リレーショナル・データベースの世界
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
ゼロから作る時系列データベースエンジン
軽量な時系列データベースエンジンをスクラッチで開発する機会があったので、どのように実装したのかを必要知識の解説を交えながらまとめていきます。 実装はGo言語によるものですが、本記事のほとんどは言語非依存な内容となっています。 モチベーション 筆者は時系列データを扱うツールをいくつか開発しています。その中の一つであるAliは負荷テスト用のcliツールで、メトリクスをクライアント側でリアルタイム描画できるのが特徴です。リクエスト毎にレイテンシーなどの計測結果が際限なく書き込まれてくる中、同時に一定のクエリパフォーマンスが求められます。 これは言ってしまえば、簡易クエリ機能付きのpush型モニタリングシステムを単一ホストで実現するようなものです。 以前までの実装ではヒープ上の可変長配列にデータポイントを追加していくだけだったので、当然ながら時間の経過とともにメモリ使用量が増加していく問題を抱えて
誰でもわかる全文検索入門
全文検索エンジンも、事前に検索対象のデータを調べてこのような索引を作っておくことで、高速な検索を実現しています。 インターネット検索の例 たとえばインターネット検索の場合、まず各サイトからデータを収集して、その中から索引に載せる単語を選んで索引を作ります。索引のデータは下の図の右側のような表になっています。各単語と、それがどのサイトのどこにあったのかを記録しておく形です。 検索の時は、この索引データを調べます。例えば利用者が「理解」という言葉で検索したら、索引の「理解」のところを調べます。そうすると「サイトAの8文字目と18文字目、サイトGの……」と出現場所がわかるので、すぐに結果を返せます。 なお、この図では索引の単語の並び方が適当ですが、実際には本と同じように「あいうえお順」などに並べておいて、すぐに単語を見つけられるようにしてあります。 索引にない単語 この仕組みの場合、索引にある単
2024年度のサイバーエージェント新卒社内研修で「データベースの歴史」の話をしました | CyberAgent Developers Blog
こんにちは。 AI事業本部の協業リテールメディアdivでバックエンドエンジニアをしている yassun7010 といいます。 先日、 AI 事業本部の新人研修で「データアプリケーション」の講師を同じチームの 千葉 と担当しました。 今回の記事では、主に私が担当した「データベースの歴史」の章の講義資料を公開し、資料を作成する際に考えていたこと・伝えたかったことを話します。 「データベースの歴史」で説明されている内容は、AI事業本部の新卒研修で毎年取り上げられているものです。こういった研修の資料は、同じテーマであっても講師をする人の好みが反映されやすく、今年の資料も先人が作られた昨年の資料を参考にしつつ、私が好きな話題を多く取り入れたものに仕上がりました。 SlideShare でも公開しています。 今年の構成は、データベースを RDS・NoSQL・NewSQL として分け、下記のような構成を
クラウド時代のデータベースを理解するために①
最近、分散データベースとかNewSQLとかサーバレスなデータベースとか色々聞きますよね。 でも、専門ではない人たちにとって、「何が違うの？」「自分たちに必要なDBはどれなの？」という点が分かりづらいと思います。 私も良く聞かれます。 AuroraはNewSQLですか？ NewSQLってサーバレスなんですか？ スケールできないDBとか聞きますけど、リードレプリカ増やせますよね？ などなど。この辺に基本的なところから答えられるように、順を追って解説していきましょう。 「コンピュートとストレージは別であれ」 と神が言うと、コンピュートとストレージは分離された。 と言うのは冗談ですが、まずはここからスタートしましょう。 クラウド以前のデータベースを使っていた人にはお馴染みのように、それまでデータベースは大きな1つの箱でした。 過去に私は下図でデータベース（厳密にはRDBMS）のコンポーネントを解説
インデックスとは何？MySQL(InnoDB)とPostgreSQLのインデックスの違いとは？調べてみました
はじめに こんにちは。calloc134 です。 前のハッカソンイベントで、UUID をプライマリキーに利用するかどうかの議論がありました。 結果的にはあまりパフォーマンス要件の高くないアプリケーションであったため、プライマリキーとして UUID を採用することにしたのですが、イベント終了後に気になったため、調査を行いました。 今回は、この調査の結果を元に、MySQL と PostgreSQL におけるインデックスの内部構造の違いと、UUID をプライマリキーにする際の問題についてまとめてみたいと思います。 インデックスの概要 インデックスとは インデックスとは、データベースのテーブルに対して、アクセスを高速に行うための指標となる構造のことです。 インデックスとは日本語で索引ですが、まさに辞書の索引のように、アクセスにおいての手助けをしてくれます。 より具体的に解説すると、データベースにお
