無効化

19. 18 トランザクション時間データモデル姓名 IN OUT 鈴木花子 2017/3/1 9999/12/1 鈴木さん入社！ INはデータベースに挿入された日付、 OUTはその行が無効になった（なる）日付、 OUTはデフォルトでINFINITY（この場合9999年）とするよやっぱり入社日カラムが欲しくなる。。  4月1日に「鈴木花子」さん入社。3月1日にシステムに登録 hashtag: #ccc_g3

20. 19 トランザクション時間データモデル姓名 IN OUT 鈴木花子 2017/3/1 2017/6/6 斉藤花子 2017/6/6 9999/12/1 鈴木さん姓が2017/6/6に無効（OUT）になり、斉藤さん姓が同日入力（IN）されたということだね  6月6日に結婚し、姓が「斎藤」に変更。同日システム上に間違えて「斉藤」と登録 hashtag: #ccc_g3

21. 20 トランザクション時間データモデル姓名 IN OUT 鈴木花子 2017/3/1 2017/6/6 斉藤花子 2017/6/6 2017/6/8 斎藤花子 2017/6/8 9999/12/1 斉藤さん姓が2017/6/8に無効（OUT）になり、斎藤さん姓が同日入力（IN）されたということだね  6月8日にシステム上で修正（斉藤=>斎藤）。事実としては6月6日づけで直したい「斎藤」姓がシステム上有効なのは6/8 からか。。 hashtag: #ccc_g3

22. 21 トランザクション時間データモデル姓名 IN OUT 鈴木花子 2017/3/1 2017/6/6 斉藤花子 2017/6/6 2017/6/8 斎藤花子 2017/6/8 2017/12/1 2017/12/1日付で無効化（OUT）！  12月1日、退職にともない同日に人事情報をシステム上で無効化 hashtag: #ccc_g3

23. 22 トランザクション時間データモデル履歴データをどう検索するのか？ hashtag: #ccc_g3

24. 23 トランザクション時間データモデル  任意の時間Xにデータベース上で最新だった情報をとってくる select * from EMPLOYEE where IN < X and OUT >= X hashtag: #ccc_g3

25. 24 トランザクション時間データモデル姓名 IN OUT 鈴木花子 2017/3/1 2017/6/6  3月15日時点でデータベース上で最新だった情報をとってくる select * from EMPLOYEE where IN < “2017/3/15” and OUT >= “2017/3/15” 姓名 IN OUT 鈴木花子 2017/3/1 2017/6/6 斉藤花子 2017/6/6 2017/6/8 斎藤花子 2017/6/8 2017/12/1 hashtag: #ccc_g3

26. 25 トランザクション時間データモデル姓名 IN OUT 斉藤花子 2017/6/6 2017/6/8 select * from EMPLOYEE where IN < “2017/6/7” and OUT >= “2017/6/7” 姓名 IN OUT 鈴木花子 2017/3/1 2017/6/6 斉藤花子 2017/6/6 2017/6/8 斎藤花子 2017/6/8 2017/12/1  6月7日時点でデータベース上で最新だった情報をとってくる hashtag: #ccc_g3

27. 26 トランザクション時間データモデル姓名 IN OUT 斎藤花子 2017/6/8 2017/12/1 姓名 IN OUT 鈴木花子 2017/3/1 2017/6/6 斉藤花子 2017/6/6 2017/6/8 斎藤花子 2017/6/8 2017/12/1  6月9日時点でデータベース上で最新だった情報をとってくる select * from EMPLOYEE where IN < “2017/6/9" and OUT >= “2017/6/9” hashtag: #ccc_g3

28. 27 トランザクション時間データモデル姓名 IN OUT select * from EMPLOYEE where IN < “2017/12/5" and OUT >= “2017/12/5” 姓名 IN OUT 鈴木花子 2017/3/1 2017/6/6 斉藤花子 2017/6/6 2017/6/8 斎藤花子 2017/6/8 2017/12/1 2017/12/1以降に有効な行が存在しないので、論理削除フラグを使わなくてもシステム上で無効化されている！  12月5日時点でデータベース上で最新だった情報をとってくる hashtag: #ccc_g3

