アーキテクチャの進化はドメインイベントが起点になる - KAKEHASHI Tech Blog
こちらの記事はカケハシ Advent Calendar 2023 Part2の24日目の記事になります。 adventar.org はじめに 反復的な開発は、変更容易性の高いソフトウェアが不可欠です。ソフトウェア開発の経験がある方なら、デリバリ後の洞察や市場環境の変化から、新しい機能の追加やアーキテクチャの進化の必要性に直面したことが一度はあるでしょう。 私自身、要求分析手法やSOLID原則等の技法を取り入れ、変更容易性に対応する多くのプロジェクトに参加しました。しかし、どれだけ優れた手法や技法を持っていても、変更が難しい要求が出てくることは避けられません。その際、「過去の出来事」を正確に記録していれば、後から見返して問題解決が容易だったと感じることがよくあります。 ドメイン駆動設計（DDD）では、「過去に起こった出来事」を表現するドメインモデルを「ドメインイベント」と呼びます。変更容易性
「Data Engineering Study #23 Data orchestration 特集」の発表資料です イベントページ: https://forkwell.connpass.com/event/310011/
この記事は DeNA 24 新卒 Advent Calendar 2023 の 23 日目の記事です。 TL;DR DBMSの基本的な仕組みを知るのに有益だったリソース CMUのDBMS講義 先人の素晴らしい自作DBMSの解説記事&ソースコードリーディング 小さな小さな自作DBMSの設計と実装 最小限SELECTやINSERTなど基本的なSQLが動く この記事のゴール データベースの内部構成を超ざっくり理解するために有用なリソースを知り、そして（全開発者のロマンである）自作 DBMS に一歩踏み出すきっかけになればうれしいです。 モチベーション 自分は普段業務でアプリケーションのような割と高レイヤーな開発がメインなこともあって、ミドルウェアやOS、ネットワークと言った低めのレイヤーに憧れを持っており、この気持ちをまずは自作DBMSをやってみることによって解放してあげようと思ったことがきっか
はじめに MySQL(InnoDB)でSQLのパフォーマンスチューニングをするときに役に立つ知識をエッセンスとしてまとめました。結合(JOIN)やB-treeインデックスの探索の仕組み、実行計画の基本的な見方を紹介します。 想定する読者は、SQLのパフォーマンスを改善する必要があるが実行計画をみてもいまいちピンと来ない方です。インデックスの作成の経験や、複合インデックスやカーディナリティの知識があることを前提にしています。目標は、実行計画の内容がよく分からない読者が、実行計画をみただけでクエリが実行される様子をイメージでき、自信を持ってクエリの改善にあたることができるようにすることです。 ストレージエンジンはInnoDBを前提としています。また、インデックスはB-treeインデックスを想定しています。全文検索の転置インデックスや空間検索のR-treeインデックスについては触れません。 イン
WebAssemblyとしてPostgreSQLをビルドした「PGlite」公開。Node.jsやブラウザ上でPostgreSQLを実行、DBの永続化も可能
PostgreSQLのソースコードをWebAssemblyバイナリとしてビルドしたことで、Node.jsなどのJavaScriptランタイムやWebブラウザ上で（ほぼ）フル機能のPostgreSQLを実行可能にした「PGlite」が公開されました。 PGliteはPostgreSQLのCのソースをEmscriptenでコンパイル PostgreSQLはオープンソースの代表的なリレーショナルデータベースであり、C言語で開発されています。 PGliteはこのPostgreSQLのCのソースコードのビルドにEmscriptenコンパイラを使用してWebAssemblyバイナリとして出力、JavaScript/TypeScriptからライブラリとして呼び出せるようにしたものです。 ただしEmscriptenでコンパイルされたプログラムは新しいプロセスをフォークできないため、PGliteはPostg
MySQL is certainly a powerful open source database management system, but even the most robust engine struggles when queries take an eternity to execute. For DBAs and developers, improving MySQL query performance is an ongoing goal. Efficient query performance is crucial for ensuring the smooth operation and optimal user experience of applications powered by MySQL databases. When businesses rely h
12年目を迎えた『ガールフレンド(仮)』におけるデータベースの負債解消への道のり【CAGC2024】
