DMMプラットフォームにおけるTiDBの導入から運用まで
TiDB User Day 2024の登壇資料です。
TiDB User Day 2024の登壇資料です。
データベースアップグレード後の性能劣化、イヤですよね。 去る2023年某日、弊社ではAmazon Aurora MySQL 互換エディション 2 (MySQL 5.7 互換) から Aurora MySQL 互換エディション 3 (MySQL 8.0 互換) にアップグレードしました。当時の背景やアップグレードに関する知見は以下の記事をぜひ読んでみてください。 blog.smartbank.co.jp ソフトウェアバージョンアップをするとき、旧バージョンが抱えていた問題の解決などの恩恵を我々は期待します。しかし時には予期せぬデグレーションに遭遇することもあります。我々のMySQL 8.0へのアップグレード前後においてもいくつかの問題に遭遇しました。 本記事ではそんな問題の一つ、MySQL 8.0のオプティマイザが選択したセミジョイン最適化が性能劣化を引き起こした事例と解決方法について紹介し
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
KARTE リアルタイムユーザー解析基盤のDB (450TB)をゼロダウンタイムで 新DBに移行したノウハウ
2022 Developer Summit登壇資料 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20220217/session/3655/
はじめに Goで自作RDBMSに挑戦してみたログです。自作、といっても大部分は参考にした書籍の移植です。 ここ1年くらいRDBに向き合う機会が多く、その内部実装を手を動かしながら身を持って理解してみたいというモチベーションから始めてみました。ちょうど会社の『内部構造から学ぶPostgreSQL』読書会に参加したこともモチベーション上げるきっかけとなりました。 (他の方の記事ですが、読書会の記録はこちら↓) 『内部構造から学ぶPostgreSQL』読書会を完走した感想 ［改訂3版］内部構造から学ぶPostgreSQLの社内読書会振り返り データベースをデータの箱としか思っていなかった私の『内部構造から学ぶPostgreSQL』を読んだ感想 普段何気なく使ってるRDBMSですが、ACID特性を守るため・大量の読み書きを捌くため、非常に緻密に設計されております。 これを完全再現といかなくとも自分
MySQL8.0でSELECT COUNT(*)が低速になる動作は8.0.37で解消されていた！ - CyberAgent SRG #ca_srg
メディア統括本部 サービスリライアビリティグループ（SRG）の鬼海雄太（@fat47）です。 #SRG（Service Reliability Group）は、主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。 本記事は、MySQ
CA Tech Dojo/Challenge/JOB Advent Calendar 2019 の5日目のエントリーです。 この記事はツッコミどころ満載です。どうぞご自由にツッコんでくださいませ。 大学院休学中の怠け野郎です。 mooriii.com 11/7~11/29にAbemaTVのフロントエンドでCA Tech JOBに参加しました。 １ヶ月のインターン終わりました～！ほんと早すぎた…そしてたくさんアベマくんグッズをもらった😂未熟すぎて若干折れかけたけど最後まで楽しめました！#catechjob pic.twitter.com/10BLtAainu— もーりー⛅ (@_mooriii) 2019年11月29日 インターンでは新規ページの仕様策定〜実装までやらせてもらいました。 ディレクターの方やデザイナーの方と連携しながら仕事をさせてもらいとてもいい経験になりました。 今日は油断
直近1週間 人口10万人あたり 感染者数の推移 ※厚生労働省のデータにもとづいてお伝えしています。都道府県などが発表するデータとは異なる場合があります。 ※厚生労働省のデータをもとに、直近7日間の感染者数の合計が、人口10万人あたりでは何人になるかを計算したものです。こちらの折れ線グラフと、その上にある横棒グラフは、計算の中での端数処理の違いから、わすかに差が出ることがあります。※過去の数値が後日修正されることがあります。※【2021年11月18日まで使用した指標】政府の分科会は、直近1週間の人口10万人あたりの感染者数が、「25人以上」になると、感染状況が最も深刻な「ステージ4」に相当するとしました（グラフでは赤色のライン）。また、「15人以上」になると、感染者が急増している段階である「ステージ3」に相当するとしました（グラフではオレンジ色のライン）。 都道府県ごとの感染者数の推移 （N
なぜSQLiteはバイトコードを使うのか