29. 28 トランザクション時間データモデル  ある時点でデータベース上で最新だった情報を一意に取得することができる  過去の履歴を一気に取得することもでき、時間軸でソートも可  最新の行を無効化するにはOUTコラムを更新するだけでOK（物理削除も論理削除フラグも不要）  監査情報を自然な形でモデリングできるトランザクション時間データモデルの適用例  ドキュメントの履歴管理  状態遷移の履歴管理  etc. hashtag: #ccc_g3

30. 29 有効時間データモデル hashtag: #ccc_g3 事実情報の履歴がほしい

31. 30 有効時間データモデル  有効時間データモデルで表現できるのは、｢事実情報｣の履歴 hashtag: #ccc_g3 3/1 4/1 6/6 6/8 12/1 鈴木花子事実情報の履歴システムに反映された履歴入社🎉 「鈴木花子」をシステムに登録結婚して斎藤になる👰 名字を「斉藤」に変更名字を「斎藤」に変更退職† データを無効化

32. 31 有効時間データモデル姓名 FROM THRU 鈴木花子 2017/4/1 9999/12/1  4月1日に「鈴木花子」さん入社。3月1日にシステムに登録鈴木さん入社！ FROMは当該データが事実として有効である最初の日、 THRUは当該データが事実として有効である最終日の翌日*、 THRUはデフォルトでINFINITY（この場合9999年）とするよこれで入社日がわかる。。 *ここではTHRUを最終日翌日としていますが、FROMを最初の日の前日とする方法もあります hashtag: #ccc_g3 *Throughの略

33. 32 有効時間データモデル姓名 FROM THRU 鈴木花子 2017/4/1 2017/6/6 斉藤花子 2017/6/6 9999/12/1  6月6日に結婚し、姓が「斎藤」に変更。同日システム上に間違えて「斉藤」と登録事実として「鈴木」姓の最終日が2017/6/5 （THRU-1）になり、2017/6/6（FROM）から間違った「斉藤」姓が有効に hashtag: #ccc_g3

34. 33 有効時間データモデル姓名 FROM THRU 鈴木花子 2017/4/1 2017/6/6 斎藤花子 2017/6/6 9999/12/1 2017/6/6（FROM）から正しい「斎藤」さん姓になった。間違えた「斉藤」姓は上書きされたので、システム上の履歴はわからないね。  6月8日にシステム上で修正（斉藤=>斎藤）。事実としては6月6日づけで直したい hashtag: #ccc_g3

35. 34 有効時間データモデル姓名 FROM THRU 鈴木花子 2017/4/1 2017/6/6 斎藤花子 2017/6/6 2017/12/1  12月1日、退職にともない同日に人事情報をシステム上で無効化これで鈴木さんが2017/4/1に入社、 2017/6/6に斎藤姓に代わり、 2017/12/1に退社した、という事実情報がすべて表現されるね！ hashtag: #ccc_g3

36. 35 有効時間データモデル検索方法はトランザクション時間データモデルの場合と同様なので省略 hashtag: #ccc_g3

37. 36 有効時間データモデル  ある時点での「事実情報」を一意に取得することができる  過去の事実の履歴を一気に取得することもでき、時間軸でソートも可  最新の行を無効化するにはTHRUコラムを更新するだけでOK（物理削除も論理削除フラグも不要）  事実の履歴を自然な形でモデリングできる有効時間データモデルの適用例  変更履歴を気にしないビジネスデータ  etc. hashtag: #ccc_g3