本セッションではPC/スマートフォン向けゲーム『ガールフレンド(仮)』のデータベースの負債とその解消の道のりをご紹介します。 当ゲームではデータベースにMySQLを採用しており、長年の運用を続けていく中で下記のような課題が発生してきました。 「突発的なユーザー増加で更新負荷に耐えられない」 「デー…
データにまつわる“お悩み”を根こそぎ解決。リクルートのビジネスを支える影の仕事人「アナリティクスエンジニア」の素顔 - はてなニュース
データを利活用してカスタマー・クライアント双方の「不」の解消を目指してきたリクルートが、今注力する領域は「データを用いた意思決定の質向上」とそのための「データの整備」です。 そこにフルコミットするため、新たに生まれた職種がアナリティクスエンジニアです。例えば、図書館を作るのがデータエンジニアで、図書館に収納された本を使って価値を生み出すのがデータサイエンティストだとすれば、本の整理や目録の作成などを通じてさながら司書のような役割を果たすのがアナリティクスエンジニアです。言うなれば「データの整備人」。 リクルートにおいては、データを用いた意思決定を加速させるうえで、必要不可欠の存在です。 とはいえ、まだまだ一般的には知られていないアナリティクスエンジニアの仕事。彼らは組織のなかでどのような役割を果たし、どのように事業へ貢献しているのでしょうか。そしてどんなバックグラウンドを持っているのでしょ
2024年9月14日紙版発売 2024年9月14日電子版発売 ミック 著 A5判／432ページ 定価3,520円（本体3,200円＋税10%） ISBN 978-4-297-14405-0 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 2011～2012年に『Web+DB Press』誌上で連載された「SQL緊急救命室」の書籍化です。病院を舞台としてダメなSQL文が毎回持ち込まれて，どこが非効率なのか，どこが間違っているのかをコミカルな対話形式で議論しながら効率的で正しいSQL文の書き方を学びます。中級者向けのSQL解説書は内容が難しく読者にと
はじめに Next.js を Cloudflare にホスティングしようとすると、必然的に Edge Runtime 環境になります。しかし、Edge Runtime 環境では、Node.js Runtime と異なり、Prisma がそのまま使えません。 最初に思い浮かぶ解決策は Prisma Accelerate です。Prisma Accelerate は公式のサービスで、接続プールイングやグローバルキャッシュ機能を備えており、Edge Runtime でも Prisma を使えるようにします。 しかし、無料プランだと月に 6 万クエリの制限があり、本番運用には不安が残ります。 そこで、今回は Prisma Accelerate を自前で Cloudflare Workers 上に構築し、本番運用に耐えうるサービスを無料で開発する方法を紹介します。この方法なら、無料プランでも 月に
DBアーキテクチャの比較と選択
Database Engineering Meetup #1 DBアーキテクチャの比較と選択 Cloud-native storage service for bulk load & random lookup workload https://scalar.connpass.com/even…
今更聞けないDBMSのメモリ管理について
DBMSのメモリ管理について データベース管理システム（DBMS）の設計では、大量のデータと複雑なクエリを処理するために、ハードウェアの特性を最大限引き出すことが求められます。 この記事では、DBMSがどのようにメモリを使ってデータアクセスの速度を向上させ、同時にデータの安全性を確保しているのかを解説します。 DBMSと記憶装置の関係について DBMSが使う記憶装置は次の2つです。 HDD HDDは磁気ディスクを使用してデータを記録・読み取りする記憶装置です。その主な特徴は大容量であり、コスト効率が良いことです。DBMSでは、データの永続的な保存にHDDが用いられます。これにより、システムがシャットダウンされた後もデータが保持され、必要に応じて再びアクセス可能となります。 しかし、HDDのデータアクセス速度はメモリに比べて遅いため、リアルタイム処理や高速なトランザクションが求められるアプリ
TSKaigi 2024 ref: https://tskaigi.org/talks/tockn
UUIDs are often used as database table primary keys. They are easy to generate, easy to share between distributed systems and guarantee uniqueness. Considering the size of UUID it is questionable if it is a right choice, but often it is not up to us to decide. This article does not focus on "if UUID is the right format for a key", but how to use UUID as a primary key with PostgreSQL efficiently. P
