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PostgreSQL

増永教授のDB特論⑦
「 SQL とバッグ意味論 ―重複タップルの部分削除―」

 

1. はじめに

 リレーショナルデータモデルの始祖コッド（E.F. Codd）はリレーション（relation）とは集合（set）であると定義しました．ここに，集合とは数学における「集合」を意味し，集合論の始祖カントール（G. Cantor）は「集合とは異なる元（element）の集まり」と定義しました．したがって，リレーションに重複したタップル（tuple）は出現しません．また，それが故にリレーションには必ず「キー」が定義できます．
 一方，国際標準リレーショナルデータベース言語 SQL (以下，SQL) で定義されるテーブル (table，表) は集合ではありません・・・・．テーブルでは重複したタップルの出現が許されるからです．したがって，テーブルでは必ずしもキーを定義できるわけではありません．
 テーブルは一般的にはバッグ（bag），数学ではマルチ集合（multiset）と呼ばれます．リレーションとテーブルの違いは，フォーマルには，リレーショナルデータモデルは集合意味論 (set semantics) に則り，SQL はバッグ意味論（bag semantics）に則った体系であると説明できます．意味論が違うので，当然のことながらリレーショナルデータモデルと実践のためのSQLではいろいろと違いが出てきます．本稿では，リレーションに対するデータ操作では起こり得ませんが，テーブルのデータ操作で発生する「重複タップルの部分削除」（partial delete of duplicate tuples）に焦点を当てて，少しく蘊蓄うんちくを傾けてみたいと思います．
 
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PostgreSQL 14.4 に関する技術情報

このリリースは 14.3 からの修正リリース（2022年6月16日リリース）です。
14.X からのアップデートではダンプ、リストアは不要です。
しかしながら、本リリースで修正された障害により既にインデックスに破損が生じている可能性があるため、該当するインデックスを再構築することが推奨されます。項目 1番を参照してください。
また、14.3 よりも前のバージョンからアップデートする場合には、14.3 のリリース情報も参照してください。

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ロジカルレプリケーションの紹介 (3)

ロジカルレプリケーション紹介の 3 回目となります。
1 回目では、ロジカルレプリケーションの概要や基本的な使い方を紹介しました。
2 回目では、ロジカルレプリケーションの構成や監視方法などを紹介しました。
今回はロジカルレプリケーションで発生するコンフリクトやエラーについて紹介します。

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ロジカルレプリケーションの紹介 (2)

ロジカルレプリケーション紹介の 2 回目となります。1 回目では、ロジカルレプリケーションの概要や基本的な使い方を紹介しました。今回はロジカルレプリケーションでトリガを利用する方法や、ロジカルレプリケーションの構成、運用時の注意点などについて紹介します。

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PostgreSQL 14.3 に関する技術情報

このリリースは 14.2 からの修正リリース（2022年5月12日リリース）です。
14.X からのアップデートではダンプ、リストアは不要です。
しかしながら、本リリースで修正された障害により既に ltree型の列に対する GiSTインデックスに破損が生じている可能性があるため、該当するインデックスを再構築することが推奨されます。
また、14.2 よりも前のバージョンからアップデートする場合には、14.2 のリリース情報も参照してください。

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PostgreSQL 13.7 に関する技術情報

このリリースは 13.6 からの修正リリース（2022年5月12日リリース）です。
13.X からのアップデートではダンプ、リストアは不要です。
しかしながら、本リリースで修正された障害により既に ltree型の列に対する GiSTインデックスに破損が生じている可能性があるため、該当するインデックスを再構築することが推奨されます。
また、13.6 よりも前のバージョンからアップデートする場合には、13.6 のリリース情報も参照してください。

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TimescaleDB による Zabbix の性能改善

Zabbix では、データベースとして PostgreSQL や MySQL などに対応していますが、バージョン 4.4 から TimescaleDB が正式にサポートされるようになりました。

TimescaleDB は、時系列データベースの機能を PostgreSQL に追加する拡張モジュールで、自動的にデータを時間単位で分割された小さなテーブルに格納できます。Zabbix のデータベースに TimescaleDB を使用することで、性能向上、ディスク使用量の削減などの効果が期待できます。

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