こんにちは。メルカリ ハロのSoftware Engineer (Engineering Head)の@napoliです。連載：Mercari Hallo, world! -メルカリ ハロ 開発の裏側-の2回目を担当させていただきます。 2024年3月上旬にメルカリ ハロという新しいサービスが公開されました。メルカリ ハロは好きな時間に最短1時間から働ける「空き時間おしごとアプリ」です。 この記事ではメルカリ ハロを作るにあたり、どういった技術スタックやアーキテクチャを選定したのか、さらにその背景と意思決定をご紹介したいと思います。 この記事で得られること メルカリ ハロで採用されている技術スタックやアーキテクチャの全体像 その意思決定の理由とプロセス これから新規サービスを立ち上げるうえでのヒント 主な技術スタック メルカリ ハロで利用されている主な技術スタックは以下のとおりです。 バッ
DHHが考えるRailsのバリデーション設計
3行まとめ 単純なバリデーション（必須・範囲・文字数など）はHTMLとDB制約、CHECK制約があれば十分であるというのが最近のDHHの主張。 SQLiteではCHECK制約が少し貧弱なため、制約変更の可能性がある場合は従来通りアプリケーションでもバリデーションした方がいい。 Rails初心者はDHHの方法をそのまま採用するのはやめた方が良い。 調べたきっかけ 最近DHHがonce.comでのCampfireをはじめとしたプロダクトで、NULL制約やDB制約で防げるようなRailsのモデルのバリデーションを積極的には利用しないでいるという主張をしている。 DHHの主張を要約すると以下のようになる。[1] HTMLでのバリデーションが優れている 例えば、input type=“email” にしておくとブラウザで勝手にメールアドレス形式ではない場合にエラーにしてデータ送信をしないようにしてく
Visual DB
Web front end for your database Build data entry forms, sheets, and reports Cut development costs Developing and maintaining internal applications to enter and update records in a database is expensive. Now you can significantly lower costs by using Visual DB instead of developing custom applications. No coding skills? No problem! Visual DB is a productivity application, not a developer tool. As s
我々は何故RDBMSを使うのか
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国産のインメモリDB「劔（Tsurugi）」、さくらの高火力上で一貫性を保ちつつ永続化の書き込み処理を5ミリ秒で実証。超低遅延AIシステムの実証実験
国産のインメモリDB「劔（Tsurugi）」、さくらの高火力上で一貫性を保ちつつ永続化の書き込み処理を5ミリ秒で実証。超低遅延AIシステムの実証実験 ノーチラス・テクノロジーズ、さくらインターネット、そしてスーパーフォーミュラなどカーレースの運営や宣伝などを行う日本レースプロモーション（以下、JRP）の3社は、鈴鹿サーキットで超低遅延AIシステムの実証実験を行い、その結果を発表しました。 実証実験では、鈴鹿サーキットで実施されたスーパーフォーミュラのレースにおいて走行中の21台のフォーミュラカーからテレメトリデータを取得。さくらの高火力コンピューティング上で稼働する国産インメモリデータベースである「劔（Tsurugi）」で機械学習によるラップタイム予測と順位予測などの推論とデータベースへの登録などの処理が行われました。 この実証実験におけるシステム上のパフォーマンスは、テレメトリデータに適
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。 もりたはデータベースが好きなんですが、最近は特にAWS RDS/Auroraでのモニタリングとパフォーマンスチューニングについて興味があります。ただ、これらのうちモニタリングは扱っている話題が若干ローレベルであまりピンとこず、またチューニングもどこから手をつければいいのかわかりませんでした。 この記事では、もりたがモニタリング＆チューニングを学習する上で役に立った書籍やWeb上の資料をロードマップ形式で紹介していきます。対象読者はDBのモニタリングとチューニングをやりたいけどどこから手をつければいいか分かんないなとなっている人、ゴールはそんな人がモニタリング＆チューニングの第一歩を踏み出せることです。 スコープ 今回扱うもの、扱わないものは以下の通りです。 扱う モニタリング＆チューニングの概要 モニタリングの前提知識 チューニングの前提知
