初心者プログラマが犯しがちな過ち25選 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 以下はThe Mistakes I Made As a Beginner Programmerの日本語訳です。 The Mistakes I Made As a Beginner Programmer 初心者プログラマが犯しがちな間違いと、それらを特定し、避けるための習慣を学ぶ方法。 まず最初に言っておくことがあります。 この記事は、誤りを犯すことを悪いと糾弾するために作成されたものではありません。 むしろ貴方が誤りに自ら気付き、あるいはその兆候を見いだし、それらを避けられるようにするために書かれたものです。 私は過去これらの誤りを犯し
ユーザ情報を保存する時のテーブル設計 - そーだいなるらくがき帳
はじめに ※この発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません 用法用量を守り、個人の責任で業務に投入してください 参考資料 2024/02/14追記 実際のテーブル設計の詳細はこちらを参考にどうぞ。 agilejourney.uzabase.com 要件 User情報を保存するときにどのようなテーブル設計を行うか 今北産業で頼む テーブルに状態を持たせず状態毎のテーブルを作る 状態が変わればレコードを消して別のtableに作る tableの普遍的な情報は別に持たせる 僕の考えた最強のDB設計 PostgreSQLをベースの雑なER図を作った。 これを元に話を進める。 table構成 users 親tableであり、すべてのユーザはここに属する。 基本はINSERTのみでUPDATE、DELETEを考慮しない。 user_detail userに付随する詳細の情報がここに登録
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
TimeFuzeアーキテクチャ構想 - 処理とデータとタイマーを一体化したデータパイプライン - ゆううきブログ
この記事は第1回ウェブシステムアーキテクチャ(WSA)研究会の予稿です。 cronのようなタイムスケジューラーにより、定期的に実行されるバッチ処理の課題を解決するアーキテクチャを最近考えている。 この記事では、単一のタイムスケジューラによるcronベースの手法に代えて、データに対してタイマーと処理を仕込むことでスケールさせやすい構造にできないか、という提案を試みる。 はじめに Webサービスにおいて、リクエストに対してHTMLのレスポンスを返却する以外のワークロードの多様化が進んでいる。 最近であれば、機械学習による時間周期による大規模なデータ処理が求められることも多い。 その他、月次の課金バッチ処理や、ランキングの定期更新など、一定の時間間隔で任意の処理を実行したいケースは多い。 このような定期的なデータ処理パターンは、SRE本[Bet17]の25.1節「パイプラインのデザインパターンの
ランキング設計はどうあるべきか？ その2｜深津 貴之 (fladdict)｜note
前エントリで論じられた、正しいランキング設計の考察の続き。第2回は、ランキングの収奪性、格差の固定性を軽減する手段を、具体的に論じてみる。 前回の記事へのTwitter上のフィードバックは、Togetterにまとめてある。こちらもご興味があれば、一読の価値がある。いくつか被ってしまったものもあるけれど、諸々の後半記事。 「ランキング」以外の名称を用いるこれはほぼ確定。ランキングという名前は、「noteとして競争原理を推奨する」という強いメッセージを発する。noteの全てのユーザーが、競争原理で動いているわけではないので、これは望ましくない。 おそらく最終的には「注目」「人気」などの名称を使うことになるかと思われる（「オススメ」はパーソナライズ用にとっておく）。また、「ランキング」という名称やスタンスをやめることで、後述するようないくつかの公平性のための施策を行う余地が生まれる。 時間による
Apache Kafkaを使ったアプリ設計で反省している件を正直ベースで話す
Apache Kafka: Producer, Broker and Consumer2017年は生まれて始めてApache Kafkaを本格的に業務利用（PoCではなく本番運用）した年でした。Apache Kafka的なメッセージングミドルウェアそのもののは、社内的な事情でよく使っていたのでその使い勝手に対して困惑はほとんど無かったですし、ミドルウェアとして非常に安定しているため、Kafkaクラスタそのものでの不具合らしい不具合が発生したことは一度もありませんでした。 しかし、Kafkaのトピック設計などに関してのベストプラクティスは事例ベースでもあまり見かけたことがなく、チームメンバーと悩むことも多かったです。このストーリーでは、主にKafkaを利用したアプリ設計で考えたことや失敗したことを振り返りつつ共有します。なお、パーティション数や各種バッファサイズなどのチューニング要素は今回取
