はじめに こんにちは。新規事業のプロダクトマネジメントを担当している taison です。 先日、顧客への請求金額を算出するために日々実行しているデータフローを刷新しました。 その際に Datastream という Google Cloud が提供する CDC サービスを活用したことで、構築・運用が楽になったのでご紹介します。 なお今回は開発にご協力いただいている 株式会社 Rabee の abyssparanoia さんの提案・検証があって実現したので、ここで感謝させていただきます。 全体像 それまではとある BI ツールを活用して、請求根拠となるデータを各内容にあわせて出力するデータフローを組んでいました。 下図のように、プロダクトの RDB（アプリケーションデータ）そのものに直接接続し、BI ツールで生成したクエリを定期的に実行することで要件を満たしていました。 ただ、おかげ様で事業
こんにちは！PHPとCを主に書いています、Sakiです。日中はBASE株式会社さんでお仕事させていただいています。早朝と夜間にphp-srcでの活動をしています。PHP8.4のリリースマネージャーもやってます。 2024年からありがたいことにPHPコア開発者として採用していただき、半年とちょっとになりました。ちょうど一区切りということで、これまでの活動を簡単にまとめたいと思います。細かいものや、最終的に成果が出なかった（議論がまとまらなかったなど）ものは除外しています。 2023年、コア開発者になる前 実は私はphp-srcどころかOSSの経歴がかなり短いです。 はじめてのコントリビュート PHP8.1から、PDO MySQLでmysqlndをドライバとして使用し、PDO::ATTR_EMULATE_PREPARESがtrueの場合、PHPのネイティブタイプで値が返される、というように仕様
プロ御用達の無償SQLクライアント「A5:SQL Mk-2」も生成AI対応、ベータテストが開始（窓の杜） - Yahoo!ニュース
「やじうまの杜」では、ニュース・レビューにこだわらない幅広い話題をお伝えします。 【画像】、「AI アシスタント」パネルで「直近の5つを抽出」というごくごく簡単な依頼 プロフェッショナルにも愛用者の多いフリーのSQL開発環境「A5:SQL Mk-2」が、生成AIへの対応を進めているそうです。7月21日に公開されたv2.20.0 beta 22に、AIアシスタント機能が実装されています。 ご存じない方に軽く紹介しますが、「A5:SQL Mk-2」はさまざまなデータベース（DB）サーバーに対応した汎用SQLクライアントです。データベースツリー、［Ctrl］＋［Space］キーによる入力補完を備えたSQLエディター、「Excel」との連携可能なテーブルエディターなどから構成される本格的なツールですが軽量で、しかも無償です（寄付歓迎なので、ぜひご協力を！）。SQLの実行計画を取得したり、ER図を作
By Jun He, Natallia Dzenisenka, Praneeth Yenugutala, Yingyi Zhang, and Anjali Norwood TL;DRWe are thrilled to announce that the Maestro source code is now open to the public! Please visit the Maestro GitHub repository to get started. If you find it useful, please give us a star. What is MaestroMaestro is a horizontally scalable workflow orchestrator designed to manage large-scale Data/ML workflows
Netflixが自社製ワークフローオーケストレーター「Maestro」をオープンソース化しました。MaestroはNetflix社内で現役稼働しており、データパイプラインや機械学習パイプラインといった大規模ワークフローの管理に使われているそうです。 Maestro: Netflix’s Workflow Orchestrator | by Netflix Technology Blog | Jul, 2024 | Netflix TechBlog https://netflixtechblog.com/maestro-netflixs-workflow-orchestrator-ee13a06f9c78 Netflixは「ユーザーが次に視聴する作品の予測」などを目的に機械学習を活用しており、記事作成時点では何千もの機械学習ワークフローインスタンスを起動し、平均して1日当たり50万のジョブを
