近年はDBサーバで直接UPDATE/DELETE文を発行する場面はかつてより減ったように感じますが、引き出しとして持っていて損はないと思ったので私が普段やっている方法をメモしておきます。 プロトタイピングだったり、開発環境でも有効なので手癖にしておくのは有効だと考えます。 MySQLを例に書いていますが、対象のRDBMSは特に限定されません。 1. 対象のレコードを下見する まずはこれから更新する対象を見ておきましょう。 mysql> select * from books where id=1; +----+-----------+-----------------+-------+ | id | author_id | title | price | +----+-----------+-----------------+-------+ | 1 | 1 | Learning UPDA
【第1回・後編】エンジニア和田卓人のこれからを形作る技術 | GeeklyMedia(ギークリーメディア) | Geekly（ギークリー） IT・Web・ゲーム業界専門の人材紹介会社
『テスト駆動開発』や『SQLアンチパターン』をはじめとする技術書の翻訳者、さまざまなIT企業をわたり歩く技術顧問、さらに最近ではエンジニアリング文化を伝える講演者としても活躍されている和田卓人さん(https://twitter.com/t_wada)。 そのソフトウェアエンジニアとしての素顔を株式会社一休CTOの伊藤直也さん(https://twitter.com/naoya_ito)が聞き出す対談の後編では、現在とこれからのIT業界におけるプログラミング言語のトレンド、具体的にはRustを始めとする静的型付き言語への視座から、 ソフトウェアエンジニアとして新しい技術を学び続けるうえでの態度について語り合います。 ・伊藤 直也さん / 株式会社 一休 執行役員 CTO 新卒入社したニフティ株式会社でブログサービス「ココログ」を立ち上げ、CTOを務めた株式会社はてなでは「はてなブックマーク
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 趣味でWebサービスを作ったはいいものの、サーバーの運用にコストがかかり結局停止してしまった経験、ありませんか？ これらの趣味で作ったサービスはアクセス数が少なく、数日に1人程度しかアクセスがないことも多いため、収益がない場合がほとんどです。 しかし、せっかく開発したのだから動かし続けたい気持ちはあると思いますし、運用し続けることで機能追加などをしてさらに楽しめることもあると思います。 このような運用コストに悩みがちな趣味開発Webアプリケーションですが、自分は趣味で現在いくつかのWebアプリケーションを月当たり2円というほぼ無料と言っ
MySQL即効クエリチューニング ThinkIT Books 作者:yoku0825インプレスAmazon 最近クエリチューニングの仕事があったので、少し深めに知ろうと読んだ。 MySQLの内部構造がどうなっているかは置いておいて、どうすればクエリの問題を把握できるかが素早く知れる良い本だった。90ページくらいですぐ読めるのも良い。個人的にはHandler_%変数を使った調査、innotopによる状況可視化、sys.innodb_lock_waitsによるロック状況の可視化あたりが非常に参考になった。 ちなみにさらに内部構造に踏み込んで理解しようとするなら、以下の記事がおすすめ。 雑なMySQLパフォーマンスチューニング MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ Rails Developers Meetup 2018 で
月イチでお話させていただいているシリーズ、今月は「年配者と若い人」というテーマでした。タイトルは「My Generation - 年配者がこの先生きのこるには」。先方からは「刺激的なタイトルですね！」とリアクションをいただきました。 スライドはこちら。 またしてもきのこネタなのですが、内容は新作です。アウトプットしたい気持ちと需要がリンクしたので、ほかの機会でも話せたらいいな、と思っています。 サポート記事スライドで内容はけっこう伝わるかとは思うのですが、細かいネタなどのフォローを書いていきます。 タイトル最初は「Don’t trust anyone over XXXty」でした。アメリカのヒッピー文化から出てきた言葉で、若い頃に映画でボブ・ディランが言ったことで広まったとか。書いてるうちにそぐわなくなってきちゃったので変更しました。 「My Generation」はThe Whoの名曲で