以前にデータベースを自作しようとして、SQLiteのアーキテクチャを見てみたらVMだったことに疑問を感じ、それをツイートしたところ作者からリプをもらいました。 作者いわく、次のような背景があったとのことでした。 SQLiteを作った当初はデータベースエンジンのことをよく知らないがコンパイラのことをよく知っていた SQLデータベース・エンジンを書くという問題をコンパイラ構築の問題として扱うのは自然なことだった データベースエンジンのコアの部分をVMにするという発想がまったくなかったので、どんなメリットがあるのか？と気になっていました。 それを作者に聞いたら、詳細な説明ページを作ってくれました。 個人的にVMにしたことで、評価&実行のパフォーマンスは多少良くなると思うが、データベースエンジンのパフォーマンスにそれほど寄与していないんじゃないかな？って思ったりしました。 本記事はそのページについ
はじめに タスクを中心にした管理をしない（できないものは） 「やる（かもしれない）こと」を忘れない方法 Dataviewプラグインを使う おまけ：期限設定とか おわりに はじめに 1年以上使ってきて、私にとってObsidianが研究、仕事、生活とうまく付き合うためのメインのツールになった理由がなんとなく整理できてきました。もちろんこのプラグインのこれが便利とか細かいところはいろいろありますが、大まかに挙げると下記の3点が大きいです。 とにかくDaily Noteにいろいろ書いて、後で個別のノートに切り出す（ノート同士の関係はほぼ自動的に構築される）というやり方が私のずぼらな性格に合っている 研究や仕事で文章を書く作業の割合が大きいのでテキストを中心にしたツールが使いやすい 特に研究ではタスクをメモ・ノートなどから区別するのが難しいので分けないで付き合う方がやりやすい このうち、1については
Game UI Database
Visualizers Default Greyscale Filter Protanopia Filter Deuteranopia Filter Tritanopia Filter Inversion Scanline/CRT ?????????
PostgreSQL Row Level Security (RLS) を使って顧客データ保護の安全性を高めている件 - Techouse Developers Blog
はじめに 初めまして、株式会社Techouseエンジニアインターンの sakaidubz と申します。本日は私の携わっているプロダクトであるクラウドハウス労務で利用している RLS (Row Level Security) の技術について紹介します。 Techouse では、重要技術として RLS を多用しています。 通常 PostgreSQL の運用時には利用しないものであるため Techouse の開発メンバーとしてジョインしたみなさんが手慣れるまでに少し苦労をされているようです。 そこでこの場を借りて解説してみようと思い立ちました。 クラウドハウス労務について RLS について紹介する前に、私が開発しているクラウドハウス労務について紹介します。 クラウドハウス労務は人事労務における複雑な業務の電子化を推進するセミオーダー型・クラウド業務支援サービスです。各種手続きや年末調整といった法
[個人的]データベースゆく年くる年（2021）
この記事は私個人の2021年の活動を振り返るものです。 2020年に蒔いた種が今年は芽吹き、パブリックなメディアに登場する機会をいくつか頂くことが出来ました。その結果、皆さんにお伝えしている以上に多くのデータベース関係者とお話をする機会があり、とても楽しかったです。 詳説 データベース 2020年から仕込んでいたDatabase Internalsの翻訳版 「詳説 データベース」 が、満を持して7月に発売されました。 Amazonで★1つをもらったり、誤訳を指摘されて凹んだりしていましたが、「挑戦したものだけが失敗できる」 の精神のもと、気持ちは前に進んでいます。 2020年の12月は監訳作業にとても苦しんでいた時期で、それに比べれば2021年末は穏やかに過ごしています。しかし、「喉元過ぎれば熱さを忘れる」とは良く言ったもので、もう一冊ぐらい翻訳に関わってみたいなぁなんて思い始めています。
![[個人的]データベースゆく年くる年（2021）](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/708b1a76cc09e9053b64c6ef10d8e9cd1c41e785/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--kabCdklJ--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E5%252580%25258B%2525E4%2525BA%2525BA%2525E7%25259A%252584%25255D%2525E3%252583%252587%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525BF%2525E3%252583%252599%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525B9%2525E3%252582%252586%2525E3%252581%25258F%2525E5%2525B