自動テストの重要性が広く認知されるようになった一方、自動テストの活用に課題を抱える組織も依然として多く見受けられます。 本記事では『Developer eXperience Day 2024』（主催：日本CTO協会）における和田卓人氏によるセッション「望ましい自動テストとは：どのようなテストが開発生産性と開発者体験を共に高めるのか」の内容をお届けします。 和田卓人氏 執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じて自動テストやテスト駆動開発を広めようと努力している。 『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。 なぜ自動化テストを書くのか 和田 卓人です。インターネット上ではt-wada
チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズは2024年7月19日、同年6月の最新版「Global Threat Index」（世界脅威インデックス）を発表した。 今回のインデックスでは「Ransomware as a Service」（RaaS）の状況変化が報告されており、新興のランサムウェアグループである「RansomHub」が「LockBit3」を超えて最も活発に活動していることが判明している。 LockBit3の衰退とRansomHubが急成長 日本国内の動向は？ 調査によると、長期間猛威を振るっていたLockBit3ランサムウェアグループが衰退していることが確認されている。LockBit3は2024年2月の法執行措置以来活動が低下しており、同年4月の被害者数は27件に減少した。同年5月に一時的に170件に増加しているが、同年6月には再び20件未満に転じている。 一方、2024
As developers, we use databases all the time. But how do they work? In this series, we'll try to answer that question by building our own SQLite-compatible database from scratch. Source code examples will be provided in Rust, but you are encouraged to follow along using your language of choice, as we won't be relying on many language-specific features or libraries. As an introduction, we'll implem
初めて使ったBIツールはLooker Studioのid:syou6162です。これまでTableau / Looker(≠ Looker Studio) / Metabase / Redash / Connected Sheetsなど色々なBIツールを触ってきましたが、不満は色々ありつつも個人的に一番しっくりきて愛着があるのはLooker Studioです。このエントリでは、その魅力と便利な使い方や注意点について書きます。例によって、社内勉強会向けの内容を外向けに公開しているため、内容の網羅性などは特に担保していないことにご注意ください。 Looker Studioの魅力 利用のハードルが限りなく低い & Google Workspaceとの連携が便利 複雑過ぎることができないので、諦めが付けやすい ちゃんとBIツールになっている Looker Studioの便利な使い方 多様なデータソ
Webアプリはどんな処理をするのか 処理１：ブラウザからWebアプリに処理をリクエストする 処理２：Webサーバーで処理する 静的コンテンツの要求であれば、処理４のようにWebサーバーからレスポンスデータをブラウザに返す 動的に作らなければならないコンテンツならAPサーバーに処理を依頼する。 処理３：APサーバーで処理する 必要であればデータベースからデータを取得し、レスポンスデータを作成する レスポンスデータをWebサーバーに返す 処理４：Webサーバーからレスポンスデータをブラウザに返す Webアプリはどうやって構築するのか DjangoでWebアプリを作成したときに利用したソフトウェアやサービスです。その機能と役割を一つひとつ見ていきたいと思います。 Python Pythonとは何か Pythonは、シンプルで読みやすいコードが特徴のプログラミング言語です。多くの用途に対応できる汎
概要 GitHub Copilot WorkspaceはAIが組み込まれた開発環境。「見えてきたプログラマー不要時代」で有名。テクニカルプレビュー中で、ウェイトリストに申請すると招待が来る。 githubnext.com 巷で言う”仕様書から開発自動化コーディングエージェント”とはちょっと違って、あくまでCopilot WorkspaceはCo-pilotの役割のみで、コーディングするのは自分、と考えると良い。今までブロック単位のコード補完だったものがレポジトリ全体に及んでる、というようなアナロジーだと思う。 自然言語を使用してタスクを指定し、AIが生成したコードの微調整、レビュー、繰り返しをユーザーが行うことができる。タスクの定義をIssueからインポートすると画像も認識する。 特徴 自然言語で目的(Task)、現在値・期待値(Specification)、変更計画(Plan)の各フェー
