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
こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内(AI事業本部内)でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践(チーム開発)でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
今回取り上げるのは、フィナンシャル・タイムズからの「死者数は報告されているよりも60%高い可能性がある」というレポートです。 Global coronavirus death toll could be 60% higher than reported | Free to read ここで、本論に入る前に、少し前置きです。 アウトブレイクが現在進行形で起きているときに、異なる国での政策の良し悪しを議論するのに使える、信頼できる統計データとは何でしょうか? 感染者数は、検査の性能・件数・方針などに強く依存するため、もっとも信頼性の低い指標です。一方、死亡者数は、相対的には信頼できる指標ですが、検査を受けないままに死亡してしまったケースについてはアンダーレポート(過小報告)となります。 特にいったん医療崩壊を起こしてしまうとあらゆる報告が追いつかなくなり、感染者数も死亡者数もきちんと管理できな
音楽サブスクリプション配信中のゲーム音楽のポータルサイト
AmazonのクラウドサービスであるAWSは、コンピューティングやデータベース、ストレージなど、膨大で複雑なサービスで構成されています。こうした豊富なサービス群をうまく組み合わせて利用する「ビルディングブロック」がAWSのメリットでもありますが、サービス数が多すぎてなかなか全体像を把握できないのも事実。フリーランスのエンジニアでありコンサルタントでもあるジョシュア・テイセン氏が自身のブログで、AWSのすべてのサービスを「たった1行」で説明しています。 Amazon Web Services https://adayinthelifeof.nl/2020/05/20/aws.html テイセン氏によると、Amazon Dashboardから利用可能なAWSのサービスは記事作成時点で163あるとのこと。そのすべてを正確に理解する必要はありませんが、基本を押さえておくことはいいことであり、問題の
概要 職業ソフトウェアエンジニアを目指す方々にオススメしたい書籍トップ10です 以下の観点から選定しました 10年後でも変わらない、流行にとらわれず長く役に立つ、ソフトウェアエンジニアリングにおいて普遍的な知識 特定のプログラミング言語やプラットフォームやツールに精通するのではなく、現代のソフトウェア開発の哲学・文化の全体像が把握できることを優先 200~300ページくらいで初心者でも読破できる 400~500ページくらいの本もあるが、それらは辞書的に使うのがいい あえて10冊に絞り込んだので、ここに含められなかった書籍も当然あります CI/CDやDevOpsに関する本も入れたかった… デザインパターンに関する本も入れたかった… DDDやClean Architectureなどシステム設計に関する本は意図的に入れていない 真・プログラミングスクールに通うくらいならこの本を読め10選を書きま
退職代行モームリ累計利用者15,934名分のデータ・利用された企業情報を公開~Z世代と新卒で増加する退職代行利用者、労働者の本音はどこに~ 報道関係各位 2024年8月7日 株式会社アルバトロス 退職代行モームリを管理している株式会社アルバトロス(本社:東京都港区、代表取締役:谷本慎二)が、2024年8月1日(木)に退職代行の利用状況の調査を行いましたので、その結果を公開致します。 株式会社アルバトロス https://www.alba-tross.jp/ 退職代行モームリ https://momuri.com/ 退職する会社に本当の退職理由を伝える方はほとんどいないと言われています。 退職代行モームリには利用者15,934名の生の声を反映させたデータがあり、日々蓄積されています。 当社の保有している膨大なデータは、労働者はもちろん企業の方にとっても非常に有益かつ貴重な情報となるかと思いま
自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