SQL Tutorial
グループ合同の新卒研修で行った SQL 入門向けの解説 + ワークショップです。 基本的な部分の解説のみで、一部触れていない構文もございます。 ご了承ください。 KKK: 価格, TNK: 単価, MST: マスタ, IDX: インデックス # URL HomePage: https…
「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS
PostgreSQLを生成AIの情報源として使える高速ベクトルデータベース化拡張「Pgvectorscale」がオープンソースで公開。Pgvectorをさらに高性能化
PostgreSQLのマネージドサービスなどを提供しているTimescaleは、PostgreSQLで高速なベクトルデータベース機能を実現する拡張機能「Pgvectorcale」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 大規模言語モデルを用いた生成AIの注目度が高まる中で、文章や画像、音声といったデータの特徴を数値で表現するベクトル化（もしくはエンベディング）により、大規模言語モデルで扱えるようにすることへの注目も高まってきています。 ベクトルデータベースは、このベクトル化された膨大なデータの保存や類似度の検索などが可能です。 例えば、RAG（Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる手法により大規模言語モデルの回答に外部のデータベースから取得したデータを組み込むことができます。こうした場面でベクトルデータベースが活用されます。 高速ベクトルデータベ
SQLiteでベクトル検索を可能にするsqlite-vssそんなポータブルで便利なSQLiteですが、そのSQLiteでベクトル検索ができるとなるとより夢が広がります。 SQLite自体はファイルベースなので、あらかじめベクトルデータを設定したSQLiteデータベースファイルをアプリに組み込んで配布しても良いわけです。そうすればデータベースサーバを用意しなくて済む分コストも圧縮されますし、組み込みなのでアプリからは軽量に動作します。 ホスティングする場合でもFly.ioのようにボリュームイメージを利用できるPaaSを利用すれば、問題なく運用が可能です。 前置きが長くなりましたが、このような夢を叶えてくれる拡張がsqlite-vssです。ベクトル検索はFaissベースで実装されています。 とっても良さげではあるのですが、実際に組み込んでみた場合のコード例が見つからなかったので、手を動かして試
本稿では、分析用のSQLを書くときに則っている思考回路について述べて行こうと思います。 この言語化はあまりきちんとされている印象が無いので、自分がそこそこ初めての言語化だと思って頑張ってやってみようと思います。 言い換えれば、私はこういう思考回路でSQLを書きますが、みなさんどうですか、という話でもあります。 あとは、前提として、現代的な分析用の分散エンジンにSQLを投げるときを考えています。それ以外の場合はむしろ非効率になることも多いかもしれません。 0.問題設定今回の題材は、待てばチケットが復活する無料単話があり、有料で無料単話も買える、そして単行本購買もできる、というマンガサービスとしましょう。 このサービスの企画者から、チケットで無料単話だけ読むユーザが、もし有料で単話を買うようになったらどれくらい売上が伸びるのか教えてほしい、という依頼が来たとします。 これを仮説形式に直すと、
［速報］Google、PostgreSQLにAI対応を組み込んだ「AlloyDB AI」発表、オンプレミスでも他社クラウドでも利用可能に。Google Cloud Next '23
［速報］Google、PostgreSQLにAI対応を組み込んだ「AlloyDB AI」発表、オンプレミスでも他社クラウドでも利用可能に。Google Cloud Next '23 Googleは、8月29日（日本時間の30日未明）から米サンフランシスコで開催中のイベント「Google Cloud Next '23」で、同社が提供するPostgreSQL互換のデータベース「AlloyDB」にAI対応機能を組み込んだ「AlloyDB AI」を発表しました。 AlloyDB AIは、データベース内に保存されているデータをAIと組み合わせて利用しやすくする機能を搭載しており、企業などが持つ商品データや顧客データなどをAIで活用するアプリケーション構築を容易にします。 一般に、企業がAIや機械学習を利用したアプリケーションを開発する場合、既存の大規模言語モデルなどをそのまま利用するのではなく、自社