9%2525B4%2525E3%252581%25258F%2525E3%252582%25258B%2525E5%2525B9%2525B4%2525EF%2525BC%2525882021%2525EF%2525BC%252589%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3A%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525B0%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzVmM2YwZjM3ZjguanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
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。
多すぎる！！ 気づくと増えてるAmazon CloudWatch大家族、クラウド初心者にも分かりやすく整理しました
Haruhiko Okumura on Twitter: "これは散布図にするとおもしろいですね https://t.co/rjBLyPtVXI https://t.co/YMsDMVVpxI"
これは散布図にするとおもしろいですね https://t.co/rjBLyPtVXI https://t.co/YMsDMVVpxI
［速報］マイクロソフト、「Azure Synapse」発表。BigQuery対抗の大規模並列データ処理サービス。Ignite 2019
フロリダ州オーランドで開催中のマイクロソフトのイベント「Microsoft Ignite 2019」が開催中です。 その基調講演において同社CEOのサティア・ナデラ氏は、大規模並列データ分析サービス「Azure Synapse Analytics」を発表しました。 同社は現在、大規模データウェアハウス向けのサービスとして「Azure SQL Data Warehouse」を提供していますが、「Azure Synapse」はそれをさらに発展させたもの。 データウェアハウス、ビッグデータ分析、データ統合などを1つのサービスとして統合し、事実上データ容量に上限がなく、ペタバイトクラスのデータでも高速に処理できる性能を提供します。 リレーショナルデータベースのような構造化されたデータおよび非構造化データのいずれにも対応し、SQLによって分析可能です。 そのために「Azure Synapse」では最
困った時はドキュメント、どうもかわしんです。最近、諸事情で SQLite のドキュメントを読んでいます。 前回の記事 で紹介した通り SQLite を Rust で再実装しています。おかげさまで 300 を超える Github Star もいただき嬉しいです。 github.com SQLite は全ての仕様が ドキュメント にまとめられているので、そのドキュメントと本家の実装を読み比べながら実装しています。 SQLite を再実装する上で特に以下のドキュメントは役にたちます。これらだけで最小限の SQLite の実装は作れると思います。 Overview Documents > About SQLite いかに SQLite がすごいかを自慢しているドキュメント。使おうとしている人には安心を、再実装しようとする人には絶望を与えてくれます。 Programming Interfaces >
マイクロソフト、「Dataflex」発表。Microsoft Teams向けのローコード向けデータ基盤 Dataflexは、Microsoft Teamsでチームごとに利用可能なデータベースです。このデータベースを基盤に、同社のノーコード／ローコード開発ツールであるPower Appsやボット開発ツールであるPower Virtual Agentsなどを使って、チームで共有できるアプリケーションやボットを作ることができます。 下記は「Introducing Microsoft Dataflex, a new low-code data platform for Microsoft Teams」から引用します。 Microsoft Dataflex delivers a built-in, low-code data platform for Teams, and provides rela
こんにちは。LINEヤフー株式会社で、出前館というプロダクトのサーバーサイドエンジニアをしている古田大志です。 株式会社出前館はLINEヤフーのグループ会社です。資本業務提携を結んでいて、LINEヤフーが開発などをサポートしています。 詳しくはこちらをご参照ください。（https://corporate.demae-can.co.jp/pr/news/demaecan/line.html）（外部サイト） 今回の記事では、その出前館における開発の内容を紹介させていただきます。 出前館はデリバリーサービス事業のプロダクトで、開発においてはマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。出前館のマイクロサービスの1つに、クーポンに関するドメインの責務を持ったコンポーネントであるクーポンサービスがあります。 クーポンサービスでは、ビジネスエンハンスに伴う「非機能要件の増大」や「仕様の複雑さの肥大化
