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...

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.

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！

https://www.wantedly.com/companies/folio/projects

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

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

4

RDBMSで変更履歴をどう扱うか

hashtag: #ccc_g3

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

6


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

7


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

8






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

9


hashtag: #ccc_g3

最新の情報さえ分かれば良い

10


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



履歴

入社🎉





退職†


11


姓名 inserted_at updated_at

鈴木花子 2017/3/1 2017/3/1


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

12



間違えて「斉藤」と入力してしまいました


斉藤花子 2017/3/1 2017/6/6

hashtag: #ccc_g3

13


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。。。


斎藤花子 2017/3/1 2017/6/8

hashtag: #ccc_g3

14


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


hashtag: #ccc_g3

15


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

16


hashtag: #ccc_g3

いつシステムに反映されたか履歴が知りたい

17


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



履歴

入社🎉





退職†


18


姓名 IN OUT

鈴木花子 2017/3/1 9999/12/1


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。。


hashtag: #ccc_g3

19


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


hashtag: #ccc_g3

20


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


「斎藤」姓がシステム上有効なのは6/8からか。。

hashtag: #ccc_g3

21


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）！


hashtag: #ccc_g3

22


履歴データをどう検索するのか？

hashtag: #ccc_g3

23


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

24


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


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

25


姓名 IN OUT

斉藤花子 2017/6/6 2017/6/8


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


hashtag: #ccc_g3

26


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



where IN < “2017/6/9"

and OUT >= “2017/6/9”

hashtag: #ccc_g3

27


姓名 IN OUT


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！


hashtag: #ccc_g3

28


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

29


hashtag: #ccc_g3

事実情報の履歴がほしい

30


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



履歴

入社🎉





退職†


31


姓名 FROM THRU

鈴木花子 2017/4/1 9999/12/1


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

32


姓名 FROM THRU

鈴木花子 2017/4/1 2017/6/6

斉藤花子 2017/6/6 9999/12/1


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

33


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。


hashtag: #ccc_g3

34


姓名 FROM THRU

鈴木花子 2017/4/1 2017/6/6

斎藤花子 2017/6/6 2017/12/1


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

35


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

36


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

37


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

38


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



履歴

入社🎉





退職†


39


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

40



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


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

41



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

42



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


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

43


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

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

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

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


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

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>

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

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

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。});

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);

53

Reladomoでトランザクション時間を扱う例

hashtag: #ccc_g3

54


<MithraObject objectType="transactional"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:noNamespaceSchemaLocation="reladomoobject.xsd">


<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

55


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


56


姓名 IN OUT

鈴木花子 2017/3/1 2017/6/6

斉藤花子 2017/6/6 9999/12/1


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

57


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


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

58


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

//12月1日にこのコードが実行されるhanako.terminate(); // OUT = NOW

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'

60


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());


[main] INFO sample.HelloReladomoApp - June 7: 斉藤花子


61


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());


[main] INFO sample.HelloReladomoApp - June 8: 斎藤花子


62


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

63

Reladomoでバイテンポラルデータモデルを扱う例

hashtag: #ccc_g3

64

<MithraObject objectType=“transactional”xmlns:xsi=“http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance”xsi:noNamespaceSchemaLocation=“reladomoobject.xsd”>


<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>


有効時間

65



鈴木花子 2017/4/1 9999/12/1 2017/3/1 9999/12/1


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

66



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

67


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;

});

68



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（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 = 12/1return null;

});

69


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

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

https://github.com/goldmansachs/reladomo-kata

https://goldmansachs.github.io/reladomo-kata/reladomo-tour-docs/tour-guide.html

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

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！

https://www.wantedly.com/companies/folio/projects

73

APPENDIX

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

http://www-db.deis.unibo.it/~fgrandi/TDB/TDB2.pptx

https://www2.cs.arizona.edu/~rts/pubs/LNCS639.pdf

https://www2.cs.arizona.edu/~rts/pubs/Computer.pdf

http://infolab.usc.edu/csci599/Fall2001/note/TemporalReal-survey.ppt

http://www.dcs.warwick.ac.uk/~hugh/CS319/CS319-Temporal-Data.pdf

75

Reladomo hashtag: #ccc_g3

Reladomo GitHub

Reladomo Kata GitHub （Reladomo チュートリアル）

Guided Tour of Reladomo

Reladomo Documentations


https://github.com/goldmansachs/reladomo-kata

https://goldmansachs.github.io/reladomo-kata/reladomo-tour-docs/tour-guide.html

https://goldmansachs.github.io/reladomo/

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...

Engineering