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。 もりたはデータベースが好きなんですが、最近は特にAWS RDS/Auroraでのモニタリングとパフォーマンスチューニングについて興味があります。ただ、これらのうちモニタリングは扱っている話題が若干ローレベルであまりピンとこず、またチューニングもどこから手をつければいいのかわかりませんでした。 この記事では、もりたがモニタリング＆チューニングを学習する上で役に立った書籍やWeb上の資料をロードマップ形式で紹介していきます。対象読者はDBのモニタリングとチューニングをやりたいけどどこから手をつければいいか分かんないなとなっている人、ゴールはそんな人がモニタリング＆チューニングの第一歩を踏み出せることです。 スコープ 今回扱うもの、扱わないものは以下の通りです。 扱う モニタリング＆チューニングの概要 モニタリングの前提知識 チューニングの前提知
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
こんにちは、クラスター株式会社でサーバーサイドをメインに開発している id:shiba_yu36 です。 僕は今年の2月にclusterというサービスでウィークリーランキングの機能を担当しました。clusterではユーザーが自由にゲームやアート作品などの3Dコンテンツを作りアップロードでき、そのコンテンツを複数人ですぐ遊べます。その中から人気のコンテンツを探しやすくするため、週間ランキングを開発しました。 この機能開発時に、実装をする前にPMとデータを見て試行錯誤しながら、ウィークリーランキングの目的を満たすシンプルなアルゴリズムを決めるという工夫をしました。このやり方によって、最小限の実装工数で目的を満たすランキングアルゴリズム実装を行えました。 そこで今回は実装前にどのような流れでアルゴリズムを決定していったかを書いていきたいと思います。同じような機能開発を行っていてPMとどう連携する
プログラマ、テスト駆動開発者 和田卓人 学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分析/設計に傾倒。執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じてテスト駆動開発を広めようと努力している。『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。テストライブラリ power-assert-js 作者。 講演や執筆などを通じ、日本におけるテスト駆動開発のエバンジェリストとして知られる和田卓人さん。 TDDとは何かを改めて言語化してもらった前回の記事では、「テストを書かずに進むのが合理的といえるときはある。でも、後からテストを書くのって難しいしつらい」とのお話がありました。 テストが書かれないまま
BigQueryとGemini 1.5 Proによるラーメン店クチコミの定量分析 - G-gen Tech Blog
G-gen の神谷です。本記事では、Google Maps API から取得したラーメン店のクチコミデータに対する定量分析手法をご紹介します。 従来の BigQuery による感情分析の有用性を踏まえつつ、Gemini 1.5 Pro の導入によって可能となった、より柔軟なデータの構造化や特定タスクの実行方法を解説します。 分析の背景と目的 可視化イメージ 分析の流れとアーキテクチャ クチコミデータ取得と BigQuery への保存 API キーの取得 データ取得のサンプルコード クチコミ数の制限と緩和策 料金 感情分析とデータパイプライン Dataform の利点 Dataform を使った感情分析のパイプライン定義例 感情分析の結果解釈 ML.GENERATE_TEXT（Gemini 1.5 Pro） 関数を使用した高度な分析 ユースケースに応じた独自の評価観点によるクチコミの定量化
