Boolean のカラムを生やす前に考えたいこと
その方が単純に情報量が増えるため 最初 boolean にしてたけど後から時刻もほしくなるということはよくある。後から日時型のカラムに変えようと思っても、過去のイベントの日時は失われてしまっていて困る。今は日時が必要でないように感じても日時にしておく方がよい。 またアプリケーション的に使わなくても、データ分析のためにあると嬉しいことは多い。 コード的にも特に扱いにくくなることはない 以下のようにして簡単に boolean と同じ感覚で扱うことができる。 class Post < ApplicationRecord scope :unpublished, -> { where(published_at: nil) } scope :published, -> { where.not(published_at: nil) } def published? !published_at.nil?
Data is an integral part of the web. As JavaScript and TypeScript frameworks make it easier than ever to server-render just-in-time data, it's time to make databases a first-class part of Vercel's frontend cloud. Today, we’re excited to announce a suite of serverless storage solutions now available on Vercel, powered by some of the best infrastructure providers in the industry. Vercel KV: A server
Amazon Auroraを活用したソーシャルゲームの複数ワールドデータ統合 / AWS Dev Day Online Japan
Amazon Auroraを活用したソーシャルゲームの複数ワールドデータ統合 / AWS Dev Day Online Japan
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
生成AIの可能性を広げる「ベクトルデータベース」への関心が急速に高まっている。ベクトルデータベースとは、生成AIが扱う非構造化データの格納・管理・照会で利用されるデータベースのこと。ここではベクトルデータベースの基本をわかりやすく解説するとともに、生成AIの普及において、どのような役割を果たすのか、注目される理由などと合わせて紹介しよう。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト、ゲームエンジンを活用し
ステージング環境における検証用データベースの立ち上げを自動化する取り組み - KAYAC engineers' blog
SREチーム(新卒)の市川恭佑です。 カヤックのサービスでは、信頼性の担保を目的として、ステージング環境を作成する方針を取っています。 ステージング環境では、検証の精度を高めるために、量・質ともに本番環境に類似したデータベースが求められる局面が頻出します。 そこで今回は、Tonamel という自社サービスにおける、検証用データベースの立ち上げを自動化する取り組みについて紹介します。 サービスの置かれていた状況と解決方針 Tonamel の実行基盤は Amazon Web Services (AWS) 上にあり、本番環境とステージング環境は別のアカウントとして、同一の AWS Organizations 組織内に構築されています。 もともと、ステージング環境では、本番環境のデータは利用せず、手作業でダミーデータを作成していました。 それゆえに、データベースに格納されているデータ量は本番環境と
データベースライブラリであるTkrzwの初版をリリースした。Kyoto Cabinetの正式な後継製品である。本家のサイトはここである。設計目標の通り、高速かつ堅牢で多目的に使える実装になったと思っている。私の下手な英文を読ませるのも忍びないので、ここに概要を書いておこう。 ダウンロードとインストール このディレクトリにソースファイルのパッケージが置いてあるので、ダウンロードする。あとは典型的なインストール手順を踏襲すればよい。 $ tar zxvf tkrzw-0.9.1.tar.gz $ cd tkrzw-0.9.1 $ ./configure $ make $ make check $ sudo make install自分の環境でもテストをしたいという人は以下のコマンドを実行してもよいし、しなくてもよい。テストケースはGoogle Testを使って書かれているので、予めそれをインス
新規登録 UI まとめてみた｜あき
シンプルだけど難しい「新規登録」のデザイン。 派手さはないけど、地道な工夫の繰り返し。 新規登録まわりで離脱の少ないデザインを勉強したかったので、いくつかアプリをスクショしました。自分用で作成しましたが、誰かの参考になればと思います。 また、まとめ内のコメントは個人的感想です。まだまだ勉強中なので、お気軽にご意見いただけるとうれしいです〜。 パターン一覧 1. 登録必須型 2. 登録先行型 3. 利用先行型 4. メリット先行型 目的別の参考事例 1. 不要な遷移を削る 2. 不要な操作を削る 3. わかりやすく伝える 4. 魅力的に伝える おわりに ・最適な新規登録のタイミング ・注意すべきデザインの視点 ・スクショの保管場所1. 登録必須型ユーザー登録なしではアプリが利用できないパターン。 傾向 母数としては一番多い形式。プロフィールが大切なフィットネス系では、利用前にかなりの入力を求