この質問をもらったのですが、かなり長くなってしまったので、ブログ記事にしました。今年一発目のブログ記事〜！ 質問者さんは、よい視点をお持ちですね。 ちょっと前のポストにも関係しそう。 結論から言うと、“強い整合性” を保ちたい範囲は集約 (Aggregate) の境界で考え、複数の集約間で発生する “弱い整合性” はユースケースやサーガ (Saga)・プロセスマネージャーなどで扱う、というのがDDDの典型的なアプローチです。(特にマイクロサービス文脈やRDBMS以外のストレージを混ぜて使う場合にこのような方法を取ることが多いです) 強い整合性と集約の境界 ここでいう「強い整合性」は、RDBMS等のACIDトランザクションで一貫性を保ちたい範囲を指します(RDBMS以外であっても、ACIDほど強いトランザクションがなかったりしますが、似たような考え方になると思います)。 DDDにおいて集約は
GitHub - nao1215/sqluv: simple terminal UI for RDBMS & CSV/TSV/LTSV at local/https/s3
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Railsを扱う時に考えること
概要 こういうことを実践できたらメンテナンスしやすいRailsアプリケーションを構築できるんだろうな、というポエムです。 前提 以下の条件を前提に書いています。 0→1の構築である 自由に技術を決められる モノリス モジュラモノリスは考えない 複数DBは考えない スコープ ざっと以下のことを考えたいと思います。 フロントをRailsで構築するかどうか REST vs GraphQL RDBMS選定 ライブラリ選定 静的解析 rubocop モデリング つまりDB設計 アーキテクチャ Yes MVC, No Layerd Architecture サービスクラスの是非 Fat Controllerの避け方 自動テスト戦略 RSpec (Playwright) コンテナ化 令和時代のRailsに最適化されたDockerfileの書き方 インフラリソース クラウドプロバイダー選定(AWS, GC
この記事は、『Software Design 2024年6月号』（2024年5月17日発売）の第1特集「SQLチューニングする前に知っておきたい 実行計画＆インデックスのしくみ」の連動企画です。ぜひ本誌特集1もお読みください。 適切なインデックスを設計する インデックスの調整によるクエリの高速化は、RDBMSを使用する際の数あるチューニングテクニックの中でも最もお手軽なものです。テーブルのカラムの定義を変えるわけではないので、クエリの結果に違いが生じず、アプリケーションを変更する必要性がないからです。適切なインデックスを付与するだけでチューニングが済むというのは極めて効率的です。それでは適切なインデックスとはどのようなものでしょうか。本記事では、まずインデックスを設計する際に重要なポイントを解説します。 インデックスとSQL構文 「どのカラムの組み合わせに対してインデックスを作成すべきか」
【MySQL】手を動かして学ぶトランザクション入門
「これを見たらトランザクション周りがざっくり分かる」を目指します。 MySQLを前提に解説しますが、他のDBMSでもベースとなる部分は同じだと思います。 トランザクションとは？ ざっくり言うと「ここからここまでワンセットです」な処理のことです。 たとえば、以下のようなSQLが2つあったとします。 この2つは絶対にセットで実行したいとします。 ですが、この2つを実行した結果「1つ目は成功したけど2つ目は失敗した」となった場合、「在庫だけ減ってしまった！」になってしまいます。 こういうときにトランザクションが使えます。 この2つをトランザクションとして実行すると、以下のどちらかに強制できます。 すべて実行する すべて実行しない つまり、中途半端に実行されるのを防げます。 トランザクションの書き方 トランザクションとして実行するには、BEGINとCOMMITで囲います。
AWSに関するAI・機械学習用語集 - AWS Certified AI PractitionerとAWS Certified Machine Learning Engineer - Associateの学習過程で得られたナレッジ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 今回は新しく追加されたAWS認定であるAWS Certified AI PractitionerとAWS Certified Machine Learning Engineer - Associateに私が合格するまでの学習過程で得られたナレッジを「AWSに関するAI・機械学習用語集」として、ざっくりとまとめてみました。 この「AWSに関するAI・機械学習用語集」の内容は、日本の「技術書典17」向けに個人出版として共著した「AWSの薄い本の合本Vol.01」における「クイズで学ぶAWSの機能と歴史：厳選『機械学習』編」の問題・解答にも使用しています。 短時間にAI・機械学習の用語と概要を把握する場合や試験前の総復習など、これからAWS Certified AI Practitioner、AWS Certified Machine Learning Engineer - As