PostgreSQLを生成AIの情報源として使える高速ベクトルデータベース化拡張「Pgvectorscale」がオープンソースで公開。Pgvectorをさらに高性能化
PostgreSQLのマネージドサービスなどを提供しているTimescaleは、PostgreSQLで高速なベクトルデータベース機能を実現する拡張機能「Pgvectorcale」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 大規模言語モデルを用いた生成AIの注目度が高まる中で、文章や画像、音声といったデータの特徴を数値で表現するベクトル化（もしくはエンベディング）により、大規模言語モデルで扱えるようにすることへの注目も高まってきています。 ベクトルデータベースは、このベクトル化された膨大なデータの保存や類似度の検索などが可能です。 例えば、RAG（Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる手法により大規模言語モデルの回答に外部のデータベースから取得したデータを組み込むことができます。こうした場面でベクトルデータベースが活用されます。 高速ベクトルデータベ
For modern real-time web applications, the ability to send events from the server to the client is indispensable. This necessity has led to the development of several methods over the years, each with its own set of advantages and drawbacks. Initially, long-polling was the only option available. It was then succeeded by WebSockets, which offered a more robust solution for bidirectional communicati
Database Engineering Meetup #2 の登壇資料です。 https://scalar.connpass.com/event/310641/
はじめに Goで自作RDBMSに挑戦してみたログです。自作、といっても大部分は参考にした書籍の移植です。 ここ1年くらいRDBに向き合う機会が多く、その内部実装を手を動かしながら身を持って理解してみたいというモチベーションから始めてみました。ちょうど会社の『内部構造から学ぶPostgreSQL』読書会に参加したこともモチベーション上げるきっかけとなりました。 (他の方の記事ですが、読書会の記録はこちら↓) 『内部構造から学ぶPostgreSQL』読書会を完走した感想 ［改訂3版］内部構造から学ぶPostgreSQLの社内読書会振り返り データベースをデータの箱としか思っていなかった私の『内部構造から学ぶPostgreSQL』を読んだ感想 普段何気なく使ってるRDBMSですが、ACID特性を守るため・大量の読み書きを捌くため、非常に緻密に設計されております。 これを完全再現といかなくとも自分
データベースアップグレード後の性能劣化、イヤですよね。 去る2023年某日、弊社ではAmazon Aurora MySQL 互換エディション 2 (MySQL 5.7 互換) から Aurora MySQL 互換エディション 3 (MySQL 8.0 互換) にアップグレードしました。当時の背景やアップグレードに関する知見は以下の記事をぜひ読んでみてください。 blog.smartbank.co.jp ソフトウェアバージョンアップをするとき、旧バージョンが抱えていた問題の解決などの恩恵を我々は期待します。しかし時には予期せぬデグレーションに遭遇することもあります。我々のMySQL 8.0へのアップグレード前後においてもいくつかの問題に遭遇しました。 本記事ではそんな問題の一つ、MySQL 8.0のオプティマイザが選択したセミジョイン最適化が性能劣化を引き起こした事例と解決方法について紹介し
TiDB User Day 2024の登壇資料です。
MySQL8.0でSELECT COUNT(*)が低速になる動作は8.0.37で解消されていた！ - CyberAgent SRG #ca_srg
メディア統括本部 サービスリライアビリティグループ（SRG）の鬼海雄太（@fat47）です。 #SRG（Service Reliability Group）は、主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。 本記事は、MySQ