38. 37 バイテンポラルデータモデル hashtag: #ccc_g3 事実情報と、いつシステムに反映されたか両方の履歴が知りたい

39. 38 バイテンポラルデータモデル  バイテンポラルデータモデルで表現できるのは、「システムに反映された」履歴と｢事実情報｣の履歴両方 hashtag: #ccc_g3 3/1 4/1 6/6 6/8 12/1 鈴木花子事実情報の履歴システムに反映された履歴入社🎉 「鈴木花子」をシステムに登録結婚して斎藤になる👰 名字を「斉藤」に変更名字を「斎藤」に変更退職† データを無効化

40. 39 バイテンポラルデータモデル姓名 FROM THRU IN OUT 鈴木花子 2017/4/1 9999/12/1 2017/3/1 9999/12/1  4月1日に「鈴木花子」さん入社。3月1日にシステムに登録鈴木さん入社！ 4月1日に入社したこともわかるし、3月1日にシステムに反映されたこともわかる！ hashtag: #ccc_g3

41. 40 バイテンポラルデータモデル姓名 FROM THRU IN OUT 鈴木花子 2017/4/1 9999/12/1 2017/3/1 2017/6/6 鈴木花子 2017/4/1 2017/6/6 2017/6/6 9999/12/1 斉藤花子 2017/6/6 9999/12/1 2017/6/6 9999/12/1  6月6日に結婚し、姓が「斎藤」に変更。同日システム上に間違えて「斉藤」と登録最初の行が「システム上」無効になり、新しい「事実」が2つの期間にわたって挿入されているね。 hashtag: #ccc_g3

42. 41 バイテンポラルデータモデル姓名 FROM THRU IN OUT 鈴木花子 2017/4/1 9999/12/1 2017/3/1 2017/6/6 鈴木花子 2017/4/1 2017/6/6 2017/6/6 9999/12/1 斉藤花子 2017/6/6 9999/12/1 2017/6/6 2017/6/8 斎藤花子 2017/6/6 9999/12/1 2017/6/8 9999/12/1  名字の漢字が間違っており、6月8日にシステム上で修正（斉藤=>斎藤）間違えた行が「システム上」無効になり、正しい「事実」が挿入されているね。 3つ目の行は「斉藤」という間違った事実が「システム上有効だった」期間が6/6から6/8の間存在するという情報を表しているよ。 hashtag: #ccc_g3

43. 42 バイテンポラルデータモデル姓名 FROM THRU IN OUT 鈴木花子 2017/4/1 9999/12/1 2017/3/1 2017/6/6 鈴木花子 2017/4/1 2017/6/6 2017/6/6 9999/12/1 斉藤花子 2017/6/6 9999/12/1 2017/6/6 2017/6/8 斎藤花子 2017/6/6 9999/12/1 2017/6/8 2017/12/1 斎藤花子 2017/6/6 2017/12/1 2017/12/1 9999/12/1  12月1日、退職にともない同日に人事情報をシステム上で無効化無事、事実情報（入社、姓変更、退社）と変更履歴がすべて記録されました！ hashtag: #ccc_g3

44. 43 バイテンポラルデータモデル  バイテンポラルデータモデルは「システム履歴」と「事実情報の履歴」を同時に正しく表現することができる非常に強力なモデルバイテンポラルデータモデルの適用例  監査履歴が重要な金融システムの基幹データ  その他、時系列に紐づくビジネスデータで変更履歴が重要なユースケース  etc. hashtag: #ccc_g3

45. 44 どう実装する？バイテンポラルデータモデルの雰囲気はわかったでも、ぱっと見複雑そう。結局、実装するのが大変なのでは。。。？安心してください Reladomoを使えば簡単です！ hashtag: #ccc_g3

46. 45 Javaからバイテンポラルモデルを容易に扱えるReladomoの紹介 hashtag: #ccc_g3

47. 46 Reladomoとは https://github.com/goldmansachs/reladomo  ゴールドマン・サックス社が2016年10月にGitHubに OSSとして公開したJava ORMフレームワーク  Apache License 2.0  バイテンポラルデータモデルをネイティブサポート  強力に型付けられたクエリー言語  シャーディングのネイティブサポート  ユニットテストのフルサポート  etc. hashtag: #ccc_g3