サーバレスをフル活用したビジネスｄアプリのアーキテクチャ（前編） - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2024 4日目の記事です。 はじめに この記事はコミュニケーション&アプリケーションサービス部でビジネスdアプリを開発している木村、立木、富田、西谷の共同執筆です。 今回は、NTTコミュニケーションズで提供するモバイルアプリ、「ビジネスdアプリ」のアーキテクチャに焦点を当て、サーバレスサービスをどのように活用しているかを2回にわたって紹介します。 この記事（前編）では、開発背景やサーバレスサービスを活用したアーキテクチャの概要を中心に解説します。後編では、具体的な運用やCI/CDの仕組みに焦点を当てる予定です。 なお、本記事の内容は2024年8月2日にGoogle Cloud Next Tokyo '24で発表した講演をベースに再構築したものです。講演資料はこちら 目次 はじめに 目次 ビジネスdアプリと
こんにちは。Drawer Growth グループの江良です。 キャディが「製造業 AI データプラットフォーム」の構想を打ち出してから半年ほどが経ちました。 caddi.com このコンセプトの実現にあたっては、「AI」の部分だけでなく、「データ」の部分を支える仕組みづくりも重要になってきます。今回は、私が携わっているプロジェクトで導入した Apache Iceberg とその使いどころについて紹介したいと思います。 製造業におけるデータ活用の難しさ 本題に入る前に、まずは背景について少し補足します。 （Iceberg の話だけを読みたい人は「採用したアーキテクチャ」のところまでスキップしてください。） モノづくり産業における会社には多種多様なデータが存在する 製造業の世界で登場するデータにはさまざまなものがあります。 詳しくは キャディ、製造業AIデータプラットフォームとしての、第二章。
「図解即戦力 Google Cloudのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書［改訂2版］」をより効果的に読むポイント
「図解即戦力 Google Cloudのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書［改訂2版］」をより効果的に読むポイント 「図解即戦力 Google Cloud のしくみと技術がこれ 1 冊でしっかりわかる教科書」とは Google Cloud の基礎知識が学べる「図解即戦力 Google Cloud のしくみと技術がこれ 1 冊でしっかりわかる教科書」が、2024 年 9 月 (電子書籍版は 8 月) に出版されました。 こちらの書籍は Google Cloud のパートナーエンジニアと Google Cloud のパートナーである grasys さんの共著となっており、実際に Google Cloud を現場で使用しているプロフェッショナルの視点で初学者・中級者向けに書かれています。そのため、本書は これから業務で Google Cloud を使用する上で必要な知識 がまとめられた
はじめに 新卒エンジニア研修を担当しました ugo です！ 今年も新卒エンジニア研修を実施し、全カリキュラムが無事終了しました。 この記事では、各研修の講師を担当したメンバーが、新卒エンジニア研修のカリキュラムの内容と研修資料をまとめました。ぜひご覧ください。 2024年度新卒エンジニア研修概要 新卒エンジニア研修のコンセプトは 「サービスを作るための技術要素や観点について、現時点で良いやり方を一通り学ぶ」 と設定しました。 サービスを運用していくために必要なオブザーバービリティといった領域も今年から研修に盛り込みました。 研修に参加した新卒エンジニアは3名です。 オフィス内はフリーアドレスとなっていますが、研修のためオフィスに固定席を設け、1ヶ月に1回程度の頻度でオフィスの別に席に移動する形態で実施しました。講師も新卒エンジニアの近くに座ることで、相談をしやすい環境づくりを行いました。