ソリューションアーキテクトという仕事について - 工場長のブログ
ex-mixi Advent Calander 2017の12/12分のポストです。みんなエモいことを書いているのでわたしもエモいことを書くことにします。 ちなみに今日はわたしの結婚記念日で、嫁とはmixiで出会いました（物理/社内）。 で、テーマはソリューションアーキテクト（以下、SAと略します）という仕事について。もっとみんなにSAって何なのかというのを知ってもらいたいなと思ってます。SAってめっちゃ面白いよ！ってのを叫びたいのです。なお、本ポストではわたしがAWSでSAをやっていたときの話をしますが、あくまで経験や「わたしはこうやっていた」という話であって、AWSを代表する見解ではないことをご理解ください。 mixiには2010/2から2012/7までの約2.5年在籍していて、ずっと広告関連のアプリケーション開発をやっていました。自分のなかではものすごく体感時間長かったんですが、振り
Fluentd 入門 〜運用に必要な基礎知識〜
最近業務で Fluentd を触ることが出てきて入門したんですが、最初のうちはトラブルが起きた時に何が起きているのか、どう対処したら良いのかがさっぱりわからなかったので、「Fluentd ってログの収集とかに使われるやつでしょ？」程度の知識しかなかった過去の自分に向けて「とりあえずこれぐらいは知っておけ！」と言いたい内容をまとめてみました。 トラブルが起きた時にどの処理で問題が起きているのか素早くコードを追うことができて、データの消失を最小限に抑えつつ適切に対処できるようになることを目的としています。 なお、現時点で最新版の Fluentd v0.14.21 を対象にしています。 アジェンダ Getting Started Fluentd のアーキテクチャ Processes Supervisor process Worker process Threads Input thread En
サーバレスはより安く、より複雑だ | POSTD
先週の (Emit) カンファレンスでは、卓越した講演の数々、興味の尽きないパネルディスカッションが行われ、サーバレスコミュニティの優秀な仲間たちに出会って貴重な意見交換をする機会がたくさんありました。 そこでは誰もが一様に、コストこそがサーバレス適用の推進の鍵だとみなしていました。オンデマンド実行と生来の弾力性は、稼働率を最適化しつつ、稼動時間と信頼性もさらに高い状態に保ちます。従量課金制はコストを直接的に定量化できるものに変えました。場合によっては 桁外れの 節約 になる可能性があります。パネルディスカッションで、Gartnerのアナリストの Anne Thomas は、企業クライアントは”コスト”が有利という理由からサーバレスに興味を持つ、と話しました。 しかし、クローズドなシステムにフリーランチはありません。メリットを得るには何かを犠牲にしなければならないのです。テクノロジーにおい
APIs as infrastructure: future-proofing Stripe with versioning
When it comes to APIs, change isn’t popular. While software developers are used to iterating quickly and often, API developers lose that flexibility as soon as even one user starts consuming their interface. Many of us are familiar with how the Unix operating system evolved. In 1994, The Unix-Haters Handbook was published containing a long list of missives about the software—everything from overly
MVC→MVP→MVVM→Fluxの実装の違いを比較してみる
iOSDC 2017 9/17 13:50 TrackB https://iosdc.jp/2017/node/1396 iOSDesignPatternSamples https://github.com/marty-suzuki/iOSDesignPatternSamples Flu…
入社からの半年間でコードレビューで指摘されたことのまとめ - 30歳からのプログラミング
