注目すべき最新データベース技術（パート１）
この記事は、著者の許可を得て配信しています。 https://blog.pragmaticengineer.com/the-developer-culture-test/ 私はデータベースの大ファンで、いわゆる「NoSQL」データベースに関する本を書いたり、影響力の高い分散型データベースRiakに携わったりと、技術職として最も実りある年のいくつかを過ごし、昨年は楽しみのためにPurpleというデータベースを構築したりもしました。 当然のことながら、私はTwitterやReddit、HackerNewsなどをさらっと読む場合、データベースやDB関連ツールの新しくて刺激的な開発に常に気にして見ています。今回の記事では、私が興味をそそられる最近登場した3つのデータベース技術についてお話したいと思います。 TileDB Materialize Prisma 後半では次の３つについてお話したいと思っ
Kaigi on Rails 2023
SolanaのPublic DataをBigQueryで取得したかった# えー、お笑いを一席. ブロックチェーンSolanaのデータがGoogle Cloud BigQueryで使えるようになったというニュースをたまたまネット推薦記事でみかけた1. おや, 面白そうだ. ちょっとやってみようかな… BigQueryはさわるのが１年以上つかってないかも, どうやるんだっけ… とりあえずカラムとかサンプルでちょっとデータをみたいよな, こんな感じだっけか？ とりあえず動かしてみよう, ポチッとな. … 5秒でレスポンスが帰ってくる. おー、速い. えーっと, あれ課金データ309TB？！ いちげきひっさつ、ハサンギロチン2. BigQueryでクエリ一撃5 秒で29万円溶かした人の顔# 話題の画像生成AI, DALL･Eをつかって BigQueryでお金溶かした人の顔を表現してもらった3. あ
2024 ( 17 ) 4月 ( 3 ) 3月 ( 6 ) 2月 ( 1 ) 1月 ( 7 ) 2023 ( 20 ) 12月 ( 3 ) 11月 ( 3 ) 10月 ( 1 ) 8月 ( 1 ) 5月 ( 2 ) 4月 ( 2 ) 3月 ( 3 ) 2月 ( 5 ) 2022 ( 27 ) 12月 ( 5 ) 10月 ( 1 ) 9月 ( 1 ) 8月 ( 5 ) 7月 ( 4 ) 6月 ( 3 ) 4月 ( 1 ) 3月 ( 3 ) 2月 ( 2 ) 1月 ( 2 ) 2021 ( 22 ) 12月 ( 4 ) 10月 ( 2 ) 9月 ( 6 ) 7月 ( 1 ) 6月 ( 3 ) 5月 ( 3 ) 東京都オープンデータカタログサイトのCSVを使ってLOAD DATA LOCAL INFILEの練習をする サイボウズさんの開運研修(データベース)で話してきました オプティマイザヒント
［速報］Google、Amazon Auroraに対抗する高性能DB「AlloyDB for PostgreSQL」発表。通常のPostgreSQLよりOLTPが4倍高速、OLAPが100倍高速と
Google Cloudは開催中のイベント「Google I/O 2022」で、PostgreSQLフル互換の高性能な新データベースサービス「AlloyDB for PostgreSQL」のプレビューリリースを発表しました。 Google Cloudは以前からPostgreSQLのマネージドサービス「Cloud SQL for PostgreSQL」を提供しています。今回発表された「AlloyDB for PostgreSQL」は、Googleのクラウドインフラや機械学習の技術を積極的に投入し、より高性能かつミッションクリティカル向けのデータベースサービスとして構築したものです。 AWSと比較するならば、一般用途向けのデータベースサービスである「Amazon RDS」に対抗するのがGoogle Cloudの「Cloud SQL」であり、データベースをクラウドネイティブなアーキテクチャとして
CUE
Configure Unify ExecuteValidate, define, and use dynamic and text‑based data Learn more CUE makes it easy to validate data, write schemas, and ensure configurations align with policies. Get started learning about CUE with these links ..