「gettyimages」より 特に人手不足が深刻だといわれるIT業界だが、求人の募集条件が「経験者限定」ばかりで「未経験者が入り込める隙がない」「どこで育てているの？」という指摘や疑問が一部で話題を呼んでいる。未経験者がIT業界でエンジニアとして働くにはどうすればよいのか。また、誰もが社名を知る有名IT企業に就職するには、どうすればよいのか。業界関係者の見解を交えて追ってみたい。 多くの業界で人手不足が叫ばれるなか、成長が続くIT業界の人手不足は顕著だ。IT･Web領域における人材紹介事業を手掛けるレバテックの調査によれば、ITエンジニア・クリエイターの正社員求人倍率は12.9倍にも上る（2023年6月時点）。 「特にニーズが高いのがAI（人工知能）、データサイエンス、セキュリティ分野の人材。外資系IT企業では、大学院でこれらの領域を学ぶ人材に新卒1年目で年収1000万円を提示するケース
サーバレスをフル活用したビジネスｄアプリのアーキテクチャ（後編） - NTT Communications Engineers' Blog
はじめに この記事はコミュニケーション&アプリケーションサービス部でビジネスdアプリを開発している丸山、葛岡、露口、西谷、富田の共同執筆です。 今回は、NTTコミュニケーションズで提供するモバイルアプリ、「ビジネスdアプリ」の具体的なアーキテクチャやCI/CDの仕組みに焦点を当てて説明します。 前編では、開発背景やサーバレスサービスを活用したアーキテクチャの概要を中心に解説しています。前編はこちらからご覧ください。 なお、本記事の内容は2024年8月2日にGoogle Cloud Next Tokyo '24で発表した講演をベースに再構築したものです。 講演資料はこちらからご覧ください。 目次 はじめに 目次 Push通知のアーキテクチャについて 行動データ収集のアーキテクチャについて CI/CDについて サーバーのソースコードをPushした場合のCI/CDのアーキテクチャについて モバイ
こんにちは、エンジニアリンググループデータ基盤チームの木田です。先日公開されたCTO兼VPoP山崎の記事にある通りゼネラルマネージャーを拝命しまして、データ活用の観点だけではなくそれ以外の側面でも組織全体を支える立場となりました。クリスマスが過ぎ、すっかり街は年末モードになりましたね。毎年この変わり身の速さに驚くとともに、新年の足音を感じる時期でもあります。 門松とクリスマス飾りが同居する年末らしい光景。エムスリー赤坂オフィスから徒歩15分の距離にある麻布台ヒルズマーケットの一角にて エムスリーのデータ基盤利用者は今年も順調に増えまして、システム (サービスアカウント)も含めると倍々で増加しております。それに呼応する形でBigQuery上のクエリやユースケースの多様性 (そして料金も) 増しております。データ基盤の開発・運用を手がけるデータ基盤チームでは、今年の活動としてdbtやdataf
この記事はNuco Advent Calendar 2024の18日目の記事です。 はじめに この記事では基本情報技術者試験と応用情報技術者試験で出題されるデータベース分野についてわかりやすく説明します。 この分野は知識だけで正解できる問題と知識を前提とした上で思考を要求する問題が混在しています。特に正規形、同時制御（ロック）は後者の典型であり、思考の前提となる知識の理解も難しいため、ここで躓いてしまう人も少なくありません。 本記事では図をふんだんに取り入れて、どこよりも詳しく解説しています。 もちろん、試験対策としてだけでなく、実務にも活かせる内容になっています。 この記事が皆様のお役に立つことができれば幸いです。 同時実行制御 更新の整合性をどのように保証するか、というのはデータベース設計における重要な課題です。通販サイトで在庫が1つしかない商品について、複数人が同時に購入しようとした
こんにちは。エンジニアの中野です。前回は、私たちが開発している FractalDB: LINEヤフーのオンプレミス・マルチテナンシー型データベースシステムの紹介という記事を公開しました。 今回は続いて、開発に至った背景とそれからどのようなサービス設計を行ったのか、少し具体的な話をさせていただきます。 課題(FractalDB開発の背景) 社内クラウドDBが欲しい 比較的昔から「パブリッククラウドの"クラウドDB"、例えばAWS DynamoDB(以下DynamoDB)やGCP Cloud Spanner、Microsoft Azure CosmosDBのようなデータベースが社内にも欲しいよね」という漠然とした話はありました。 例えば、DynamoDBを使ったアプリケーション作成は、通常のRDBMSを使ったアプリケーション開発と以下のような違いがあります。 普通のRDBMSを使ったアプリDy
はじめに Platform Group の久保田（ @ykbt13 ）です！ BASEではリアーキテクチャとしてバックエンドの既存機能を旧リポジトリから新リポジトリへ移行する作業を日々行っています。詳しく知りたい方はぜひこちらを参照してください。 www.youtube.com そんななか、BASEにおけるコア機能の1つである商品の発送機能の移行が行われました。しかしながら、コア機能であるがゆえに様々な改修が繰り返されて複雑化してしまった発送機能では移行前の動作を保証する術がテストのみでは不安があります。 そこで、リアーキテクチャを円滑に進めるべく、本番環境上で移行前後の処理を同時実行しデータベースの結果を比較することで動作の保証を行うツールを開発しました。 この記事では、同様にリアーキテクチャを進めている方々を対象に、そのツール（BASE内では通称DryRunと呼んでいますので以降Dry