さまざまなデータベースをもとに、自然言語の使用頻度を調べるためのPythonライブラリが「wordfreq」です。そんなwordfreqが、「AIで汚染され更新不可能となってしまった」と開発者のRobyn Speer氏が報告しています。 wordfreq/SUNSET.md at master · rspeer/wordfreq · GitHub https://github.com/rspeer/wordfreq/blob/master/SUNSET.md wordfreqがデータベースとして利用しているのは、2021年までにオンライン上で公開されていた自然言語のスナップショットです。しかし、「2021年以降、人間の使用言語に関する信頼できる情報を持っている人がいなくなった」ことを理由にwordfreqを更新することができなくなったとSpeer氏が報告しました。 記事作成時点で、インター
なぜSQLiteはバイトコードを使うのか
以前にデータベースを自作しようとして、SQLiteのアーキテクチャを見てみたらVMだったことに疑問を感じ、それをツイートしたところ作者からリプをもらいました。 作者いわく、次のような背景があったとのことでした。 SQLiteを作った当初はデータベースエンジンのことをよく知らないがコンパイラのことをよく知っていた SQLデータベース・エンジンを書くという問題をコンパイラ構築の問題として扱うのは自然なことだった データベースエンジンのコアの部分をVMにするという発想がまったくなかったので、どんなメリットがあるのか？と気になっていました。 それを作者に聞いたら、詳細な説明ページを作ってくれました。 個人的にVMにしたことで、評価&実行のパフォーマンスは多少良くなると思うが、データベースエンジンのパフォーマンスにそれほど寄与していないんじゃないかな？って思ったりしました。 本記事はそのページについ
PostgreSQL Row Level Security (RLS) を使って顧客データ保護の安全性を高めている件 - Techouse Developers Blog
はじめに 初めまして、株式会社Techouseエンジニアインターンの sakaidubz と申します。本日は私の携わっているプロダクトであるクラウドハウス労務で利用している RLS (Row Level Security) の技術について紹介します。 Techouse では、重要技術として RLS を多用しています。 通常 PostgreSQL の運用時には利用しないものであるため Techouse の開発メンバーとしてジョインしたみなさんが手慣れるまでに少し苦労をされているようです。 そこでこの場を借りて解説してみようと思い立ちました。 クラウドハウス労務について RLS について紹介する前に、私が開発しているクラウドハウス労務について紹介します。 クラウドハウス労務は人事労務における複雑な業務の電子化を推進するセミオーダー型・クラウド業務支援サービスです。各種手続きや年末調整といった法
PostgreSQL環境における、DB定義変更を伴う無停止リリース「概要と計画」編 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは。 株式会社ラクスで先行技術検証をしたり、ビジネス部門向けに技術情報を提供する取り組みを行っている「技術推進課」という部署に所属している鈴木（@moomooya）です。 ラクスの開発部ではこれまで社内で利用していなかった技術要素を自社の開発に適合するか検証し、ビジネス要求に対して迅速に応えられるようにそなえる 「技術推進プロジェクト」というプロジェクトがあります。 このプロジェクトで「PostgreSQL環境における、DB定義変更を伴う無停止リリース」にまつわる検証を進めているので、その中間報告を共有しようかと思います。 ※本記事はタイトルに「概要と計画」編とあるように、通年で行う調査の前半時点の中間報告となります。 実際の検証結果については3月末に予定している後編をお待ち下さい。 課題の経緯、前提条件 課題の経緯 無停止リリース実現のモチベーション 前提条件 実現手法 候補に上
年間一億円削減した時系列データベースのアーキテクチャ改善～不確実性の高いプロジェクトへの挑戦～
「Developers Summit 2024 Summer」での発表資料です。
生成AI（人工知能）のRAG（検索拡張生成）の導入など企業で使われ始めたベクトルデータベース。その特徴は検索にある。ベクトルデータベースとはどのようなデータベースで、なぜ「意味」で検索できるのか。ベクトルデータベースの基本技術についてデータベースの専門家が解説する。（編集部） ベクトルデータベースは自然言語処理などAI技術の発展の中で生まれたデータベースであり、ベクトルの概念を用いてデータを管理するデータベースです。生成AIの登場とともに注目を集め、いまや多くの既存のDBサービスやその応用サービスにベクトルデータベースの機能が組み込まれています。 以下で検索を例にベクトルデータベースの特徴や動作の仕組みを解説します。 ベクトルによる「類似度」の判断 ベクトルデータベースがストアするのは数値の羅列です。単語や文章などの「意味」「文脈」を数値化したデータであり、個々の数値を取り出して意味や違い