インターネット上の保護されていないデータベースのほぼすべてが削除され、「Meow(ニャー)」というネコの鳴き声だけが書き残される「Meow Attack(ニャー攻撃)」が報告されています。記事作成時点で既に4000近くのデータベースがニャー攻撃によって削除されてしまったとのことです。 New ‘Meow’ attack has deleted almost 4,000 unsecured databases https://www.bleepingcomputer.com/news/security/new-meow-attack-has-deleted-almost-4-000-unsecured-databases/ Ongoing Meow attack has nuked >1,000 databases without telling anyone why | Ars Techn
こんにちは。 株式会社CHILLNNという京都のスタートアップにてCTOを務めております永田と申します。 弊社では宿泊施設様向けに宿泊施設の予約管理用のSaaSを提供しており、現時点で1000近くの施設様にご利用いただいています。 現在、これまでに溜め込んだ日本最大級の宿泊コンテンツの検索エンジンを構築しており、その過程でさまざまなデータベースを探索しています。 本記事では、AWSのKVSであるDynamoDBを題材に、公式ドキュメントに書かれているキー設計のベストプラクティスの背景を理解することを目的とします。 なお、本記事の執筆にあたって、こちらの動画を大変参考にさせていただきました。 DynamoDBとは DynamoDBとは、AWSで利用できる、あらゆる規模に対応する高速で柔軟なNoSQLデータベースサービスです。 DynamoDBが登場した背景は、アプリケーションの大規模化です。
23億枚もの画像で構成された画像生成AI「Stable Diffusion」のデータセットのうち1200万枚がどこから入手した画像かを調査した結果が公開される
画像生成AI「Stable Diffusion」は入力したキーワードに沿って画像を出力してくれるAIで、簡単なお絵かきとキーワードを合わせて意図した画像を生成したり、「この画像っぽい○○」といった指示でイメージを形にできたりと、さまざまな機能や手法が生み出されています。そんなStable Diffusionについて、「画像を学習するAIは、ウェブ上のどのような画像を学習しているのか？」という疑問を解明するために、23億枚のデータセットから1200万枚を抜粋して集計した調査結果を、技術者・ブロガーのアンディ・バイオ氏が公開しています。 Exploring 12 Million of the 2.3 Billion Images Used to Train Stable Diffusion's Image Generator - Waxy.org https://waxy.org/2022/0
ZOZOTOWNの検索基盤におけるElasticsearch移行で得た知見 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ZOZOテクノロジーズZOZOTOWN部 検索チーム 兼 ECプラットフォーム部 検索基盤チームの有村です。 ZOZOTOWNでは、以前からキーワード検索時にはRDBと併用してElasticsearchを使用していました。本記事ではこれまでRDBで行っていたIDによる索引検索も含め、すべての検索をElasticsearchへ置き換えた事例と、その際に行った設定内容の一部をご紹介します。 背景 弊社CTOによるこちらの記事にもある通り、ZOZOTOWNでは現在マイクロサービス化を進めており検索システムについてもその対象となっています。検索の文脈では、全文検索/サジェスト/ロギング等関連する様々な課題への解決策として有効であるElasticsearchを採用しマイクロサービス化を進めています。 また、もう1つの背景として検索のパーソナライズ化があります。これまでZOZOTOWNでは
SQL Tutorial
グループ合同の新卒研修で行った SQL 入門向けの解説 + ワークショップです。 基本的な部分の解説のみで、一部触れていない構文もございます。 ご了承ください。 KKK: 価格, TNK: 単価, MST: マスタ, IDX: インデックス # URL HomePage: https://nrslib.com Twitter: https://twitter.com/nrslib
シードデータで動作確認して大丈夫だったのに、本番反映してみたら想定してなかった挙動・エラーが出た😱そんな経験はありませんか。 恥ずかしながら私は今までに何回もありました。機能開発だけじゃなくバッチやマイグレーションなんかでも発生しがちなコレ。またはシードデータで動作確認できても、本番データでも通用するか検証ができないままプルリクを作る、なんていうこともあると思います。今回はこちらを無くす試みをしたお話です。 「もう本番DBで開発しちゃえばいいじゃない」の問題点 この課題を解決するには、極論すると本番DBで開発するしかないのですが、そうなると言うまでもなく以下の問題が出てきます。 レビュー通過してないコードが本番に影響を与える トライ＆エラーができない 個人情報をはじめとするセンシティブな情報が開発者の端末に漏れる データ量が多すぎてローカルに持ってこれない しかし言い換えると、これらをク
DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab
こんにちは！サイオステクノロジーの安藤 浩です。DB設計書の生成が容易にできるDBMLをご紹介します。DBMLの入門として、DBMLの書き方、ER図生成方法、Github actionsでCIを実行して閲覧する方法をご紹介させていただきます。 DBMLとは DBML は DataBase Markup Language の略でDB構造を定義するために設計された言語です。 DB構造に焦点を当てており、可読性の高い言語です。 dbdiagram.io や dbdocs.io などを利用することでDBドキュメントの生成が可能です。 コードベースで図を生成できる点でPlantUMLと似ていますね。 DBMLの書き方 テーブルの書き方 まずはテーブルの定義の例をもとにDBMLの記法を紹介していきます。users というテーブルを作成してみます。コードは以下のようになります。 Table users
大きく変化した「人とシステム」の関係 企業におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みが加速する中で、「マイクロサービスアーキテクチャ」（以下、マイクロサービス）の注目度が増している。マイクロサービスは、複数の小さなサービスを組み合わせて一つのシステムを構成するという考え方だ。 マイクロサービスのような「疎結合アーキテクチャ」自体は以前からあるが、「クラウド」「モバイル」といった技術や考え方が普及したことで最近特に注目されている。こう語るのは、Scalarの深津 航氏（CEO、COO＜最高執行責任者＞）だ。 「技術の進歩によって人とシステムの関係が大きく変化した2000年ごろは、社内の情報は社内のシステムに格納され、他社と情報をやりとりするのは主に“人”だった。しかし、2010年ごろになると企業と企業のやりとりも、メールや電話だけでなく、スマートフォンのアプリケーションやWe
package main import ( "net/http" "github.com/labstack/echo/v4" ) func main() { e := echo.New() e.GET("/", func(c echo.Context) error { return c.String(http.StatusOK, "Hello, World!") }) e.Logger.Fatal(e.Start(":1323")) } # syntax=docker/dockerfile:1 # Comments are provided throughout this file to help you get started. # If you need more help, visit the Dockerfile reference guide at # https://docs.
IIJ Technical NIGHTは、2020年9月11日にオンラインで開催した技術勉強会です。ここで熊坂氏が、SOC（Security Operation Center）のアナリストを支援するインシデント調査システム「CHAGE（チャゲ）」を社内で開発した理由と、その実装について紹介しました。 IIJのインシデント調査システム 熊坂駿吾氏（以下、熊坂）：IIJの熊坂から、社内で作成しているインシデント調査システムに関して紹介いたします。「インシデント調査システムが内製すぎる件」というところで、IIJの中で作成しているCHAGE（チャゲ）を紹介します。 まず私は2015年にIIJに新卒入社しまして、2018年度からSOCで業務を行っています。アナリスト的なことは詳しくやっていなくて、どちらかというとアナリストたちが業務を行うための環境の整備をしています。 具体的には、Windowsのメ
こんにちは、今回はデータ基盤構築を担当しているmarushoがお送りします。 今日はestieで実践しているデータベースのドキュメント管理方法をご紹介します。 はじめに 独自成長していくデータベースたち 失われたドキュメント どうすれば低コストなドキュメント管理ができるのか そして生まれた、schema collectorという自動化ツール SchemaSpy Mysql diff Priv Page ECS タスクスケジューラ ドキュメントを腐らせない おわりに はじめに estieはオフィスを中心とした不動産データを取り扱うスタートアップ企業です。 estie（オフィス探しサービス）とestie pro（不動産事業者向けデータプラットフォーム）の2つのサービスを運営しています。 詳しくは、こちらの記事をご覧ください。 inside.estie.co.jp estieでは、不動産に関する
リーガルテック領域のリーディングカンパニーである株式会社LegalForceが、「検索インフラTechTalk!」を開催しました。インフラ領域の中でも「検索インフラ」にフォーカスした今回は、検索インフラに関する具体的な事例や取り組みについて各スピーカーから発表がありました。野口真吾氏は、AWSを用いたデータレイクの基礎について紹介しました。 企業規模に関係なく起こるデータのサイロ化 野口真吾氏（以下、野口）：みなさんこんばんは。本日は「検索インフラ Tech Talk!」ということで、検索インフラから少し広げた話題にはなるんですが、「AWSを用いたデータレイクの基礎」というお話をします。よろしくお願いします。 最初に簡単に自己紹介します。アマゾンウェブサービスジャパンでスタートアップ担当のソリューションアーキテクトをしている野口真吾と申します。Twitterでは＠nogというIDを使って活