従来のデータベース（SQLなど）と何が違うのか データベースといえば、Eコマースのバックエンドやウェブアプリケーションにおけるユーザー管理などで広く利用されているSQL系のデータベースを指すことが多いだろう。 このSQLデータベースとベクトルデータベースにはどのような違いがあるのか気になるところ。SQLデータベースの特徴とベクトルデータベースの特徴を比較してみたい。 まず、SQLデータベースの特徴を概観したい。 データ構造は、行と列を使用してデータを表形式で格納する構造。エクセルのようなスプレッドシートのような構造だ。 クエリ言語としてSQL（Structured Query Language）を使用しデータを操作する。構造化されたデータの管理に適しており、Eコマース、トランザクション処理、顧客管理情報などで広く利用されている。 インデックスと検索では、B-treeなどのインデックス構造に
ChatGPTを使ってDDLからER図をすばやく作成する - Taste of Tech Topics
最近、酢を飲むと健康に良いという話を聞き、頑張って毎日飲んでいるkonnoです。 何となくですが、朝の目覚めは良くなっている気がしますよ！ 今回はデータベース設計に欠かせないER図を、ChatGPTを使ってDDL（Data Definition Language：SQLのデータ定義言語）から簡単に作成できるのか試してみたいと思います。 サンプルとなるDDLを用意 DDLのサンプルとして、以下のMySQL公式サイトで公開されている従業員データベースを利用します。 dev.mysql.com 従業員データベースに必要なファイル類一式は、上記サイトで紹介されている以下のGithubリポジトリから、 "test_db-master.zip"としてダウンロードできます。 github.com ダウンロードしたtest_db-master.zipには、従業員データベースを設定するために必要なDDLとし
Amazon Timestreamを使ってみたという話．Amazon Timestreamは昨日 (2020-10-01) にGAになったTime Series DB．
Textdb
TextDB A simple way to share small amounts of data Let's name your data a08f65b4-4186-405f-9e7b-4cb1eaf87dfc Update your data with curl -d "hello world" -H "content-type: text/plain" https://textdb.dev/api/data/a08f65b4-4186-405f-9e7b-4cb1eaf87dfc Access your data with curl https://textdb.dev/api/data/a08f65b4-4186-405f-9e7b-4cb1eaf87dfc Or view it with live updates at https://textdb.dev/data/a08f
DuckDB is a fast in-process analytical database DuckDB supports a feature-rich SQL dialect complemented with deep integrations into client APIs. DuckDB v1.1.0 was released in September 2024. Installation Documentation -- Get the top-3 busiest train stations SELECT station_name, count(*) AS num_services FROM train_services GROUP BY ALL ORDER BY num_services DESC LIMIT 3;
オープンソースの代表的なインメモリデータストア「Redis」のフォークとしてLinux Foundation傘下で開発が進められている「Valkey」は、AWSやGoogle Cloud、Oracle Cloudなどへの採用が始まっています。 参考：Google Cloud、Redisをフォークした「Valkey 7.2」のマネージドサービス「Memorystore for Valkey」プレビュー版を開始 8月2日に、フォーク後の最初のメジャーバージョンとなる「Valkey 8.0」のリリース候補版が公開されたのに合わせて、Valkey 8.0で予定されている性能や機能の向上についての記事「Valkey 8.0: Delivering Enhanced Performance and Reliability」がValkeyのブログに投稿されました。 その内容から、Valkey 8.0の主
［速報］マイクロソフトとオラクル、「Oracle Database@Azure」発表。共同でAzure上でのOracle Exadataベースのマネージドサービスを提供