ISUCONとはLINEヤフー株式会社が運営窓口となって開催している、お題となるWebサービスを決められたレギュレーションの中で限界まで高速化を図るチューニングバトルです ISUCON12 予選の解説 (Node.jsでSQLiteのまま10万点行く方法) こんにちは、面白法人カヤックのacidlemonです。例年ISUCONに参加するたびにとても長い「やったこと」ブログを書いているので、もしかしたらそちらを読んだことがある人もいるかもしれません。 ISUCONの公式サイトに記事を書くのは ISUCON3の予選の解説 以来でしょうか。今回もacidlemonが解説、fujiwaraが講評を書く予定ですので、お楽しみに。あ、そういえば先日掲載していただいた 面白法人カヤックからの応援メッセージ の脳内インタビューも私が書いていますのでよく考えたらそれ以来ということになるのかもしれません。予選
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
まえがき アクセシビリティーの観点からWebサイトを診断し、AIプラットフォームを利用して得た情報をもとにベストプラクティスを提案してくれるオープンソースのWebサービス「Visible」を開発しました。 WebサイトURL: https://visi.dev GitHubリポジトリ（Starください！）: https://github.com/visible/visible GoogleのLighthouseなど、Webサイトの診断を行ってくれるサービスは以前からありましたが、診断だけではなく改善点の提案も行う新しいサービスになっています。また、アクセシビリティーに関する理解を深めてもらえるように工夫をした設計にしていたり、コマンドライン版ではスタンドアロンで実行可能なようになっています。 2020年度の「独創的アイデアと卓越した技術を持つ小中高生クリエータ支援プログラム」未踏ジュニアに
読者対象 ANSI 定義の古典的なトランザクション分離レベルとアノマリーは概ね理解している MySQL/Postgres では理論的な部分がどうなっているのかを知りたい 理論面の前提知識 2022-08-19 追記: 社内勉強会向けのスライドを作成しました。先にスライドを見てから，引用文献およびこの記事を読むと理解が深まると思います。 まず ANSI 定義の古典的な定義を聞いたことが無い方は，以下のリンクを参照されたい。 ANSI 定義に対応する解説はこれらのサイト以外にもたくさんあるため，自分にとって読みやすいと感じる情報をあたってほしい。（既に熟知されている方は十分） 次点で読んでいただきたいのが， @kumagi さんの以下の記事。古典的には 4 つの分離レベルと 3 つのアノマリーだけで説明されていたものの，不十分であることが学術的に指摘され，解像度を上げようとする流れが後になって
MySQL のインデクスが利用されないクエリ等を自動検出する ExplainPolice の運用について
LINE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 LINE 株式会社 B2B Platform 開発担当フェローの Matsuno です。 LINE の Business Platform ではメインのデータベースとして MySQL を利用しています。MySQL は非常に高速に動く OSS の RDBMS なので、とても便利に利用させていただいております。 MySQL はとても高速なのですが、うっかり index を使わないクエリを発行した場合に実行がとても遅くなってしまうことがあります。LINE の Business Platform はとても多くのお客様が利用されるので、B2B としては異例なほどトラフィックが多く、少し遅いクエリが発生した結果としてサイト全体がダウンして
dockertest のススメ
追記: 2024-07-20 Testcontainers を使いましょう。 概要 dockertest は go でテストを書く際に docker 経由で指定したコンテナを起動してくれてテストが終わったらコンテナを削除してくれる便利ライブラリです。 モチベーション 時雨堂では TimescaleDB という PostgreSQL に TSDB 拡張を追加した少し変わった RDBMS を利用しています。 TimescaleDB 専用の関数があったりするため、モックなどを使わずにテストを書くのが現実的です。 dockertest ory/dockertest: Write better integration tests! Dockertest helps you boot up ephermal docker images for your Go tests with minimal wo
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
気づいたら入社して 8 年も経っていた。 2022 年の 4 月にアプリケーションエンジニアへ転向したので、その経緯や転向してやったこと、今やっていることをまとめてみる。 転向の経緯 自分で作りたいものを作りたかったからというのが一番大きい。 アイレットに入社してから 7 年間インフラエンジニアとして生きてきて、ほぼ毎日楽しく業務に励んでいた。5 年目くらいから「あーこれつくれたら便利だな」という場面に何度も遭遇した。 例えば、日々の業務を効率化するような Web アプリケーションや CLI、内部向け API などあったら便利なモノだ。 「よしつくったろ！」と意気込むも手が進まず、最終的には諦めて要件を纏め、コードを書くのが得意な人にお願いしたりしていた。そして要件通りのモノができあがって喜びつつも、「あぁこうやって実装すればいいのか」「実装できてすごいなぁ」「オレにもできたらなぁ」と複雑
