Webサービスのフォームに住所を入力するとき、丁目や番地などを入れる欄について、数字やハイフンを全角で書かなければいけない「全角縛り」をやっているフォームをよく見ます。半角文字を入力してしまってエラーになったり、咄嗟に変換方法を思い出せなかったり、全角と半角の見分けが付きづらかったり、「全角縛り」であることが明示されていなかったり、「ハイフン」としてどの文字を使うべきかわからなかったり……と、鬱陶しさを感じることが多くあります。 「住所は全角のみ」（数字やハイフンも絶対に半角を受け付けない）という仕様がどういう経緯で生まれて、どう広まっていったのかが気になってる。いま存在しているのは過去の仕様や慣習の踏襲として理解できても、そもそもなぜそれらが生まれたのかが理解できない。 https://t.co/ZLz0Pw9GOK — ymrl (@ymrl) July 29, 2024 これについて

はじめに データベース（DB）の設計は、システムの性能や保守性に大きな影響を与えます。 この記事では、最低限パフォーマンスの低下や管理の複雑化を引き起こさないようにするために覚えておくべきことを、アンチパターンとしてまとめました。 本記事は、 現在仕事でデータベースを扱っており、データ設計について今一度おさらいしたい データベースについての基礎知識やお作法を身に付けたい という人を対象として想定しています。 これらに当てはまる方はぜひ一度確認してみてください！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 DB設計アンチパターン 早速、DB設計におけるアンチパターンを紹介します。 それぞれアンチパターンのテーブルを見て

PHPカンファレンス関西の登壇資料です。 WEB+DB PRESS Vol.134に詳細があります https://gihyo.jp/magazine/wdpress/archive/2023/vol134

はじめに Nostrという、SNSのようなものはご存知でしょうか？ ご存知でなければ、ぜひまず一度触ってみることをお勧めします。 割と普通にSNSっぽく使えます。 分散系SNSっぽいシステム Nostrは、分散系のSNSっぽいネットワークです。 図で表すとこんな感じ。普通に想像するWebサービスとは随分形が違うと思います。 各所のリレーサーバーに、ユーザーは投稿をばらまき、ユーザーがそれを見る形です。 分散の責任がユーザー(クライアント)側にあって、リレーサーバーが落ちたり消えたりしても影響が起きにくい仕組みです。 より詳しい説明は上記でやってるのですが、端的に言って 中央管理者がいない(各リレーに管理者はいる) 冗長で災害に強い Websocketのリアルタイム通信 オープンでシンプルで、でも拡張し放題な仕様 数多のサーバーによる分散ネットワーク といった特徴があります。 ※P2P技術は

Twitterの内部構造を読解してみる 前口上 Twitterのようなマイクロブログサービスでは短時間で書き込みも多く、特にタイムライン周りは単にRDBのデータを出し入れるするだけではスケールしなくなります。 インターネット上に断片ながらTwitterの中の人がアーキテクチャについて解説した記事や動画がいくつか落ちていたので、Twitterがタイムラインをどうやってキャッシュしているかについてまとめてみたいと思います(推測を含みます)。 Twitterのテーブル構造 単純なTwitterのテーブル定義をRDBで定義すると以下のようになると思います。 tweets ツイート id user_id contents tweet_at followers フォロワー source_user_id destination_user_id users ユーザー id user_name timeli

Instagramは2010年10月にサービスを開始後、2011年12月までのわずか1年間で1400万人に利用されるほど巨大なサービスに成長しました。こうしたスケールに対応できるシステムを組み上げたのはたった3人のエンジニアだったとのことで、どのように少人数でスケールするシステムを組み上げたのかについて、エキスパートエンジニアのレオナルド・クリードさんが解説しています。 How Instagram scaled to 14 million users with only 3 engineers https://engineercodex.substack.com/p/how-instagram-scaled-to-14-million レオナルド・クリードさんは、Instagramが3人のエンジニアで安定して巨大なサービスを提供できた理由として、下記の3つの原則を守ったからだと述べています

ID生成について聞かれることが多いので、独自の観点でまとめてみます。タイトルは適当です…。 DBはMySQL(InnoDB)を想定しています。あしからず。 ID生成を知りたいなら ID生成に関しては以下の記事がよくまとまっているので参考にしてみてください。値形式など詳しく書かれています。 ID生成大全 Facebook, Twitter, Instagram等がどうやってIDを生成しているのか まとめ ID生成方法 以下のID生成方法は、お手軽に採用しやすいもの順で列挙します。 DB採番/連番型 AUTO_INCREMENT DBのAUTO_INCREMENTで採番する方法。 Pros 数値型で扱える 普通は64ビットの整数型を採用することが多い 単調増加する連番ですので、ソート可能でかつインデックスの空間効率がよい 単調増加するので、キャパシティを予測しやすい 64ビットあればあまり気に

セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い

こんにちは。エンジニアの谷井です。 フォルシアでは、Spookと呼んでいる技術基盤を用いて、主に旅行業界やMRO業界に対して、膨大で複雑なデータを高速検索できるアプリケーションを提供しています。 今回はその高速検索のノウハウのうち、特にDBの扱いに関連する部分について、ベテランエンジニアへのインタビューを通してそのエッセンスをまとめてみました。 一般的なベストプラクティスだけでなく、検索性能を高めることに特化しためずらしいアプローチもあるので、ぜひご覧ください。 フォルシアにおける検索DBについて まず前提としてフォルシアで扱うデータについて軽く説明します。 扱うデータの複雑さ たとえば、旅行会社向けのアプリケーションであれば、宿泊素材の情報としては ホテルの情報「〇〇ホテル」（~約2万件） プランの情報「朝食付き・ロングステイ△△プラン」（0~1500件/施設） 客室の情報（~100件/

はじめに 自分は2021年に新卒でWeb系の開発会社にフロントエンジニアとして入社し2022年で2年目になります。 実務ではReact×TypeScriptを利用したフロント周りとNode.js(Nest)やRailsを用いたバックエンド(API)の開発をしています。 その中で使っていたAPI設計について改めて学び直したのでまとめて行きます。 この記事の対象者 エンジニア初心者から中級者 APIについて学びを深めたい人 この記事の目標 APIについて学ぶ 我流ではなく正しいAPI設計について学ぶ この記事でやらないこと 具体的にコードを用いたAPI設計の書き方の説明に関しては下記の記事で解説をしています。 APIについて APIとは APIは"Application Programming Interface"の略で、直訳すると「アプリケーションを使プログラミングを使ってつなぐ」という意味

yaml、どうしてこんなに使われているのだろうか。kubernetesにも責任があるというのはありそうな話だけど、色々考えてみるとそこまで簡単な話でもなさそうな気がする。例えばtravis-CIの設定ファイルがyamlであったりというように、この分野ではyamlは割と広く使われていたんじゃないかという気がする。思い起こせばGoogle AppEngineもapp.yamlに設定を書いていたし、設定にyamlというのは割とよくあることであった、のではないかなあ。 しかしなぜyamlなんだろうか。yamlのフォーマットには問題がたくさんあることが知られているし、自分も全く好きではない。 例えばyamlの問題の一つとして、キーに任意のデータ構造を持ってこれるという話があり、これが一部のプログラミング言語で問題を厄介にしている。またエイリアスがあってデータ構造がツリーにならない（複数の経路から同じ