プロダクトオーナー目線でふりかえる大規模DBリプレイス - kubell Creator's Note
みなさんこんにちは、株式会社kubell（旧Chatwork株式会社）で エンジニアリング・マネージャー（まだ見習い）兼プロダクトオーナー（これも半人前）をやっております、辻（@crossroad0201）です。 この記事は弊社 kubell の Advent Calendar 2024 、12月20日の記事です。 こちらのアドベントカレンダーではエンジニアのみならず、プロダクトマネージャーやデザイナー、弊社のさまざまな職種のメンバーが記事を寄せていますので、ぜひほかの記事も見てみていただければと思います。 この記事では、私の所属チームが今年取り組んだ仕事の中でも最も規模が大きかった「メッセージDBリプレイスプロジェクト」についてふりかえりたいと思います。 技術的なことは後日エンジニアが記事を書いてくれるはず（！）なので、私からはプロダクトオーナー目線、プロジェクト運営の観点から見てみます
エンジニアからアーキテクトを目指す方や、アーキテクトとして仕事を始めたばかりの方は、アーキテクトの仕事やアーキテクチャ設計のトレンド、さらにどんなスキルが必要なのかをまず理解しておくことが大切です。今回は長年アーキテクトとして活躍されている米久保剛さんの著書『アーキテクトの教科書』（翔泳社）から、アーキテクトの定義や職務、アーキテクチャ設計のトレンド推移、そして米久保さんが考えるアーキテクトとして備えておくべき能力と考え方について解説します。 本記事は『アーキテクトの教科書 価値を生むソフトウェアのアーキテクチャ構築』の「第1章 アーキテクトの仕事」から一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 アーキテクトの定義 複雑な構造物であるソフトウェアにおいて非常に重要なアーキテクチャを適切に設計するには、ソフトウェア開発業務に関わる幅広い知識や経験が必要とされます。そのため、アーキ
GitHub - litdb/litdb: Lightweight RDBMS agnostic TypeScript/JS abstraction for SQLite, PostgreSQL and MySQL
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TiKVにおけるトランザクションとMVCCの話
はじめに PingCAPの小板橋です。はじめまして！ TiDBの入門記事から上級者編まで幅広く取り扱う本アカウント第5回目は「TiKVにおけるトランザクションとMVCCの話」についてをまとめていきたいと思います。 TiKVの仕組み まずは、TiKVの仕組みについてを見ていきましょう。 全体のTiDBクラスターのアーキテクチャについては、下記の記事をご覧ください。 TiDBクラスターにおけるデータレイヤーにあるストレージノードとしてTiKVと呼ばれるものがあります。 TiKVは、分散型のキーバリューデータベースになり、ACIDに準拠したトランザクションAPIを提供しています。このTiKVの裏には、RocksDBとRaftコンセンサスアルゴリズムによって動作しています。 Raftコンセンサスアルゴリズムについては、また別の記事で深ぼっていきます。(こちらはこちらでお楽しみに！) RocksDB
Data Contractに向けたProtocol Buffersの調査 - yasuhisa's blog
背景: データ品質を担保するにはデータソースの品質が重要 データソースの品質を担保する手段としてのData Contract Data Contractの表現方法の一つとしてのProtocol Buffers Data ContractとしてProtocol Buffersを使う データの入出力を一箇所に集約、Protocol Buffersで抑えるパターン ストレージのスキーマをProtocol Buffersで抑えるパターン 発展的な話題 & 読書会の案内 参考文献 背景: データ品質を担保するにはデータソースの品質が重要 私はデータエンジニアをしており、DWHやデータマートのデータ品質について考えることが多い。BigQueryなどにデータが取り込まれた後のレイヤリングやテスト、改善に向けたデータ品質の可視化について、以前発表した。 データが取り込まれた後の整理は進んでいるものの、やは
AIにフォーカスしたRDB「Oracle Database 23ai」正式リリース。AI用のベクトルサーチなど可能に