AWSはNoSQLデータベースサービスのDynamoDBが、SQLで操作可能になるSQL互換のクエリ言語「PartiQL」に対応したことを発表しました。 You now can use PartiQL (a SQL-compatible query language) to query, insert, update & delete table data in DynamoDB. PartiQL makes it easier for you to interact with DynamoDB & run queries in the AWS Management Console. https://t.co/qlRwzYZCPC pic.twitter.com/pVaX5xlEDu — DynamoDB (@dynamodb) November 23, 2020 DynamoDBはキーバ
高性能分散SQLエンジン「Trino」最速ガイド - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは。なんの因果かNTTコミュニケーションズのエバンジェリストをやっている西塚です。 この記事は、NTT Communications Advent Calendar 2021 22日目の記事です。 5分でわかる「Trino」 「Trino」は、異なるデータソースに対しても高速でインタラクティブに分析ができる高性能分散SQLエンジンです。 以下の特徴を持っており、ビッグデータ分析を支える重要なOSS(オープンソースソフトウェア)の1つです。 SQL-on-Anything: Hadoopだけでなく従来のRDBMS(リレーショナルデータベース)やNoSQLまで、標準SQL(ANSI SQL)に準拠したアクセスをワンストップに提供 並列処理でビッグデータに対して容易にスケールアップ しかも高速(hiveの数十倍) Netflix, LinkedIn, Salesforce, Shopif
MySQL/Postgres におけるトランザクション分離レベルと発生するアノマリーを整理する https://zenn.dev/mpyw/articles/rdb-transaction-isolations 上記のスライドの具体的な結論に至るまでの導入として，知識があまりない状態でも段階的に読み込んでいけるように心がけたスライドで，株式会社ゆめみの社内勉強会にて発表しました。 スライドの途中の URL などは PDF としてダウンロードするとクリックできると思います。 事前のレビュー協力者 - https://twitter.com/neko_han25 - https://twitter.com/KentarouTakeda
日本電気株式会社（NEC）と株式会社ノーチラス・テクノロジーズがNEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）のプロジェクトとして開発をしてきた国産の高性能リレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」のソースコード公開が、本日（2023年10月5日）午後3時にGitHubで開始されました。 ソースコードは劔（Tsurugi）のコミュニティサイトからGitHubサイトにアクセスすることでダウンロードできます。Dockerイメージも用意されているため、すぐに試すことも可能。 開発元であるNECとノーチラス・テクノロジーズは、商用サポートなどを必要とする顧客向けにサブスクリプションの提供も来春に予定していると発表しています。 また、さくらインターネット株式会社の協力を得て、PoC環境を年内にサービス化する予定。サーバの貸し出しの検討も進めているとしています。 メ
こんにちは、今年の1月に会員事業部から技術部データ基盤グループへ異動した佐藤です。先日、京まふ2019前夜祭イベントに参加するために人生で初めてピカピカ光る棒を買いました。 新卒で入社してから2年ほど分析作業をしていた身から、データ活用基盤を作る側へ立場を変えました。今回は新たに身を移したデータ活用基盤の外観を説明したいと思います。 2017年にも同内容の記事が投稿されていますので、当時との違いを中心に説明していきます。 外観図 以下が2019年10月現在におけるクックパッドのデータ活用基盤の全体像です。 クックパッドのDWH外観図 masterデータのインポートがMySQL以外にも複数種対応し始めたことと、PrismとSpectrum（S3＋Glue）周りと、Tableau Serverが大きな変更点となっています。2017年の図にDmemoはありませんでしたが、記事本文にある通り当時か
大量データを検索するサービスでElasticsearchはRDBの代替候補になりうるか？(Elasticsearch vs pg_bigm) - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
みなさんこんにちは。フジサワです。前回の記事でお伝えしていたElasticsearchの検証がひと段落しましたので、検証結果をレポートいたします。 連載目次 『全文検索 〜 Elasticsearchとデータ匿名化手法』 『全文検索の探求 Elasticsearch(1) 』: プロジェクト方針およびElasticsearch概要 大量データを検索するサービスでElasticsearchはRDBの代替候補になりうるか？(Elasticsearch vs pg_bigm)』 ←今読んでいる記事 データ匿名化 第1回：匿名化された個人情報とは何なのか データ匿名化 第2回：個人情報は匿名化しても意味がないのではないか？ データ匿名化 第3回：個人情報を匿名化するプロセス データ匿名化 第4回：匿名化のために行うデータ項目の一般化とは データ匿名化 第5回：データ匿名化の指標 データ匿名化 第6