Go 1.23リリース連載 range over funcとiterパッケージ | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは。CSIG 所属の棚井です。 Go 1.23 Release Notes の内容を紹介する「フューチャー技術ブログ Go 1.23 リリース連載」の記事です。 今回は2つの反復（Iterator、イテレーション）処理を取り上げます。 range over funciter パッケージRelease Note, Discussion, Proposal, Issuerange over func と iter パッケージ のリリース内容を確認していきます。 range over func がデフォルトで有効にGo1.22 では GOEXPERIMENT とされた range over func が、Go1.23 からはオプション指定なしで利用可能となりました。 Go 1.23 makes the (Go 1.22) “range-over-func” experiment
ITmedia NEWSを読むIT技術者は、どんなプログラミング言語を業務で使っているのか──ITmedia NEWS読者に対しアンケートで調べた。業務経験のある言語を聞いた（複数回答可）ところ、最も多いのは「VBA」（40.9％）だった。 2位は「Java」（39.9％）、3位は「JavaScript」（38.9％）、4位は「Python」（31.2％）、5位は「C++」（30.2％）、6位は「PHP」（23.2％）、7位は「C#」（18.9％）、8位は「COBOL」（17.9％）、9位は「GAS（Google Apps Script）」（9.3％）、10位は「Ruby」（8.6％）だった。 業務経験のあるフレームワークやツールなどを複数回答可で聞いたところ、1位は「HTML」（54.2％）、2位が「SQL」（50.5％）、3位が「Linux（RHEL／CentOS）」（39.5％）、4
Interop 2024の中間アップデートなど: Cybozu Frontend Weekly (2024-07-16号)
こんにちは！サイボウズ株式会社フロントエンドエンジニアのsaku (@sakupi01)です。 はじめに サイボウズ社内では毎週火曜日にFrontend Weeklyと題し「一週間の間にあったフロントエンドニュースを共有する会」を開催しています。 今回は、2024/07/16のFrontend Weeklyで取り上げた記事や話題を紹介します。 取り上げた記事・話題 MySQLデータベースエンジンでJSをサポート データベースエンジン側にあらかじめまとまったクエリの処理などを登録しておき、必要に応じて呼び出すことでその処理を実行できるストアドプロシージャやストアドファンクションという機能の処理をJavaScriptで記述可能になります。 MySQLのデータベースエンジン側でJavaScriptを実行する機能を提供しているのはGraalVM上で実装されているGraalJSです。 以下のように、
【生成AI】知らないと後悔する、GPT-4oだけでシステム開発を300%効率化するハック【CodeAGI】 - Qiita
【生成AI】知らないと後悔する、GPT-4oだけでシステム開発を300%効率化するハック【CodeAGI】Python生成AIChatGPTGPT-4CodeAGI 都内のIT企業に勤めている、ソフトウェアエンジニアの D̷ELL と申します。 本稿はQiita Engineer Festa 2024の参加記事です。 本日は生成AI（GPT-4o）のAPIキーだけで、システム開発を300%効率化するハックを共有したいと思います。 概要 生成AIによるアプリケーション開発自動化が実現しつつある時代になってきた 日本企業における「Excelドキュメント」は数多く、生成AIを実践投入しづらい GPT-4oのAPIキーさえあれば、社内のドキュメントからシステムを自動構築してくれる仕組みがあった はじめに みなさんはアプリケーション開発における生成AIの利用と言えば、何を想像しますか？おそらく大半の
授業内開発で部室予約システムを開発した話
はじめに こんにちは。calloc134 です。 前回の授業内ハッカソン記事において、200 いいねを頂きました。ありがとうございます！ 自分の大学では、これ以外にも授業内で開発を行う実践的な授業がいくつか存在します。 前回の授業とは別に授業内開発を行う機会があったため、半年ぶりに大学の授業として開発を行いました。 簡単な概要 この授業では、チームで開発の分担を行いながら決められた期限までにコンテンツを制作していきます。自分は後輩とチームを組み、開発を行いました。 本来であればここで開発する内容は静的サイトで十分なのですが、せっかくなので動的サイトを作ることにしました。 後輩に聞いてみたところ、 「自分は軽音楽部に所属しているので、練習室の予約システムを作りたい」とのことでした。 丁度いい機会だと思い、自分の気になっている技術を利用しながら開発を行っていくことを決めました。 全体像 まずは