AIにフォーカスしたRDB「Oracle Database 23ai」正式リリース。AI用のベクトルサーチなど可能に オラクルはAIにフォーカスしたデータベース「Oracle Database 23ai」の正式リリースを発表しました。 Oracle Database 23aiは、昨年（2023年）9月にリリースされた「Oracle Database 23c」にAI関連をはじめとする新機能を追加した上で、「23c」の名前を変更したものだと説明されています。 参考：［速報］Oracle Database 23cが正式リリース。JavaScriptストアドプロシージャ、DBに自然言語で問い合わせなど新機能。Oracle CloudWorld 2023開幕 Bring #AI algorithms to where your data lives with Oracle Database 23ai
Rails で挑むイベントソーシングと補償トランザクション: ローコードプラットフォームでの事例 - ROUTE06 Tech Blog
データベーススキーマを動的に操り、ユーザが持ち込んだ BYODB（Bring Your Own Database）のデータベースとも連携する——こうした特殊な要件に直面したローコードプラットフォームの開発現場で辿り着いた解決策はイベントソーシングと補償トランザクションでした。 本記事では、Ruby on Rails アプリケーションでタイトルのアーキテクチャパターンを実践し、複雑な分散トランザクション問題を乗り越えた手法と、その裏にある思考プロセスをご紹介します。 前半では課題の背景として、ローコードプラットフォームと BYODB 要件がもたらす複雑性を説明します。その後、イベントソーシングや補償トランザクションをどのように適用し、整合性や回復性を確保していくのか、その具体的な実装サンプルと効果をお伝えします。 実装サンプルのリポジトリ： github.com 注意点 ローコードプラットフ
私たちはなぜNewSQLを使うのかTiDB選定5社が語る選定理由と活用LT【イベントレポート】 - Findy Tools
公開日 2024/05/24更新日 2024/07/25私たちはなぜNewSQLを使うのかTiDB選定5社が語る選定理由と活用LT【イベントレポート】 近年データベースが急速に進化し、開発にも大きな影響を与えています。そこでファインディでは「私たちはなぜNewSQLを使うのか TiDBを選定・導入した5社が語る選定と活用」と題したイベントを開催。PingCAPの日下さん、LINEヤフーの佐伯さん、アイスタイルの鈴木さん、DMM .comのpospomeさん、コロプラの曽我さん、さくらインターネットの江草さんをお招きし、NewSQLの一つである TiDBについて語っていただきました。 ■パネリスト日下 太智さん / @ksk_tic PingCAP株式会社 プロダクトマネージャー / シニアソリューションアーキテクト SIerにて国内外問わずEC/小売/製造/サービス/メディア/出版など様々
バックエンドエンジニアの松尾です。 2024 年 5 月 11 日に開催された日本最大級の TypeScript をテーマとした技術カンファレンス TSKaigi 2024 に参加しました。 本記事では弊社からの登壇内容やスポンサーブースの様子をお伝えします。 登壇内容まとめ 弊社からは下記の LT で 2 名のエンジニアが登壇しました。 TypeScript で使いやすい OpenAPI の書き方 speakerdeck.com yukimochi さんからは OpenAPI の書き方について紹介しました。 変更に強く、ドメインモデルを正確に表現する書き方にすることで、TypeScript で使いやすいコードを生成できるとのことでした。 筆者は最近 OpenAPI spec を書くことは無いのですが、Union を用いた定義は非常に同意するところであり、今後の開発で活用していきたいと思い
知識グラフ×LLMで自然言語分析してみたを勉強会で発表してみたところ、参加者の方から『そもそもグラフDBって何がいいの？』とコメントをいただき、改めて整理してみました。 RDBMSしか使ったことない方向けに、グラフDBの基本的な価値や使いどころをまとめています。図解多めで書いたので、ご参考になれば。🙏 はじめに 「知識グラフ・グラフDB面白いよ！」って言われても、「うん、それで？🤔」ってなりますよね。 私も最初はそうでした。でも使ってみると「あ、これは確かに便利かも」と思える場面に出会えました。 この記事では「グラフDBって実際何に使えるの？」という素朴な疑問に、具体例を交えて答えてみたいと思います。 グラフDBの良いところ 1. 「つながり」を扱うのが上手 例えば、こんな場面で力を発揮します： 「友達の友達を探したい」（SNSでよくありますよね） 「この商品を買った人は、他に何を買っ
インターンの二週間で社内APIを新しく建て本番リリースまで何でもやった話【ソフトウェアエンジニアインターン参戦記】 - エムスリーテックブログ
