データベース入門（数珠つなぎオンライン勉強会 #03)

Transcript

1. 基礎からちょっとだけ触れる データベース入門 Yuki Watanabe (@ukwhatn) from KINDAI Info-Tech HUB
2. SPEAKER • 渡邉 雄貴 ／ Yuki Watanabe ◦ 近畿大学 理工学部 B3 ▪ KINDAI Info-Tech HUB 役員 ▪ KC3運営委員会（NPO法人NxTEND） 理事 ◦ Webバックエンド・インフラエンジニア ▪ 長期インターンシップ・業務委託での開発 ▪ 転職型プログラミングスクール メンター
3. SPEAKER • 渡邉 雄貴 ／ Yuki Watanabe ◦ SKILLS ▪ Webバックエンド • Ruby(Rails) / Python(FastAPI, Flask) / Kotlin / TS ▪ Webフロントエンド • TS(React) / JS / HTML-CSS ▪ インフラ・その他 • Linux / AWS / Docker / DB / 認証・認可
4. データベースとは？
5. データベースとの関わり • 「データベース」 ◦ イメージはできますか？ ▪ 分かる人は、たぶん使ったことある人 ◦ システムの裏側で動くもの ▪ ユーザには見えない ▪ 見えないので、意識することがない データベースとは？
6. データベースとの関わり • 「データベース」 ◦ 需要の高まり ▪ “ビッグデータ” • 大量のデータを効率的に保存し、利用しなければならない データベースとは？
7. データベースの基本機能 • 基本機能 ◦ データの更新 ▪ データの登録・修正・削除を行うことができる ◦ データの検索・抽出 ▪ 大量のデータの中から条件に合致するものを取り出す ◦ 同時実行の制御（排他制御） ▪ 不特定多数からの更新に対して整合性を維持する データベースとは？
8. データベースの基本機能 • 基本機能 ◦ 耐障害性 ▪ データの冗長化 ▪ バックアップ ◦ セキュリティ・アクセス制御 ▪ 有効な権限を持つユーザが、必要な情報のみにアクセス データベースとは？
9. データベースの種類 • ５つの分類 ◦ 階層型データベース ▪ データをツリーで管理 • 樹形図みたいな感じ データベースとは？
10. データベースの種類 • ５つの分類 ◦ リレーショナルデータベース（関係型DB） ▪ 二次元テーブル形式でデータを保存 ◦ オブジェクト指向データベース ▪ あんまない ◦ NoSQLデータベース ▪ データの整合性を犠牲にし、分散処理と高い拡張性 データベースとは？
11. リレーショナルデータベース • RDBMS ◦ コンセプト ▪ データを二次元表を使って管理する • アプリケーションが使いやすいExcel ◦ 操作 ▪ SQLによって行う • データを扱うことへのハードルが一気に下がった データベースとは？
12. SQL (Structured Query Language) • SQL ◦ データ操作のための言語 ▪ すべてのRDBMSアプリケーションで使える (※) データベースを扱う言語 SELECT name, age FROM users WHERE age >= 20;
13. SQL (Structured Query Language) • SQL ◦ データ操作へのハードルを下げた ▪ 英語に似ている = 扱いやすい ◦ 基本操作コマンド ▪ SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ◦ データ管理のための概念 ▪ テーブル, 行, 列, セル データベースを扱う言語
14. データベースの基本概念 • ACID ◦ Atomicity / 原子性 ▪ データの更新は、全部成功するか、全部失敗するかの2択 ◦ Consistency / 一貫性 ▪ データの整合性を常に保証する ◦ Isolation / 分離性 ▪ 並列実行された場合と順次実行された場合で結果が同じ ◦ Durability / 持続性 ▪ データ操作が完了したら、その状態は永続する
15. データベースの基本概念 • トランザクション ◦ 複数のクエリをひとまとまりにして扱う ▪ 原子性と一貫性を担保するための仕組み • ロック ◦ 更新対象の部分をロックし、上書きを防ぐ ▪ トランザクションごとに発行される
16. データベースの基本概念 • ロック ◦ ロックタイムアウト ▪ ロック待ち時間を超えた場合にロールバックされる ◦ デッドロック ▪ ユーザA：α→βで更新 • αをロックして更新→βをロックしようとする ▪ ユーザB：β→αで更新 • βをロックして更新→αをロックしようとする
17. データベースの基本概念 • やってはいけないトランザクション処理 ◦ オートコミット ▪ デフォルトでONになってるので注意！ ◦ ロングトランザクション ▪ デッドロックが発生しやすくなる！
18. データベースの基本概念 • 分離レベル ◦ 分離性を担保するレベル ▪ 非コミット読み取り • 確定していないデータも読み取る ▪ コミット済み読み取り • 確定されたデータのみ読み取る ▪ 再読み込み可能読み取り • 読み取り対象のデータをロックする ▪ 直列化可能 • 順次実行したときと同じ結果が保証される
19. データベースの基本概念 • 分離レベル ◦ 分離性を損なう現象 ▪ Dirty Read • トランザクションがコミットされる前に読み込まれてしまう ▪ Fuzzy Read / Non-Repeatable Read • 2度同じデータを読み込んだとき、その間に他のプロセスに 更新され、得られるデータが変わること
20. データベースの基本概念 • 分離レベル ◦ 分離性を損なう現象 ▪ Phantom Read • 2度の読み出しの間に挿入や削除が行われ、 得られるデータの数が変わること
21. DBにかかわるアーキテクチャ • セキュリティと利用の容易さの両立 ◦ Web3層 データベースを構成するために
22. DBにかかわるアーキテクチャ • サーバの冗長化 ◦ 単一のストレージを2つのDBサーバで利用する ▪ Active-Active構成 ▪ Active-Standby構成 • Cold Standby • Hot Standby データベースを構成するために
23. DBにかかわるアーキテクチャ • ストレージの冗長化 ◦ レプリケーション ▪ DB-ストレージのセットをいくつか用意し、 ActiveからStandbyにデータを同期する ▪ ディザスタリカバリや負荷分散に利用される • 遠隔地レプリケーション データベースを構成するために
24. DBのパフォーマンス • インデックス ◦ 特定の列の情報をB-treeで保存 ▪ 検索を早く行うことができる ▪ デメリット • インデックス処理のオーバーヘッドによって更新が遅くなる ▪ 鉄則 • サイズが大きく、カーディナリティの高い列に作る データベースを構成するために
25. EOF 設計やハンズオンはまたの機会に！