データベースのリファクタリングについての調査
Kaikei Ezaki掲題の通りに仕事で扱っているデータベース構造に問題があると考えていて、数万行のXMLやJSONが１フィールド、それが１レコードに複数カラム存在する状態になっている。
無駄なレコードは多い（参照されないデータが多すぎる）し、その影響でデータが肥大化して低速化の一因に、というか主たる原因になっている。
そこで、それらを見直すとともに、利用されていないテーブルなどが多数ある現状を改善できないか、ということで調査をする。
Kaikei EzakiまずWiki。日本語文献が思ったよりも少なく、厳しそう。
Kaikei EzakiJSONをMySQLで扱うことについて記述した記事。結構古いけど。
Kaikei EzakiMySQLのアップデートに関して。
Kaikei Ezaki追加、非推奨項目
Kaikei Ezakiサイボウズにおける移行の動機と経過など
Kaikei EzakiMySQL８系統のJSON関数を利用すれば、数万行のJSONをうまく扱えるかもしれない。
Kaikei EzakiDBリファクタリングを調べる以前に、DB設計について勉強した方が良い気がしているので、とりあえず「達人に学ぶDB設計」を読む。
Kaikei Ezakiそもそもデータベースの設計原則に、現行のものは則っているのか。
以下、ミック著「達人に学ぶDB設計」を読んで学んだこと。
正規化
第１正規形
- 前述の書の言葉を借りれば、「１つのセルに、値が１つのみ含まれていること」
- また正規化の過程で、「（主）キーは一部であってもNULLを含んではならない（p 88より）」。
- キーフレーズ：「関数従属性」
Kaikei Ezaki第２正規形
- 完全関数従属であること。部分関数従属ではならない。
- つまり主キーに従属する列があると、部分関数従属になるので、第２正規化はそれを無くしテーブルを分割すること。
- キーフレーズ：「可逆性」
→テーブルなどの具体例を見ればわかるが、まだ「部分関数従属」などの言葉が腹落ちしていない。
Kaikei Ezaki第３正規形
- キーフレーズ：「推移的関数従属」
- つまり、関数従属が段階的になっていて、連鎖していること。
- やることは第２正規化と同じテーブルの分割。
- また同様にこちらも「無損失分解」になる
Kaikei Ezaki↑の書籍を読んだ結果、まずは第３正規化までを最低基準として実施しようとのことだった。それから、業務の中で非正規化も考慮するくらいの心構えだと良いみたい。
それから、実業務では各種アンチパターンやグレーゾーンに入るような手法も多数あるので、アンチパターンには正規化やテーブルの妥当な分割などを行うべき、だと。
そしてグレーゾーンにも当然トレードオフがあり、時にパフォーマンスへの重大な負担をかける可能性があるので、慎重に選択すべきとのこと。
Kaikei Ezaki有益そうなリンクを見つけた。
「達人に学ぶDB設計」の著者が執筆しているブログで、DB設計に関するおすすめの書籍を漁っていたら上記のサイトを発見した。
Kaikei Ezaki
これをまず読む。
書籍の「詳解データベース」が良さそうだが、なにしろ高いのと翻訳の質に不安があるので、見送っている。
Kaikei Ezakiリファクタリングに限らず、アンチパターンを避けて、改善を続けることで品質の一部であるパフォーマンスも合わせて向上する。
パフォーマンスを改善することが、「より良い」実装につながると考える。
その際に参考になったのが、「達人が教える Ｗebパフォーマンスチューニング」の、データベースに関する5章だ。
本書はLINEが主催するISUCONでの知見を踏まえた書籍で、Ｗebアプリケーションのパフォーマンスチューニングに関して総合的に解説している。負荷試験、モニタリング、分析、改善について、具体的な実装を踏まえて解説されているのでとても参考になっている。
Kaikei Ezakiイミュータブルデータモデルについて学ぶ必要あり。
正規化も大事だが、何より重要なのは「1テーブルが1つの状態を保持すること」だ。
実務での経験から上記が分かったので、イミュータブルデータモデリングについてぼちぼち勉強して、追記していく。
Kaikei Ezaki以下は参考サイト及び書籍