Software Design「データベース速攻入門」に「SQL50本ノック」が掲載されました - LIVESENSE ENGINEER BLOG 最近では、postgres-wasmなど、WebブラウザでDBを動かせるようになってきており、もう少しすれば、WebAssemblyを使って、ブラウザですぐにノックを始められるようになるかもしれません。もしも、また何年か後に記事を更新する機会があれば、試してみたいですね。 Web上からすぐに試せるpostgres-wasmはPagilaのデータを持っていくことが現時点で出来なさそうだったものの、SQLite3 WebAssemblyはSQLiteのデータを持っていけました。SQL50本ノックを気軽に試せそうです。 手順1 sakila-sqlite3をダウンロード まずgithubからsakila-sqlite3をダウンロードします。 gith
米アマゾン・ドット・コム（Amazon.com）がついに米オラクル（Oracle）に「勝利宣言」をした。アマゾンは2019年10月15日（米国時間）、社内からOracle Database（DB）を「全廃」したと発表したのだ。最盛期には約7500ものOracle DBが存在し、eコマースや物流、決済、受発注、広告、動画・音楽配信などのバックエンドで長年使われてきた。それらはほぼすべて姿を消したという。 Oracle DBからの移行先は、アマゾンがクラウドサービスAmazon Web Services（AWS）で提供するDBサービスだ。今後はMySQLやPostgreSQLと互換性のある分散型リレーショナルDB（RDB）サービスのAmazon Auroraをはじめ、NoSQLのDBサービスであるAmazon DynamoDB、データウエアハウス（DWH）のサービスであるAmazon Reds
GraphQL と Prisma から考える次のN年を見据えた技術選定 / Architecture decision for the next N years at StudySapuri
JSConf JP 2021 で登壇した資料です #jsconfjp #jsconfjp_b Links: [Active Recordから考える次の10年を見据えた技術選定](https://speakerdeck.com/yasaichi/architecture-decision-for-the-next-10-years-at-pixta) [GraphQL を活用したスキーマ駆動開発の実践](https://speakerdeck.com/qsona/schema-driven-development-with-graphql) [GraphQL を利用したアーキテクチャの勘所 / Architecture practices with GraphQL - Speaker Deck](https://speakerdeck.com/qsona/architecture-pract
DuckDB GUI Client DB Pilot is a database GUI client for DuckDB and various other databases. Available for Mac, with Linux and Windows support coming soon. Working with SQL has never been easier - thanks to DB Pilot's integrated AI assistant.
こんにちは、データ基盤グループの吉田(id:syou6162)です。データ基盤グループでは安定してデータを利用できるように様々な取り組みを行なっています。本エントリでは、データ品質に問題がある場合にすぐに気付けるようにしたSQLによる監視の仕組みを紹介します。 背景 SQLを使った監視基盤の構築 実際の監視項目例 他チームがdailyで転送しているデータがバッチの失敗により遅れていないか BigQueryのエラーレートが急激に増加していないか 承認済みビューの設定が意図せず消えていないか 今後の展望 背景 データ基盤の運用をしていると、日々様々なトラブルと向き合う必要があります。例えば、以下のようなものがあります。 他チームがdailyで転送しているデータがバッチの失敗により遅れている TerraformなどのIaCで承認済みビューの権限管理を行なっているが、コードの設定ミスで意図せぬ状態
今まで生き残ってきたRDBMSとこの先10年戦えるデータストア戦略 / Database now and in the past
Developers Summit 2022の登壇資料です。 # 参考リンク - https://eh-career.com/engineerhub/entry/2018/12/11/110000 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2017/12/27/080000 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2021/12/31/114009
【レポート】インフラエンジニアは働かない～AWSのフルマネージドサービスでメンテフリーになるまで～ #AWSSummit | DevelopersIO
DA事業本部の春田です。 AWS Summit Online絶賛開催中！ということで、本記事では「CUS-60: インフラエンジニアは働かない～AWSのフルマネージドサービスでメンテフリーになるまで～」の内容についてまとめていきます。 セッション情報 株式会社カプコン システム開発部 中村 一樹 氏 株式会社カプコン システム開発部 中島 淳平 氏 DL数500万を超える大型タイトル、モンスターハンターライダーズ。 メンテフリー、省コスト、最先端、をテーマにしたカプコン史上最大のインフラアーキテクチャはどの様に設計され、どう運用されているのか。コンテナって実際どうなの、Kubernetes？ECS？RDBMSを使わずしてサービスを提供することは可能？大量アクセスにより生成されるログを安全に回収するにはどうする？実際に運用してみた経験や事例を踏まえて、カプコンの考えるクラウドネイティブ時代の
CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
GraphQL スターターパック | Prisma + NestJS + Next.JS製 個人ブログサイトをCloud Runで運用しよう
GraphQL スターターパック | Prisma + NestJS + Next.JS製 個人ブログサイトをCloud Runで運用しよう 「GraphQLの仕様はなんとなく知っているけど、それを使ってどうアプリを作るのかいまいちイメージがわかない」 この本はそんなスキマを埋めるべく書きました。 近年ではReactをはじめフロントエンドの選択肢が豊富になっており、フロントエンドとバックエンド間のやりとりにはより汎用的かつ効率的な方法が求められます。 GraphQLはその選択肢のひとつです。本書では NestJS で GraphQLバックエンドを実装し、それをNext.jsから利用して、個人ブログサイトを構築してみます。 GraphQL開発の流れを体験し、ご自身のアプリ開発に役立ててください。 v1.10 refactor github deploy
Qiitaにも記事があります https://qiita.com/_kensh/items/2351096e6c3bf431ff6f サーバーレスでよく利用される Amazon DynamoDBですが、設計方針はRDBMSと違うとよく言われます。 アクセスパターンに従った、DynamoDBならではの設計の仕方を一緒に学んでみませんか？
テストでのデータベース単位の捉えかた - 日々常々
データベース（に限らずあらゆる永続化リソース）を使用するテストをいかにして行うかはいつだって悩みの種です。この悩みは「どうやったらデータベースを使用するテストを行えるかわからない」ではなく「なんとかやってるけど、不満のようなものがある」というものになるかと思います。 やりかたはたくさんあるのですが、その優劣は条件なしに比較する意味がないくらい、条件に依存します。どんな選択肢も「この条件なら最適」と言えてしまうだけに、広いコンテキストで「こうするのがベスト」とも言いづらいのです。 前提 xUnit Test Patterns を下敷きにします。 ユニットテストでの話です。他でもある程度通じます。 具象イメージはSpringBootを使用するWebアプリケーションです。そこまでべったりな内容ではありませんが、背景にあるとご理解ください。他でもそれなりに通じます。 データベースを使用するテストで
Go の database/sql パッケージ の DB 構造体 は、データベースへのコネクションプールを管理し、かつスレッドセーフ (goroutine セーフと言ったほうが良いのだろうか…?) にそれらの接続を使用できることを保証している。 ドキュメント にも次のように書かれている。 DB is a database handle representing a pool of zero or more underlying connections. It’s safe for concurrent use by multiple goroutines. こちらの基本的な実装内容と、動作を制御するパラメータについて調べてみた。 基礎知識のおさらい database/sql パッケージはデータストアの実装によらない一般的な SQL のインタフェースを提供している。具体的なデータストアへの接
前提 前提ですが。 transaction=Consistency/Isolationを担保する仕組みの話とする。 一般にtransactionが持つべき属性はACIDと言われる。C/Iに比べて、A/Dが“わかりやすい”のでAtomic/Durableの属性の方が人口に膾炙しているが、現在のtransactionではA/Dネタはあまり話題にならない。A/Dネタはローカルだけで見るのであれば普通にfile system /storageの話になる。元来Atomic/Durableはtransactionのコンテクストでは専らlogging / recoveryの話だった。そして、これは非同期のepoch-basedになるとそれ自体の取り扱い優先度が下がる。現代的なtransactionでは、「現時点ではread committedが保証されているFS/storageでA/Dの問題は(ある程度
1. sqldef とは sqldef は "The easiest idempotent MySQL/PostgreSQL/SQLite3/SQL Server schema management by SQL." と謳っているDBスキーマ変更管理ツールです。 通常の開発において DDL 文を管理する場合、環境を１から作るように CREATE TABLE 文など新規作成 DDL 文を準備すると共に、既に作成済みの環境でテーブルを変更するために ALTER TABLE 文など差分適用 DDL 文を準備する必要があります。この２種類の DDL 文を二重管理しないといけないというのは DBA にとっては頭の悩ましい問題でした。（差分適用 DDL 文のみ準備し、１から環境を作る場合も全ての変更を適用するという手もありますが…） sqldef を利用すると、変更適用先 DB の現在の状況と新規作成