［速報］マイクロソフトとオラクル、「Oracle Database@Azure」発表。共同でAzure上でのOracle Exadataベースのマネージドサービスを提供 マイクロソフトとオラクルは14日（日本時間15日午前5時）、クラウドにおける協力関係を強化し、両社が共同でMicrosoft Azure上でOracle Exadataをベースとしたデータベースを提供する「Oracle Database@Azure」を発表しました（マイクロソフトの発表、オラクルの発表）。 エリソン氏はレドモンドのマイクロソフトにはじめて訪問したと発言して場を盛り上げた上で、Oracle Database@Azureは、Oracle Cloudで展開しているソフトウェアとハードウェアを文字通りAzureへ持ち込んで提供するものであり、顧客はオラクルのテクノロジーとマイクロソフトのテクノロジーによる業界最高の
AWS、Redisをフォークした「Valkey」を、同社サービスのElastiCacheとMemoryDBで採用すると明らかに
AWS、Redisをフォークした「Valkey」を、同社サービスのElastiCacheとMemoryDBで採用すると明らかに Amazon Web Servicesは、同社のマネージドサービスとして提供しているAmazon ElasticCacheとAmazon MemoryDBで、インメモリデータストアのRedisをフォークした「Valkey」を採用すると、同社のブログに投稿した記事「Why AWS Supports Valkey」で明らかにしました。 Why #AWS Supports #Valkey. https://t.co/PMXv0Zv8B4 — Werner Vogels (@Werner) April 5, 2024 Valkeyの採用について、上記のブログで次のように記されています。 AWS is committed to supporting open source
Redis、クラウドベンダなどによる商用サービスを制限するライセンス変更を発表。今後はRedis社とのライセンス契約が必須に
インメモリデータストアRedisの開発元であるRedis社は、これまでオープンソースとして開発してきたRedis 7.4ソースコードのライセンスを、Redis Source Available License (RSALv2)とServer Side Public License (SSPLv1)のデュアルライセンスに変更すると発表しました。 このライセンス変更により、同社の許可なくRedisを用いたマネージドサービスなどを提供することができなくなります。 下記はライセンス変更を発表した同社ブログ「Redis Adopts Dual Source-Available Licensing」からの引用です。 Under the new license, cloud service providers hosting Redis offerings will no longer be permi
Free and open source, database design editor. No signup -> get a diagram in just 15sec Free and open source, DB design editor. No signup -> get a diagram in just 15sec
DuckDB雑紹介
DuckDBを触っていて特に興味を持った機能を中心に雑解説します。
2024年度 サイバーエージェント新卒社内研修の「データモデリング」の資料公開 | CyberAgent Developers Blog
協業リテールメディアdivでデータエンジニアをしている千葉です。 本日は、先日弊社内で実施をしたAI事業本部 新人研修の一部である「データモデリング」について記載をします。 同じく講師として登壇をした yassun7010 も「データベースの歴史」について、ブログとして公開をしているため、合わせて見ていただけると嬉しいです。 ※今回の記事作成に合わせて一部加筆修正をしています。 基幹系と情報系 今回の研修では、データモデリングを扱うシステムを 基幹系 情報系 に分けて説明をしています。 というのも基幹系と情報系では、そもそもデータの扱われ方やシステムの特性が異なります。 基幹系システムではOLTPと呼ばれる処理システムになっており、オンラインでかつリアルタイムにデータを追加更新します。そのため、重要となってくるのが多くのトランザクション（処理数）を正確にさばくことです。代表例としては銀行の
tl;dr はじめに DuckDB とは DuckDB では何が読めるのか 使ってみる S3 上のJSON を読んでみる リレーショナルデータベース 他ツールではなく DuckDB を使うメリット しくじりポイント （特にリリースされたばかりの）バージョンには気をつける S3 のオブジェクト数が多い場合不都合がありがち スレッドの調整が必要な場合も Redshift には未対応 終わりに 付録 MySQL のデータを読み込む例の MySQL 側の準備 tl;dr DuckDB 便利だよ。分析以外でも使えるよ 色々な場所のデータを閲覧・結合できるよ。標準SQLも使えるよ ただし、細かい落とし穴は色々あるので気をつけてね はじめに2023年4月にデータエンジニアとして入社したmin（@not_rogue）です。暖かくなるにつれ、YouTube で見た南伊豆ロングトレイル | 松崎町に行く機運が