はじめまして。現在IVRyでPdM&事業責任者をしているyuuです。前職メルカリに新卒で入社し、6年の時を経て始めての転職先がIVRyとなりました。入社エントリではありますが、多分に退職エントリの要素を含む記事となっています。 メルカリ時代大学院・インターン時代大学・大学院で数学を選考し、数論や代数幾何学と呼ばれる分野の研究をしていました。そんな学生時代、アルバイトと奨学金で生活費と学費の全てを賄っていた私にとってメルカリは、人間らしい生活をするために必要不可欠な革命的サービスでした。もしもメルカリがなかったら私は数学の勉強も友人との遊びも満足にできなかっただろうと思います。買い物は全てリセールバリューを考えて行い、不要になったらメルカリで売っていました。そのおかげでアルバイトの時間を減らし、勉強や遊びに時間もお金も使うことができました。メルカリは私の人生を救ったサービスであり、そんな素晴
![[入社エントリ]メルカリを卒業してIVRyへ[退職エントリ]｜yuu](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7a7ce83b0330e8f8fca533d9cd8ed0712564a28e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F147530782%2Frectangle_large_type_2_354f3cfc8dd6c80b7d0f760701d13092.jpeg%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
去年はこれです。ちらほらスターがもらえていたりするので、今年も更新するかという気になった。 blog.3qe.us 以下の項目について技術スタックを考えていく。太字は今年になって追加したもの。 言語 エディタ ビルドツール スクリプティング ロギング テスト 依存性注入(DI) アーキテクチャ Webフレームワーク/サーバ GraphQL フロントエンド RPC テンプレートエンジン JSONまわり RDBMSまわり キューイング Auth 便利なツール/ライブラリ ローカル開発テク デプロイとか 言語 エディタ ビルドツール スクリプティング ロギング テスト アーキテクチャ / 依存性注入(DI) Webフレームワーク/サーバ GraphQL フロントエンド RPC テンプレートエンジン JSONまわり RDBMSまわり キューイング Auth 便利なツール/ライブラリ コンフィグ コ
はじめに ドワンゴ教育事業でデータアナリストとして働いている小林です。 一般的にデータアナリストはデータの収集・分析を通して組織の意思決定を支援する役割を期待されることが多く、ドワンゴ教育事業における私のミッションもKPI動向の可視化やダッシュボード / レポートの作成・提供を通してデータドリブンな組織に貢献するところにあります。 私たち教育事業には施策を実行する企画者やビジネス上の意思決定者だけでなく、サービスを活用して教育の現場に立っている方々、サービスに展開している教材を制作しているチームなど多様な方面からデータ収集・分析の需要があります。それだけにやりがいも大きく楽しい日々を過ごしています。 課題について（導入に代えて） クエリを書いて、結果を分析して、資料にまとめて、展開して、共有して・・・みたいな仕事をしているとSQLで抽出した縦持ちのデータを横持ちに作り変えたいことがよくあり
日本オラクルは2024年7月9日、2025年5月期の事業戦略説明会を開催した。取締役執行役社長の三澤智光氏が、グローバルを含めたOracleのクラウドビジネスの概況と、日本市場に対する重点施策を説明した。 急増する「専用クラウド」のニーズに応える 会見で三澤氏は、日本オラクルの2024事業年度重点施策として、「日本のためのクラウドを提供」「お客さまのためのAIを推進」の2つを掲げた。この2項目は、前年度と一字一句同じだ。 一般的に、次の年は何らか発展形のタイトルに変える。しかし三澤氏は、「この2つが実を結ぶには時間がかかる。昨年度の成果を、2024年は本格的に普及させる年だと認識している」と話し、日本オラクルの強みを生かしたクラウド推進をブレずに進める決意を表明した。 同社は2024年4月に国内の年次イベントを開催した。米国OracleのCEOであるサフラ・カッツ氏が来日し、日本市場に対し
「データの民主化」はSQLだけの話ではないのだけれども「データの民主化」という言葉は定期的に聞こえるが、定義がどうもつかめない。考えたところでわからないので具体的にそのうちの一部を構成していると思われる「データ抽出」を取り上げる。一応題名には入れておいたが、以降「データの民主化」は使わない。 「データ抽出」は大きく分けて「入手する」「加工する」の２つに分かれる。前者の代表例が「データベースからSQLを使ってデータを入手する」になる。 「入手する」には他にも「他部署になぜ必要なのかを説明して権限をもらう」などもある。また、入手と加工が同時に行われることもあるのではっきり切り分けることはできない。とはいえ「みんながデータ抽出を全部自分でできるようになったら」だと話が広すぎるし現実的にありえない。 というわけで、SQLを中心に置くのが話が伝わりやすいと思うので今回はここを主語にする。 さて、社員