そーだいなる DBRE Nightでの登壇資料です https://connpass.com/event/138437/ # 紹介資料 - https://speakerdeck.com/soudai/shi-xing-ji-hua-falsehua - https://www.youtube.com/channel/UCeenIljXnSwrwYEU-YBE2qA/feed - https://speakerdeck.com/soudai/postgresql-architecture-and-performance-monitoring - https://gihyo.jp/dev/feature/01/dex_postgresql/0002 - https://lets.postgresql.jp/documents/technical/query_analysis/1 - http
データサイエンティストにとって、ChatGPTはうまく利用することで非常に強力なツールになることは間違いありません。 近い将来、データサイエンティストの中でもChatGPTをうまく使いこなせる人とそうでない人の間には、大きな差が生まれるでしょう。 そこで、今後ChatGPTを上手に活用できるようにデータサイエンティストが必ず読むべき記事を紹介します！ ChatGPTの公式プラグイン「code interpreter」 データサイエンティストの業務を大きく変える可能性のある、ChatGPT公式プラグイン「code interpreter」について解説している記事です。 ファイルのアップロード機能を使うことで、チャット上にデータをアップロードし、そのデータに対してコードを実行することができるようになります。 また、作業の結果をcsvなどでダウンロードすることが可能です。 つまり、code in
STORESのECサービスを開発している@morihirokです。 STORES ECはRuby on Railsで開発されているWebアプリケーションですが、データベースにはMySQLやPostgreSQLといったリレーショナルデータベースではなく、MongoDBを採用しております。 この記事ではカジュアル面談等で必ず聞かれる「MongoDBって正直どうなの？」といったところを、ストレートにお伝えできればと思います。 なぜMongoDBを採用しているのか そもそもなぜMongoDBを採用しているのか。それは考古学になるのでフィールドワークが必要です。筆者も開発に携わるようになったのは2018年の終わり頃からなので、まずは一緒にSTORES ECの歴史について紐解いていきましょう。 STORES EC（旧STORES.jp）は、heyグループとなるずっと前の2012年、会社名がブラケットだ
WHERE 条件のフィールドを UPDATE するのって，明示的にロックしてなくても安全？全パターン調べてみました！ - Qiita
WHERE 条件のフィールドを UPDATE するのって，明示的にロックしてなくても安全？全パターン調べてみました！MySQLSQLPostgreSQLDatabaseQiitaEngineerFesta2022 TL; DR MySQL/Postgres とも， MVCC アーキテクチャの恩恵で， SELECT と UPDATE は基本的には競合しない。 単一レコードのシンプルな UPDATE でも排他ロックされ，排他ロック中のレコードへの UPDATE での変更操作は トランザクション分離レベルによらず ブロックされる。UPDATE 文に含まれる WHERE 句での検索もブロックされ，これはブロックされない SELECT による検索とは別扱いになる。 但し UPDATE 文の WHERE 句上で，更新対象をサブクエリの SELECT から自己参照している場合は例外。トランザクション分離
文化庁が著作権処理の簡素化に向けた議論を進めている。巨大な仮想空間「メタバース」などの拡大で、コンテンツの二次利用の需要が増えている。迅速に使用できる環境を整える。新しい権利処理の仕組みを盛り込んだ検討案がこのほどまとまった。まず日本音楽著作権協会など著作権の集中管理団体や映画会社、個人などの著作権者を分野横断で検索できるデータベースをつくる。併せて二次利用を相談できる一元的な窓口を設け、必要
KOBA789 です。みなさん DBMS は好きですか。私は好きです。 最近、自作 DBMS をずっと作っていて、ようやく最低限の機能ができたので公開をしました。 (とはいえコードを書いていたのは正味2日ほど。設計と勉強に2週間かかった) github.com この記事ではこれを作った目的と、そのちょっとした詳細についてご紹介します。 目的 Disk-Oriented DBMS の学習に適している Rust で書かれた実装が欲しかった、というのが理由です。 DBMS の勉強に適している実装というのは意外と多くありません。 MySQL や PostgreSQL といった有名な実装は実用的である一方でコード量は非常に多く、また細かな最適化によって教科書的なアルゴリズムと実際のコードの差が大きくなっているため、初学者にとっては構造を把握しづらくなっています。 教科書的な実装の Disk-Orie
RDBやデータモデリングに関する説明の中で「リレーションシップ」と言うべきところで「リレーション」と表現する誤用が目立つ。どうでもいいような違いに思われるかもしれないが、これらは明確に区別されるべきだ。そうでないと、RDBの用語の意味がわからなくなるからだ。 IBMのフェローであったE.F.コッド(1923-2003)による1970年のの歴史的論文 "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks" （大規模共有データバンク向けデータのリレーショナル・モデル。杉本さんによる対訳）によって、世界で初めてRDBの理論的枠組みが示された。この論文で使われている用語"relation"が、RDB（relational database)の呼称の由来である。 relationとは何か。その論文でコッド博士は、１個のテーブルに格納された行(
SQL Training 2021
Hands-on / Kaname Frusawa / Cloud Compare Users Meetup 2024 at University of Tokyo on April 17
