Amebaのソーシャルゲーム全般のインフラを担当しつつ賃貸マンションの間取りを眺めたり、 戸境壁の工法による防音性の違いについて日夜研究しています。 いつかD値が60以上のマンションに住みたいです。
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
なぜ、SQLは重たくなるのか?──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか? そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人(まつうら・はやと/@dblmkt)さんに8つ
最近、Elastic BeanstalkやECSと戦っているSREチームの菅原です。 P5をやりたいのにPS3もPS4も持っていないので指をくわえて羨ましがっている毎日です。 この記事では、突然のアクセス増に備えるために、MySQLのスレーブを1〜2時間でスケールアウトできるようにした話を書きます。 MySQL on EC2 クックパッドは周知の通りAWSを利用していますが、主要なデーターベースについてはAmazon RDSではなくMySQL on EC2を使っています。 これは以下のような理由によるものです。 歴史的な経緯: AWS移行当時、RDSが無かった。また、移行後もしばらくはTritonnを使っていたため、RDSを使うことができなかった オンラインメンテナンスの実現: VPCルートテーブルを使った仮想IPとMHA for MySQLを使ってダウンタイムゼロのマスタDBの切り替えを
データベース設計の基本中の基本であるER図。ER図を書きたいけど、「記法が分からない」「どういうステップで書けば良いか分からない」という若手エンジニアも多いのではないでしょうか。 ER図は10種類近くあり、種類によって記法が異なります。このことが難しいイメージを与えていますが、実はそれほど難しいものではありません。覚えれば良いER図は2種類だけです。 しかも、この記事で解説している基礎知識を押えれば、たった5つのステップで作成することができます。 この記事では、ER図の基礎知識からER図の書き方まで、エンジニアが抑えておくべきER図の全知識をどこよりも分かりやすく解説します。 この記事を読み終えたとき、若手エンジニアもER図を書けるようになっているでしょう。 この記事を参考に最適なデータベース設計を進めて下さい。 1.ER図とは ER図とは、「データベース設計(データモデリング)で使う設計
MySQL を UTF-8 で使おうと思ってハマりがちなのは charset utf8 を指定してしまうことです。 MySQL の UTF-8 には歴史的事情により utf8 と utf8mb4 の二つあります。 UTF-8 は1バイト〜4バイトで1文字が構成される文字コードですが、MySQL の utf8 は4バイト文字を扱うことができません。ハマりたくなければ utf8mb4 を使いましょう。 utf8 を使ってしまった場合に4バイト文字がどのように扱われるか、自分でもうろ覚えだったのでメモしておきます。 登録 接続が utf8mb4 でカラムが utf8mb4 あたりまえですが、そのまま登録されます。 mysql> insert into utf8mb4 (c) values ('美味しい🍣と🍺'); mysql> select * from utf8mb4; +--------
背景 自分はSIerのエンジニアである。 いろいろなお客様の、いろいろな業務システムと格闘するのがお仕事である。 また、今はembulk-input-jdbcとかembulk-output-jdbcのコミッタもやっている。 業務システムとRDBとテキストファイル 業務システムでは、たいていRDBを使っている。 そして、サーバ間でデータを連携するために、RDBからテキストファイルにエクスポートしたり、テキストファイルをRDBにインポートしたりすることが結構ある。 そんなときどうするかと言うと、RDB付属のツールを使うことが多い。 例えば、OracleへのインポートであればSQL*Loader、MySQLへのインポートであればmysqlimport、というように。 RDB付属のツールの問題点 いろいろなお客様がいて、いろいろなシステムがあるので、RDBもいろいろである。 ちなみに、うちの会社で
全て 1.このサイトについて 2.作品DB開発/運用 3.ホームページ制作技術 4.Perl 5.C言語 / C++ 6.検索エンジン&SEO 7.サッカー 8.自分のこと 9.Linux 10.旅行 11.思ったこと 12.パソコン 13.Berkeley DB 14.その他技術系 15.企画 16.スマートフォン 17.鑑賞 18.皆声.jpニュース 19.インターネット業界 20.運用マニュアル(自分用) 21.技術系以外実用書 22.料理 23.ALEXA 24.アニメ 25.会計 26.漫画 27.設計書 28.色々サイト作成 29.サーバー 30.自分専用 31.生活 32.OP/ED/PV 33.ゲーム 34.DB整備 35.新規開始作品紹介 36.英語圏の話題 37.大道芸 38.映画 39.PHP 40.ダイエット 41.Mac 42.JavaScript 43.MySQ