はじめに 概要 DynamoDBのテーブルの用語やテーブルの検索方法がまっっったくわからなかったので、イラストをまじえながらいつでも見返せるように書いてみました。 この記事で得られること DynamoDBのテーブルの基礎概念についてイラストで理解できます。 テーブルの操作はaws cliで行なっていますが、もちろんコンソール画面からもできます。 全体の概要を理解したいので、aws cliのコマンドについては軽く読み流してもらって大丈夫です。 用語 DynamoDBのテーブルには色々な用語があります テーブル パーティションキー ソートキー Item(項目) Attribute(属性) index その他もろもろ… 何を言っているのかよく分かりませんね。 そこで、今回は私たちに馴染みのある「学校」をテーマにイラストを使って解説をしていきます。 みなさんは先生になった気持ちでどうすれば生徒たち
天下りログ
天下りログの公式サイトです。天下り規制は国民が決める！
ホスティング事業部の業務信頼性向上チームでエンジニアをしているはらちゃんです。 先日STREET FIGHTER 6のオープンベータに参加し、友人にボコボコに負けました。 製品版買っていい勝負ができるように特訓を重ねたいと思います。 今回、ホスティング事業部のサービスであるロリポップ、ムームードメイン、ヘテムル、おさいぽのDBリストアテストを自動化したので紹介します。 まず業務信頼性向上チームとは？ リストアテストを継続的にやっている理由 なぜ自動化したのか 全体像 具体的な実装 実装時に困ったこと dumpのサイズが大きすぎて通常のrunnerではリストアテストができない場合 scpをするアカウントにdumpファイルを操作する権限がない場合 dumpファイルのファイル名が微妙に違ってうまく指定できない場合 終わりに まず業務信頼性向上チームとは？ 最初に、自分の所属している業務信頼性向上
「Amazon Aurora Serverless V2」正式版に。瞬時にスケールして数十万トランザクションに対応、データベース容量も自動管理
「Amazon Aurora Serverless V2」正式版に。瞬時にスケールして数十万トランザクションに対応、データベース容量も自動管理 Amazon Web Services（AWS）は、クラウド上でデータベースのマネージドサービスとして提供している「Amazon Aurora Serverless」の新バージョン「Amazon Aurora Serverless V2」の正式版としてのリリースを発表しました。 Instant scale ↔️ instant cost efficiency. Amazon Aurora Serverless v2 scales in a fraction of a second while eliminating database capacity management, so you only pay for what you use & sa
Leaving MySQL
Heroku のデータベースには RDS を使ってよい(あるいはそれが嫌なら Heroku を使うべきではない)という話 - Diary
Heroku のデータベースには RDS を使ってよい(あるいはそれが嫌なら Heroku を使うべきではない)という話 Heroku を使うときに問題になるのは、データベースに何を使うかということです。 Heroku 標準の PostgreSQL Amazon RDS ClearDB (Heroku で MySQL を使えるアドオン) などが代表的な選択肢としてあります。ここで Heroku 公式が公開している RDS を使う方法についてのドキュメントを見ると、 RDS のインスタンスをインターネットに全公開して Heroku から接続せよと書かれています。 ネットワーク的な防壁がそろった環境が当然の現代においてこの方針はいかにも許容できないもののように思えます。しかし、ここで ClearDB と Heroku 標準の PostgreSQL について考えてみましょう。 まず ClearD
僕たちは本当のSQLite3を何も知らない（柔軟なデータ型と外部キー制約の罠について） - give IT a try
「えっ、SQLite3ってこんな仕様なの！？」と最近ビックリしたことを紹介します。 たとえばこんな2つのテーブルがあったとします。 CREATE TABLE blogs ( id int primary key, title varchar(32) ); CREATE TABLE comments ( id int primary key, content varchar(32), blog_id int, foreign key (blog_id) references blogs(id) ); ポイントはcommentsテーブルのblog_idにはblogs(id)への外部キー制約が貼ってあることです。 もちろん、blog_idもblogs(id)も、どちらもint型です。 で、以下のようなSQLを発行します（blog_idの値に注目）。 -- blogsにデータを追加 INSERT
［速報］BigQueryが非構造化データのサポートを発表。これで構造化データ（RDB）、半構造化データ（JSON）、非構造化データをサポート。Google Cloud Next '22