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
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佐野です。普段はサーバーサイドエンジニアとして、FAANSのバックエンドシステムを開発しています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗で働くショップスタッフの販売サポートツールです。例えば、コーディネート投稿機能や成果確認機能などを備えています。投稿されたコーディネートはZOZOTOWNやWEAR、Yahoo!ショッピング、ブランド様のECサイトへの連携が可能です。成果確認機能では、投稿されたコーディネート経由のEC売上やコーディネート閲覧数などの成果を可視化しています。 本記事では、成果データの集計処理におけるBigQueryのクエリ実行処理のユニットテストをGoで実装した取り組みと、その際の工夫についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 成果データの集計処理とは 抱え
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
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…
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
「実践Redis入門」所感 ~「E.G.コンバット」の観点から語る~ | フューチャー技術ブログ
積読を消化しようというテーマの、読書感想文連載 の2冊目です。 導入『自分たちは、クラウドネイティブじゃなくてマネージドネイティブなんだよ…』 TIGの原木です。 最近、冒頭のような開発者の嘆きを人づてに聞く機会があり、今も脳裏に残り続けています。 昨今のITシステムにおいて、クラウドサービスは欠かせないものとなっています。しかしユーザー、そして開発者として大きな利便性を享受する裏で、クラウドサービスによって巧妙に隠蔽された裏のソフトウェアを意識する機会は減り続けているのではないでしょうか？ Webサービスにおいて、Redisやmemcachedに代表されるキャッシュサーバーもそのようなソフトウェアの1つです。 キャッシュサーバーは、Webアプリケーションなどデータの読み込みや保存を効率化するために欠かせない存在ですが、同じデータストアであるRDBMSなどと比較していま一歩隠れた存在だと思
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
こんにちは。ZOZOテクノロジーズZOZOTOWN部 検索チーム 兼 ECプラットフォーム部 検索基盤チームの有村です。 ZOZOTOWNでは先日公開した記事の通り、すべての検索をElasticsearchへ置き換えました。置き換え直後は順調に見えたのですが、実際に数%ずつリリースしていく中で一部時間帯、一部リクエストでレスポンス速度の低下がみられました。 本記事ではその解決のために行ったパフォーマンス調査、チューニング方法についてご紹介します。なお、一般的に行われるであろうElasticsearch本体のパラメータチューニングの話ではなく、クエリやmapping、setting面の話がメインとなります。 改善前後の速度について 詳細な内容の前に、本改善によるレスポンス速度の最終的な改善結果を示します。 今回の計測では、一定パターンのリクエストを10秒間繰り返し、95%tileのレスポンス
オンラインセミナー「RDS+Lambda が始まる。過去のアンチパターンはどう変わるのか」 資料および QA 公開 | Amazon Web Services
「Amazon RDS Proxyのご紹介」の資料において下記の部分を当日のセッション資料から修正しております。 ・P.12 DDLステートメントの動作に関し MySQL の動作だけの記載だった部分をMySQL / PostgreSQL 個々の動作を記載する様に修正 当日ご参加頂いた皆様、大変申し訳ございませんでした。また、ご指摘頂いたお客様、ありがとうございます。 Q. RDS Proxy 自体は単一障害点にはならない構成、という理解で良いでしょうか? A. はい。RDS Proxy はインフラストラクチャの障害から保護されるために複数のアベイラビリティゾーン (AZ)にデプロイされますので、単一障害点にはならない構成になっております。 Q. Proxy はVPCを意識しないサービスでしょうか?VPCに何か制限がありますでしょうか? A. RDS Proxy はVPCを意識するサービス
