ER図の作図について、 Draw.io, PlantUML, Mermaid を比較してみる。（VSCode拡張機能など） - Qiita
※ 参考記事「PlantUML を VSCode で利用したいけど、プレビューが表示されずエラーが出る」 参考（PlantUML 導入後の編集中画面） 2-2. ER図 今回作成したER図 Qiita記事でも、コードブロック内でPlantUMLの構文がそのまま使えます。（このER図は、Qiitaのコードブロックで表示させています） 今回作成したER図のPlantUMLの表記 @startuml yonde ' hide the spot hide circle ' avoid problems with angled crows feet skinparam linetype ortho entity "families" as families { id -- name nickname introduction created_at updated_at } entity "users
爆速のアイコン検索サイトを作った
爆速のアイコン検索サイトを作ったので、遊んでみてください。 (1) まずは自分が使いやすいアイコン検索サイトを作りたかったので作りました。(2) 様々なアイコンを爆速で横断検索し、サクッとアイコンをコピーできるようにしました。単純ながら意外とその部分が面倒なサイトは多い気がします。(3) また応用とメンテがしやすい実装にして、非常にサポート範囲の広い DB を GitHub Pages 上で構築しました。公開時点では 120+ のアイコンセットと、130,000+ のアイコンをサポートしており、サポート数も観測範囲では No.1 です。 開発動機 アプリ/サイト開発ではまずお世話になるであろうアイコン。私はこれまで Material Icons と Bootstrap Icons ばかり使っていました。これは検索が面倒だったからです。検索が面倒だと知名度の高いものだけに閉じてしまうので、良
AWSで利用できるデータベース系サービスが増えすぎなので雑にまとめてみた #reinvent ｜ DevelopersIO
西澤です。re:Invent初参戦です。複数のセッションを受講した中で、AWSで利用できるデータベース系サービスが増えすぎて整理できなくなったので、自分用に雑にまとめてみようと思いました。 AWSにおけるデータベース利用の考え方 まず、AWSにおけるデータベース利用の考え方として、Keynote2日目のメインスピーカーでもあるWerner Vogelsのブログをご紹介します。オンプレでは商用データベースに何でも集約して管理する形が一般的だったと思いますが、クラウドにデータベースを移行する際には、利用するデータモデルやユースケースに合わせて、最適なツールを選択することが重要になります。 A common question that I get is why do we offer so many database products? The answer for me is simple:
名前、電話番号、メールアドレス等の最適なmaxlengthはいくつか調べてみた - Qiita
はじめに 文字列を格納するカラムを作成するには、最大長を決めなければなりません。 例えば、 「姓名の最大長を何文字に設定したら良いか？」 という問題は、よくエンジニアを悩ませていると思います。 この記事が回答の目安となるよう、よくあるカラム（下記）を何文字に設定するのが適切か調べてみました。 なお、バイト数は UTF-8 で計算しています。 【姓名】 姓30文字 + 名30文字 （60バイト） 世界最長の名前を調べた1ところ 771文字 だったので、 あらゆる名前をカバーすることは諦めましょう。 世界中の姓名を保有するSNSである Facebook の登録フォームに名前を打ち込む続けたところ、 漢字 姓4文字 ＋ 名12文字 アルファベット 姓30文字 + 名30文字 までという結果が出た2ので、文字数・バイト数の多いアルファベットを採用とし、合計60文字までとします。 【法人名】137文
Webサービスのための7つのデータ分析基本パターン | Wantedly Engineer Blog
ウォンテッドリーでは、「シゴトでココロオドル人の数」の最大化を目指して開発を行なっています。 その上で、このWantedly Visitでは、「MAU」「応募」「売上」を大きな三つの指標としてサービスを運営しています。 サービスによって、分析指標は異なりますが、今回いくつかのデータ分析の基本パターンについて説明したいと思います。 AARRRとはベンチャーキャピタリストである、デイブ・マクルーアが成功するビジネスの構築に必要な「5つの要素」の頭文字からその名前をつけたものです。 具体的には、獲得・アクティベーション・定着・収益・紹介です。 Wantedlyでは初期からこれらの指標をKPIとして定め、開発を行ってきました。これらのAARRRを監視するために必要な分析のパターンを今回ご紹介します。また、特に定着はその中でも最重要でサービスの成長の鍵になります。 7つの分析パターン１. DAU /
ユーザー基盤を作り直しながらRailsでのサービス層に向き合う - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。パートナーアライアンス部の諸橋 (@moro) です。 突然ですが、わたしはいまクックパッドの「ユーザー基盤」を再構築しようとしています。 一口に「ユーザー基盤の再構築」といっても、そのゴールが何を指すかは(わたし自身にとってもまだ)漠然としており、固定されたゴールは見いだせていません。しかし後述するように、いくつかの問題は明確な形を取っています。言い換えると、それら明確な問題と向き合いながら『柔軟でいい感じのユーザー基盤を目指す』というのがこの再構築プロジェクトの目的です。 その第一歩目として、ユーザー登録部分を現状のクックパッド本体とは別の小さなRailsアプリケーションとして実装を進め、つい先日、一部の限定された利用者の方に向けて公開することができました。 今後も様子を見ながら公開範囲を拡大していく予定です。 再構築の背景 ではその「明確な問題」とはなんでしょうか。 最大