プログラマ、テスト駆動開発者 和田卓人 学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分析/設計に傾倒。執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じてテスト駆動開発を広めようと努力している。『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。テストライブラリ power-assert-js 作者。 日本におけるテスト駆動開発（以下、TDD）のエバンジェリストとして知られる和田卓人さん。TDDが世に出て20年あまりが経ち、開発者の間でその名が広がっています。その一方で、和田さんは「TDDの本来の意味を知らなかったり誤解したりしている人たちもかなり増えている」といいます。 今回は、TDDは本質
DifyでTiDB Serverlessを利用する Difyのcommunity版では異なるVector Storeをサポートしており、v0.6.11では TiDB ServerlessのVector Storeもサポートされています。この記事ではDifyのVector StoreとしてTiDB Serverlessを利用し、簡単なチャットボットを作成します。 環境準備 前提事項 Dify Community版が正しく起動できている DifyにLLM APIのAPIキーを設定済み。本記事ではAmazon Bedrockを設定済みです TiDB Serverlessのサインアップ済み TiDB Serverless (TiDB Cloudで提供されるマネージドサービスの一つ） のサインアップはこちらからできます。無料帯がありクレジットカードの登録は必要ないです。 TiDB Serverles
せっかくなのでフロントもバックも TypeScript を使おう、ということで、アレコレ考えて作った構成を共有します。何かの参考になれば幸いです。 下記の Web サービスを開発するときに使いました。 システム構成 ランタイム：Bun フレームワーク： Express ORM：Drizzle ORM インフラ：Docker 私的にはバックエンド中心で処理・出力し、そのうえでフロントエンドを使うのが好きです。 ディレクトリ・ファイル構成の例 あまり深くディレクトリを掘りたくなかったので、ルートに散在しています。 ├── assets ：ビルドされたフロントエンドのファイルが入る ├── constants ：定数関係 │ └── index.ts ├── controllers ；コントローラー │ ├── _Controller.ts：ルート(/)のコントローラー │ └──
たまにクソ長いSQLに戦慄したみたいなポスト見るけど、プログラムからDBをSQLで叩きに行く場合、そのクソ長SQLが正しいかってどうやってデバッグするの？→様々な声が続々
タマゴケ @s5ml たまにクソ長いSQLに戦慄したみたいなポスト見るけど、プログラムからDBをSQLで叩きに行く場合、そのクソ長SQLが正しいかってどうやってデバッグするの？なんかツールがあるの？
【月収100万円超えも夢じゃない!?】即戦力型マッチングプラットフォーム『ジョイマックス』のサービス内容や特徴、案件事例について
コロナ禍を経て普及したテレワーク。自分の合った働き方を模索する中でフリーランスとして独立した方、または副業を始めてみたという方も多いのではないでしょうか。 ある企業では週4日制を導入したり、テレワークを廃止したりと、働き方もさらに多様化してきています。 今回は、これからどのような働き方をしようか模索している方へおすすめなマッチングサイト『ジョイマックス』について、その内容や特徴、過去の案件事例などをご紹介します。 即戦力型マッチングプラットフォーム『ジョイマックス』とは 『ジョイマックス』は、即戦力型マッチングプラットフォームとして、フリーランスや副業嗜好のある方向けのお仕事探しをサポートするマッチングサイトです。 求人内容としてはITエンジニアの求人が多く、その他、セールスや事務職、ライターやクリエイター系の職など幅広い職種の募集があります。 『ジョイマックス』の特徴3つ 『ジョイマック
今すぐ使える文字列処理 - Qiita
はじめに パソコンを使ってお仕事をするということは、無数の文字列と向き合うことと同じです。その中でもエンジニアは、文字から離れることができません。 Wordに書かれたテキストをジョブカンに貼り付けたり、NginxのアクセスログをSpreadsheetに貼り付けたり、HTMLの差分をWinMergeに貼り付けたり……。 そして気が付けば、末尾の改行を取り払ったり、<div>タグの中のテキストを別ファイルに取り出したり、SQLで実行するIDにカンマをつけたり、ひとつひとつは単純でも、数が増えるとめんどくさい作業を繰り返していることに気づくでしょう。 文字列処理で、楽に、確実にやりましょう。 注意 ここでは、ひとつのツールにこだわらず「文字列を処理する」ことに特化したやりかたを記載していきます。 正規表現やコマンドの概念などはあまり説明しませんが、なんとなくのコピペで使えるような例を集めたつもり