Hosting SQLite databases on Github Pages - (or IPFS or any static file hoster) - phiresky's blog
Hosting SQLite databases on Github Pages(or IPFS or any static file hoster) Apr 17, 2021 • Last Update Jun 04, 2023I was writing a tiny website to display statistics of how much sponsored content a Youtube creator has over time when I noticed that I often write a small tool as a website that queries some data from a database and then displays it in a graph, a table, or similar. But if you want to
基盤チーム所属の沖中( @okinaka )です。 「リファクタリング」という言葉、エンジニアのみなさんならご存知でしょう。 システムの振る舞いを変えずに内部を改善することを指す言葉です。 一般的に、コードの修正を指すことがほとんどですが、今回はデータベース設計のリファクタリングについてお話ししたいと思います。 絶版になってしまいましたが、データベース・リファクタリング という書籍に様々な手法が紹介されていて参考になります。英語で良ければ 原書 はまだ入手可能ですね。 データベース・リファクタリング 作者:スコット W アンブラー,ピラモド・サダラージ発売日: 2008/03/26メディア: 単行本 Refactoring Databases: Evolutionary Database Design (Addison-Wesley Signature Series (Fowler)) (
書き込みがあるワークロードにおける ZOZOTOWN マルチクラウド構想とその検討停止について - Qiita
この記事はZOZOテクノロジーズ #1 Advent Calendar 2019 23日目の記事です。 昨日の記事は弊チームの inductor による「GKEの内部負荷分散機能を使ってInternal Load Balancerを構築する」でした。面倒で困っているのでGCP様にはなんとかして欲しいものです さて本記事では、残念ながら本番運用には至らなかったのですが、私がここ暫くMLOps業の裏でやっていた「書き込みがあるワークロードにおける ZOZOTOWN マルチクラウド構想」の検討結果について供養のつもりで記そうと思います。 なお、今年は弊社では全部で5つのAdvent Calendarが公開されています。 ZOZOテクノロジーズ #1 Advent Calendar 2019 ZOZOテクノロジーズ #2 Advent Calendar 2019 ZOZOテクノロジーズ #3 Ad
GitHub - lana-k/sqliteviz: Instant offline SQL-powered data visualisation in your browser
Sqliteviz is a single-page offline-first PWA for fully client-side visualisation of SQLite databases or CSV files. With sqliteviz you can: run SQL queries against a SQLite database and create Plotly charts and pivot tables based on the result sets import a CSV file into a SQLite database and visualize imported data export result set to CSV file manage inquiries and run them against different datab
Why Is SQLite Coded In C
Note: Sections 2.0 and 3.0 of this article were added in response to comments on Hacker News and Reddit. Since its inception on 2000-05-29, SQLite has been implemented in generic C. C was and continues to be the best language for implementing a software library like SQLite. There are no plans to recode SQLite in any other programming language at this time. The reasons why C is the best language to
Redis Explained
Redis Explained InfographicWhat is Redis?Redis (“REmote DIctionary Service”) is an open-source key-value database server. The most accurate description of Redis is that it's a data structure server. This specific nature of Redis has led to much of its popularity and adoption amongst developers. 👋🏾You are reading Architecture Notes! Crave some byte-sized bites of this? Join me on Twitter. If it's