こんにちは、CTOの森です。iimonは今回が初のアドベントカレンダー参加です！ 本記事はiimonアドベントカレンダー1日目の記事となります。 はじめに 検証した環境 MySQL/mecabのインストール 大量のデータを入れる 1レコードのINSERTにかかった時間 検索してみる 検索文字列が「出来事」の場合 インデックスなし N-gram(bi-gram) IN NATURAL LANGUAGE MODE IN BOOLEAN MODE MeCab IN NATURAL LANGUAGE MODE IN BOOLEAN MODE 検索文字列が「チューリングはロンドンのリッチモンドに住み」の場合 まとめ 参照したサイト 最後に はじめに 今回はMySQLで全文検索機能を使う際のパフォーマンスについて書こうと思います！ 全文検索をちゃんと使うのであればElasticsearchやSolrな
書籍紹介：大規模データ管理(エンタープライズアーキテクチャのベストプラクティス) | フューチャー技術ブログ
最近読んだ書籍の中で非常に良質な内容でしたので紹介したいと思います。少しでも多くの方に興味を持ってもらえることを期待しています。 O’Reilly Japan はじめに私自身がデータ管理（データマネージメント）という観点でここ数年様々な検討を行ってきていますので前提としてその背景について簡単にまとめてみます。 かつてオンプレミスで運用を行っていた時は企業内のデータは完全に管理されていました。データウェアハウスを導入してデータの集約・加工は行われていましたが、専門チームがデータ仕様確認やデータ提供までもすべての責任を担っていました。品質は高いのですが利用者からの要望（新しいデータの提供、仕様の変更）の対応についてはスピード大きな制約がありました。また大規模なデータを扱うためには多大なコストが必要という制約もあります。 クラウド技術による「スモールスタートを可能とするインフラ」「大規模なデータ
2024年6月に発表した(https://speakerdeck.com/ktz/duckdbza-shao-jie)内容にDuckDB バージョン1.1の変更点を追記した版
Redisをフォークした「Valkey 7.2.5」安定版が早くも登場。AWS、Google、Oracle、Heroku、Alibaba Cloudなど賛同が広がる
Redisをフォークした「Valkey 7.2.5」安定版が早くも登場。AWS、Google、Oracle、Heroku、Alibaba Cloudなど賛同が広がる RedisをフォークしたValkeyが早くも安定版「Valkey 7.2.5」をリリース。Valkeyブランドのためのコードの変更が行われた。AWS主導で始まったが、Google CloudやOracle、Heroku、Alibaba Cloudなど賛同が広がっている。 Valkey 7.2.5のリリースノートによると、このバージョンはフォーク元であるRedis 7.2.4からブランド名をValkeyへ変更するための変更をソースコードに対して行ったものであり、Redis 7.2.4からプロトコル、API、リターン値、データファイルフォーマットなどの変更は行われていないと説明されています。 ValkeyはRedisをフォークした
Dataformを初めて使ってみたので、雑に感想を書いておきます。結構よかった。 使ってみようとした背景 Dataformについて 試してみてどうだったか よかった まだまだこれからっぽいところ & 気になり 参考 使ってみようとした背景 今週、社内の開発合宿に参加していた。変更のリードタイムやデプロイ頻度などのFour Keysにあるような指標を計測できるデータ基盤を作るのが目標。様々なチームの開発のパフォーマンスをトラッキングしやすくして、うまくできているチームがなぜうまくいっているのかを明らかにしたり、改善施策を行なった結果指標も改善しているか定量的に確認できるようにして、開発効率を上げる土台を作るというのが目的。この辺の詳しいことは後々別のエントリで書かれると思う。 自分のチームは3人構成で、在宅のオンラインでやっていた。 id:shiba_yu36さん Mackerelチームでも
［速報］AWS、従来のAmazon S3より最大10倍高速な「Amazon S3 Express One Zone」発表。AWS re:Invent 2023
Amazon Web Services（AWS）は、ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2023」の基調講演で、従来のAmazon S3 Standardストレージクラスより最大10倍高速な「Amazon S3 Express One Zone」ストレージクラスを発表しました。 Need low latency & high performance? Accelerate workloads with #AWS Amazon #S3 Express One Zone delivers the fastest data access in the cloud with the lowest-latency cloud #Storage. Speed up data processing & cross the finish with time to spare. htt