48. 47 Reladomoとは Reladomoのコード生成  xmlによるエンティティ定義を用いてコード生成  同xmlからddlの生成も可能  Abstract Classはxmlに変更のある都度生成される  Concrete Classは初回のみ生成しVCSにコミット、ビジネスロジックを記述。コード生成で上書きされない。 hashtag: #ccc_g3

49. 48 Employeeエンティティ定義ファイル hashtag: #ccc_g3 <MithraObject objectType="transactional" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="reladomoobject.xsd"> <PackageName>sample.domain</PackageName> <ClassName>Employee</ClassName> <DefaultTable>EMPLOYEE</DefaultTable> <Attribute name="employeeId" javaType="int" columnName="EMPLOYEE_ID" primaryKey="true" primaryKeyGeneratorStrategy="SimulatedSequence"> <SimulatedSequence sequenceName="Employee" sequenceObjectFactoryName="sample.util.ObjectSequenceObjectFactory" hasSourceAttribute="false" batchSize="1" initialValue="1" incrementSize="1"/> </Attribute> <Attribute name="firstName" javaType="String" columnName="FIRST_NAME" nullable="false" maxLength="64"/> <Attribute name="lastName" javaType="String" columnName="LAST_NAME" nullable="false" maxLength="64"/> </MithraObject>

50. 49 Employeeエンティティ hashtag: #ccc_g3 トランザクション時間生成されたAbstract Class

51. 50 Employeeエンティティ hashtag: #ccc_g3 Concrete Class (初回のみ生成) さまざまなビジネスロジックを記述できる

52. 51 DBトランザクション hashtag: #ccc_g3 テンポラルオブジェクトの挿入、更新はトランザクション内でのみ可能（以降のコード例では省略している場合も） Employee hanako = MithraManagerProvider.getMithraManager().executeTransactionalCommand(tx -> { Employee hanakoNew = new Employee(); hanakoNew.setLastName(“鈴木”); hanakoNew.setFirstName(“花子”); hanakoNew.insert(); return hanakoNew; //トランザクション終了後に使用したいオブジェクトを返り値として与えることができる。 });

53. 52 ReladomoのFinder DSL  型付けられた強力なクエリー言語  自動生成されたフィールドを用いてOperationを構築 hashtag: #ccc_g3 Operation op = EmployeeFinder.lastName().eq("鈴木") .and(EmployeeFinder.firstName().eq("花子")); final Employee hanako = EmployeeFinder.findOne(op);

54. 53 Reladomoでトランザクション時間を扱う例 hashtag: #ccc_g3

55. 54 Employeeエンティティ定義ファイル hashtag: #ccc_g3 <MithraObject objectType="transactional" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="reladomoobject.xsd"> <PackageName>sample.domain</PackageName> <ClassName>Employee</ClassName> <DefaultTable>EMPLOYEE</DefaultTable> <AsOfAttribute name="processingDate" fromColumnName="IN_Z" toColumnName="OUT_Z" toIsInclusive="false" isProcessingDate="true" infinityDate="[com.gs.fw.common.mithra.util.DefaultInfinityTimestamp.getDefaultInfinity()]" defaultIfNotSpecified="[com.gs.fw.common.mithra.util.DefaultInfinityTimestamp.getDefaultInfinity()]" /> <Attribute name="employeeId" javaType="int" columnName="EMPLOYEE_ID" primaryKey="true" primaryKeyGeneratorStrategy="SimulatedSequence"> <SimulatedSequence sequenceName="Employee" sequenceObjectFactoryName="sample.util.ObjectSequenceObjectFactory" hasSourceAttribute="false" batchSize="1" initialValue="1" incrementSize="1"/> </Attribute> <Attribute name="firstName" javaType="String" columnName="FIRST_NAME" nullable="false" maxLength="64"/> <Attribute name="lastName" javaType="String" columnName="LAST_NAME" nullable="false" maxLength="64"/> </MithraObject> トランザクション時間

