無料で使えるデータベースUpstashをご存知、ないのですか！？
Intro 最近とあるデータベースに関する記事を読んだのですが、Upstashについて誰も言及しておらずヤバいなと思ったので紹介することにしました。 ちなみに私も今日はじめてアカウント登録するのでご安心ください。 ゴールデンウィークは色々始めたくなるものです。 Upstashはサーバーレスデータベースを提供するサービスです。 Redisを主に扱っていますが一応Kafkaも使うことができます。 詳しく調べた感じだともう一つぐらい使えるデータベースが増えそうな気がしたので様子見していたのですが、 3月中旬に約2.3億円の資金調達を行いしばらくは既存サービスの強化を行うようなのでとりあえず使ってみることにします。 Upstash 様々な特徴がありますが特筆すべき点として、AOFモードで永続性が常に有効になっている点が挙げられます。 つまりRedisでありがちなキャッシュやエフェメラル用途で使える
Home | DBML
Intro DBML (Database Markup Language) is an open-source DSL language designed to define and document database schemas and structures. It is designed to be simple, consistent and highly-readable. It also comes with command-line tool and open-source module to help you convert between DBML and SQL. Table users { id integer username varchar role varchar created_at timestamp } Table posts { id integer
アプリケーションにおけるデータ不整合との戦い - blog.syfm
これは Aizu Advent Calendar 2019 の 15 日目の記事です。14 日目は uzimaru0000 さん、16 日目は kacky__917 さんです。 はじめに 世の中には日々たくさんの価値ある Web サービスが生まれていますが、その価値を正しく提供するにはアプリケーションが正しく動かなければなりません。 たとえばアプリケーションは適切なユーザに適切なリソースを提供しなければならず、エラーを返す際は十分に定義された仕様に沿って返し、UI 側ではユーザに適切なメッセージを表示しなければなりません。 実際のところ、これらを厳密に実現するのは非常に困難ですが、アプリケーションにはこれら以上に複雑な問題が常につきまといます。 現在の Web アプリケーションはほとんどが分散システムの一形態です。例えばクライアントとサーバや、サーバとデータベースがネットワークを介して接続
ホンダの内部ネットワーク情報を格納したElasticsearchが公開されていた件についてまとめてみた - piyolog
2019年7月31日、本田技研工業の従業員のメールアドレスや内部ネットワーク、PCに関連するElasticsearchデータベースが露出していたとして、対応の顛末が発見者により公開されました。この問題は本田のセキュリティチームに伝えられ、問題は解消されているとのことです。ここでは関連する情報をまとめます。 問題の発見者 Justin氏の報告 Honda Motor Company leaks database with 134 million rows of employee computer data https://t.co/IN9IESN0Ae— Justin (@xxdesmus) 2019年7月31日 Justin氏はクラウドフレア社 Trust & Safety担当のディレクター。 何が問題であったか 本田技研工業の従業員の名前やメールアドレス、連絡先の情報、同社内部の端末やネ
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
システムで「性別」の情報を扱う前に知っておくべきこと - Qiita
0は性別に関する情報が得られない場合に使います。性別に関する情報はあるのだけど1とも2とも言えない場合は9を使います。要は「0でもなくて1でも2でもなければ9」です。 これを知っていればMだとかFだとかを議論をせずに済みますね。 国際規格に従うべき理由 国際規格に従うことは色々と利点があります。まず、どうしてそういうコード体系にしたのかを説明しやすいです。また多言語対応する際も規格通りに書けば伝わるはずなので迷わずに済みます。別システムへのデータの移行や、異なるシステム間でのデータの統合もコード体系が同じならラクラクです。もしかしたら別のプロジェクトで書いたコードをそのまま使いまわせるかもしれません。技術者に対するトレーニングも不要です。 対して、わざわざ国際規格に反する実装をする場合は上記のメリットがそのままひっくり返ってデメリットになりはしますが、もちろん、それなりの理由があれば規格と
SmartHR が定期メンテナンスを始めた理由とやめる理由 - SmartHR Tech Blog
SmartHR のソフトウェアエンジニア ぷりんたい です。SmartHR には2017年2月に入社しました。 この記事は SmartHR 長時間のサービス停止を伴うシステムメンテナンスのお知らせ によせて書かれたものです。 ご挨拶 SmartHR では、昨年の6月より週2日という頻度で夜間のサービス停止を行ってきました。まずは、この運用形態を選択したことによりご利用中のお客様にはご不便をおかけしたことをお詫び申し上げます。 今日のクラウドサービスでは、無停止運用が当たり前といった風潮もありますが、なぜ SmartHR が停止メンテナンス運用を選択したのか、今後のサービス提供においてどのようなことを重視していくのかを技術者としての立場からご説明させて頂きます。 SmartHR の開発初期とマルチテナント問題 SmartHR は2015年2月に開発が始まり、同年11月にサービスインしました。
開発者のためのSQLパフォーマンスの全て
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
次世代mobile版データベース"Realm"を使ってみた - Qiita
1ヶ月以上前にHackerNewsで話題になっていたRealmというmobile用のDBを使ってみた。 使い方も含めて書いておく。 ※今回はobjective-cで使ってますが、swiftでも勿論使えます！ 何故作ったか？ 紹介ページの要約を見てもらえれば詳しくは分かるが、mobileのDBって2000年にでたSQLite以降全然刷新されないよねっていう内容が書いてある。 確かに、mobileのあり方は昨今大幅に変わって来ているのにDB周りは出てないみたい。 自分はwebのアプリケーションを普段は作ってるので、こっち側はResis等のNOSQLが注目されていたり技術的な流れは結構起きてるのに、、、 確かにソシャゲー作ってる人がSQLiteは遅くてtextデータで保管して・・・みたいな話しを聞いた事がある。 まぁなんせ、時代の流れに適したDBを作りたいとの事ね。 何が凄いの？ Yコン出身者が
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