はじめに 個人でフロントエンド(react)、バックエンド(node.js)、データベース(postgreSQL)を利用したWebサービスを公開したいと考えていました。 まずはテスト的に無料で外部公開できるサービスがないか調査しましたが、2022年8月に有料化されたHerokuの記事ばかりヒットしてしました。 結果的には無料で使用できる構成があり、実際にテストプログラムを動作させることができましたので構成例として記載しておきます。 ※無料なので比較的厳しい条件も含まれていたりするのでそれぞれのサービスを確認お願いします。 例えばsupabaseは数日間利用がないとインスタンスが一時停止して手動で起動させないといけないなどがあります。 今回試したサービス できるだけ同じサービスに集約したいと考えていましたが、実際にはフロントエンド、バックエンド、データベースはそれぞれ異なるサービスになってし
Do You Really Need Redis? How to Get Away with Just PostgreSQL
Do You Really Need Redis? How to Get Away with Just PostgreSQL There’s a tried-and-true architecture that I’ve seen many times for supporting your web services and applications: PostgreSQL for data storage Redis for coordinating background job queues (and some limited atomic operations) Redis is fantastic, but what if I told you that its most common use cases for this stack could actually be achie
Railsで秒間1000コミットを捌くにはどうすればいいのか (Kaigi on Railsのフリースペースより) - joker1007’s diary
先日のKaigi on Rails中の雑談として @ima1zumi さんから、RDBに対して秒間1000コミットぐらいで処理が詰まってる場合ってどうするのが良いのか、という質問を受けまして、雑談の中で色々答えてたんですが、せっかくだから記事にまとめておこうと思います。 ちょっとしたKaigi Effectって感じですね。 今回のKaigi on Railsのトークの中では、 数十億のレコードを持つ5年目サービスの設計と障害解決 by KNR - Kaigi on Rails 2023 の話なんかは割と関連がありますね。ユーザーの行動履歴というのは、ユーザー数 * N * タイムスパンで増えていくレコードなので、書き込みとデータ量が爆発しがちです。トランザクションで堅牢に処理しなければいけないケースもそこまで多くないので、RDBだと書き込みに対する処理が過剰なケースが多い。実際のところこの
DB に JSON を保存したいときに Protobuf を使うと便利 #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。バクラク事業部 Enabling チームの @izumin5210 です。最近「HUNTER×HUNTER」の既刊を全部読みました。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の9日目の記事です。 前回「1人目データアナリストとしてデータチームに異動しました 」 次回「Slack × Zapier × MiroでKPTでの振り返りをラクにする」 RDB や KVS などのデータ保存先において、データを正規化せずにそのまま保存したいと思うことはありませんか？ 8月にリリースされた「バクラク請求書発行」というプロダクトには「柔軟なレイアウトカスタマイズ」機能が搭載されています。リンク先の画面操作イメージを見ていただくと、この機能の雰囲気を理解していただけると思います。この機能が扱うレイアウトデータはまさに「関係の正規化をせずに保存したいデータ」でした。 bakuraku.jp こ
モノリスの分解において、マイクロサービスは必然ではない - QCon LondonにおけるSam Newman氏の講演より
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
ER図の自動生成について、dbdiagram.io, DBeaver, A5M2 を比較してみる。 - Qiita
はじめに データベース設計のER図について、自動で生成する以下３つのツールを比較した記事です。 dbdiagram.io DBeaver A5:SQL Mk-2（A5M2） 先日、こちらの記事をQiitaに投稿したところ、多くの方に記事を見ていただき、コメントも多数いただきました。 ER図に関するお勧めのツールをコメントいただく方が多くいらっしゃいました。 今回はその中から、無料でも利用できる3つのツールの「ER図の自動生成」の機能を試します。 比較の結論としては、〇〇が一番良いという感想ではなく、どのツールも多機能で、できることは違うので、今後使うときは用途や業務の環境によって使い分けていけたらと思っています。 目次 それぞれのツールについて、下記の内容を書いていきます。 1. dbdiagram.io 1-1. 始める 1-2. 使う 1-3. 感想 2. DBeaver 2-1. 始