Google Cloudは、開催中のイベント「Google Cloud Next '22」において、大規模データ分析サービスのBigQueryで非構造化データのサポートを発表しました。 BigQueryは今年1月にJSON型データへのネイティブ対応をパブリックプレビューとして公開しています。 参考：BigQueryがJSONにネイティブ対応。SQLでJSONに対するクエリが可能に これでBigQueryは今回の非構造化データのサポートにより、RDBのテーブルに格納された構造化データと、JSONなどによる半構造化データそして非構造化データの3つをすべてサポートする柔軟な大規模データ分析基盤になるわけです。 Google Cloud Storageバケットのテーブル形表現 BigQueryの非構造化データサポートはObjectテーブルによって実現され、画像や動画、音声、テキストなどのデータが扱
Oracle Cloud、最大160コアのArmプロセッサを用いた「OCI Ampere A1 Compute」開始。無償で4CPU/24GBメモリを期限なく提供、Arm対応のJenkinsやKubernetesも
Oracle Cloud、最大160コアのArmプロセッサを用いた「OCI Ampere A1 Compute」開始。無償で4CPU/24GBメモリを期限なく提供、Arm対応のJenkinsやKubernetesも オラクルは、同社が提供するクラウドサービス「Oracle Cloud Infrastructure」でArmプロセッサベースの新コンピュートサービス「OCI Ampere A1 Compute」（以下、A1 Compute）の提供開始を発表しました。 Armベースのコンピューティング・サービス「OCI Ampere A1 Compute」を発表。1コア/時間１セントで、優れた価格性能を実現しています。発表資料はこちら→ https://t.co/wFzXZnneHt #OracleLive pic.twitter.com/dRieE7e6c7 — Oracle Japan/日本
Build in a weekendScale to millionsSupabase is an open source Firebase alternative. Start your project with a Postgres database, Authentication, instant APIs, Edge Functions, Realtime subscriptions, Storage, and Vector embeddings.
大規模サービスのデータベースエンジンを MySQLからAurora MySQLへの移行 〜リードレプリカ, DNSを利用した最小ダウンタイム移行方法〜 - メドピア開発者ブログ
バックエンドエンジニアの徳富(@yannKazu1)です。先日、メドピアのメインサービスであるmedpeer.jpで使われているデータベースエンジンを、MySQLからAurora MySQLへと移行しました。今回はその移行のプロセスについて詳しくお話しします。 移行したデータベースの簡単なインフラ構成 移行方針 今回移行するデータベースは複数のアプリケーションから参照されており、ダウンタイムによるユーザー影響が大きいため、移行方針の検討の段階で重視したのは、ダウンタイムの最小化でした。これを達成するために、DNSのCNAMEレコードと、Auroraのリードレプリカを活用し、移行させることにしました。 DNSのCNAMEレコードの使用 データベースエンドポイントをアプリケーションに直接記述する代わりに、DNSのCNAMEレコードを利用して間接的に参照するようにしました。これにより、データベー
「脱Oracle」の背景にある、Oracle Databaseの価値を改めて考える | フューチャー技術ブログ
はじめに2019年10月15日、Amazonは自社サービスにおける実質的な”脱Oracle”を発表しました。75PBに及ぶデータを、傘下のAWSが提供するDatabase Service（AuroraやDynamoDB、Redshiftなど）へと移行したとの事。 この一報は、Amazonというグローバル規模のECの巨人、クラウド・プラットフォーマーのリーダーの一角が、大規模基幹システム領域におけるRDBMSのデファクト・スタンダードと決別したという点で、業界関係者に対して非常に大きなインパクトを残したものかと思います。 大人の色々な側面が垣間見えるものの、非常に難易度の移行PJであった事はを想像に難くありません。 “Oracleもいよいよ賞味期限を迎える” 果たしてそうなのか。ここで今一度、**”脱Oracle”とは何を脱する事なのか**、を考えてみます。 “脱Oracle”とは？第1は高
［速報］分散PostgreSQLをAzure Cosmos DBが提供開始、オープンソースの分散DBエンジン「Citus」を採用。Ignite 2022
［速報］分散PostgreSQLをAzure Cosmos DBが提供開始、オープンソースの分散DBエンジン「Citus」を採用。Ignite 2022 マイクロソフトは現在開催中のイベント「Microsoft Ignite 2022」で、グローバル規模の分散NoSQLデータベース「Azure Cosmos DB」でPostgreSQLをサポートする「Azure Cosmos DB for PostgreSQL」を発表しました。 Cosmos DBはデータを自動的にユーザーの近くのリージョンにレプリケーションすることで、どのユーザーに対しても高速なデータベースアクセスを実現し、かつグローバルな規模で稼働する大規模分散NoSQLデータベースです。 最大で数ペタバイトのデータ容量と秒間数百万トランザクションまでスケールする性能をカバーできる点を特徴としています。 Azure Cosmos DB