56. 55 トランザクション時間データモデル姓名 IN OUT 鈴木花子 2017/3/1 9999/12/1 hashtag: #ccc_g3 //3月1日にこのコードが実行される Employee hanakoNew = new Employee(); //メモリ上にオブジェクト作成 hanakoNew.setLastName("鈴木"); hanakoNew.setFirstName("花子"); hanakoNew.insert(); // データベースに挿入  4月1日に「鈴木花子」さん入社。3月1日にシステムに登録

57. 56 トランザクション時間データモデル姓名 IN OUT 鈴木花子 2017/3/1 2017/6/6 斉藤花子 2017/6/6 9999/12/1  6月6日に結婚し、姓が「斎藤」に変更。同日システム上に間違えて「斉藤」と登録 hashtag: #ccc_g3 //6月6日にこのコードが実行される hanako.setLastName("斉藤"); // アップデート

58. 57 トランザクション時間データモデル姓名 IN OUT 鈴木花子 2017/3/1 2017/6/6 斉藤花子 2017/6/6 2017/6/8 斎藤花子 2017/6/8 9999/12/1  6月8日にシステム上で修正（斉藤=>斎藤）。事実としては6月6日づけで直したい hashtag: #ccc_g3 //6月8日にこのコードが実行される hanako.setLastName(“斎藤"); // アップデート

59. 58 トランザクション時間データモデル姓名 IN OUT 鈴木花子 2017/3/1 2017/6/6 斉藤花子 2017/6/6 2017/6/8 斎藤花子 2017/6/8 2017/12/1  12月1日、退職にともない同日に人事情報をシステム上で無効化 hashtag: #ccc_g3 //12月1日にこのコードが実行される hanako.terminate(); // OUT = NOW

60. 59 トランザクション時間データモデル hashtag: #ccc_g3 Timestamp mar5 = Timestamp.valueOf(LocalDateTime.of(2017, 3, 5, 0, 0)); Operation op = EmployeeFinder.firstName().eq("花子") .and(EmployeeFinder.processingDate().eq(mar5)); Employee hanakoMar5 = EmployeeFinder.findOne(op); logger.info("Mar 5: " + hanakoMar5.getFullName());  3月5日時点の花子さんを検索 [main] INFO sample.HelloReladomoApp - Mar 5: 鈴木花子 select t0.EMPLOYEE_ID,t0.FIRST_NAME,t0.LAST_NAME,t0.IN,t0.OUT from EMPLOYEE t0 where t0.FIRST_NAME = '花子' and t0.IN <= '2017-03-05 00:00:00.000' and t0.OUT > '2017-03-05 00:00:00.000'

61. 60 トランザクション時間データモデル hashtag: #ccc_g3 Timestamp jun7 = Timestamp.valueOf(LocalDateTime.of(2017, 6, 7, 0, 0)); Operation op = EmployeeFinder.firstName().eq("花子") .and(EmployeeFinder.processingDate().eq(jun7)); Employee hanakoJum7 = EmployeeFinder.findOne(op); logger.info(”Jun 7: " + hanakoJun7.getFullName());  6月7日時点の花子さんを検索 [main] INFO sample.HelloReladomoApp - June 7: 斉藤花子 select t0.EMPLOYEE_ID,t0.FIRST_NAME,t0.LAST_NAME,t0.IN,t0.OUT from EMPLOYEE t0 where t0.FIRST_NAME = '花子' and t0.IN <= '2017-06-07 00:00:00.000' and t0.OUT > '2017-06-07 00:00:00.000'

