WEB+DB Press Vol.101のPerl Hackers HubにAnikiに関する記事を寄稿しました - 時計を壊せ
このブログを読む方にはご存知の人が多いと思いますが、ぼくはAnikiというO/Rマッパを2015年に初めてリリースしました。ふざけた名前ですが実装と機能は真面目です。 イメージとしてはTengを自分なりにブラッシュアップしつつ少し高機能にして拡張性を高めたモノという感じです。 2016年に安定版となる1.00をリリースし、この記事を書いている今現在の最新版は2017/07/20にリリースした1.06になります。 metacpan.org 今の時代にO/Rマッパはとてもありふれており、枯れています。 安定したO/RマッパとしてはPerlだとTengやDBICが挙げられるでしょう。 では、そんな時代にO/Rを新しくつくる意義ってあるの？どうやってつくるの？Anikiはどうなってるの？という疑問は当然湧いてくることでしょう。 その問いに対する自分なりの答えとして「Anikiで学ぶ実践的なO/Rマ
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！ オープンソースのデータベースとしてよく比較されるPostgreSQLとMySQL。どんな長所・短所があるのでしょう？ それぞれの専門家による対談で明らかにします。 エンジニアとして働いていると必ず直面する悩み。それは、「どのリレーショナル・データベース（以下、RDB）を選ぶのが最善なのか？」です。 RDBごとに長所と短所は異なっています。そのため自社サービスにマッチしないRDBを選んでしまうと、それがボトルネックとなり開発・運用にトラブルが生じるケースは少なくありません。 なかでもよく比較検討されるのが、PostgreSQLとMySQL。ともにオープンソースRDBのデファクトスタンダードであり、高い性能と数多くの機能を持っています。 では、両者は具体的にどのような長所・短所があるのでしょうか。そ
『ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ』はデータ分析でSQLクエリを叩く人なら必読の黒魔術大全 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
こちらの本をご恵贈いただきました。 ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ 作者: 加嵜長門,田宮直人出版社/メーカー: マイナビ出版発売日: 2017/03/27メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 一般的なSQLの本というのはDB管理の一環としてのインフラエンジニア向けの技術書であることが多く、意外にもデータ分析を主目的としたSQLの使い方やクエリの工夫の仕方について書かれた本というのはあまり多くないんですよね。故に、多くのデータ分析者は難解なテーマを実現するクエリを書きたくても参考になる資料が乏しく、途方に暮れるわけです。僕もHive / Redshift / BigQueryのクエリを書きながら「こんな分析がしたいんだけど、それを実現できるクエリってないよなぁ。。。」と何度天を仰いだことか。 そんなところに突然降って湧いてきたのがこちらの新刊書。もう目次を見ただ
(23日目) blockdiag の便利な使い方(サンプル集) - 2011-12-23 - Hack like a rolling stone
いま現在、blockdiag.com には使い方の例は書いてありますが、 どんな図が書けるのかというサンプルがほとんどありません。 これは単に僕の努力不足なのですが、たまには書きこまれた図をお見せしてみたいと思います。 画面遷移図 最初にご紹介するのは画面遷移図です。 もともと blockdiag を作り始めるきっかけは画面遷移図を書くことだったので、 blockdiag と画面遷移図は非常に相性がいいです。 どの画面からどの画面に遷移するのかを矢印(->)で書くだけで図が出来上がります。 ちょっとしたマスタ管理であれば、遷移だけを書いていけば図が出来上がります。 もちろん、途中で画面を追加したくなっても、画面が廃止になっても定義を書き換えるだけです。 blockdiag { トップページ -> メニューA, メニューB, メニューC; メニューA -> ○○一覧 -> ○○追加, ○○編
データベースドキュメント管理システム dmemo のご案内 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、みんなのウェディングに出向中の小室 (id:hogelog) です。 今回はクックパッドとみんなのウェディングで利用しているデータベースドキュメント管理システム dmemo を紹介します。 https://github.com/hogelog/dmemo dmemo を作成し導入した経緯 私は2016年3月頃からみんなのウェディングで Redshift, bricolage, embulk, re:dash 等を利用したデータ分析基盤の構築を進めています。 (みんなのウェディングのデータ分析基盤の現状 - みんなのウェディングエンジニアリングブログ) 社内の誰でも扱えるデータベース、データの集約・計算・加工、ダッシュボードの作成、クエリの共有などは上記ブログ記事でも書いたように Redshift, bricolage, embulk, re:dash 等を組み合わせることで実現
このRDBについて私は驚くべき闇を見つけたがそこを発表するにはネットは怖すぎる
YAP(achimon)C::Asia Hachioji 2016midの資料です。
時系列DBって結局どれがいいんだっけ #TSDB - weblog of key_amb
※4/6 その後調べた情報などを記事末尾に追記 前提となるニーズ サーバの負荷情報とか、アクセス状況のような KPI を取得・保存し、可視化(参照してグラフ化)したい。 リアルタイム性が要求される。5分以上前のデータしか見れませんみたいなのはお呼びでない。 古いデータはそんなに精度は気にしないけど、ロングスパンで俯瞰して見れたら便利。 最近はビッグデータ環境の時系列データ解析もビジネスではけっこうニーズがありそうだけど、そっちはもう少し要求が多そう。 ここでは考えないことにする。 選択肢になりそうなもの 古きよき RRDtool Elasticsearch + Kibana Graphite + Grafana InfluxDB + Grafana 等 Zabbix 他に、現実的には SaaS に任せるという手段もあるだろうけど、そう言うと話が終わってしまいそうなので、ここでは考えないこと
Big Sky :: Go言語向けの ORM、gorp がなかなか良い
そろそろWeb周りだけでなくDB周りも揃ってきて、本格的なアプリケーションが書ける様になってきました。 DBを扱うには、SQLを実行する様な物は標準でサポートしていましたが、gorp を使うと極力SQLを書かずにデータベースを扱う事が出来ます。 coopernurse/gorp - GitHub Go Relational Persistence I hesitate to call gorp an ORM. https://github.com/coopernurse/gorp まずエンティティとなる構造体を宣言します。ここでは Person という構造にします。 type Person struct { Id int32 Name string } 次に、データベースマッパーを作ります。 db, err := sql.Open("sqlite3", "./foo.db") dbmap
衝撃的なデータベース理論・関手的データモデル 入門 - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
デイヴィッド・スピヴァックによる衝撃的なデータベース理論である関手的データモデル。どうしたらうまく説明できるか？ と色々と悩んでしまいますが、まー、書けるところから書き始めてしまいましょう。 さー、いらっしゃい、いらっしゃい。関手的データモデルの世界へようこそ。圏論の言葉は出てきますが、圏論の予備知識はほぼゼロでOKですよ。 [追記 date="翌日"]取り急ぎ勢いで書きましたので、不注意と早とちりが混じっていました。追記と取り消し線の形で訂正と注記を足しました。字句レベルの表現の変更は直接編集しています。 あとそれと、圏論の基本用語を知りたいときはコチラ、… って、……、ゴメン！[/追記] 内容： はじめに 本の購入のサンプル スキーマのグラフ表現 キーとか計算カラムとか 圏としてのスキーマ 関手としてのデータベース状態 テーブルの変化 自然変換としてのデータ操作 データベースに圏論が使
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