はじめまして。河村 (@KowerKoint2010)です。 この夏、エンジニアリンググループ AI・機械学習チームで2週間の新卒ソフトウェアエンジニアインターンに参加しました。 インターンでは、「Yucca」という内部サービスの改善を担当しました。 当初与えられた課題については設計・開発から本番環境へのリリース、そしてユーザーへの利用法説明まで行い、まだ時間に余裕があったので追加でデータベースの改善も検討しました！*1 ここでは私がやったことを簡単に紹介しつつ、エムスリーという会社で働いてみた感想を伝えます。 エムスリーでのインターンや就職を考えている他の学生の参考になれることを願っています。 最終日にエムスリークリアファイルをプレゼントしたときの様子 Yuccaについて簡単に紹介 BigQueryに特定のフォーマットでデータを置くと、それをクローリングしてきて自動でAPIとして提供する
関連キーワード 人工知能 テキストや画像を自動生成する「生成AI」（ジェネレーティブAI）を、ビジネスの効率化や顧客体験（CX：カスタマーエクスペリエンス）向上に役立てる企業の動きが進む。代表的な生成AIサービスとして、AIベンダーOpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」がある。それぞれどのような使い方に向いているのか。 本稿は、大規模言語モデル（LLM）「GPT-3.5」をベースにしたChatGTPと、LLM「Gemini Pro」をベースにしたGeminiに4種類のプロンプトを投げ、出力された回答を比較した。プロンプトはアイデア出し、コンテンツ作成、計画策定、開発支援の4つのテーマで作成した。 「ChatGPT」と「Gemini」の回答を4つのプロンプトで比較 併せて読みたいお薦め記事 連載：OpenAIとGoogleの生成AIを比較 第1回：生成AI“2大ツー
はてなサマーインターンシップ2024のレポートサイトと講義資料を公開しました！ - Hatena Developer Blog
はてなサマーインターン2024実行委員のid:cohalzです。 8月から9月にかけて「はてなサマーインターンシップ2024」を実施しました。本日、そのレポートサイトを公開しました！ hatena.co.jp 今年のインターンでは最初の一週間に京都オフィスに集まりオフラインで講義や課題をするというパートを設けました。 はてなのインターンといえばオフィスで集まってわいわいするのが楽しかったという感想を持ってくれる人も多く、今年はそれを一週間だけですが復活することができました。 ちなみに、京都オフィスは2022年に移転したため、新しいオフィスでオフラインのインターンを実施するのは今年が初となりました。 hatena.co.jp 講義資料 講義資料についても公開しました！ 講義「Web/HTTP/API」 by id:motemen Web技術の基本となる用語について解説しています。HTTPから
Amazon CloudWatch Database Insights は、Aurora PostgreSQL インスタンスで実行される上位の SQL クエリのクエリ実行プランを収集し、長期的に保存するようになりました。この機能は、クエリ実行プランの変更がパフォーマンスの低下やクエリの停滞の原因であるかどうかを特定するのに役立ちます。Aurora PostgreSQL の実行プランのキャプチャは、CloudWatch Database Insights のアドバンストモードでのみ実行できます。 クエリ実行計画とは、リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) 内のデータを取得または変更するためにデータベースエンジンが使用する一連のステップのことです。RDBMS のクエリオプティマイザは、特定のクエリを実行する一連の代替方法の中から常に最適な実行プランを選択するとは限りません。その
Google Cloud の RDBMS を徹底比較する登壇を行いました！ #devio2024 | DevelopersIO
クラスメソッド Odyssey のリアルイベントで Google Cloud のリレーショナルデータベースを徹底比較して、どのように選ぶべきか発表してきました！ ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 7月20日にクラスメソッドの設立20周年イベントである Odyssey のリアルイベント Day4 で Google Cloud の RDB の選択方法について登壇してきました。 Google Cloud の RDB を徹底比較！ 選び方と最新機能紹介 データベース データベースは、RDBMS 以外にも NoSQL や NewSQL などの分類がありますが、人気のデータベースランキングでも上位は全て RDBMS になっていて人気が根強いプロダクトになっています。しかし、データの扱い方として、生成 AI のブームによるベクトル検索やデータ量の増加なども重要になります。 Googl