OpenAI APIで英会話LINE Botを作る with Hono + Cloudflare Workers + Queues + D1 - $shibayu36->blog;
Cloudflare Worker + D1 + Hono + OpenAIでLINE Botを作るを見て、Cloudflare Workersに興味を持った。そこでLINEで英会話や添削ができるbotを作ってみた。 作ったもの こんな形で英会話をしたり、英作文テーマを作ってくれたり、添削をしてくれたりする。 実際のコードは https://github.com/shibayu36/english-line-bot 。このコードをforkしてもらって、LINEチャネルの作成、Cloudflareへのデプロイ、src/prompt.tsのカスタマイズをすると、自分用のLINE botも作れると思う。 利用技術 OpenAI API Hono Cloudflare Workers Cloudflare Queues Cloudflare D1 開発Tips 基本的な作り方は Cloudflar
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
はじめに こんにちは。インフラエンジニアの鈴木です。 この記事は、株式会社asken (あすけん) Advent Calendar 2024 の20日目の記事です。 あすけんでは、一部機能でOpenSearchを使い始めています。 たとえば、前にバックエンドの高橋さんがOpenSearchを活用したメニュー検索を記事にしてくれています。 今回は、OpenSearchを商用サービスで半年運用した経験で得られたノウハウとして、商用運用における注意点や、パフォーマンスを上げるための方法を記載します。 ※本記事では、Amazon OpenSearch Service（AWS上で提供されるOpenSearch）を前提としています。 OpenSearchは何に使うか OpenSearchは主に検索に使用し、代表的な用途は「文字列検索」や「ベクトル検索」です。 特に、文字列の部分一致検索はRDBMSなど
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
カーネルにDBMSを載せた分散OS「DBOS」の特徴と利点は？ サーバレスでTypeScriptとPythonの実行に対応
カーネルにDBMSを載せた分散OS「DBOS」の特徴と利点は？ サーバレスでTypeScriptとPythonの実行に対応 マサチューセッツ工科大学（MIT）とスタンフォード大学の研究者によって考案された分散OS「DBOS」が、TypeScriptに加えてPythonの実行に対応したことが発表されました。 DBOSはOS内部にデータベースが組み込まれており、OSやアプリケーションのすべての処理や状態をデータベースが記録します。そのため、アプリケーションやOSが何らかの原因で終了したとしても、処理や状態を失うことなく終了したところから再開できるなどの利点を備えています。 これによりTypeScriptやPythonで耐久性の高いアプリケーションの構築を容易にしています。 DBOS is coming to #Python! Development of the DBOS Transact f
はじめに リレーショナルデータベース設計の世界へようこそ！このガイドでは、データベース設計の基本から応用まで、幅広くカバーしていきます。一緒に学び、理解を深めていきましょう。 リレーショナルデータベースとは リレーショナルデータベースとは、データを表（テーブル）形式で整理・管理するシステムのことです。各テーブルは行（レコード）と列（フィールド）で構成され、情報を効率的に保存・検索できます。 例えば、顧客情報や注文履歴を別々のテーブルで管理し、共通のキー（例えば顧客ID）で関連付けることで、必要な情報を簡単に取得できます。このような構造により、データの一貫性や整合性を保ちながら、複雑なデータ操作や分析が可能になります。 本ガイドの目的と構成 このガイドの目的は、リレーショナルデータベース設計の基本概念から高度なトピックまでを体系的に学び、実践的なスキルを身につけることです。各章では、理論的な
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
【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