はじめに Twitterのタイムラインを見ていたらバッチ系のプログラムで逐次コミットをやめて一括コミットにしたら爆速になったというのを見ました。当たり前でしょ、と思ったけど確かに知らなければ分からないよね、と思って主に初心者向けにRDBを扱うときの注意点をまとめてみました。 プログラミングテクニック的なところからテーブル設計くらいの範疇でDBチューニングとかは入ってないです。 自分の経験的にOracleをベースに書いていますが、他のRDBでも特に変わらないレベルの粒度だと思います。 大量の逐次コミットをする バッチアプリケーションでDBにデータをインサートすると言うのはかなり一般的な処理です。しかしデータ量が少ない時はともかく大量のインサートを逐次コミットで処理するとめちゃくちゃ遅くなります。数倍から十数倍遅くなることもあるので、10分程度のバッチが1時間越えに化けることもザラにあるので原
この日本の名字マップは、電話帳や住宅地図の表札名の約4千万件のデータを、都道府県ごとに集計し、地図化したものです。表示方法としては絶対数と特化係数が選べます。また、2画面で異なる名字を地図化したり、絶対数と特化係数の地図を比較したりできます。 特化係数:当該の名字が各都道府県でどの程度特化しているかを示したもので、最大値が100であれば、全国的に均等に分布していることになります。 作成:立命館大学 協力:アクトン・ウインズ株式会社
世界地図上にマッピングされたポイントをクリックすることで、その地域の民族にゆかりのある音楽を再生できる。例えば日本の東北地方なら、安全を願うために歌われてきた「津軽山唄」、東京都なら作業時に歌われてきた「木遣節」がある。他にもヨーロッパやアフリカ、米国など世界各国の伝統音楽が聞ける。 2017年に暫定版としてデータベースを一度リリースしていた。研究チームは、改めて楽曲の種別や特徴などを見直し、呼吸方法や楽器情報など、より詳細な情報や会話などの音楽ではない音源も加え、データの正確性を上げて再度リリースしたという。 データベース中の全ての楽曲は、個人や研究での利用など非営利での使用を推奨しており、著作権とその文化継承者が許す範囲内のみで利用できる。今後も継続的に新しいデータも追加していくという。研究チームは「Global Jukeboxが他の研究者に刺激を与え、音楽の伝統や文化の進化に関する多
## # Host Database # # localhost is used to configure the loopback interface # when the system is booting. Do not change this entry. ## 127.0.0.1 localhost 上記で「127.0.0.1 localhost」とあるように、[IPアドレス] [ホスト名]というフォーマットで書かれます。 HOSTS.TXTが使われていた当時 ( 1970年代 ) では、わずか数百台のホストしかなかったので、ネット上の全てのホスト情報の記載が可能でした。 しかし、インターネットが普及していくにつれてHOSTS.TXTは肥大化していき、1983年には、ホスト数はおよそ数万台になりました。もはやHOSTS.TXTによる名前解決は不可能となったので、現在のようなDNS
システム構成図、ER図、フローチャートなどを描くときに無料で使える作図ツールやドローイングツールまとめ。2024 システムを開発する際には、インフラを構築するためのシステム構成図やアプリケーションの仕様を検討するためのさまざまなUML関連のダイアグラム、フローチャートやデータベース設計におけるER図など、さまざまな作図をする場面があります。 これらの作図作業を支援してくれるツールは多数存在しますが、ここでは無料で使えるツール、あるいは無料プランが利用できる有料サービスなどをまとめました。 draw.io 無料で利用できるドローイングツールの代表的な存在がdraw.ioでしょう。ユーザー登録すら不要ですぐに使い始めることができて、作図したデータはGoogle DriveやOneDrive、Dropbox、GitHubやGitLab、ローカルデイバイスなどに保存できます。 GitHubにサーバ