spansql へのレクイエム、または Go における Spanner GoogleSQL 方言パーサの現状 この記事は apstndb Advent Calendar の1日目の記事です。 この記事では Spanner GoogleSQL 方言を処理する Go ライブラリの選択肢の現状について共有しつつ、 Spanner コミュニティが進むべきだと考える方向性を示します。 対象読者は下記のような方を想定しています。 Spanner のスキーマ管理ツールやクエリ実行ツールを Go で開発している方 Spanner のツールをこれから開発しようと考えている方 Spanner を利用しており、OSS ツールを利用している方 Spanner のエコシステムに関心のある方 導入 Spanner はみなさんご存知だと思いますが、 Google Cloud の分散 SQL リレーショナルデータベース管
https://kaigionrails.org/2024 オンラインとオフラインのハイブリッド 日程：2024.10.25 (Fri.) - 26 (Sat.) 会場：有明セントラルタワーホール https://kaigionrails.org/2024/events/ OGP用 直前イベント 10/10(木) 19:30〜21:45 【オフライン開催】Proposals on Rails 2024 - connpass 10/15(火) 19:00〜20:30 Kaigi on Rails 2024 タイムテーブル解説会 - connpass 10/17(木) 19:30〜21:30 Reject on Rails 2024 - connpass 10/18(金) 18:00〜21:00 【大阪オフライン開催】Kaigi on Rails 2024 非公式予習会 - connpass
Achieve a high-speed InnoDB purge on Amazon RDS for MySQL and Amazon Aurora MySQL | Amazon Web Services
AWS Database Blog Achieve a high-speed InnoDB purge on Amazon RDS for MySQL and Amazon Aurora MySQL Purge is a housekeeping operation in a MySQL database. The InnoDB storage engine relies on it to clean up undo logs and delete-marked table records that are no longer needed for multiversion concurrency control (MVCC) or rollback operations. While our applications pursue a database design that aims
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メルカリ ハロの技術スタックとその選定理由 | メルカリエンジニアリング
AWS RDS/Auroraでモニタリング＆チューニングを始めるための資料11選
DDDにおける整合性境界のベストプラクティス｜かとじゅん(j5ik2o)
［Software Design連動企画］ 実践クエリチューニング | gihyo.jp
キャディでの Apache Iceberg 活用事例 - CADDi Tech Blog
2024年度新卒エンジニア研修を実施しました! - Pepabo Tech Portal
大手IT企業「経験者のみ採用」「他社が育てた人材欲しい」問題、どう攻略？
半年間の運用で学んだDatastream導入の勘所 - エムスリーテックブログ
あなたはいくつ解けますか？データベース分野を徹底解説 【基本情報・応用情報】 - Qiita
FractalDBを内製するに至った背景とサービス設計概要
リアーキテクチャをお手伝いするDryRunというツールを作りました - BASEプロダクトチームブログ
アーキテクトを目指すなら知っておきたいアーキテクチャ設計のトレンド変遷、そして必要な能力と考え方
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RDBMSと何が違う？図解で学ぶグラフDBと“つながり”の価値 - Qiita
「ChatGPT」「Gemini」の“得意分野の違い”をプロンプト4種で比較してみた
CloudWatch が Aurora PostgreSQL の実行プランのキャプチャを提供 - AWS
spansql へのレクイエム、あるいは Go における Spanner GoogleSQL 方言パーサの現状
Kaigi on Rails 2024 - ruby-jp