時系列特化データベースの Amazon Timestream が一般公開（GA）しました！！ 時系列データの保存・検索・分析にピッタリ！ | DevelopersIO
約2年を経て、ついに、ついに、ついに、Amazon Timestreamが一般公開になりました！！ Amazon Timestreamを使えば、IoT機器などから収集した時系列データの保存や分析が簡単にできるようになります。 一言で言えば、時系列データに特化したデータベースです！ Amazon Timestreamとは Amazon Timestream は、IoT および運用アプリケーションに適した、高速でスケーラブルな完全マネージド型の時系列データベースサービスです。1 日あたり数兆規模のイベントを、リレーショナルデータベースの 1/10 のコストで簡単に保存および分析できます。IoT デバイスや IT システムの普及や、産業機器のスマート化により、時系列データ (時間の経過に伴うモノの変化を記録したデータ) は、急速に増加しているデータ型の 1 つです。 Timestream は、時
Linux Foundation Launches Open Source Valkey Community
5 MIN READ Linux Foundation Launches Open Source Valkey Community The Linux Foundation | 28 March 2024 Community maintainers, contributors, and users will continue collaborative development of an open source, in-memory data store under the new Valkey name. SAN FRANCISCO – MARCH 28, 2024 – Today, the Linux Foundation announced its intent to form Valkey, an open source alternative to the Redis in-me
Future Redis releases will continue to offer free and permissive use of the source code under dual RSALv2 and SSPLv1 licenses; these releases will combine advanced data types and processing engines previously only available in Redis Stack. Beginning today, all future versions of Redis will be released with source-available licenses. Starting with Redis 7.4, Redis will be dual-licensed under the Re
4月20日、DevOps.comが「Valkeyが急速にRedisを置き換えつつある（Valkey is Rapidly Overtaking Redis）」と題した記事を公開した。 この記事では、Redisのソース利用可能なライセンスへの移行と、その結果として生じたValkeyへの大規模な移行について詳しく紹介されている。以下に、ポイントを絞って内容を紹介する。 Redisのライセンス変更による影響 ちょうど一ヶ月ほど前（3/20）、 RedisがBSD 3-clauseライセンスからRedis Source Available License (RSALv2)およびServer Side Public License (SSPLv1)へとライセンスを変更 した。 BSD 3-clauseライセンスは非常に寛容なオープンソースライセンスで、著作権表示と免責事項の維持が含まれるが、商用利用
Microsoft、次世代高速キャッシュストアシステム「Garnet」をオープンソースとして公開 Microsoftは2024年3月18日、同社の研究所が開発を進めてきた次世代の高速キャッシュシステム「Garnet」をGitHub上でオープンソースとして公開した。 Introducing Garnet – an open-source, next-generation, faster cache-store for accelerating applications and services -Microsoft Research Blog Garnet is a cache-store system that addresses growing demand for data storage to support interactive web applications and se