MySQLでNested Loopなクエリはインデックスをどう辿っているか - $shibayu36->blog;
タイムライン的なものをSELECTだけで実装しようと思った時に、Nested LoopなクエリでUsing temporary; Using filesortが出るようなそこそこ遅いクエリになる。その時にMySQLがインデックスをどう辿っているかを知りたかったので調べてみた。MySQLバージョンは8.0.33。 あまり自信はないので、もし間違った話をしていたら教えて欲しい。 どのようなクエリを検証するか タイムラインの取得ができるような、ユーザー・フォロー関係・投稿の3つのテーブルを作る。スキーマは次の通り。 CREATE TABLE users ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(100) NOT NULL ); CREATE TABLE follows ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTO_I
生成AI（人工知能）のRAG（検索拡張生成）の導入など企業で使われ始めたベクトルデータベース。その特徴は検索にある。ベクトルデータベースとはどのようなデータベースで、なぜ「意味」で検索できるのか。ベクトルデータベースの基本技術についてデータベースの専門家が解説する。（編集部） ベクトルデータベースは自然言語処理などAI技術の発展の中で生まれたデータベースであり、ベクトルの概念を用いてデータを管理するデータベースです。生成AIの登場とともに注目を集め、いまや多くの既存のDBサービスやその応用サービスにベクトルデータベースの機能が組み込まれています。 以下で検索を例にベクトルデータベースの特徴や動作の仕組みを解説します。 ベクトルによる「類似度」の判断 ベクトルデータベースがストアするのは数値の羅列です。単語や文章などの「意味」「文脈」を数値化したデータであり、個々の数値を取り出して意味や違い
岡田悠『１歳の君とバナナへ』発売中 on Twitter: "『きかんしゃトーマス』でやたら事故が起こるので、回数を調べました https://t.co/42HFJD3hfQ"
『きかんしゃトーマス』でやたら事故が起こるので、回数を調べました https://t.co/42HFJD3hfQ
Cloudflare、CDNエッジからMySQLやPostgreSQLへ接続を可能にする「Relational Database Connectors」発表
Cloudflare、CDNエッジからMySQLやPostgreSQLへ接続を可能にする「Relational Database Connectors」発表 Cloudflareは、CDNエッジで実行しているWorkersなどのアプリケーションからMySQLやPostgreSQLなどのリレーショナルデータベースに接続する機能を提供する「Relational Database Connectors」を発表しました。 Today, we’re announcing support for relational databases, including Postgres and MySQL from Workers. https://t.co/usLsYczxhr #FullStackWeek — Cloudflare (@Cloudflare) November 15, 2021 Cloudf
Using SQLite: Small. Fast. Reliable. Choose Any Three. (English Edition) 目次 目次 はじめに SQLiteの歴史 特徴 トランザクションがある 設定がない 様々なSQL機能が利用可能 クロスプラットの単一ファイルで管理 高速にデータにアクセスできる 大規模なデータを管理できる ソフトウェアが小さい ソフトウェアやファイルフォーマットが安定している ソースコードがPublic domainで公開されている。 ソフトウェアとしての品質が高い 使い方 公式のCLIツールを使う Pythonの公式モジュールsqlite3を使う PandasのDataFrameとSQLiteをやり取りする 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 世界で最も使われているOSSってなんだろうと考えた時に、 真っ先に思いつくのが
Consider SQLite
If you were creating a web app from scratch today, what database would you use? Probably the most frequent answer I see to this is Postgres, although there are a wide range of common answers: MySQL, MariaDB, Microsoft SQL Server, MongoDB, etc. Today I want you to consider: what if SQLite would do just fine? For those who are unfamiliar, SQLite is a implementation of SQL as a library — this means t
