MID-NET（医療情報データベース）
MID-NETとは MID-NETは、国内の9の協力医療機関[92KB]が保有する電子カルテ（オーダリング、検査結果等を含む）、レセプト（保険診療の請求明細書）及びDPC（入院費用の包括評価制度）の各種データの利用が可能な医療情報データベースです。PMDAは、MID-NETの管理・運営をする際、GPSP省令に準拠するよう努め、利活用者に信頼性の確保されたデータを提供しています。 【MID-NET解説動画】 https://www.youtube.com/playlist?list=PL2Fd4ICy9OIXWk7Cmgp1ZYj_QGG7OHFca 3分でわかる！MID-NET（2024年7月31日） 英語版：MID-NET：A Three-minute Digest!（2024年8月26日） 製造販売後DB調査の扉を開く！MID-NET虎の巻（2024年7月31日） 英語版：Open S
National Clinical Database 外科系の専門医制度と連携した症例データベース
2022年6月1日より、データ登録における推奨動作環境をWindowsのEdge(Chromiumベース)に変更致します。 メンテナンス | 2026.03.26 | NEW【臨時】2026年3月27日（金） 症例登録システム メンテナンス メンテナンス | 2026.03.25 | NEW2026年3月26日（木） 症例登録システム メンテナンス メンテナンス | 2026.03.062026年3月12日（木） 症例登録システム メンテナンス メンテナンス | 2026.03.032026年3月17日（火）11:00～15:00 UMINサービスの停止に伴うNCDシステムの利用停止のお知らせ メンテナンス | 2026.02.25【臨時】2026年2月27日（金） 検索システム メンテナンス メンテナンス | 2026.02.202026年2月26日（木） 症例登録システム メンテナンス
percona-xtrabackup:start [Percona DokuWiki]
pt-online-schema-change¶ NAME¶ pt-online-schema-change - ALTER tables without locking them. SYNOPSIS¶ Usage¶ pt-online-schema-change alters a table’s structure without blocking reads or writes. Specify the database and table in the DSN. Do not use this tool before reading its documentation and checking your backups carefully. Add a column to sakila.actor: RISKS¶ Percona Toolkit is mature, proven i
【データベース基礎】インデックスの仕組みを理解する（初学者向け）
本書では、データベースのインデックスについて基礎から応用まで体系的に学びます。 データベースの検索性能を最適化するための重要な知識を身につけることができます。 本書で学べる内容は以下の通りです。 🌲 B-Tree と B+Tree インデックスの仕組みと特性の違い 🔍 インデックスが検索効率を向上させるメカニズム 📊 複合インデックスの設計と効果的な活用方法 ⚡ カバリングインデックスやパーシャルインデックスなどの最適化テクニック 📈 クエリプランの読み方とパフォーマンスチューニング 本書の特徴はこちらです。 ・インデックスの内部構造を図解で分かりやすく解説 ・実際のユースケースに基づく設計手法の紹介 ・インデックスサイズと更新コストのトレードオフを考慮した実践的アプローチ ・クエリ最適化のためのパターンとアンチパターンの解説 データベース設計や SQL の基礎知識をお持ちの方なら
ECSとRDSをやめて、AWSコストを9割削減しました
はじめに こんにちは。BEENOSのがれっとです。 AWS上にアプリケーションを構築する際、一般的なのはECS + RDSという組み合わせです。私も社内システムをそのような形で構築しました。 しかし、使わないときにもインスタンスが動き続けてしまうため、大量のトラフィックを捌かないアプリケーションにおいてはコストが見合わないものとなってしまいます。 そこで、ECS + RDSという構成からLambda + EFSの構成に社内システムを移行して、コスト削減した話を紹介します。 前提 以下の構成のアプリケーションを移行しました。 Blitz.js 内部に下記を使用 Prisma Next.js PostgreSQL テーブル数は12 (_prisma_migrationsテーブルを含めて13) AWS 構成図 移行前 移行後 リレーショナルデータベースを用いることが必須のアプリケーションを構築す
分散システムにおける一貫した時刻の取り扱いの課題と解決策 - Spanner TiDB CockroachDBに学ぶ - hacomono TECH BLOG
この記事は hacomono advent calendar 2024 の18日目の記事です 今年9月にhacomonoにJOINし、基盤本部というところで今後のhacomonoのアーキテクチャ設計をしている @bootjp と申します。分散システムが好きです。 hacomonoも昨今のWebサービスの例にもれず、分散システム化しています。 そしてより高い可用性と低い運用コストを目指して新たなアーキテクチャの検討をしています。 今回はその取り組みのなかで、分散システムに関わる難しさというテーマで一貫した時刻の取り扱いの話で記事を書きます。 はじめに 昨今のWebをはじめとしたサービスは一つのサーバーで完結することが少なくなりました。 一つのアプリケーションを複数のサーバーやコンテナで、そして異なるサービスのシステムを組み合わせて「分散システム」として構築されています。 それは可用性や負荷分
MotherDuck: Ducking Simple Data Warehouse based on DuckDB
What do Joe Reis, Holden Karau, Adi Polak, Benn Stancil, George Fraser have in common?Find out
S3にあるALBログの調査はAthenaよりDuckDBのほうが簡単 - road288の日記