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 bashパフォーマンスMySQLInnoDBDB設計インデックス こんにちは、羽山です。 今回は MySQL のプライマリキーに UUID を採用する場合に起きるパフォーマンスの問題を仕組みから解説します。 MySQL(InnoDB) & UUID のパフォーマンスについては各所でさんざん議論・検証されていますが、論理的に解説した記事が少なかったり一部には誤解を招くようなものもあるため、しっかりと理由から理解するための情報として役立つことができればと思っています。 UUID と比較される古き良き昇順/降順のプライマリキーはというと、 MySQL の InnoDB において良いパフォーマンスを出すために縁の下の力持ちのような働きをしてくれているケースが実は少な
pictBLandとpictSQUAREに対する不正アクセスがあり、パスワードがソルトなしのMD5ハッシュで保存されていたことが話題になっています。 2023年8月16日に外部のフォーラムにpictSQUAREより窃取した情報と主張するデータ販売の取引を持ち掛ける投稿が行われた(中略)パスワードはMD5によるハッシュ化は行われているもののソルト付与は行われていなかったため、単純なパスワードが使用されていた29万4512件は元の文字列が判明していると投稿。(それ以外の26万8172件はまだMD5ハッシュ化されたままと説明。) 不正アクセスによるpictBLand、pictSQUAREの情報流出の可能性についてまとめてみた - piyolog より引用 これに関連してMD5ハッシュやソルトに関するツイート(post)を観察したところ、どうもソルトの理解が間違っている方が多いような気がしました。
2020/9/30追記 本記事は元々、「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の実行順序のお話」というタイトルで投稿しておりました。 しかし、知見のある方からのコメントと自分でも調べてみた結果、今回紹介している順序はあくまで論理的な処理順序であり、実行順序とは別物ということがわかりました。 誤った知識を布教してしまい申し訳ございません。 2020/9/30のタイミングで、本記事のタイトルを「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話」に変更させていただきました。 はじめに 「SQLといえば、エンジニアが扱うスキル」と思われがちですが、最近はマーケターや営業など、非エンジニアの方もSQLを使って、自らデータを抽出し分析する方が増えてきています。 またエンジニアの方でも、ORM任せでなんとなく理解している状態の方もいるのではないでしょうか? 今回は、そんな方々にこそ
自社のクラウド環境に侵入され、データベースから経営に欠かせないデータを持ち出される。バックアップも消され、データを取り戻したければ、身代金を支払うよう要求される──企業にとって絶対に直面したくない事態の一つだ。しかしこのシチュエーションをあえて再現し、訓練という形で自社のCEOに身代金まで要求した企業がある。クラウド会計サービスを提供するfreeeだ。 freeeは2021年10月、標的型攻撃とランサムウェアを組み合わせたシナリオを基に全社的な訓練を実施。AWS上のDBからデータを盗み出し、バックアップを消した上で、自社のCEOに社内SNSを通して身代金を要求したという。訓練を主導したのは、製品やサービスのセキュリティ向上を目指す社内組織「PSIRT」だ。 訓練を実施した背景には、情報システム部などのIT部門だけでなく、経営層まで巻き込みたい考えがあったという。同社のPSIRTが取り組んだ
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概
要約 Wifiは無いに等しいと考えること。 (来場者1万強/日 なんていう状況下でWifiが動くと想定するのが駄目でした) 進捗管理する第三者を設けること。 ソースコード https://github.com/Na4Yu/EasyEats (RTDBのURLやSquareの個別キーは抜いているのでそのままは使えないです) はじめまして はじめまして、高校2年のNaYuです。 今回は文化祭で派手に失敗した話をさせて頂きます。 血反吐を垂れ流しながら書いていましたが、もし皆さんが文化祭を経て「この人のしたことをしなくて良かった~」なんて言っていただければ幸いです。(人の不幸は蜜の味) お願い 本記事は知見の共有を目的として個人が執筆したものであり、本記事の内容について学校、学校関係者への問い合わせはご遠慮頂けるようお願い申し上げます。 これを読んでいる後輩の方々へ この記事が私からの引き継ぎに
