列指向、行指向データベースの特性を木構造を用いた集計クエリから理解する
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ "Loglass Tech Blog Sprint" の 34 週目の記事です！ 1 年間連続達成まで 残り 19 週 となりました！ 株式会社ログラスの龍島（りゅうしま）です。最近はもっぱら新生姜をガリにしてクラフトビールのつまみにする毎日を送っています。今日はデータベースとデータ構造の話です。 この記事でやること データ集計の高速化のため、多くの場合、列指向データベースが選ばれます。列指向が大量のデータ操作を効率的に処理できるためです。行指向のデータベースを利用している状況で、データ集計のパフォーマンス向上のため列指向データベースへの移行をすることはよくある例です。しかし、行指向データベースで有効なデータ構造やクエリが列指向で同様に優れているとは限りません。この記事では、行指向のPostgreSQLと列指向のBigQueryを使って、それぞれに
2023年にVisual Regression Testingを始めるならどんな選択肢があるか
はじめに フロントエンドのテスト手法の 1 つに Visual Regression Testing（以下、VRT）があります。 これは、アプリケーションの画面を画像として保存し、画像の差分比較をすることで意図せぬ変更が生じていないかテストする方法です。 ここ数年で広く普及し、用語としても一般的になったように思います。 私も以前、とある OSS に reg-suit & Storycap を使った VRT を導入したことがあるのですが、その後もいくつか VRT のためのライブラリが登場したもののキャッチアップできていませんでした。 そこで今回は知識のアップデートを目的として、ここ最近登場した（と思われる）VRT のライブラリをいくつかご紹介します。 なお、今回紹介するツールはすべてこちらのリポジトリで試しています。 具体的な設定ファイルや動作結果を確認できるようになっていますので、ご興味が
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