それでは今回は「3.ミックス方法」を解説致します。 ①ミックスに必要な機材 パソコン、DAWソフトオーディオインターフェイス ヘッドホン or スピーカー 機材については録音方法編で解説しているので、割愛します。 ↓詳しくはこちら ②弾いてみたのミックスの流れ楽器の音作りのためのミックス(イコライザー処理) ギター、ベースに求められる帯域を強調し、不要な帯域をカットします。 ギター(EQ処理後) 強調する帯域 150-400Hz辺り→低音域・ロー。ブリッジミュートのズンズンくる帯域。 400-600Hz辺り→中音域・ミドル。意外と音抜けを良くするために重要な帯域。 3000-5000Hz辺り→高音域・ハイ。高域の音抜け。コード弾きのキラキラした感じが出る。 不要な帯域 60-80Hz以下→ベース、バスドラ等に任せる帯域。ハイパスフィルターでバッサリカット。 8000-12000Hz以上→耳
こんにちは。技術部の吉川です。 今回はクックパッドの開発環境構成、特に開発用データベースの構成についてご紹介します。 開発環境の構成 クックパッドのシステム環境は以下のようなフェイズに分かれています。 ※ これはcookpad.comの構成で、サブシステムや個別のサービスはその規模や特性に応じて構成が異なります。 development 開発者が実際に開発を行う環境です。クックパッドでは仮想環境は用いず、手元のマシンでRailsアプリケーションを動かして開発を行っています。 データベースはローカルではなく、開発者全体で共通の開発用データベースに接続しています。 test 手元でテストを実行する場合は、ローカルマシンのデータベースを利用します。CI(rrrspec)などの場合も同様で、テスト実行サーバーのデータベースが利用されます。 staging stagingといえば準本番環境として、本
※この内容はRailsで書かれたWantedlyのプロジェクトに参加することを想定していて、一部Railsのデフォルトでない機能の解説もありますが、使っているgemもメジャーなもので割と汎用的な内容になっていると思うので、是非参考にしてみてください。 URLを見ればだいたいどこを変更すればいいかわかると言うこと Ruby on RailsはMVC(Model View Controller)にもとづいて設計されていて、ディレクトリ構造的にもapp/以下に綺麗に分かれている。 MVCって何?って人は、ググってみてほしいが、割と宗教論争になりかけているので、モデルはDBの各テーブルに関連していて、ビューはHTMLの部分に近くて、コントローラーはビュー用にモデルを引っ張ってくるつなぎ役だと思ってれば大体合っている。これ以上は深く考えずにコードを読んだほうが良いと思う。 Router でもコード的
続きを書きました。 ongaeshi/honyomi Honyomiは個人やイントラネット環境で使える電子書籍(pdf)の検索エンジンとWebアプリです。手元にある大量のpdfをコマンドラインから登録し、ブラウザ経由で簡単に検索することが出来ます。 HonyomiはMilkodeの電子書籍版ともいえます。使い方も似ているため、Milkodeを使ったことのある人はよりスムーズに使えるのではないかと思います。 作った経緯 紙の本も好きなのですが、電子書籍で購入したり、本棚整理時に自炊することが増えてきました。 で、ふとあの時に読んだあれはどこにあったっけ、となっても見つけられないことが何度か起きました。紙の本であれば背表紙から本を探してぱらぱらとめくって見つけることが出来るのだけど、ファイル名だけどなんとなく勘が働かない・・。やはりデジタルデータは検索エンジンから検索出来るようにするのがよさそ
平素よりQA@ITをご利用いただき、誠にありがとうございます。 QA@ITは「質問や回答を『共有』し『編集』していくことでベストなQAを蓄積できる、ITエンジニアのための問題解決コミュニティー」として約7年間運営をしてきました。これまでサービスを続けることができたのは、QA@ITのコンセプトに共感をいただき、適切な質問や回答をお寄せいただいた皆さまのご支援があったからこそと考えております。重ねて御礼申し上げます。 しかしながら、エンジニアの情報入手方法の多様化やQAサービス市場の状況、@ITの今後のメディア運営方針などを検討した結果、2020年2月28日(金)15:00をもちましてQA@ITのサービスを終了することにしました。 これまでご利用をいただきました皆さまには残念なお知らせとなり、誠に心苦しく思っております。何とぞ、ご理解をいただけますと幸いです。 QA@ITの7年間で皆さまの知識
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