TL;DR 正しく設計するとキャパシティは常にカツカツになる これはpyspaアドベントカレンダーの8日目の記事です。前日はShibukawaさんです。 世はクラウド時代、ソフトウェアはひとたび作られたら何億回実行されても摩耗するものではないので、どんな間抜けなロジックであろうと動く以上は別のどこかで瑕疵が出てくるまで使い倒されるのは日常茶飯事である。 サービスを負荷の前提の上に定義する クラウドより前の時代においてサービスを支えるマシンは「ロードアベレージが1.0を超えてなければとりあえずOK、超えたらマシンを増やして負荷を分散する」というノリのベストプラクティスがよく言われていたがそれはサーバ資源の確保にそれなりに時間がかかる時代の常識であって、クラウド時代でサーバは分単位で確保できるようになった。 クラウドの利点としてその即時的なスケーラビリティが常套句として使われて久しいが、これは
Web開発の歴史の復習の仕方 悲報: WEB+DB PRESSが休刊 22年以上続いていたWEB+DB PRESSが休刊するそうです。Software Design、WEB+DB PRESS共に年間購読していたのですが、とても残念です。 日本語と英語、少し中国語の技術書を普段から読み漁っているのですが、本ほどガッツリでなく、ブログよりはちゃんとバリデートされた上でトレンドをおさえた雑誌文化は割合日本的で、他の言語圏だとあまりない文化だとも感じています。 技術評論社からでているSoftware Design、WEB+DB PRESSなのですが、Software Designの創刊が1990年11月で、WEB+DB PRESS Vol.1が2000年12月で10年の差があります。 どちらかというとSoftware Designがインフラ&バックエンドでWEB+DB PRESSがバックエンド&ク
DBMSの市場規模、DBaaSがオンプレミスに並ぶ。シェア1位はマイクロソフト、AWSがオラクルを抜いて2位に。ガートナーによる2021年の調査結果
DBMSの市場規模、DBaaSがオンプレミスに並ぶ。シェア1位はマイクロソフト、AWSがオラクルを抜いて2位に。ガートナーによる2021年の調査結果 調査会社のガートナーはデータベース管理システム（DBMS）市場における2021年の調査結果「DBMS Market Transformation 2021: The Big Picture」を明らかにしました。 DBMS市場は長らくオンプレミス向けのデータベース製品が市場の大半を占めていましたが、今回の調査によると2021年にはついにクラウド上でマネージドサービスとして提供されるデータベース、いわゆるDatabase as a Service（DBaaS、ガートナーはdbPaaSと表記）がDBMS市場の49％を占めることとなり、市場規模においてDBaaSとオンプレミスはほぼ横並びとなりました。 2021年のDBMS市場全体の規模は約800億ド
# 参考資料 - イミュータブルデータモデル(入門編) - https://www.slideshare.net/kawasima/ss-40471672 - イミュータブルデータモデル(世代編) - https://www.slideshare.net/kawasima/ss-44…
DynamoDBの難しさについて - Qiita
はじめに DynamoDBは上手く使えば非常に強力なDBMSですがRDBとの違いは大きく、「RDBの代わりにDynamoDBを使おう！」と深く考えずに提案/採用することが難しいことから、その理由についてみていきます。 DynaomoDBの難しさ DynamoDBの利点と表裏一体である、DynaomDBの主要な難しさについて順番に見ていきます。 1. 提供されているクエリモデルでできることが非常に限定されている DynamoDBは次の公式サイトに記載がある通り、どんな規模でも数msの一定のパフォーマンスを発揮でき、無尽蔵にスケールできるという特徴があります。 Fast, flexible NoSQL database service for single-digit millisecond performance at any scale この特性を上手く活用すると次の実例のように高可用性、
これはなにか なぜ忘れる必要があるのか なぜ忘れさせてほしいのか 競プロが面白くなってきたので本気でAtCoder青を目指したい 機械学習が面白くなってきたのでE資格取るところまで行きたい 年齢を忘れる期間が2年間である理由 おわりに これはなにか 2020年5月から2022年3月の間は自分が34，35歳のおっさんであることを忘れさせて欲しい件に関するexcuseである． なぜ忘れる必要があるのか 時々自分の年齢を思い出すと「同年代の友人たちは子育てに忙しい一方で俺は仕事とAtCoderの精進に忙しい．実は相当問題のある生き方をしているのではないか．」と不安になる．その問に対する問答を脳内でシミュレートすると，10 hop程度の問答を経ていつも同じ結論に帰着する． 「褒められた生き方ではないかもしれないが，やりたいことをやって，その結果社会に役に立つoutputをしてお金を稼げるようになり