◆ Java 今回は、Java SE 15から追加された『テキストブロック』。 既存のダブルクォートは、予約記号のため、使う場合は必ずエスケープが必要になりますが…このテキストブロック機能を使うことで、見た目もわかりやすくなり、コードの可読性が増しそうです。 ★ テキストブロック : Java SE 15〜？ テキストブロックを使う場合は、『"""（ダブルクォーテーション３つ）』を使用します。 最初の行はテキストブロックの開始を示す『"""』を書きますが、その後は必ず改行しなければなりません。 その次の行から、テキストブロックの終りを示す『"""』までの間は、エスケープが不要になりますし、改行も保存されるようです。 例えば、HTMLやXMLを書くのも楽になります。 コードの可読性もいいですし。 System.out.println("--------------------------
データ窃盗と恐喝を目的として Snowflake の顧客データベース インスタンスを標的にする UNC5537 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 はじめに Mandiant は、インシデント対応業務と脅威インテリジェンス収集の過程で、データ窃盗と恐喝を目的として Snowflake の顧客データベース インスタンスを標的とする脅威キャンペーンを特定しました。Snowflake は、大量の構造化データと非構造化データの保存と分析に使用されるマルチクラウド データ ウェアハウス プラットフォームです。Mandiant は、この活動クラスタを UNC5537 として追跡しています。UNC5537 は、Snowflake の顧客環境から大量のレコードを盗んだ疑いのある、金銭目的の脅威アクターです。UNC5537 は、盗んだ顧客の認証情報を利用して Snowflake の顧客インスタンスを体系的に侵害し、サイバー犯罪フォー
Rails: 巨大テーブルへのインデックス追加でパフォーマンス低下を避ける方法（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: How to add index to a big table of your Rails app | Arkency Blog 原文公開日: 2024/06/13 原著者: Szymon Fiedler 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 成功したアプリケーションでは、一部のテーブル（usersテーブルなど）がかなり肥大化することがあります。ご興味がおありでしたら、データベースのパフォーマンスを定期的にチェックしてみましょう。メトリクスで遅いクエリが見つかったら、インデックスを付け忘れている可能性が高いでしょう。 🔗 DBエンジンの現状をチェックしよう 現代のデータベースなら、ほとんどの場合非同期かつ非ブロッキング方式でインデックスを作成可能ですが、そのデータベースのルールにどんな例外があるかをもれなく理解しておく
Why and How to Execute GraphQL Queries in .NET - .NET Blog
Most (if not all) projects are consuming APIs to get data, and there many ways to do it. One of the most popular ways is to use REST APIs. However, REST APIs have some limitations, such as over-fetching (forcing the client to load all properties even when only a few are needed for the UI). GraphQL is a great alternative to REST APIs because it allows you to request only the data you need, which ca
mysqldump で Aurora Serverless v1 から v2 にデータ移行した - 電通総研 テックブログ