こんにちは。LINEヤフー株式会社で、出前館というプロダクトのサーバーサイドエンジニアをしている古田大志です。 株式会社出前館はLINEヤフーのグループ会社です。資本業務提携を結んでいて、LINEヤフーが開発などをサポートしています。 詳しくはこちらをご参照ください。（https://corporate.demae-can.co.jp/pr/news/demaecan/line.html）（外部サイト） 今回の記事では、その出前館における開発の内容を紹介させていただきます。 出前館はデリバリーサービス事業のプロダクトで、開発においてはマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。出前館のマイクロサービスの1つに、クーポンに関するドメインの責務を持ったコンポーネントであるクーポンサービスがあります。 クーポンサービスでは、ビジネスエンハンスに伴う「非機能要件の増大」や「仕様の複雑さの肥大化
SQLite のおもしろ仕様 (2) : ファイルフォーマット - kawasin73のブログ
後方互換性って辛いね、どうもかわしんです。 最近 Rust で SQLite をフルスクラッチで再実装しています。 github.com 再実装するために SQLite の公式ドキュメントやソースコードを読み込んでいるわけですが、その過程で気付いたおもしろポイントを共有しようかと思います。 今回はその第二弾、ファイルフォーマット編です。第一弾はこちら：SQLite のおもしろ仕様 (1) : データ型 - kawasin73のブログ 前提知識 : ページ まず、この記事を面白いと思ってもらうための前提知識です。 大抵のデータベースはデータを保存するファイルをページという単位で管理します。SQLite ではデフォルトでは 1 ページ 4096 バイトです。これは、ファイルを保存するデバイス（HDD や SSD など）としてブロックデバイスを想定しているからです。ブロックデバイスとはデータの読
Database Answers
This is the world's most popular Web Site devoted exclusively to Data Models Our featured Data Model is Anti-Money Laundering We specialize in Data Modelling and we enjoy helping people to understand the power, the beauty and the economy of well-designed ERD Data Models. We have created a Video on YouTube on Understanding a Database Schema and more than 20 Tutorials.
今、自分が所属している会社では、いわゆるフルサイクルなアプリケーションエンジニアがほとんどで、SRE のような、システムを運用改善することを専門にするメンバーは居ません。一方でそれなりにプロダクトの数は多く、各種ミドルウェアの運用で困っているのを見かけることがあります。 色々な人が似た問題に悩むのはもったいないので、「MySQL を運用したことがある人からすると、こういう考え方をする」という風な目線で勉強会を行いました。せっかくなので社内の情報を抜いたうえで公開します（同じようなことを色々な場所で言っていて、その都度作り直しているから……というのもあります）。 speakerdeck.com ちなみに DB のどこで悩むかはだいぶ業界ドメインに左右されると思っています（それはそう）。ゲーム業界なんかは、激しくスパイクするワークロードな上にミスったときの機会損失が激しいので、シャーディングを
こんにちは。LINEヤフー株式会社でデータベースエンジニアをしている、松浦、中園、大塚、曽根、笠井です。 データベースはLINEヤフーのさまざまなサービスを支える重要なソフトウエアですが、その安定的な運用やトラブルシューティングには、データベースに関する専門的な知識が必要です。 一方で、データベース部門に配属される新卒のエンジニアは、全員が学生時代にデータベースを専門的に勉強しているわけではありません。このような新卒エンジニアは、データベース部門へ配属後、OJTや実際のデータベースの運用業務に携わりながら、データベースに関する専門知識を深めていきます。 今回のブログ記事では、データベースエンジニアとしての専門性を高めるために、部門内で実施している専門書の輪読会、そして、MySQLを題材としたデータベースカーネルのモブプログラミング（以下、モブプロ）の取り組みについてご紹介します。 1. 輪
Jack Wallen （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2024-04-10 07:30 「Linux」は長年にわたりクラウド上のサーバーに搭載されてきたが、クラウドが急激に拡大したこと、そしてLinuxがクラウド専用に設計されたものではないことを考慮すると、何かを変える必要があることは明らかだった。 その変化をもたらすのは、「Ingres」「PostgreSQL」「VoltDB」の開発に携わったMichael Stonebraker氏と、「Apache Spark」の生みの親でDatabriskの共同創設者／最高技術責任者（CTO）であるMatei Zaharia氏かもしれない。両氏はマサチューセッツ工科大学（MIT）のチームと協力して、「DBOS」（別名「DataBase OS」）という革新的なOSを開発した。 DBOSの開発は2022年に始まった。D