グラフモデルとSoEとGraphQL / TECH STAND #7 GraphQL 2022/03/03 に行われた stand.fmさん主催の TECH STAND #7 にて上記のタイトルで登壇しました。 今回の内容は GraphQLの採用を検討するにあたって、RESTとの違い、BFFとの違いをデータの観点から言語化したかった Hasuraが良いという意見と, Apolloやgraphql-ruby, gqlgenなどのハンドライティングなGraphQLが良いという意見の違いがどこから生まれているかの考察がしたかった データ指向アプリケーションデザイン(2017年リリース)にSoEやGraphQLへの言及がないため, 今だとこういう内容が書かれているんじゃないかという考察がしたかった をモチベーションに調査・検討しました。 発表のハイライトはこちらです。 以下発表内容です。一部発表時
0→1のWeb開発においてRDBMSを使った方がその先につながりやすく、Railsが復権したのがSaaS時代のトレンド - algonote
プロダクトの変遷でアーキテクチャーがどう変わったか 前口上 Web開発においてとりうるアーキテクチャーにはいくつかパターンがあります。 サーバー構成をモノリスかマイクロサービスかで分ける場合もありますし、データベースを内製で持つか外部のmBaaSに任せるかで変わる場合もあるでしょう。認証部分をOAuthに切り出したり、全文検索部分だけ外部サービスを使うこともありますね。 とある時は新しい技術Aを使うことがいけてるという時があれば、少し経つとその技術が終わったことにされる場合もあります。 こういった技術のトレンドにはその時にビジネスチャンスが広がったプロダクトのトレンドに影響されていることも多く、サーバー・クライアント比率の観点で見るとうまく整理できることに気づいたのでまとめてみます。 System of RecordとSystem of Engagement のっけから人様の資料で恐縮です
EC2 Instance Connect Endpoint経由でRDSに接続してみた | DevelopersIO
追記 EC2以外への接続はAWSとして意図していなかった模様で、本日時点で宛先のポート番号がTCP 22、TCP 3389以外だと awscli.customizations.ec2instanceconnect.websocket - ERROR - {"ErrorCode":"InvalidParameter","Message":"The specified RemotePort is not valid. Specify either 22 or 3389 as the RemotePort and retry your request."} という旨のエラーが出る様になりWebSocket接続が切断されます。 The specified RemotePort is not valid. Specify either 22 or 3389 as the RemotePort and
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DBサーバでUPDATE/DELETEを打つ安心感を高める
Goで自作RDBMS - abekoh's tech note
趣味開発Webアプリケーションのほぼ0円インフラ構成 - Qiita
MySQL即効クエリチューニング読んだ - $shibayu36->blog;
年配者のために若い人とのコミュニケーションや生存戦略について話した
ISUCON12 予選の解説 (Node.jsでSQLiteのまま10万点行く方法) : ISUCON公式Blog
DuckDBを使ったシンプルで安価なデータマネジメント
機械学習APIでWebサイトの改善点を提案するサービスを作った話 - Qiita
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
インフラエンジニアからアプリケーションエンジニアになって1年経った - あしたから本気だす
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
GoでSQLの複雑なクエリのテストを書いてみた - ZOZO TECH BLOG
データベースライブラリTkrzwの初版リリース - 豪鬼メモ
MySQL/Postgres におけるトランザクション分離レベル
ZOZOTOWNにおける検索速度改善までの道のり - ZOZO TECH BLOG
あすけんで半年運用して得たOpenSearchノウハウ - asken テックブログ
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
リレーショナルデータベース設計の完全ガイド - Qiita
Building a Simple DB in Rust - Part 1 - Parsing
正しいクラウドはある意味で遅い - Software Transactional Memo
Software Design、WEB+DB PRESS全巻読破のすすめ
RDBMSの苦手なことを 如何に乗り越えていくか / challenge-to-rdbms
しばらく34，35歳のおっさんである事実を忘れてみる - seri::diary
データ指向アプリケーションデザインから見るGraphQL