SQLite のおもしろ仕様 (2) : ファイルフォーマット - kawasin73のブログ
後方互換性って辛いね、どうもかわしんです。 最近 Rust で SQLite をフルスクラッチで再実装しています。 github.com 再実装するために SQLite の公式ドキュメントやソースコードを読み込んでいるわけですが、その過程で気付いたおもしろポイントを共有しようかと思います。 今回はその第二弾、ファイルフォーマット編です。第一弾はこちら：SQLite のおもしろ仕様 (1) : データ型 - kawasin73のブログ 前提知識 : ページ まず、この記事を面白いと思ってもらうための前提知識です。 大抵のデータベースはデータを保存するファイルをページという単位で管理します。SQLite ではデフォルトでは 1 ページ 4096 バイトです。これは、ファイルを保存するデバイス（HDD や SSD など）としてブロックデバイスを想定しているからです。ブロックデバイスとはデータの読
オープンソースのリレーショナルデータベース「PostgreSQL 12」の正式版がリリースされました。PostgreSQL 11の登場から約1年ぶりのメジャーバージョンアップです（日本語プレスリリース）。 PostgreSQL 12では、Bツリーインデックス周りの改善、サイズ縮小などにより全体的な性能向上を実現。パーティション化されたテーブルに対するクエリでは、テーブル管理情報を効率的に作成、操作することにより、特に数千もの多くのパーティションから構成されるテーブルに対する検索での性能向上につながっています。 jsonb型のデータに対して、SQLでの問い合わせにJSONパスが利用可能になりました。これによりJSONデータに対する部分指定での抽出が可能になりました。 インデックスへの書き込みをブロックせずにインデックスを再構築するReindex Concurrentlyコマンドが導入されたた
【入門】データベース設計まとめ - Qiita
はじめに 今回はデータベース設計について学び直したので内容をまとめていきます。 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Next.js×TypeScriptを利用したフロントの開発をメインで行っています。 直近の開発案件でRailsを使ったサーバーサイドの開発を担当することになり、DB設計を触ったのですが体系的な理解をしていなかったので苦戦をしました。 実装はできたものの、データベース設計を「なんとなくの理解」で終わらせないように、体系的に学び直しました。 データベース設計の学習に関しては下記の書籍を参考に進めました。 スッキリわかるSQL入門 達人に学ぶDB設計 徹底指南書 対象者 データベース設計について基礎から学びたい人 何となくデータベースの設計をしている人 正規化について学びたい人 データベースとDBMS
EmbulkでPostgreSQLをMySQLに移行した話 - LIVESENSE ENGINEER BLOG
こんにちは。マッハバイトを運営するアルバイト事業部エンジニアの mnmandahalf です。 先日、マッハバイトの販売管理システムで使っているデータベースをオンプレPostgreSQLからAmazon Aurora MySQLに移行しました。 本記事では移行に至った背景、吸収する必要があった差分や苦労した点についてお話しします。 環境 移行前のバージョン: PostgreSQL 9.4 ※ドキュメントはバージョン14のものを添付しています 移行後のバージョン: Aurora MySQL 3.02.0 (compatible with MySQL 8.0.23) 環境 MySQL移行の背景 データ移行方法の検討 Embulkの実行で考慮したポイント Embulkの設定 scram-sha-256認証への対応 タイムスタンプが9時間巻き戻る FK制約を無効化できない PostgreSQLとM
今、自分が所属している会社では、いわゆるフルサイクルなアプリケーションエンジニアがほとんどで、SRE のような、システムを運用改善することを専門にするメンバーは居ません。一方でそれなりにプロダクトの数は多く、各種ミドルウェアの運用で困っているのを見かけることがあります。 色々な人が似た問題に悩むのはもったいないので、「MySQL を運用したことがある人からすると、こういう考え方をする」という風な目線で勉強会を行いました。せっかくなので社内の情報を抜いたうえで公開します（同じようなことを色々な場所で言っていて、その都度作り直しているから……というのもあります）。 speakerdeck.com ちなみに DB のどこで悩むかはだいぶ業界ドメインに左右されると思っています（それはそう）。ゲーム業界なんかは、激しくスパイクするワークロードな上にミスったときの機会損失が激しいので、シャーディングを