62. 61 トランザクション時間データモデル hashtag: #ccc_g3 Timestamp jun8 = Timestamp.valueOf(LocalDateTime.of(2017, 6, 8, 0, 0)); Operation op = EmployeeFinder.firstName().eq("花子") .and(EmployeeFinder.processingDate().eq(jun8)); Employee hanakoJum8 = EmployeeFinder.findOne(op); logger.info(”Jun 8: " + hanakoJun8.getFullName());  6月8日時点の花子さんを検索 [main] INFO sample.HelloReladomoApp - June 8: 斎藤花子 select t0.EMPLOYEE_ID,t0.FIRST_NAME,t0.LAST_NAME,t0.IN,t0.OUT from EMPLOYEE t0 where t0.FIRST_NAME = '花子' and t0.IN <= '2017-06-08 00:00:00.000' and t0.OUT > '2017-06-08 00:00:00.000'

63. 62 トランザクション時間データモデル Reladomoのトランザクション時間データ操作  IN/OUTカラムにまつわる処理はユーザーが気にすることなくフレームワークが吸収してくれる  デフォルトで最新のデータが検索される（OUT = INFINITY)  データをある日付（トランザクション時間）から無効化するにはterminate()を使う  過去の履歴の検索の際はprocessingDate()を明示的に指定してやる hashtag: #ccc_g3

64. 63 Reladomoでバイテンポラルデータモデルを扱う例 hashtag: #ccc_g3

65. 64 <MithraObject objectType=“transactional” xmlns:xsi=“http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance” xsi:noNamespaceSchemaLocation=“reladomoobject.xsd”> <PackageName>sample.domain</PackageName> <ClassName>Employee</ClassName> <DefaultTable>EMPLOYEE</DefaultTable> <AsOfAttribute name=“processingDate” fromColumnName=“IN_Z” toColumnName=“OUT_Z” toIsInclusive=“false” isProcessingDate=“true” timezoneConversion=“none” infinityDate=“[com.gs.fw.common.mithra.util.DefaultInfinityTimestamp.getDefaultInfinity()]” defaultIfNotSpecified=“[com.gs.fw.common.mithra.util.DefaultInfinityTimestamp.getDefaultInfinity()]” /> <AsOfAttribute name=“businessDate” fromColumnName=“FROM_Z” toColumnName=“THRU_Z” toIsInclusive=“false” isProcessingDate=“false” timezoneConversion=“none” infinityDate=“[com.gs.fw.common.mithra.util.DefaultInfinityTimestamp.getDefaultInfinity()]” futureExpiringRowsExist=“true” /> ・・・省略・・・ </MithraObject> Employeeエンティティ定義ファイル hashtag: #ccc_g3 有効時間

66. 65 バイテンポラルデータモデル姓名 FROM THRU IN OUT 鈴木花子 2017/4/1 9999/12/1 2017/3/1 9999/12/1  4月1日に「鈴木花子」さん入社。3月1日にシステムに登録 hashtag: #ccc_g3 Timestamp apr1 = Timestamp.valueOf(LocalDateTime.of(2017, 4, 1, 0, 0)); Employee hanakoNew = new Employee(apr1); //メモリ上にオブジェクト作成 hanakoNew.setLastName("鈴木"); hanakoNew.setFirstName("花子"); hanakoNew.insert(); // データベースに挿入

67. 66 バイテンポラルデータモデル  6月6日に結婚し、姓が「斎藤」に変更。同日システム上に間違えて「斉藤」と登録 hashtag: #ccc_g3 //まずは6月6日付（有効時間）でフェッチ Timestamp jun6 = Timestamp.valueOf(LocalDateTime.of(2017, 6, 6, 0, 0)); Operation opJun6 = EmployeeFinder.firstName().eq(“花子”). and(EmployeeFinder.businessDate().eq(jun6)); //6月6日付でフェッチ final Employee hanakoJun6 = EmployeeFinder.findOne(opJun6); //遅延ロードされるのでこの時点ではまだフェッチされていない //6月6日付（有効時間）でフェッチしたオブジェクトをアップデート MithraManagerProvider.getMithraManager().executeTransactionalCommand(tx -> { //6月6日（トランザクション時間）にこのコードが実行される hanakoJun6.setLastName("斉藤"); // この時点で遅延フェッチ＆アップデート return null; }); *スペースの都合上、以降テーブルは省略