サーバーレスでclubhouse みたいなボイスチャットサービス「mixroom」を開発しました - y-ohgi's blog
TL;DR clubhouse のような複数人でのボイスチャットサービス「mixroom」をつくりました 主にSkyWay・Firebase・Next.js を使いました。 https://mixroom.fun 「mixroom」 とは mixroom は"目的ベース"でボイスチャットをする場所を提供するサービスです。 昨今は人と話す機会が減り、友好関係も自分から能動的に獲得しにいかないと減るばかりで「孤独感を感じる」みたいなことが増えてきました。 そんなとき、ふらっと立ち寄れるなんの気構えしなくて良い場所があればなと思い、このサービスを作ってみました。 ボイスチャットをするモチベーションを"特定の人"ではなく、ゲーム・実況・もくもく会などの"目的"にすることで良い意味で言い訳ができ、人とのつながりを感じることができるんじゃないかなと考えています。 気構えしなくてよい・カジュアルに参加で
概要 2021年の後半にDocker Compose V2がリリースされました Docker Compose V2はCompose Spec[1]に準拠しているため、docker-compose.ymlもその仕様に則った書き方ができるようになっています services: app1: image: awesome/webapp configs: - my_config secrets: - server-certificate app2: image: awesome/database extends: service: app1 configs: my_config: file: ./my_config.txt secrets: server-certificate: file: ./server.cert services: app1: configs: - source: my_co
RDBの限界とNoSQLの登場
事実世界のインターネット人口が増えたのは1990年代からだ。 [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h10/html/98wp2-3-1f.html [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc144210.html __NoSQL__の登場 1990年に入るとインターネットの利用人口が急激に増加することになる。 この頃からトランザクションに最適化されて設計されたDBでは性能劣化が始まり、システムはデータベースに対しスケール性能を必要とし始める。 多くの開発者は、単一の強力なサーバーでリレーショナル・データベースを実行するのではなく、リレーショナル・データベース管理システム (RDBMS) のパーティショニング (シャー
ファッション通販のニッセン on Twitter: "絵の練習（服のシワとか）の参考に弊社カタログをご覧になる方が思いのほかおられると聞いたので、お洋服やインテリアのコーデを一覧でみられるページをご紹介します。 https://t.co/vKi516TKtT"
絵の練習（服のシワとか）の参考に弊社カタログをご覧になる方が思いのほかおられると聞いたので、お洋服やインテリアのコーデを一覧でみられるページをご紹介します。 https://t.co/vKi516TKtT
おしらせ：12/23 に後編記事がでました！ tech-blog.monotaro.com こんにちは、データ基盤グループの香川です。 現在モノタロウではBigQueryに社内のデータを集約し、データ基盤を構築しています。 およそ全従業員の6割が日々データ基盤を利用しており、利用方法や目的は多岐に渡ります。 データ基盤グループはこれまでデータ基盤システムの開発保守と利用者のサポートを主な業務として取り組んできましたが、これら多岐にわたる社内のデータ利用における課題の解決及びさらなるデータ活用の高度化を目的として、今年の5月よりデータ管理を専門に行う組織として新たに体制を再構築しました。 そこで改めて組織として取り組むべき課題や方向性を決めるために、まず自分たちの現在地を知ることが重要と考え、データ基盤の歴史を振り返り、社内のデータ活用における課題やそれを取り巻く状況がどう変わってきたのかを
2024年4月18日紙版発売 WEB+DB PRESS編集部 編 B5判／128ページ 定価3,300円（本体3,000円＋税10%） ISBN 978-4-297-14156-1 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 『WEB+DB PRESS』全号のバックナンバーを収録 Webアプリケーション開発のためのプログラミング技術情報誌「WEB+DB PRESS」は，2000年から2023年までの23年間という長きにわたり，現場で活躍するWeb開発者の方々に向けた技術情報を提供してまいりました。そして2023年8月発売のVol.136をもって，隔月刊誌としては休刊いたしました。 本総集編には，WEB+DB PRESSVol.1から隔月刊最終号となるVol.136までのバックナンバーと，今まで刊行した総集編7冊の書き下ろし記事を収録しています。1冊1ファイルの記