Chrome開発チームがSQLiteチームとWebAssembly版SQLiteを開発中。Webブラウザ上からのファイル書き込みで永続化も可能。Web SQL APIの代替として
Chrome開発チームがSQLiteチームとWebAssembly版SQLiteを開発中。Webブラウザ上からのファイル書き込みで永続化も可能。Web SQL APIの代替として Google Chromeの開発チームは、すでに非推奨となっているWeb標準のWeb SQL Database APIをChromeから削除、その代替機能としてSQLite開発チームと協力してWebAssembly版のSQLiteを開発し、提供する予定であることを明らかにしました。 Chrome is deprecating and eventually removing Web SQL! Read @tomayac’s post that details all the steps for getting there. [We are here] Chrome 105 shows a deprecation w
話したネタ 論理削除とはそもそも何か？ 物理削除とは？ なぜ、論理削除が生まれてくるのか？ SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」 理由1: 心理的なハードルの高さ、怖さがある 理由2: 削除したデータを検索対象に入れたい場合がある 理由3: ログとしての用途 理由4: 誤操作をすぐに戻したい アンチパターンとは何か？ なぜ、論理削除はアンチパターンとして捉えられるのか？ 全てのSQL文のWHERE句に削除フラグが必ず入る LIMIT 1などが蔓延していく 論理削除に気づくきっかけは何か？ テーブル設計や、規約から気づく 論理削除というアンチパターンをどのように解いていくか？ 論理削除という概念は世の中にまずなく、お客様は論理削除という言葉を使っていない 要件をどのように設計すればいいのか？ ORMの論理削除プラグインはあまり良くない 状態遷移として捉える方法 Soft
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめまして、Yahoo!ショッピングでシステム開発を担当している村上です。 Yahoo!ショッピングでは数億件にのぼる商品が日々更新されています。 今回はそれを支える巨大なDBの運用の中で遭遇したMySQLのアンチパターンと、回避した方法について紹介いたします。 特定のテーブルをJoinするとすごく遅くなる Yahoo!ショッピングでは商品を出品するためのツールがあります。 商品情報には「商品名」「価格」といった、任意で設定可能な項目のほか、「ブランド」「商品種別」など、製品ごとに入力する内容が決まっている項目を、マスター情報としてテーブルで管理しています。 このマスター情報を利用して、出品の際に入力情報が正確であるかどうか確か
MySQLの最新バージョンである「8.1」が発表されたので超久しぶりに筆を取った。しばらく筆を取らなかった理由は個人的なものなのだが、このブログはごく個人的な活動であるので諸々の事情はご容赦頂きたい。 さて、MySQL 8.0の次のバージョン番号は何になるかという憶測は色々あったと思うのだが、8.1というものに落ち着いた結果になった。（9.0にしてしまうと、2桁目の番号が意味をなさなくなってしまうからね！！ちなみに次のバージョンは8.2、8.3・・・という具合に続く予定だ。）8.1という番号はバグデータベース上で既にチラチラと出ていたので、公式な発表よりも前に気づいていた人も多かったのではないだろうか。本稿では、バージョン8.1の概要と、8.1リリースと同時に発表されたInnovation ReleaseおよびLTS（Long Time Support）について解説しようと思う。 Inno
はじめに 環境情報 Delta Lake (デルタレイク) とは Delta Lake の実体 Delta Lake の構造 Parquet と Delta の相違点 Parquetとは何か Parquetの構造 Parquet と Delta の違い Delta Lake が生まれた経緯: データレイクと Delta Lake の違い データレイクのメリット データレイクの課題 *Parquetで構築した場合 Delta Lake の特徴 ACIDトランザクションの担保 スケーラブルなメタデータ管理 バッチとストリーミングワークロードの統合 タイムトラベル (バージョン管理) CONSTRAINT句のサポート DML (データ操作言語) のフルサポート UPDATE DELETE MERGE 柔軟なスキーマ管理 1. スキーマ エンフォースメント 2. スキーマ エボリューション ストレ
TimescaleDB 雑感