https://kaigionrails.org/2023/talks/kubo/
最近、この説明を複数回したので記事にする。 要約 普段は 今北産業 派なのだが、3行考えるのが面倒なため、今後は大人の表現を使う。 「今北産業」をスタートアップ語にすると「マジ価値サマリー」になるらしい ちなみにここだけの話ですが、大人語にすると「要約」になります pic.twitter.com/Q8SflvBX7c— ところてん (@tokoroten) 2022年1月24日 画面に表示したい順(以下、表示順）は振る舞いの属性なので分ける 似たような振る舞いに関わる属性は別テーブルにわけると良い 普通に正規化しましょうって話。 表示順をカラムを追加して表現する よくあるテーブルは画面情報と合わせて表示順カラムがあるパターン。 こういうテーブルを作って SELECT * FROM items ORDER BY display_order_number; で表示順に取り出すパターン。 表示順
Supabase https://supabase.io/ Supabaseの特徴 「Supabase」は、既存のPostgreSQLデータベースをRESTful APIに変えるオープンソースおよび、それを使ったクラウドのDBサービスです。 https://github.com/supabase/supabase PostgreSQLの挿入・更新・削除をリッスンするElixirサーバーで、Webソケットを介してJSONをブロードキャストするのが、Supabaseの中核的な役割になります。今回は、そのSupabaseが提供するクラウドDBサービス（アルファ版）を使って、RESTful APIを試してみました。 SupabaseのクラウドDBを使ってみる サインアップが完了したら、基本情報として組織と プロジェクトを登録します。 登録が完了すると、作成されたデータベースの接続情報が表示されます
背景 つい先日、自分の担当プロダクトがひとまずα版リリースしました。 これまでのキャリアでは既存システムの拡張などが多く、ビジネスとしては自分で0からDBのテーブル設計をする機会がなかったため、キャッキャしながら今回初めてすべての設計をしたのですが、現実は厳しい。結構な数の失敗をしてしまいました。 この記事では、そんな「失敗したな〜」と思った設計についてまとめて、供養にしようと思います。 失敗したテーブル定義 というわけで、よかれと思ってテーブル定義してみたらつらかったことたち。 ネット広告系の会社なので、広告のデータ構造のサンプル多めです。 過度なテーブル分割 広告テーブル id name status bid url
Amazon Aurora Multi-Master is now generally available, allowing you to create multiple read-write instances of your Aurora database across multiple Availability Zones, which enables uptime-sensitive applications to achieve continuous write availability through instance failure. In the event of instance or Availability Zone failures, Aurora Multi-Master enables the Aurora database to maintain read
This article is part of the Building a Simple DB in Rust series. While I've used rust for a while and have had a few small projects in it, I felt like I was missing a truly "systems" project. So when I came across this series for making a simple DB in C, I figured why not try to make my basic DB in rust. I will roughly follow the structure of that series at first, but I will most likely deviate an
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．
これは はてなエンジニアアドベントカレンダー2023 3日目の記事です。 はてなエンジニア Advent Calendar 2023 - Hatena Developer Blog はてなエンジニアのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita 昨日は id:pokutuna さんの blog.pokutuna.com でした。私も若い頃に同僚とGitHub上で白熱してしまい観光名所になってしまっていたような気がします。気を付けていきましょう。 さて、この記事では SQLiteでLinderaを使った日本語全文検索をする話を紹介します。 モチベーション laiso.hatenablog.com 上の記事でも話題になっているように個人開発ではDBのコストは問題です。同様に全文検索したいときにもコストに頭を悩ませているのではないでしょうか？ たとえば Amazon
Notion ワークフロー