従来のデータベース（SQLなど）と何が違うのか データベースといえば、Eコマースのバックエンドやウェブアプリケーションにおけるユーザー管理などで広く利用されているSQL系のデータベースを指すことが多いだろう。 このSQLデータベースとベクトルデータベースにはどのような違いがあるのか気になるところ。SQLデータベースの特徴とベクトルデータベースの特徴を比較してみたい。 まず、SQLデータベースの特徴を概観したい。 データ構造は、行と列を使用してデータを表形式で格納する構造。エクセルのようなスプレッドシートのような構造だ。 クエリ言語としてSQL（Structured Query Language）を使用しデータを操作する。構造化されたデータの管理に適しており、Eコマース、トランザクション処理、顧客管理情報などで広く利用されている。 インデックスと検索では、B-treeなどのインデックス構造に
500万人が利用する「友達と遊べるたまり場アプリ パラレル」におけるデータベース基盤の継続的改善
SRE NEXT 2024 の発表資料です。 https://sre-next.dev/2024/schedule/#jp041 『友達と遊べるたまり場アプリ パラレル』では、クラウドベンダーによる不定期メンテナンスや季節イベントによるアクセス急増によってデータベースが不安定になり、最終的にサー…
Notion – The all-in-one workspace for your notes, tasks, wikis, and databases.
A new tool that blends your everyday work apps into one. It's the all-in-one workspace for you and your team
https://kaigionrails.org/2023/talks/kubo/
米オラクルと米Amazon Web Services（AWS）が2024年9月9日（米国時間）、戦略的パートナーシップに基づく新たなオファリング「Oracle Database＠AWS」を発表した。AWSデータセンターに配置されたインフラを用いて、オラクルが「Oracle Exadata Database Service」や「Oracle Autonomous Database」を提供する。 オラクルでは、“分散クラウド／マルチクラウド戦略”に基づき、すでにMicrosoft Azure（Oracle Database＠Azure）やGoogle Cloud（Oracle Database＠Google Cloud）との間で同様のパートナーシップを実現している。 Oracle Database＠AWSの提供によって、AWSクラウドで稼働するアプリケーションからOracle Database
これは はてなエンジニアアドベントカレンダー2023 3日目の記事です。 はてなエンジニア Advent Calendar 2023 - Hatena Developer Blog はてなエンジニアのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita 昨日は id:pokutuna さんの blog.pokutuna.com でした。私も若い頃に同僚とGitHub上で白熱してしまい観光名所になってしまっていたような気がします。気を付けていきましょう。 さて、この記事では SQLiteでLinderaを使った日本語全文検索をする話を紹介します。 モチベーション laiso.hatenablog.com 上の記事でも話題になっているように個人開発ではDBのコストは問題です。同様に全文検索したいときにもコストに頭を悩ませているのではないでしょうか？ たとえば Amazon
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！｜kintoneにおまかせ！（VIP SYSTEMS 公式）
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！ 企業にとってデータは顧客の次に大切なものであり、その保持・管理・活用方法について各社の担当者は日々、頭を悩ませているところだと思います。 2010年代になってから話題になった「NoSQL」はデータベースの一つの選択肢としてすっかり定着し、2020年代になってからはWebブラウザからデータの入力・閲覧がすべてできてしまう「DBaaS（サービスとしてのデータベース）」とでも呼ぶべき製品も多数出てきました。それらを活用したいところですが、社内で運用しているRDBMSをすぐにやめるわけにもいきません。 これらを保守するには、担当者は最低でもSQLは覚えておかなければならないのですが、教育コストが掛かります。そこで今回は「先輩社員がいなくても、SQLを知らなく
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