(あんちべ! 俺がS式だ) @AntiBayesian 統計屋。 データ解析やDMP開発、データ解析組織作りなどご相談ください。 主著:「データ解析の実務プロセス入門(amzn.to/3vgVTmS)」 プロフィール:engineer-lab.findy-code.io/jobs-in-statis… (あんちべ! 俺がS式だ) @AntiBayesian 飲食やアパレルなど、市場の先行きも不安でこのままだとスキルも身に付かず…って将来不安視されてる方にプログラミングやシステム開発を学ぶのお勧めしてる。 人手不足のIT系に転職するのもありだし、ドメイン知識活かしてその市場の開発を担うことでハッピーになるケースあるので (あんちべ! 俺がS式だ) @AntiBayesian あとこう言う話すると必ず「IT系も闇が〜」と言われるけど、この先闇しかない市場でもがくのではなく、明るい要素がある世界
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今年も技術研修資料と動画を公開します!MIXIの新卒技術研修の方針や、LayerX様との合同研修についても紹介します! 研修資料・動画一覧Git研修( 動画 / スライド )データベース研修( 動画 / スライド1, 2 / SQL演習環境 )設計・テスト研修( 動画 / スライド )コンテナ研修( 動画 / スライド1, 2 )iOSアプリ開発研修( 動画 / スライド / リポジトリ )Androidアプリ開発研修( 動画 / スライド / リポジトリ )フロントエンド研修( 動画 / スライド / リポジトリ )ゲーム開発(Unity)研修( 動画 / スライド1, 2, 3, 4, 5, 6 / リポジトリ )Flutter研修( 動画 / スライド / リポジトリ )AI研修( スライド1, 2, 3, 4 / リポジトリ )セキュリティ研修( スライド )チーム開発研修( スラ
日々権限設計で頭を抱えてます。この苦悩が終わることは無いと思ってますが、新しい課題にぶつかっていくうちに最初のころの課題を忘れていきそうなので、現時点での自分の中でぐちゃぐちゃになっている情報をまとめようと思い、記事にしました。 所々で「メリット」「デメリット」に関連する情報がありますが、そのときそのときには色々と感じることがあっても、いざ記事にまとめるときに思い出せないものが多々ありました。フィードバックや自分の経験を思い出しながら随時更新する予定です。 TL;DR(長すぎて読みたくない) 想定する読者や前提知識 この記事での権限とは 権限の種類 ACL(Access Control List) RBAC(Role-Based Access Control) ABAC(Attribute-Based Access Control) どの権限モデルを採用するべきか 権限を適用する場面 機能
とあるSESの現場では本番リリースの時期が近づいてきており、僕を含めた数人のエンジニアは間に合いそうもない残作業の開発を進めたり、本番で使うためのデータの整備を本番サーバー内で行ったりしていた。ほとんどがその案件のために集められたメンバーだったため特に和気あいあいとするでもなく、エアコンの風の音が響く小さなオフィスの片隅で静かに作業をしていた。 業務上のやりとりもRedmineで行われており、声を発するのもたまにメンバー同士で話をしたり、クライアントから電話がかかってきた時だけ。その日もメールで通知が届いてきており、確認してみるとRedmineで僕が関係しているチケットにコメントが届いているという通知だった。 通知のURLをクリックしてRedmineのチケットを確認してみる。 それによると一旦本番サーバー上に存在するデータの中の一部の主要データをCSV形式で送ってほしいという依頼だった。無
Android/iOSアプリ「Memento Database」 使ってみる(同期の検証) 便利な機能 無料版と有料プランの違い かなり満足! 僕は今はGoogleスプレッドシートで購入物を記録しています。 GoogleスプレッドシートはGoogleドライブで同期でき、ハードオフなど出先でスマホで検索できるのでそこそこ便利です。 ただ、スマホでの一覧性はあまりよろしくなく、検索機能も乏しくソートや条件での整理はできません。画像の登録・閲覧も限定的。まぁそりゃそうだ。ExcelもGoogleスプレッドシートも表計算ソフトであってデータベースソフトではないしね。 ならばデータベース専用ソフト(AccessやFilemaker)で記録と管理を・・・ということになりますが、これらのソフトは使い勝手がかなり専門的で古臭いのです。ボタン一つでスマホ対応・クラウド同期はほぼ無いですし、特に表計算ソフトで
