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Web エンジニアが postgre sql を選ぶ 3 つの理由
- 1. Web エンジニアが PostgreSQL を選ぶ 3 つの理由 PostgreSQLカンファレンス 2014
- 13. ランキングを作る ランキング
- 15. 名前 戦闘力 フリーザ 530000 悟飯（幼少期） 1307 クリリン（ラディッツ戦） 206 ヤムチャ（ラディッツ戦） 177
- 16. ランキングを作る 要件
- 23. 名前 戦闘力 編 フリーザ 530000 フリーザ編 悟飯（幼少期） 1307 ラディッツ編 クリリン 206 ラディッツ編 ヤムチャ 177 ラディッツ編 農夫 5 ラディッツ編 ギニュー 120000 フリーザ編 クリリン 1500 フリーザ編 亀仙人 139 ラディッツ編 ※実務では編は正規化するべき
- 24. 実際のSQL SELECT 名前,戦闘力 FROM キャラクター WHERE 編 = ‘フリーザ編’ または 編 = ‘ラディッツ編’ ORDER BY 戦闘力 DESC LIMIT 3
- 26. 名前 戦闘力 編 悟飯（幼少期） 1307 ラディッツ編 クリリン 206 ラディッツ編 ヤムチャ 177 ラディッツ編 亀仙人 139 ラディッツ編 農夫 5 ラディッツ編 フリーザ 530000 フリーザ編 ギニュー 120000 フリーザ編 クリリン 1500 フリーザ編
- 28. ランキングを作る ウィンドウ関数
- 30. 実際のSQL SELECT rank() OVER ( PARTITION BY "編" ORDER BY "戦闘力" DESC ) , * FROM "キャラクター";
- 31. 名前 戦闘力 編 悟飯（幼少期） 1307 ラディッツ編 クリリン 206 ラディッツ編 ヤムチャ 177 ラディッツ編 亀仙人 139 ラディッツ編 農夫 5 ラディッツ編 フリーザ 530000 フリーザ編 ギニュー 120000 フリーザ編 クリリン 1500 フリーザ編
- 33. 名前 戦闘力 編 フリーザ 530000 フリーザ編 フリーザ 10000000 フリーザ編 フリーザ 20000000 フリーザ編 悟飯（幼少期） 1307 ラディッツ編 クリリン 206 ラディッツ編 ヤムチャ 177 ラディッツ編 農夫 5 ラディッツ編 ギニュー 120000 フリーザ編 クリリン 1500 フリーザ編 クリリン 0 フリーザ編 クリリン 10000 フリーザ編 亀仙人 139 ラディッツ編
- 34. 名前 戦闘力 編 フリーザ 2000000 フリーザ編 ギニュー 120000 フリーザ編 クリリン 10000 フリーザ編 悟飯（幼少期） 1307 ラディッツ編 クリリン 206 ラディッツ編 ヤムチャ 177 ラディッツ編 亀仙人 139 ラディッツ編 農夫 5 ラディッツ編
- 35. 実際のSQL SELECT rank() OVER ( PARTITION BY "編" ORDER BY max("戦闘力") DESC ) , "名前", MAX("戦闘力"), "編" FROM "キャラクター" GROUP BY "名前","編";
- 36. 名前 戦闘力 編 フリーザ 2000000 フリーザ編 ギニュー 120000 フリーザ編 クリリン 1500 フリーザ編 悟飯（幼少期） 1307 ラディッツ編 クリリン 206 ラディッツ編 ヤムチャ 177 ラディッツ編 亀仙人 139 ラディッツ編 農夫 5 ラディッツ編
- 39. ランキングを作る Viewを使う
- 41. ランキングを作る View
- 44. ランキングを作る View • INDEXは効く • 参照の際にSQLを実行するだけ • 元のSQLが遅い場合は当然遅い
- 52. ランキングを作る マテビューの問題点 ・リフレッシュ管理が必要（自動更新しない） ※ただし、9.4から自動更新が可能 ・普通のテーブル同様に表領域を消費する ・リフレッシュはそれなりにリソースを使う
- 54. ランキングを作る まとめ
- 59. 可変なプロパティを扱う
- 62. 可変なプロパティを扱う • アンケートフォーム • ユーザの付属情報 • ブログのタブ
- 63. 可変なプロパティを扱う • アンケートフォーム • ユーザの付属情報 • ブログのタブ などなど…
- 66. 回答者 キャラクター 回答日 そーだい 榛名 2014/11/28 たけとも 高雄 2014/11/28 soudai1025 大和 2014/11/29
- 77. 可変なプロパティを扱う データについて • データを消せない • データを変更できない • データの追加で対応
- 79. 回答者 キャラクター 回答日 そーだい 榛名 2014/11/28 たけとも 高雄,榛名 2014/11/28 soudai1025 大和,金剛,武蔵 2014/11/29
- 80. 回答者 キャラクター 回答日 そーだい 榛名 2014/11/28 たけとも 高雄,榛名 2014/11/28 soudai1025 大和,金剛,武蔵 2014/11/29 保存するデータが カラムのサイズに依存する
- 84. 可変なプロパティを扱う SQLアンチパターン • 検索が難しい • 集計が難しい • 更新が難しい