こんにちは。コーポレート本部 サイバーセキュリティ推進部の耿です。 大好きだった Aurora Serverless v1 が 2024/12/31 をもってサポート終了ということで、泣く泣く Aurora Serverless v2 へ移行しました。公式ではクラスタのアップグレードを使用した手順が紹介されていますが、今回はそれではなく Aurora Serverless v2 クラスタを新規に作成し、mysqldump によるデータ移行という方法を取りました。その概要を書き残します。 Aurora Serverless v1 の好きなところ なぜ mysqldump を使ったのか 作業概要 1. 事前準備：CDKで Serverless v2 クラスタを作成 2. 事前準備：旧DBのテーブル定義の確認 3. データ移行 4. データ移行後作業 さいごに Aurora Serverless
Kotlin Fest 2024のためにCompose HTMLでWebサービスを開発した話 - エムスリーテックブログ
こんにちは、モーニーングルーティーン担当、VPoEの河合(@vaaaaanquish)です。 サムネイルの写真は、娘が描いてくれたパパです。上手です。 本記事は、先日開催されましたKotlin Festにおいてエムスリーのスポンサーブースで展開していた『エンジニア トリ診断』の開発秘話を公開するものです。 Kotlin Festとエンジニアトリ診断 Kotlin Compose HTMLとは Compose HTMLをGitHub Pagesでホスティングする OGPを設定する Kotlinでフロントエンド開発を進める おわりに We are hiring !! Kotlin Festとエンジニアトリ診断 Kotlin Festは、Kotlinに関する技術カンファレンスで、今年は6月22日に開催されました。 詳しくは参加レポートもありますので、ご参照頂ければ幸いです。 www.m3tech
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Google Cloud の CDC サービスを活用した請求フローの構築 - Repro Tech Blog
PHPコア開発者になって半年経ったので、php-srcでの活動を振り返る - Qiita
プロ御用達の無償SQLクライアント「A5:SQL Mk-2」も生成AI対応、ベータテストが開始／OpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」が利用可能、割と実用的【やじうまの杜】
Maestro: Netflix’s Workflow Orchestrator
Netflixが大規模ワークフローの管理システム「Maestro」をオープンソース化
望ましい自動テストとは｜どのようなテストが開発生産性と開発者体験を共に高めるのか｜Tech Team Journal
2024年第2四半期の攻撃はSQLインジェクションが最多、EGセキュアソリューションズ調査
チェック・ポイント、2024年6月のマルウェア動向を公開 国内で猛威を振るう脅威は？
Build your own SQLite, Part 1: Listing tables
Looker Studioの魅力と便利な使い方を紹介します - yasuhisa's blog
DjangoでWebアプリを作成したあとに振り返って考えてみた「Webアプリとは何か」 - Qiita
GitHub Copilot Workspace ファーストインプレッション - laiso
AWS RDS/Auroraでモニタリング＆チューニングを始めるための資料11選
Ultimate Guide to Improving MySQL Query Performance
実装前にPMとデータを見ながらランキングアルゴリズムを決定する - Cluster Tech Blog
t-wada氏に聞く、テストを書き始めるための「はじめの一歩」 - レバテックラボ（レバテックLAB）
ITmedia NEWSを読むIT技術者はどんなプログラミング言語を使う？ 読者調査の結果から
[入社エントリ]メルカリを卒業してIVRyへ[退職エントリ]｜yuu
ScalaでWebアプリを爆速開発するための技術スタック 2024 - Lambdaカクテル
BigQuery縦持ちデータを動的に横持ちデータにする方法 - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
「AIを追い風に」 クラウド市場のゲームチェンジを狙うオラクルの戦略
みんながSQLを書ける（データを民主化する）メリットとデメリット｜データ分析とインテリジェンス
TDDは「開発者テストのTips集」t-wada氏が改めてひも解く“本質” - レバテックラボ（レバテックLAB）
Dify Community版でVector StoreとしてTiDB Serverlessを利用する
Web サービスをフロントもバックも TypeScript で作る時の構成例
Java の学習 (テキストブロック) - Cou氏の徒然日記