今回は、SQLを書く上で特にパフォーマンスに影響のあるSQLの実行計画の読み方について解説します。実行計画はデータベース製品によってさまざまに差異がありますが、ここでは比較的どのデータベース製品でも共通する内容について解説します。 実行計画とは記述したSQLが実際にデータベースの内部でどのように処理されて結果を返すか、その処理方法を記述した情報です。 A5:SQL Mk-2では、SQLエディタで実行計画を見たい SQL の上にキャレットがある状態でメニューから [SQL(S)] – [SQLの実行計画(J)] または、Ctrl+E で表示できます。 表示の仕方はデータベース製品ごとに異なりますが、多くのデータベース製品ではツリー状の情報として表現されます。(このため A5:SQL Mk-2でもツリービューで実行計画を表示します。) ツリーのリーフ(端)から処理が行われ、ルート(根)に向かっ
AWS認定トレーニング講師の平野@おんせん県おおいたです。 みんな、温泉入ってますかー? (挨拶 さて、AWS認定にチャレンジする方へ朗報です! これまで数千円かかっていたAWS認定の模擬試験を無料で受験できるようになりました。 ただ、これまでと異なるサイトでの提供となりますので、その手順をお知らせします。 ※ 2022.7追記。 手順が変更になりました。続きは下記のブログをご参考にしてください。 概要 新しい模擬試験は下記のような流れで登録、受験します。 AWS Skill Builderにログイン、検索 AWS BenchPrepに誘導されるので、アカウント登録 AWS BenchPrepで模擬試験を受ける 対応試験一覧 2021.12.25現在で下記を受験できます。 AWS Certified Cloud Practitioner Official Practice Question
「タイムゾーン呪いの書」は、もともと 2018年に Qiita に投稿した記事でしたが、大幅な改訂を 2021年におこない、同時にこちらの Zenn に引っ越すことにしました。 この改訂では Software Design 誌の 2018年 12月号に特集の一章として寄稿した内容も取り込みつつ、夏時間をめぐって各地で起きつつある変化について 2021年 6月現在の状況なども追加しました。そんな追記もしていたら記事全体が長大になってしまったため、この「知識編」と、「実装編」・「Java 編」に記事を分けました。「知識編」は、導入にあたる第一部です。 Qiita のほうは、引っ越した旨とこの引っ越し先へのリンクだけ追記して、しばらくそのまま残すつもりです。 はじめに タイムゾーンという概念のことは、ほとんどの人が聞いたことがあると思います。ソフトウェア・エンジニアでも多くの方が、時刻やタイムゾ
clean_architecture.md 2020/5/31追記: 自分用のメモに書いていたつもりだったのですが、たくさんのスターを頂けてとても嬉しいです。 と同時に、書きかけで中途半端な状態のドキュメントをご覧いただくことになっており、大変心苦しく思っています。 このドキュメントを完成させるために、今後以下のような更新を予定しています。 TODO部分を埋める 書籍を基にした理論・原則パートと、実装例パートを分割 現在は4層のレイヤそれぞれごとに原則の確認→実装時の課題リスト→実装例という構成ですが、同じリポジトリへの言及箇所がバラバラになってしまう問題がありました。更新後は、実装時の課題リストを全て洗い出した後にまとめて実装を確認する構成とする予定です。 2021/1/22追記: パートの分割と、クリーンアーキテクチャという概念の定義について追記を行いました。大部分の実装例パートを中心