政治資金データベース
ニュースや報道番組などでよく「政治や選挙をやるにはお金がかかる」という話が出てきます。 しかし、こういった政治に使うお金はいったいどこから来て、どこにどれぐらい使っているのでしょうか。 なぜそんなにお金がかかるのでしょうか？ こういった疑問に応えるために、日本には政治資金規正法という法律があり、これに基づいて政治資金収支報告書というものが公開されています。 政治資金収支報告書には、政党や政治家がどこからどれだけお金をもらい、どこにどれだけ使ったのかという情報が事細かに記載されています。 政治資金収支報告書は総務省、及び全国の選挙管理委員会のHPでインターネット公開されています。 しかしこの政治資金収支報告書は紙をスキャンしただけのPDFデータなので、実態としては紙データです。 このように政治資金のデータは本当の意味でデジタル化がされておらず、そのため収入や支出を集計して表やグラフのような形
MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第１回トランザクション分離レベル｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第１回トランザクション分離レベル MySQL InnoDB および AWS Aurora や PingCAP TiDB におけるロックの仕組みやトランザクションの動作を全１１回のシリーズで解説します！ 最初はベースとして重要な MySQL 8.0 InnoDB 前提でユーザー視点でのロックの仕組みを学び、後半第１０回以降では MySQL 互換 DB として人気の高い AWS Aurora や PingCAP TiDB と MySQL InnoDB との違いについて学びます。 １回目の今回はロック機構と切っても切り離せないトランザクションとその分離レベルについて、実際に挙動を確かめながら解説します。ライブ感のある説明も理解に役立ちますので、解説動画も付けてみました。合わせてご覧ください！ ★ 第１回 トランザクション分離レベル ★ 第２回 ロ
高校の校則や内部規則が検索できる無料のWebサイト「校則DB」が登場。まずは、神奈川県と大阪府の公立高校が検索の対象で、今後それ以外の都道府県や私立高校も対象になる予定。掲載されていない学校は、生徒や保護者からの情報提供も受け付ける。利用は無料。 高校の校則や内部規則が検索できる「校則DB」。利用は無料だ 校則DBは、滋賀県のリトルグリーブが提供するサービス。「行きすぎた校則」を問題視する流れが強まっていることを受け、入学前に希望校の校則や内部規則（内規）をチェックできるようにすべく開始した。 校則DBでは、高校の校則や生徒指導にかかわる内部規則の内容を検索し、全文を閲覧できる。学校側が実際の運用に用いている内部規則も参照できることで、より実情に合った詳細な情報が得られる。 サービス開始時は、神奈川県と大阪府内の公立高校の情報が検索できる（大阪府立高校は近日追加予定）。今後、都道府県や私立
こんにちわ。せじまです。今回は地味で泥臭い話をします。ただ、割と平易な内容かと思いますので、初学者の方にもオススメです。 はじめに ゲームでは、受取期限のついたログインボーナス的なものがよくあります。ユーザが期限までに受け取らないと、ユーザからそのデータは不可視になりますが、必ずしも、不可視になった瞬間にデータベースから直ちに削除される、というわけでもありません。バッチジョブか何かで、ガベージコレクションのように削除するケースが多いのではないでしょうか。 また、論理削除という概念もあります。論理削除についてはいろいろ意見や考え方があるかと思いますので、ここでそれについては論じませんが、「削除フラグが立ってユーザから不可視になった後、三ヶ月以上経過したデータを削除したい」みたいなことは、ゲームに限らず、しばしばあるんじゃないかなと思います。 こういった、ユーザから不可視になってしばらく経過し
PlantUML + ERDでPlantERDです github.com モチベーション PlantERDの特徴 使い方 出力するテーブル数の制限について 技術的に頑張ったこと テストのこと Foreign keyで隣接している別のテーブルを探す方法 複数DB対応のつらみ 追記：2019/12/13 9:45 モチベーション 既存プロダクトへの不満が一番大きいです。 https://github.com/voormedia/rails-erd は出力が画像なので取り回ししづらい そもそもRails前提なので他言語とかでは使えない https://github.com/schemaspy/schemaspy も悪くなさそうなんだけどここまでリッチじゃなくていい テーブル数個の小規模アプリならいいんだけど、中規模以上のアプリで使うと人間が読むに耐えないERDが生成されて精神が崩壊する 僕は初め
Google、大規模分散DB「Spanner」にPostgreSQL互換インターフェイスを実装。強い一貫性で秒間10億以上のリクエストを処理可能。Google Cloud Next '21
