ZOZOTOWNで最大級のトラフィックを記録する福袋発売イベントで実施した負荷対策 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。開発部の廣瀬です。 本記事では、昨年障害が発生してしまったZOZOTOWNの福袋発売イベントについて負荷対策を実施し、今年の福袋イベント期間を無傷で乗り切った話をご紹介したいと思います。 大規模サイトの障害に関する生々しい話はあまり公開されていないように思いますので、長くなってしまいましたが詳細に書いてみました。尚、今回のお話は弊社のサービスで使用しているDBMSの1つである、SQL Serverに関する話題がメインです。 福袋イベント「ZOZO福袋2019」とは 年に1度、多数のブランドの福袋が一斉に発売される、ZOZOTOWNの年末の風物詩的イベントです。今年は450以上のブランド様にご参加いただきました。お客様からも毎年大変ご好評いただいており、年間を通して最も多くのトラフィックを記録するイベントの1つです。 アクセスが殺到するが故に、昨年は福袋の発売直後からエラーが多発
【Laravel】DB登録値取得時のfind()、get()、first()の返り値早見表 - Qiita
App\Model::where('id',1)->first() の返り値はModelのオブジェクト ※もしなかった場合はNULLを返す 以下tinker(laravel用REPL)で実行した際の様子 $ php artisan tinker New version is available (current: v0.8.14, latest: v0.8.15) >>> App\Model::find(1) => App\Model{#458 id: 1, name: "モデル1", created_at: "2017-11-30 07:32:29", updated_at: "2017-11-30 07:32:29", } >>> App\Model::where('id',1)->get() => Illuminate\Database\Eloquent\Collection {#4
GAE/Go - Datastoreでの保存、取得、更新、削除 - The Round
注：古い記事の為、内容が最新ではない可能性がありますm(＿ ＿)m GAE/Go Datastore どうもマツウラです。 App Engineを使用するにあたって欠かせないDatastore。 Go言語での使用方法はどのようになっているのでしょうか？ 公式チュートリアルを参考に簡単に見てゆきます。 参考：Go — Google Developers Entities, Properties, and Keys PUT, GET, UPDATE, DELETE まずは基本的なデータストアへのエンティティの保存、取得、更新、削除です。 簡単な例を見てみます。 次の例ではエラー処理を省略しています。 // プロパティ名は大文字で始めるよう注意してください！！ // 小文字で付けたい場合はタグを使用します。 type Employee struct { Name string Role stri
JJUG CCC 2017 Springで論理削除フラグをどうにかするための話をしてきました 【FOLIOスポンサー】 - itohiro73’s blog
JJUG CCC 2017 Springで、「データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介」という話をしてきました。 データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介 #jjug_ccc #ccc_g3 from Hiroshi Ito 今回の登壇は、株式会社FOLIOのスポンサーセッションです！FOLIOについてはこちらの入社エントリー記事もご参考ください。Toggetterは下のリンクから。 togetter.com 世の中のみなさんが「論理削除フラグ」を使いたくなるモチベーションとしては、実は「削除」ではなく別のビジネスロジックを実装したいだけであることがほとんどだと思います。 たとえば論理削除フラグという名の死亡フラグ - @ledsun blogというエントリを参考にさせていただくと、下記のような要件の例があります。 ・社員が退職（・転
Rails だって硬いデータベース設計をしたい！そんなあなたに贈る Tips 4 選 - peroli Developer's Blog
2016 - 09 - 09 Rails だって硬いデータベース設計をしたい！そんなあなたに贈る Tips 4 選 list Tweet こんにちは、ペロリのサーバサイドエンジニアの @a_suenami です。 今回は Ruby on Rails アプリケーションにおけるデータベース設計についてちょっとご紹介したいと思います。 データベース設計してますか？ みなさん、データベース（以下、DB）設計していますか？Scaffold したときにできた migration ファイルをそのまま使ったりしてませんよね？ Ruby on Rails （以下、 Rails ）は CoC（Convention over Configuration: 設定より規約）を強く提唱している フレームワーク であり、それによって得られる恩恵も大きい反面、かなり強めに設計の自由度を束縛されるという特徴もあります。特に