2026/01/05追記: 続編＆最新フォーマット対応版を書いた DuckDBでALBのログを集計するClaude Code Skillを作った | Kirishiki Studios AWSのALB(Application Load Balancer)のログはS3に置かれるが、この中身をサクッと調べたいとき、Athenaを使う方法が標準的で、下記で案内されているようにパーティション射影(Partition Projection)でテーブルを作ってAthenaからクエリする。 パーティション射影を使用して Athena で ALB アクセスログ用テーブルを作成する - Amazon Athena 私も従来はその方法を使っていたが、Athenaはブラウザから使うと動作がもっさりしているし、決まったクエリを1回きり実行して結果を取得したいだけのときならまだしも、探索的にクエリを何発も実行したい
Building a highly-available web service without a database
If you’ve ever built a web service or a web app, you know the drill: pick a database, pick a web service framework (and in today’s day and age, pick a front-end framework, but let’s not get into that). This has been the case for several decades now, and people don’t stop to question if this is still the best way to build a web app. Many things have changed in the last decade: Disk is a lot faster
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Raft (アルゴリズム) - Wikipedia
Raftは、Paxos系のアルゴリズムの代替として設計されたコンセンサス・アルゴリズムである。ロジックを分離することでPaxosよりも理解しやすくすることを意図して設計されているが、安全性が形式的に証明されており、いくつかの追加機能も提供する[1]。Raftは、コンピューティング・システムのクラスター全体にステートマシンを分散する汎用的な手段を提供し、クラスター内の各ノードが同じ一連の状態遷移に合意することを保証する。多数のリファレンス実装がオープンソースで公開されており、Go、C++、Java、Scalaには、完全な仕様の実装が存在する[2]。Raftという名前は、「Reliable, Replicated, Redundant, And Fault-Tolerant」に由来する[3]。 Raftはビザンチン障害に対して耐久性のあるアルゴリズムではなく、各ノードは選出されたリーダーをその
GitHub - vitessio/vitess: Vitess is a database clustering system for horizontal scaling of MySQL.
Vitess is a cloud-native horizontally-scalable distributed database system that is built around MySQL. Vitess can achieve unlimited scaling through generalized sharding. Vitess allows application code and database queries to remain agnostic to the distribution of data onto multiple database servers. With Vitess, you can even split and merge shards as your needs grow, with an atomic cutover step th
500万人が利用する「友達と遊べるたまり場アプリ パラレル」におけるデータベース基盤の継続的改善
SRE NEXT 2024 の発表資料です。 https://sre-next.dev/2024/schedule/#jp041 『友達と遊べるたまり場アプリ パラレル』では、クラウドベンダーによる不定期メンテナンスや季節イベントによるアクセス急増によってデータベースが不安定になり、最終的にサー…
年間一億円削減した時系列データベースのアーキテクチャ改善～不確実性の高いプロジェクトへの挑戦～
「Developers Summit 2024 Summer」での発表資料です。
緩やかに変化するディメンション変換 - SQL Server Integration Services (SSIS)
適用対象:SQL ServerAzure Data Factory の SSIS Integration Runtime 緩やかに変化するディメンション変換は、データ ウェアハウスのディメンション テーブル内にある、レコードの更新および挿入を調整します。 たとえば、この変換を使用すると、AdventureWorks OLTP データベースの Production.Products テーブルにあるデータを使って AdventureWorksDW2025 データベースの DimProduct テーブルに挿入や更新を行う変換出力を構成できます。 緩やかに変化するディメンション変換には、緩やかに変化するディメンションを管理するための、次の機能が用意されています。 受信した行を参照テーブル内の行と照合し、新しい行および既存の行を識別します。 変更が許可されていない場合に、変更が含まれる受信行を識別し
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CloudWatch Database Insights - Amazon CloudWatch
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Database catalog - Wikipedia
What is Amazon Aurora DSQL? - Amazon Aurora DSQL
pg_flo - Stream, transform, and route PostgreSQL data in real-time
Data sharing in Amazon Redshift - Amazon Redshift