68. 67 バイテンポラルデータモデル  名字の漢字が間違っており、6月8日にシステム上で修正（斉藤=>斎藤） hashtag: #ccc_g3 //まずは6月6日付（有効時間）でフェッチ Timestamp jun6 = Timestamp.valueOf(LocalDateTime.of(2017, 6, 6, 0, 0)); Operation opJun6 = EmployeeFinder.firstName().eq(“花子”). and(EmployeeFinder.businessDate().eq(jun6)); //6月6日付でフェッチ final Employee hanakoJun6 = EmployeeFinder.findOne(opJun6); //遅延ロードされるのでこの時点ではまだフェッチされていない //6月6日付（有効時間）でフェッチしたオブジェクトをアップデート MithraManagerProvider.getMithraManager().executeTransactionalCommand(tx -> { //6月8日（トランザクション時間）にこのコードが実行される hanakoJun6.setLastName(“斎藤"); // この時点で遅延フェッチ＆アップデート return null; });

69. 68 バイテンポラルデータモデル  12月1日、退職にともない同日に人事情報をシステム上で無効化 hashtag: #ccc_g3 //まずは12月1日付（有効時間）でフェッチ Timestamp dec1 = Timestamp.valueOf(LocalDateTime.of(2017, 12, 1, 0, 0)); Operation opDec1 = EmployeeFinder.firstName().eq(“花子”). and(EmployeeFinder.businessDate().eq(dec1)); //12月1日付でフェッチ final Employee hanakoDec1 = EmployeeFinder.findOne(opDec1); //遅延ロードされるのでこの時点ではフェッチされない //12月1日付（有効時間）でフェッチしたオブジェクトをアップデート MithraManagerProvider.getMithraManager().executeTransactionalCommand(tx -> { //12月1日（トランザクション時間）にこのコードが実行される hanakoDec1.terminate(); // THRU = 12/1 return null; });

70. 69 バイテンポラルデータモデル Reladomoのバイテンポラルデータ操作  オブジェクト作成の際は有効時間の開始時を引数に与える  更新の際は、まず更新したい日付（有効時間）でフェッチする。フェッチしたオブジェクトを更新すると自動でIN/OUT/FROM/THRUが更新・挿入される  データをある日付（有効時間）から無効化するには terminate()を使う  バイテンポラルデータモデルのテーブル構造を意識することなく処理を記述することが可能 hashtag: #ccc_g3

71. 70 Reladomoを用いたテンポラルデータモデルの操作ここで挙げた例はReladomoの機能のさわりのみつづきはReladomo Kata / Reladomo Tourで  Reladomo Kata GitHub （Reladomo チュートリアル）  Guided Tour of Reladomo hashtag: #ccc_g3

72. 71 まとめ  RDBで履歴を扱う際にはテンポラルデータモデルを用いると素直に表現できる  トランザクション時間と有効時間を組み合わせたテンポラルデータモデルが存在  Reladomoを使うとテンポラルデータモデルの扱いが抽象化できるぜひ、みなさんも試してみてください！ hashtag: #ccc_g3

73. 72 株式会社FOLIOの紹介 hashtag: #ccc_g3 https://www.wantedly.com/companies/folio/projectsエンジニア募集中！

74. 73 APPENDIX

75. 74 テンポラルデータモデル hashtag: #ccc_g3  Temporal Data Models(ppt)  Temporal Databases - Richard T. Snodgrass 1998  Temporal Databases - Richard T. Snodgrass and Ilsoo Ahn 1986  Temporal and Real-Time Databases: A Survey(ppt)  Temporal Data and The Relational Model

76. 75 Reladomo hashtag: #ccc_g3  Reladomo GitHub  Reladomo Kata GitHub （Reladomo チュートリアル）  Guided Tour of Reladomo  Reladomo Documentations

データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介 #jjug_ccc #ccc_g3

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