GitHub - nalgeon/redka: Redis re-implemented with SQLite
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ベクトル検索（Vector Search）とは？ キーワード検索との違い：AI・機械学習の用語辞典 用語「ベクトル検索」について説明。テキストなどのデータを数値ベクトル（埋め込み）として表現し、それらのベクトル間の類似度を計算することで、関連する情報を見つけ出す検索方法を指す。Azure OpenAI Serviceの独自データ追加機能で利用可能な「キーワード検索」「ベクトル検索」「ハイブリッド検索」「セマンティック検索」という検索手法の違いについても言及する。 連載目次 用語解説 AI／機械学習／自然言語処理におけるベクトル検索（Vector Search：ベクター検索）とは、テキストや画像などのデータを数値ベクトルとして表現し、それらのベクトル間の類似度（主にコサイン類似度）を計算することで、関連する情報を見つけ出す検索方法のこと、またその方法による検索のことである。なお、数値ベクトル
Linux Foundation、Redisをフォークした「Valkey」プロジェクトを始動 ―BSDライセンスでオープンソースとして提供 Linux Foundationは2024年3月28日、Redisに代わるオープンソースの新しいインメモリキャッシュストアシステム「Valkey」のコミュニティを立ち上げ、開発を行うことを発表した。 Linux Foundation Launches Open Source Valkey Community -linuxfoundation.org valkey : A new project to resume development on the formerly open-source Redis project. We're calling it Valkey, like a Valkyrie. -GitHub We are excited
はじめに この記事は、現在（2023年8月4日時点）パブリックプレビュー中のCognitive Searchのベクトル検索機能について、ベクトルDBの構築手順を解説する記事です。公式ドキュメントにはクイックスタート記事も公開されており、こちらのブログで日本語で丁寧に解説してくれています。 公式ドキュメントのクイックスタートを読んでいると、下記の課題に遭遇します。 PDFなどのドキュメントはどのように扱えばいいか？ チャンク分割やベクトル生成は具体的にどのように行えばよいか？ 言語アナライザーを日本にするにはどこを変えればよいか？ インデックスを自動更新するにはどうすれば良いか？ このような課題に対して、Azure公式のGitHubリポジトリにあるcognitive-search-vector-prにあるインデックス作成ツール(azure-search-vector-ingestion-py
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SQLiteでベクトル検索ができる拡張sqlite-vssを試す｜mah_lab / 西見 公宏
分析用SQLを書くときの思考回路について｜だみ〜
ベクトルデータベースとは何かを解説、生成AIで「必須の存在」はどんな役割を担うのか
Amazon Timestream 所感 - moznion
An in-process SQL OLAP database management system
RedisをフォークしたインメモリDBの「Valkey」、次期バージョンでは性能が2倍以上に
ChartDB - Database schema diagrams visualizer
DuckDBでお手軽！データフェデレーション - Techtouch Developers Blog
MySQLで全文検索機能を使う際のパフォーマンスについて調査してみた - iimon TECH BLOG
DuckDB雑紹介(1.1対応版)@DuckDB座談会
開発効率を計測するデータ基盤の管理にDataformを使ってみた - yasuhisa's blog
Redis Adopts Dual Source-Available Licensing - Redis
「Valkey」がRedisを急速に置き換えつつある ー バックエンドエンジニアは地殻変動に備えよう
Microsoft、次世代高速キャッシュストアシステム「Garnet」をオープンソースとして公開 | gihyo.jp
ベクトル検索（Vector Search）とは？ キーワード検索との違い
Linux Foundation、Redisをフォークした「Valkey」プロジェクトを始動 ―BSDライセンスでオープンソースとして提供 | gihyo.jp
Cognitive Searchの生成AI用ベクトルDBの構築手順書 - Qiita
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