- 86. 回答者 キャラ１ キャラ２ キャラ３ 回答日 そーだい 榛名 NULL NULL 2014/11/28 たけとも 高雄 榛名 NULL 2014/11/28 soudai1025 大和 金剛 武蔵 2014/11/29
- 90. 可変なプロパティを扱う SQLアンチパターン • 項目追加の度にカラムが増える • データの可読性が下がる • データの整合性を担保が難しい
- 91. 可変なプロパティを扱う 正規化
- 92. 回答者 回答日 そーだい 2014/11/28 たけとも 2014/11/28 soudai1025 2014/11/29 回答者 キャラクター そーだい 榛名 たけとも 高雄 たけとも 榛名 soudai1025 大和 soudai1025 金剛 soudai1025 武蔵
- 98. 回答者 キャラクター 回答日 そーだい {榛名} 2014/11/28 たけとも {高雄,榛名} 2014/11/28 soudai1025 {大和,金剛,武蔵} 2014/11/29
- 99. 可変なプロパティを扱う 配列型
- 102. 可変なプロパティを扱う 配列型 • INDEXが効く • 柔軟な検索（内包なども可能） • 任意の箇所の更新も可能
- 105. 可変なプロパティを扱う 配列型まとめ
- 108. 可変なプロパティを扱う 配列型まとめ • 外部制約の不要な場合に使う • ORMに依存しない場合に使う • 最初に正規化を検討する
- 112. 可変なプロパティを扱う もっと柔軟に対応したい • ドキュメント志向 • スキーマレス • Key=>Valueな関係性を保存
- 113. 可変なプロパティを扱う JSON型
- 116. 可変なプロパティを扱う JSON型 • JSON本体をカラムに保存 • 高速な参照（INDEXが効く） • 各種変換の関数を用意
- 117. 回答者 JSON 回答日 そーだい {キャラクタ:[榛名]} 2014/11/28 たけとも {キャラクタ:[高雄,榛名]} 2014/11/28 soudai1025 {キャラクタ:[大和,榛名,武蔵]} 2014/11/29
- 118. 回答者 JSON 回答日 そーだい {キャラクタ:[榛名],Lv:40} 2014/11/28 たけとも {キャラクタ:[高雄,榛名]} 2014/11/28 soudai1025 {キャラクタ:[大和,榛名,武蔵]} 2014/11/29
- 119. 可変なプロパティを扱う JSON型
- 122. 可変なプロパティを扱う JSON型 • 柔軟にデータを保存できる • View変更によるDB変更が不要 • 9.4からはより強力なJSONB型
- 123. 可変なプロパティを扱う JSON型の注意点 • 外部制約の不要な場合に使う • ORMに依存しない場合に使う • 問題点は配列型と同様
- 125. 型を極める 豊富な型の例 • 列挙（enum）型 • ネットワーク・アドレス型 • 範囲型 • 幾何データ型 • 列挙（enum）型 • ネットワーク・アドレス型 • 範囲型 • 幾何データ型
- 126. 型を極める 型を選ぶ利点
- 129. 型を極める 型を選ぶ利点 • 正しいデータのみが保存される • 正しいソートが行われる • 適切な検索が行える
- 130. 型を極める ネットワークアドレス型 • 列挙（enum）型 • ネットワーク・アドレス型 • 範囲型 • 幾何データ型 • IPv4もIPv6も対応 • サブネットマスクの整合性 • 文字列ではなくIPとしてソート
- 132. 型を極める 幾何データ型 • 列挙（enum）型 • ネットワーク・アドレス型 • 範囲型 • 幾何データ型 • point、boxなど豊富な型 • 充実した関数と演算子 • 地図の範囲検索など
- 133. 店名 緯度 経度 品川AP 35.630793 139.73786 品川駅 35.630152 139.74044 五反田駅 35.626446 139.723444
- 136. 実際のSQL SELECT 店名, sqrt(power((お店.緯度 - 自分の緯度) * 111, 2) + power((お店.経度 - 自分の経度) * 91, 2)) AS 距離（km） FROM お店 WHERE circle(point(お店.緯度*91.0,お店.経度*111.0), 円の半径) @ circle(point(自分の緯度*91.0,自分の経度*111.0), 円の半径)
- 137. 店名 距離（km） 品川AP 0.01 品川駅 0.4
- 138. 型を極める まとめ • 列挙（enum）型 • ネットワーク・アドレス型 • 範囲型 • 幾何データ型 •
- 139. 型を極める まとめ • 列挙（enum）型 • ネットワーク・アドレス型 • 範囲型 • 幾何データ型 • 適切な型にデータを入れる
- 140. 型を極める まとめ • 列挙（enum）型 • ネットワーク・アドレス型 • 範囲型 • 幾何データ型 • 適切な型にデータを入れる • 型を使い不正なデータを無くす
- 141. 型を極める まとめ • 列挙（enum）型 • ネットワーク・アドレス型 • 範囲型 • 幾何データ型 • 適切な型にデータを入れる • 型を使い不正なデータを無くす • 特別な検索も可能になる
- 143. まとめ
- 144. まとめ Webは日々複雑になっている
- 146. まとめ 運用が始まるとデータは変えれない
- 148. まとめ SQLや型を使ってデータを守る
- 150. まとめ データの寿命はコードより長い
- 151. ご静聴ありがとうございました。