先日、弊社では Community Geocoder というサービスをリリースしました。 Community Geocoder 紹介記事 さて、このジオコーダーは、住所を正規化してそれを「大字町丁目コード」という12桁の数字に変換し、そのコードをファイル名として GitHub ページ上に大量においた JSON ファイルにアクセスして緯度経度を取得するということをやっています。 つまり、住所の正規化からコードに変換する部分がとても重要で、そもそも正規化に失敗してしまうとどうしようもないという仕様なんです。 さいわい先日経産省が公開した IMI コンポーネントツール である程度のことをやってくれるのですが(というかそうであることを期待したのですが)、いろいろ調べ始めると住所という仕組みはほんとに複雑で、Facebook で絡んでくださった @hfu さんいわくまさに「自然言語処理そのもの」であ
新型コロナウイルス感染症(国内事例) 現在患者数 / 対策病床数 ※軽症者等は自宅療養など、病床を使用しないことがあります(詳細) (現在患者数 前日より増加 前日より減少) credit APP (アプリ開発/提供): CC BY jig.jp 福野泰介 @taisukef (src on GitHub) 「厚生労働省提供 新型コロナウイルス対策ダッシュボードについて」「感染者PDFデータをJSON-API化して公開」 DATA: CC BY「新型コロナウイルス感染症について - 厚生労働省」→ JSON / CSV / TXT (集約版 CSV / JSON / APP) DATA: CC BY COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード JSON / CSV / TXT(厚生労働省、各都道府県公表データの集約) DATA: CC BY 「新型コロナウイルス患者
世の中には、一見関係なさそうな物理現象がITシステムに不可思議な影響を及ぼすことがあります 例えば,500マイル以上離れた場所にメールが送れないという話だったり 中国人のAさんがお茶を入れると会社のネットが繋がらなくなる という話があります。 私の場合は、祖母が就寝するとDBインサートが失敗する、という状況でした 実家の見守りシステム 問題が起きているのは、離れた実家にいる一人暮らしの祖母の状態を見守るために作成した自作のシステムです。 気温や湿度、CO2濃度、明るさ、部屋のドアの開閉、冷蔵庫の開閉の状況をモニタリングできるようにしています。 Raspberry Piに各種センサが接続され、定期的にInfluxDBに送信し、Grafanaという可視化ツールでいつでも見られるようにしています。 これらの情報を見ることで、祖母の家の部屋の温度が適切か、活動しているか、部屋にいるかなどが分かりま
はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい
皆さんこんにちは、エンジニアの西尾です。 新しい機能・サービスを開発する際、私は特にデータベース設計に気をつかいます。 データベースはシステムの土台です。 土台が不安定だと、その上に積み上げていくアプリケーションコードがいびつなものになり、つらい思いをします。 また、一度動き出してしまったシステムのデータベース設計を変えるのは、容易なことではありません。 データベース設計には”これだ!”という正解はないと思っています。 サービスの特徴、システムの性質、toB向け/toC向け、Readが多い・少ない、Writeが多い・少ない。 その他もろもろの背景により、データベース設計の仕方も変わってきます。 このテーブルは正規化していないから駄目だ、この設計はいわゆるポリモーフィック関連だから使ってはいけない、などということはありません。 アンチパターンと呼ばれるものも時と場合によっては正解になります。
みずほ銀行で2021年8月20日、営業店の窓口業務が全面停止するトラブルが発生した。前日の19日午後8時53分ごろに営業店端末と勘定系システムをつなぐサブシステムで、データベース(DB)サーバーがディスク装置の故障をきっかけに停止したためだ。待機系DBサーバーへの切り替えも失敗、副データセンター(DC)に処理を切り替えた。副DCへの切り替えに着手するまで11時間超を要し、業務開始に間に合わなかった。 みずほ銀行で2021年8月20日、全463店舗で営業店端末や店頭のタブレット端末が使用不能になった。午前9時の開店から午前9時45分までは全ての店頭取引ができなくなり、その後も午前11時58分まで融資や外国為替(外為)の一部取引ができなくなった。営業店端末などと勘定系システム「MINORI」をつなぐサブシステム「業務チャネル統合基盤」が前日の8月19日午後8時53分ごろに停止したためだ。 業務
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