実務未経験でプログラマとして入社して半年以上が経った。 コードレビューで指摘されたことを備忘録としてまとめておく。 自分なりにまとめたものなので、レビュアーが言いたかったこととニュアンスや解釈がずれている可能性はある。 初歩的な内容ばかりで我ながらうんざりする。 せっかく優秀な同僚ばかりなのだからもっと高度なことを学びたいが、こういう初歩的なことが出来ないのが俺の現状なのだから、仕方ない。 そもそもPullRequestを送ったこともなかったわけだし。入社初日は、一人でPullRequestの出し方を練習していた。 それを考えればまあ、こんなものだろうか。 当たり前のことをちゃんと当たり前に出来るようになって、早く、次のステージに進みたい。 PullRequest(PR) PRのタイトルは分かりやすいものに。必要に応じてチケットの番号なども入れる。 コミットやPRは出来るだけ粒度を細かくす
データベース設計の手順！論理設計と正規化について詳しく書いてみる - Qiita
そもそも論理設計って？ データベースの構造には3層あります。 外部スキーマ ユーザーから見たデータベース DBがどのような機能やインターフェースを持つかを定義 概念スキーマ 開発者から見たデータベース DBのデータ要素やデータ同士の関係を定義 概念スキーマは外部スキーマ、内部スキーマ両者の変更が互いに影響しないための緩衝材を担う ->データ独立性を実現する 内部スキーマ DBMSから見たデータベース 論理データモデルをどのようにDBMSに格納するかを定義 論理設計とは概念スキーマを定義する設計のことを言います。 論理設計のステップ 1.エンティティの抽出 エンティティ=DBのテーブル、日本語で実体を意味します。 まずはどのようなエンティティが必要になるか、どういうデータを扱いたいかを列挙しましょう。 2.エンティティの定義 各エンティティがどのようなデータを扱うか(=各表がどのような列を持
ログ設計指針
概要 このドキュメントは、効率的かつ安定した、システム開発/運用をするためのログ設計指針です。 的確かつ無駄のない、ログ出力を目指します。 ログレベル ログの緊急度や用途により、以下のようにログレベルを設定する。 Log4j のログレベルを踏襲しているため、運用の状況によっては Critical などのレベルを適宜追加すると良い。 PHP における PSR-3 では、さらに細分化され emergency, alert, critical, error, warning, notice, info, debug となっている。 「出力先」「運用時の対応」は、各プロジェクトのポリシーに準じてください。 レベル 概要 説明 出力先 運用時の対応
Kubernetes at GitHub
EngineeringKubernetes at GitHubOver the last year, GitHub has gradually evolved the infrastructure that runs the Ruby on Rails application responsible for github.com and api.github.com. We reached a big milestone recently: all web… Over the last year, GitHub has gradually evolved the infrastructure that runs the Ruby on Rails application responsible for github.com and api.github.com. We reached a
続々・リトライと冪等性のデザインパターン - あらゆる操作を冪等にする方法 - Blog by Sadayuki Furuhashi
いつも心に冪等性。古橋です。 リトライと冪等性のデザインパターンの完結編です。 だいぶ間が空いてしまいましたが！ 最後に冪等性を実装する汎用的な実装手法についてまとめていきます。 パターン６：操作ログとリクエストIDでUPDATEを冪等にする 同じIDで識別される値がUPDATEされる場合、つまりmutableである値の管理は、一般に冪等に行うのが難しい。 例えば、ユーザーごとに「最後に購入したアイテム」を更新する操作を考えてみると： 1. ユーザーAが最後に購入したアイテムをアイテム1に変更する（UPDATE） 2. ユーザーAが最後に購入したアイテムをアイテム2に変更する（UPDATE） この操作に何の対策もなくリトライを実装した場合、後続のUPDATE処理の結果を古い内容で上書きしてしまう可能性がある： 1. ユーザーAが最後に購入したアイテムをアイテム1に変更する（UPDATE）→
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how to find out the cpu "code name" (architecture family)?
分散システムについて語らせてくれ
再考 GAE/Goのプロジェクト構成 - Qiita
今、我々は、 GUI の設計について 何を考えるべきか