Domaの開発で大切にしている10のこと - Qiita
自己紹介 中村 Domaの開発者 開発歴 7年と2か月 twitter: nakamura_to github: nakamura-to Domaとは？ JavaのDBアクセスフレームワーク 注釈処理（JSR 269）でコード生成 & コンパイル時検証 実行可能なSQLテンプレート Domaの歴史 2009/05: 開発開始 2009/02: v1.0.0リリース 2014/07: v2.0.0リリース (Java 8対応) 2016/06: v2.11.0リリース（最新版） 1. 動かさないとわからないを減らす コンパイル時にできるだけチェック Javaコードに対して 例：アノテーションの存在チェック SQLファイルに対して 例：パラメータの存在チェック
CARTO日本語サービス – ロケーションインテリジェンス
CARTO日本語サービス へようこそ！ CARTO日本語サービス は、オープンソースの CARTO をコアとした、ロケーションインテリジェンスのコンサルティングサービスです。 CARTO日本語サービス は、次世代のクラウドベースのデータ解析及び地図作成エンジンである CARTO を使い、皆様にいつでも、どこでも、そして簡単に地理空間情報の力を引き出すお手伝いを致します。 CARTO日本語サービス は、以下の様なお客様のニーズにお答えできます。 ロケーションインテリジェンスを活用したビジネスを始めたい 地図データベースを使ったサービスを展開したい GIS を勉強する時間はないが、地図を作りたい 社内で地図を共有し、ビジネス戦略を立てたい ウェブサイトに見栄えの良い地図を埋め込みたい 手元にある空間データを全て一箇所に保存して、どこからでもアクセスできるようにしたい GPS のデータを利用して
[DB設計]汎用区分マスタについて
データベース設計について質問です。 現在、Webシステムの基本設計段階で 「汎用区分マスタ」というテーブルを設計しています。 ・多言語対応するために、一つの区分値に対して 複数の言語での名称を登録する必要がある ・今回は日本語対応のみ ・現在は「マスタを更新しない、参照のみの区分」しか存在しない ・将来的にはカスタマイズでマスタメンテ画面を追加し、 区分や区分値が更新対象になる可能性がある という前提です。 開発環境は 言語：Java,JavaScript DB：SQL Server です。 過去に他の案件で使用していた同じ役割のテーブルを参考に 現在は下記のようなテーブル定義になっています。 分類コード varchar(30) PK 区分値 varchar(30) PK 言語コード varchar(3) PK 表示名 nvarchar(100) NOT NULL 表示順 smallint
![[DB設計]汎用区分マスタについて](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d61d99447f3434c475f38686e3fcb4f6ab93528f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fteratail.com%2Fimg%2FogpImages%2FimgFacebookShare.png)
[レポート]Apache DrillでJSON形式のオープンデータを分析してみる #dbts2015 #be_crazy_about_db_tech | DevelopersIO
こんにちは、城内です。 今回は、先週末に開催されたdb tech showcase Tokyo 2015に参加してきましたので、セッションレポートを書きたいと思います。 少し時間があいてしまいましたが、スライドも公開され、面白い内容でしたのでぜひご覧頂ければと思います。 セッション情報 セッション名：Apache DrillでJSON形式のオープンデータを分析してみる スピーカー：マップアール・テクノロジーズ株式会社 草薙昭彦氏 スライド [slideshare id=49306846&doc=apachedrillopendata20150611-150612094242-lva1-app6892&w=640&h=480] セッション内容 Apache Drillの概要 Apache Drillとは、スキーマフリーのSQLエンジンである。 データの今後 データ量は2倍に増え、ペタバイト級
![[レポート]Apache DrillでJSON形式のオープンデータを分析してみる #dbts2015 #be_crazy_about_db_tech | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/539b7624ac59a4ebaeb32fc4fc84b959e66c9b87/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F06%2Fdbtechshowcase_tokyo_2015.png)
NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？（前編） NTTデータオープンソースDAY2015 － Publickey
NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？（前編） NTTデータオープンソースDAY2015 現在のシステム構築では、オープンソースのソフトウェアを使うことは当たり前になってきています。PostgreSQLはそうした中で主にエンタープライズ向けのデータベースとして着実に事例を増やしてきています。 その中で、PostgreSQLを大規模なミッションクリティカルなシステムの中で使うには、どのようなノウハウが求められるのか。オープンソースの利用に積極的なNTTデータがその事例を、1月26日に開催されたイベント「NTTデータオープンソースDAY 2015」のセッション「NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは？」で紹介しています。講演内容をダイジェストにしまし
O/Rマッパーによるトラブルを未然に防ぐ
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
ログ集計／時系列DB／可視化ツールの調査結果 - Qiita
近年、自分の中で集計／可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計／可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ？」「Graphiteってなんじゃ？」「InfluxDBってなんじゃ？」 など、このツール達は一体何なんだろう…？というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか？ というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分類 大きく分けると、可視化ツールは以下の３つに分けられそうです。 ログ収集/集計 時系列DB（＋API）の担当。バックエンド側。 可視化部分の担当。 今回は バックエンド と 可視化部分 に焦点を当ててみます。 バックエンド 全文検索時エンジン+Restfu
LevelDB入門 (基本編) - from scratch
さて、今回は比較的新しいデータストアであるLevelDBについてまとめてみました。 LevelDBは1年ほど前からNode.js界隈ではブームが来ていて、理由がよくわかっていなかったんですが、まとめている内に分かるかなと思ってまとめました。今回はNode.js無関係でLevelDBの基礎的なことだけ調査した結果をまとめてみました。 Node.jsで使ってみる話は後に回します。 LevelDBとは? key-value型のデータストアの一つです。 Googleの研究者である、Jeff DeanとSanjey Ghemawatが開発し、2011年に公表されました。C++で書かれており、多くのプログラミング言語でbindingsが書かれています。もちろん、JavaScript/Node.jsでも書かれています。 LevelDB は Google のBigTableをベースにしたアーキテクチャを持
リレーショナルモデルのドメイン設計についての議論
リレーショナルモデルを実践するには、ドメイン（≒データ型）を如何に正しく設計するかということが極めて重要になる。しかしながら、ドメインをどう設計すべきかという議論はあまりされていないように思う。その結果、ドメインについての理解はあまり進まず、データベース設計に失敗しているパターンが多いように思われる。 というわけで今日のテーマはドメインである。 集合を定義するリレーショナルモデルにおけるデータ型とは何か。リレーショナルモデルを実践するにはまずその点から理解する必要がある。 リレーショナルモデルでは、データ型はドメインと呼ばれる。ドメインとは、その属性（≒カラム）に入るべき値はどういったものかを集合として定義したものだ。言い換えると、属性値とはある集合の要素の一つであると言える。従って、ドメインを設計する際には、SQLで言うところのデータ型、つまりINTやCHARといったものだけでなく、その
DBエンジニアのための技術勉強会で発表したスライドを公開しました。
DBエンジニアのための技術勉強会というイベントで、リレーショナルモデルにおけるDB設計について話す機会を頂いた。リレーショナルモデルは非常に重要であるにも関わらず、現場ではないがしろにされてしまっている。その結果、アプリケーションのロジックを上手くクエリで表現できず、開発現場では非効率な開発が行われ、多くの人がデスマ的な状況に追い込まれている。そういう危機意識について、これまで何度か本ブログでも書いてきたし、WEB+DB Pressで連載している動機もその点にある。リレーショナルデータベースはやはりリレーショナルデータベースとして使うべきだ。そのための鍵となるのが、DB設計である。 今回はなんと約2時間の持ち時間を頂いた。リレーショナルモデルについてはこれまで何度か話す機会を頂いたが、2時間というのは最長記録である。それに合わせてスライドもボリュームたっぷりのものになった。過去のスライドと
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
トランザクションの設計と進化
(JP) GPGPUがPostgreSQLを加速する
InfluxDB | Real-time insights at any scale | InfluxData
ソーシャルゲームのためのデータベース設計
データベース技術の羅針盤