TimescaleDB を自社サービスに採用して 1 年以上過ぎたので振り返ってみます。 前提 著者は SQL に関して TimescaleDB を採用を決めたタイミングから勉強した初心者です Managed Service for TimescaleDB を採用しています まとめ TimescaleDB の利用で不満は今のところない sqlc との組み合わせは最高 開発会社が提供するマネージドサービスは最高 なぜ TimescaleDB を採用したのか 統計情報のため込みと集計 自社製品であるミドルウェアパッケージソフトウェアのクラウド版を提供するにあたり、何よりも重視したのは統計情報の提供です。それもサーバーの統計情報ではなく接続単位での接続情報を顧客に提供することです。 自社製品はリアルタイムに音声や映像を配信する製品ということもあり、一定間隔での統計情報の収集が重要になります。ネッ
Intro 最近とあるデータベースに関する記事を読んだのですが、Upstashについて誰も言及しておらずヤバいなと思ったので紹介することにしました。 ちなみに私も今日はじめてアカウント登録するのでご安心ください。 ゴールデンウィークは色々始めたくなるものです。 Upstashはサーバーレスデータベースを提供するサービスです。 Redisを主に扱っていますが一応Kafkaも使うことができます。 詳しく調べた感じだともう一つぐらい使えるデータベースが増えそうな気がしたので様子見していたのですが、 3月中旬に約2.3億円の資金調達を行いしばらくは既存サービスの強化を行うようなのでとりあえず使ってみることにします。 Upstash 様々な特徴がありますが特筆すべき点として、AOFモードで永続性が常に有効になっている点が挙げられます。 つまりRedisでありがちなキャッシュやエフェメラル用途で使える
Jack Wallen （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2024-04-10 07:30 「Linux」は長年にわたりクラウド上のサーバーに搭載されてきたが、クラウドが急激に拡大したこと、そしてLinuxがクラウド専用に設計されたものではないことを考慮すると、何かを変える必要があることは明らかだった。 その変化をもたらすのは、「Ingres」「PostgreSQL」「VoltDB」の開発に携わったMichael Stonebraker氏と、「Apache Spark」の生みの親でDatabriskの共同創設者／最高技術責任者（CTO）であるMatei Zaharia氏かもしれない。両氏はマサチューセッツ工科大学（MIT）のチームと協力して、「DBOS」（別名「DataBase OS」）という革新的なOSを開発した。 DBOSの開発は2022年に始まった。D
特許・契約書・有価証券報告書・企業関連ニュースなど、実応用上の自然言語処理では、会社名を認識したいという場面に非常に多く出くわす。 会社名らしい文字列をテキストから抽出することは、形態素解析器の辞書を用いたり固有表現抽出モデルを学習することである程度実現される一方で、抽出した会社名をレコード化して分析などに用いる際には、いわゆる名寄せの問題が発生する。 自然言語処理における名寄せに似た問題は、エンティティリンキングや共参照解析といったアプローチで探求されており、実応用上は前者のアプローチが採られることが多い印象がある。*1 名寄せタスクをエンティティリンキング的に解くためには、帰着先の知識ベース・辞書が予め存在していることが必要だが、研究の文脈では知識ベースとしてWikipediaが採用されることが多い。 Wikipediaを用いる利点は多くあり、様々なエンティティ種に対してそこそこのカバ
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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
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新型コロナウイルス 都道府県別の感染者数・感染者マップ・「定点把握」の感染状況データ｜NHK特設サイト
Obsidianでタスクとして切り出さずにやる（かもしれない）ことと付き合う - 誰がログ
モブに早く慣れたい人のためのガイド
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イベント駆動とドメインモデルの完全性を意識したアーキテクチャ設計
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組み込みシステム向けDBであるSQLite入門 - MyEnigma
PostgreSQL 12が正式リリース。Bツリー周りの改善による性能向上、JSONパスによる抽出可能など
「開発者向けの MySQL 入門」という勉強会をしました - しなしな記録
27. 論理削除とは何か？どのような解法があるのか？ w/ twada | fukabori.fm
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データベース指向の新OS「DBOS」--クラウド時代に対応する新たなアプローチ
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