GoogleはGoogle Cloudで提供している大規模分散データベース「Cloud Spanner」に、PostgreSQL互換のインターフェイスを実装したと発表しました。 At #GoogleCloudNext, we've announced the preview of Cloud Spanner’s PostgreSQL interface—combining the scalability & reliability of Spanner that enterprises trust with the familiarity & portability of PostgreSQL that dev teams . Take a deeper dive ↓ https://t.co/Y3xD1lDPLg — Google Cloud Tech (@GoogleCloudTech
Calendar for PostgreSQL | Advent Calendar 2021 - Qiita の10日目の記事です。 思い当たる節がある人は、今の見積もりの数倍の時間と予算を確保してからキックオフして欲しい。 多分、そのまま走ると誰か倒れるから。。。 で終わりにするわけにはいかないので、いくつか書きます。 もちろん、SQLがDBMSによって「方言」があるので、使える構文、関数名が違うってのは当然あるのですが、それ以外のところを中心に。 PostgreSQLのサーバーサイドエンコーディングはShiftJISをサポートしていない 今どき、新規で立てるデータベースはUTF8を選ぶよねーキャハハ、と思っても、何世代もバージョンアップしてきたOracleや、塩漬けされたOracleなんかは、ShiftJISを使っているところも多いのではないでしょうか。 自分で文字コードマッピングの処
DBMS に依存するロジックのテストを書く時、主に2つの手法があると思います。 Repository 層などを mock する Service 層のテストをする時は、その下位の Repository 層を mock して、DBMS に依存しない形にしてからテストする レイヤードなアプリケーションで適用できる手法 テスト実行時も DBMS を裏で動かして、それを使う 本番と同じスキーマを持つ DBMS に対して、実際に insert したり select してテストする DBMS は docker-compose upとかで事前に立ち上げておく 双方にそれぞれ良さがあって、プロダクトによってどっちでやるか変わってくると思います。 この記事では 2 の手法を Prisma でどうやるかについて紹介します。 前提 実際のテストコードの例 テストヘルパーを作る 別解: ヘルパーを自動生成する je
日本語の問いをChatGPTでSQLに変換、実行する「Chat2Query」を搭載。MySQL互換のTiDB Cloud
日本語の問いをChatGPTでSQLに変換、実行する「Chat2Query」を搭載。MySQL互換のTiDB Cloud MySQL互換のオープンソースデータベース「TiDB」（タイデービー）を提供しているPingCAP社は、日本語を含む自然言語の問いをChatGPTを用いてSQL文に変換し、実行する「Chat2Query」機能を、クラウド上でTiDBのマネージドサービスを提供する「TiDB Cloud」にβ版として搭載したことを発表しました（日本語のプレスリリース） Introducing #Chat2Query, our AI-powered natural language querying tool that will release you from tedious manual SQL writing and change the way of #DataExploration
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数十億のレコードを持つ 5年目サービスの 設計と障害解決
BigQueryでクエリ一撃で29万円溶かしたけど助かった人の顔
サイボウズさんの開運研修(データベース)で話してきました
NASでも動く！ Excel感覚で使えるウェブデータベース「Baserow」と「NocoDB」【イニシャルB】
データベースの中身がほぼ削除されてネコの鳴き声だけが書き残される謎の「ニャー攻撃」が活発化
DynamoDBのベストプラクティスを技術的詳細から理解する
毎日本番DBをダンプして、ローカルと開発環境で利用して生産性を上げてる話
マイクロサービス化による「DB分割」で開発、運用が難しくなるこれだけの理由
今からDockerを始める人へ！Docker Initがアツい！
「よろしい。ではDBも内製だ」 IIJのインシデント調査システムが内製すぎる件
データベースのドキュメント管理を自動化した話 - estie inside blog
AWSで“データのサイロ化”を防げ すべてのデータを1ヶ所に集めるデータレイクの作り方
コストをかけずにWebサービスを公開するための構成例 - Qiita
Docker Compose V2で変わったdocker-compose.ymlの書き方
MonotaROのデータ基盤10年史（前編） - MonotaRO Tech Blog
WEB+DB PRESS総集編［Vol.1～136］
高校の校則が検索できる「校則DB」 生徒からの情報提供も受け付け
受取期限の過ぎたデータをMySQL上から削除する話 | GREE Engineering
ERDをPlantUML形式で自動生成するツールを作った - くりにっき
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Prisma で本物のDBMSを使って自動テストを書く - mizdra's blog