📌 Notionとは 簡単にいうと高性能なWikiに強力なデータベース機能が組み込まれたものです．基本はページを作成して，そのサブページを作っていく感じです．ただ，Notionはかなり直感的にコンテンツを作れます．テキストだけではなく，表や画像などかなり扱いやすいです．例えば，2段や3段といった段組が簡単に行えるし，Markdown 方式でもサクサク書けるのはとてもいい感じです．また，外部サービスとの連携も充実してきていて，さまざまなコンテンツをページに埋め込むことができます． 単純なプロジェクトのドキュメントなどでは Wiki のような運用で問題ないと思いますが，さまざまなコンテンツを含むナレッジベースのようなものを構築する場合には，Wiki ベースの管理方法は上手くいかないことはすでに分かっているので，Wikiのように使っていてはダメだと考えます．あくまで，個人的な意見です．それでは
RDSのDBメンテナンスについて
内容 らくがき記事、RDSでダウンタイムなしの24-365構成ってどうすればと思い書いている記事です。 とりあえずはRDSでメンテナンスやアップデート処理が走る時に、サービスダウンするのか否かを整理した資料となります。 RDS(MySQL)の整理 機能概要 最大 64 TiB のデータベースサイズをサポート 汎用インスタンスクラス、メモリ最適化インスタンスクラス、およびバースト可能パフォーマンスインスタンスクラスをサポート 自動バックアップとポイントインタイムリカバリをサポート。 単一のリージョン内または 5 つのリードレプリカのクロスリージョン内で、インスタンスごとに最大 15 個のリードレプリカをサポート 可用性と耐久性 ３種類のオプションが選択可能 単一DBインスタンス スタンバイインスタンスのない単一の DB インスタンスを作成します。 マルチAZ DBインスタンス 別のアベイラビ
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！｜kintoneにおまかせ！（VIP SYSTEMS 公式）
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！ 企業にとってデータは顧客の次に大切なものであり、その保持・管理・活用方法について各社の担当者は日々、頭を悩ませているところだと思います。 2010年代になってから話題になった「NoSQL」はデータベースの一つの選択肢としてすっかり定着し、2020年代になってからはWebブラウザからデータの入力・閲覧がすべてできてしまう「DBaaS（サービスとしてのデータベース）」とでも呼ぶべき製品も多数出てきました。それらを活用したいところですが、社内で運用しているRDBMSをすぐにやめるわけにもいきません。 これらを保守するには、担当者は最低でもSQLは覚えておかなければならないのですが、教育コストが掛かります。そこで今回は「先輩社員がいなくても、SQLを知らなく
New – Fully Managed Blue/Green Deployments in Amazon Aurora and Amazon RDS | Amazon Web Services
AWS News Blog New – Fully Managed Blue/Green Deployments in Amazon Aurora and Amazon RDS When updating databases, using a blue/green deployment technique is an appealing option for users to minimize risk and downtime. This method of making database updates requires two database environments—your current production environment, or blue environment, and a staging environment, or green environment. Y
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Introducing storage on Vercel – Vercel
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
データベースライブラリTkrzwの初版リリース - 豪鬼メモ
AWS、DynamoDBをSQLで操作可能に。SQL互換のクエリ言語「PartiQL」対応を発表
MySQL/Postgres におけるトランザクション分離レベル
メニーコアに最適化した国産の高性能RDB「劔（Tsurugi）」、ソースコードの公開を開始
データ活用基盤の今 〜DWH外観図〜 - クックパッド開発者ブログ
イラストで理解するDynamoDBのテーブル - Qiita
DBのリストアテストを全自動化した話 - Pepabo Tech Portal
React Dashboard: an Ultimate Guide - Cube Blog
Supabase | The Open Source Firebase Alternative
やさしいActiveRecordのDB接続のしくみ
表示順という属性を別テーブルに分ける - そーだいなるらくがき帳
オープンソースのFirebase代替プロダクト「Supabase」 - ITnews
初めて0からDB設計してみてやらかしたこと - Qiita
Amazon Aurora Multi-Master is Now Generally Available
Building a Simple DB in Rust - Part 1 - Parsing
Amazon Timestream 所感 - moznion
SQLiteでLinderaを使った日本語全文検索 - *iroi*