Amazon AWSでユーザ数1100万以上にスケーリングするためのビギナーズ・ガイド | POSTD
あるシステムを、1人のユーザから1100万人以上にスケーリングするにはどのようにすれば良いのでしょうか。Amazonのウェブサービスソリューションアーキテクトである Joel Williams が AWS re: Invent 2015 Scaling Up to Your First 10 Million Users でスケーリング方法について素晴らしいプレゼンをしています。 AWS上級者のユーザには適さないプレゼンですが、AWS初心者やクラウド初心者、Amazonが次々と送り出す新機能の流れについていけていない人が始めるには素晴らしい内容だと思います。 おおよその見当は付いていると思いますが、このプレゼンはAmazonによって提供されているため、どの問題についても解決策として提案されているものは全てAmazonのサービスになります。amazonのプラットフォームの役割は、印象深く、分か
Database test data generator - Fill your database with random test data!
Generate test data for your database Quick recipes to test real applications with random data Table Structure: Export Format: Generated rows: Use an existing data model and customize it to mimick your table structure or create one from scratch. # Column title Data type Delete Add Another Column Clear table Why do I need to fill a database with random data? When developing an application, you would
ウェブオペレーションエンジニアはリリース前のソースコードのココを見ているッ！ - blog.nomadscafe.jp
「ウェブオペレーションエンジニアはリリース前のソースコードのココを見る！」みたいな記事があればいいね — masahiro nagano (@kazeburo) November 20, 2012 ちょいと前にツイートしたこの件のまとめ。新規サービスのリリースや既存サービスに新しい機能が追加される際に、しばしばそのソースコードを確認しているのですが、僕がどんなところを見ているのかまとめてみました。 そのサービスへの導線とランディングページの確認 まず、そのサービスへの導線やランディングページを確認します。そしてその一番アクセスがあろうページ、一つか二つに確認対象を絞ります — masahiro nagano (@kazeburo) November 20, 2012 どんな素敵なサービスも、機能も適切な誘導がなければ使われる事はありません。また誘導次第では大量のアクセスが一度にサーバに対し
Data Models
Data Models: A Comprehensive Guide to Structuring Information for Optimal Insights and Decision-Making In the realm of data management, the use of effective data models plays a pivotal role in organizing and representing information in a structured and meaningful way. Data models serve as the blueprint for databases, facilitating efficient data storage, retrieval, and analysis. This article delves
RoRのWebサービスと連携する、Adobe AIRアプリケーションの自動生成
ジェネレータクラスの作成 まず、ジェネレータクラスair_maintenance_generatorを作成します。 継承しているNamedBaseは、Ruby on Railsにおけるジェネレータの拡張元となるクラスです。class_collisionsメソッドで、これから生成するクラスが、RubyやRuby on Railsのクラスとして既に使用されていないか確認します。 また、directoryメソッドで、これから生成するクラスを格納するディレクトリを作成し、templateメソッドで、テンプレートを基にクラスを生成します。 第1引数でテンプレートディレクトリからのテンプレートファイルの相対パス、第2引数で生成されるファイルのRAILS_ROOTからの相対パスを指定します。 class AirMaintenanceGenerator < Rails::Generator::NamedB
ウェブ制作に役立つ、便利な最近のオンラインサービスのまとめ -2011年1月
最近リリースされたものを中心に、デザイン、スタイルシート、ワイヤーフレーム、データベースなどに役立つオンラインサービス・ウェブアプリケーションを紹介します。
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Webアプリケーションにおけるパスワードの管理について
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Twitterにおける大規模システム構築、3つの原則
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