Data Engineering Study #2「データ収集基盤とデータ整備のこれまでとこれから」https://forkwell.connpass.com/event/182769/ 作成者 ：しんゆう＠データ分析とインテリジェンス Twitter：https://twitter.com/data_analyst_
ノーコード開発ツールのGoogle AppSheetがリレーショナルDBを搭載、「AppSheet databases」パブリックプレビュー公開
ノーコード開発ツールのGoogle AppSheetがリレーショナルDBを搭載、「AppSheet databases」パブリックプレビュー公開 Googleのノーコード開発ツール「AppSheet」が新たにビルトインデータベース「AppSheet database」を搭載すると発表されました。パブリックプレビューとして公開されています。 Harness a broad range of data sources and functions with AppSheet applications! AppSheet database offers endless possibilities for creating business solutions and improving workflows. Learn morehttps://t.co/0eXA2zEFUa — Google De
次世代データベース TiDB の検証とその評価 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering
※こちらは先日実施された DeNA インフラエンジニア / SRE MEETUP で話した内容を Blog 記事化したものです！ こんにちは！IT基盤部の熊谷です。IT基盤部にて大規模ゲームのインフラを見ている 新卒２年目のインフラエンジニアです。この記事では “DeNA でのデータベース運用とそのツラミ” と、“TiDB導入への検証・検討” をご紹介させていただきます。 データベースの最適解 DeNA のデータベース構成は最適解を求めて改良を積み重ねてきました。最初期の構成、(便宜上、第１世代と呼びます) では VM Instance 上に MySQL を構築し管理する MySQL on EC2 構成。続く第２世代では、マネージドサービスを駆使した Aurora MySQL 構成。この２世代の中で生じた “ツラミ” を解消する次の世代、言わば 第３世代に該当する新しいデータベース構成を現
![次世代データベース TiDB の検証とその評価 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a7a9ef2e383cbfc8885ee9e5572b0b143267e771/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fengineering.dena.com%2Fblog%2F2022%2F01%2Finfra-meetup-tidb%2Fcover.png)
新型コロナウイルスの感染者の情報を集約する国のデータベースで、システムを変更したあと、国が「発症日」や「職業」などのデータを把握できなくなっていることが、厚生労働省への取材でわかりました。専門家は「感染の動向を見極めて対策を打つために不可欠なデータで、早急に改善すべきだ」と指摘しています。 医療機関や保健所などに感染者のさまざまな情報を入力してもらい、国が一括して管理するシステムで、保健所を運営するほぼすべての自治体が使用しています。 ところが、厚生労働省によりますと、システムがいまだに整備中で集計機能が使えないことなどから、国がデータを把握できなくなっていることが分かりました。 把握できなくなっているのは「発症日」や「職業」などのデータで、これまでは感染の広がりなどを分析する際に活用されてきました。 感染症の分析に詳しい国立病院機構三重病院の谷口清州臨床研究部長は「感染がいつどこで、誰に
業務フローをなめらかにするために絡み合う複数プロダクトに、マイクロサービスならどう向き合うかの話です。LayerXのバクラクシリーズの話です。 完璧な設計＆アプローチとかではなく、現実にあったケーススタディとして、優しく見ていただけると幸いです。
SQLite、複数クライアントからの同時書き込みを可能にする「BEGIN CONCURRENT」文を実装へ SQLiteの開発チームは、複数クライアントからの同時書き込みを可能にするBEGIN CONCURRENT文を実装していることを明らかにしました。 これまでSQLiteでは書き込みの同時実行はできず、つねに1つのクライアントだけが書き込み可能でした。 同時書き込み処理は、データベースのジャーナルモードが「wal」（Write-Ahead-log）もしくはwalを改良した「wal2」で、BEGIN CONCURRENT文を実行した場合に可能となります。 どのように同時書き込み処理が行われるのかについては、上記のWebページの説明を引用しましょう。 ロックが延期されることで同時書き込みが可能に まず、書き込み時のロックがCOMMITまで延期されることで同時書き込みが実現されると説明されて
はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部FAANSバックエンドブロックの田村です。普段はサーバサイドエンジニアとしてFAANSのバックエンドシステムの開発をしています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗のショップスタッフの販売サポートツールです。FAANSでは、データベースとしてGCPのサーバレスでドキュメント指向のNoSQLデータベースであるCloud Firestoreを当初採用していました。Cloud Firestoreはサーバレスなので運用負荷が掛からず、また安価でスケーラビリティにも優れたハイパフォーマンスなデータベースです。 しかし、Cloud Firestoreを使用して開発・運用していく中で直面した様々な課題からGCPのフルマネージドのリレーショナルデータベースであるCloud SQLのPostgreSQLにデータベースのリプ
話題の AlloyDB は本当に凄いデータベースなのでプレビューを使い倒した #devio2022 | DevelopersIO
ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 この度クラスメソッド株式会社で開催している技術イベント DevelopersIO 2022 のアーカイブ動画セッションに登壇しましたので、ブログで解説を行いたいと思います。なお本内容は2022年6月時点の内容となっていますので、現在の状況とは異なっている場合がございますのでご了承ください。 AlloyDB for PostgreSQL は2022年7月27日現在において、プレビューのステータスです。このプロダクトまたは機能は、Google Cloud Platform の利用規約の一般提供前のサービス規約の対象となります。一般提供前のプロダクトと機能では、サポートが制限されることがあります。また、一般提供前のプロダクトや機能に変更が加えられると、他の一般提供前バージョンと互換性がない場合があります。詳細については、リリースステージの説明
Bizgram (ビズグラム) はビジネスモデルを図解で紹介するデータベースです。ビジネスモデル2.0図鑑を執筆した株式会社図解総研が運営しています。
[レポート]みんなの考えた最強のデータアーキテクチャ #datatechjp | DevelopersIO
さがらです。 11月8日20時～22時に、datatech-jp(データエンジニアリング関係のコミュニティ)主催でみんなの考えた最強のデータアーキテクチャというイベントが開催されました。 本記事はこのイベントのレポートブログとなります。 イベント概要 ※connpassより引用 datatech-jpで集ったデータエンジニアが、それぞれみんなの考えた最強のデータアーキテクチャを紹介し合うという夢のような企画が実現しました！ たくさんの新しいプロダクトが群雄割拠する現在、モダンデータスタックなどという言葉も登場しています。 今こそ、どんなプロダクトを選び、どのようなデータ基盤を作れば、効率的にやりたいことが実現できるのか。 5人の猛者からおすすめの構成をご紹介いただきながら、参加者のみなさんとも一緒に考えていく時間としたいと思います。 おまけ：当イベントの応募者数 このイベントですが、なんと
![[レポート]みんなの考えた最強のデータアーキテクチャ #datatechjp | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9f9486832be1a42a11ac2d244e8c51de11a34ab7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F11%2F2022-11-08_19h35_04.jpg)
こんにちは、インフラ部の id:sue445 です。私事ですが先日GCPの Professional Cloud Architect を取得しました。 そういうわけで今日はGCPではなくAWSの話をします。 tl;dr; 劇的ビフォーアフター 構成 移行のモチベーション パフォーマンス向上 コスト圧縮 アーキテクチャの採択理由 やったこと 1. DB作成 2. MySQL 5.7 -> 8.0 MySQL 8.0でハマったこと MySQL 8.0からデフォルトの認証がcaching_sha2_passwordになった RDSのMySQL 8.0からMariaDB 監査プラグインがなくなった 3. 本番用のDockerイメージを作成 困ったこと：CodeIgniterがログの標準出力に対応していなかった 4. ECS + Fargate + CodePipeline構築 5. CDN作成 6
如何にデータベースが重要でなぜ私達が学ぶのか / Reasons for learning a database
参考資料 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2021/02/02/200104 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2021/12/31/114009 - https://about.gitlab.com/blog/2017/02/01/gitlab-dot-com-database-incident/ - https://devblog.thebase.in/entry/bsucon - https://eh-career.com/engineerhub/entry/2018/12/11/110000 - https://speakerdeck.com/soudai/soudai-evolution
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SQLを使った監視でデータ基盤の品質を向上させる - MonotaRO Tech Blog
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本当にtransactionは必要なのか？ - 急がば回れ、選ぶなら近道
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