Webサイトの構造を可視化！簡単にビジュアルサイトマップが作れる「Octopus.do」を使ってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、Webサイトの構造を可視化して直感的に理解しやすい「ビジュアルサイトマップ」を作成できるWebサービスをご紹介します。 ブラウザからGUIベースのエディタにアクセスするだけで誰でも利用可能で、すべてマウス操作でできるので初心者でも簡単に使いこなせます。ブロックを追加していくだけでサイトマップに簡易的なワイヤーフレームが挿入できる点がとても便利です。 また、既存のWebサイトから素早くサイトマップに変換する方法も合わせて解説しているので、ご興味のある方はぜひ参考にしてみてください！ 【 Octopus.do 】 ■「Octopus.do」の使い方 それでは、「Octopus.do」をどのように使うのか詳しく見ていきましょう！ トップページにアクセスしたら【Create sitemap】ボタンをクリックします。 すると「サイトマップエディタ
目次 目次 はじめに 計画について 日程と余白 かかった費用 宿泊 1件目（札幌） 2件目（札幌） 3件目（函館） 移動について 持ち物 忘れたもの・持ってこればよかったもの いらなかったもの 役に立ったもの 東京の自宅について 生活サイクルと同居生活 ワークについて バケーション 観光 すすきの（ひるのすがた） すすきの（よるのすがた） パフェ、珈琲、酒、佐藤 食事 ジンギスカン えびそば一幻 郷土料理おが ラムしゃぶ専門店 ONIUSU-おにうす- セイコーマート やきとり弁当（ハセガワストア） はこだて海鮮市場 （おまけ）体重 総評 はじめに 8/2(日)から8/16(日)の15日間を使い、北海道でワーケーションをしてきました。 ワーケーションとは、「ワーク」（労働）と「バケーション」（休暇）を組み合わせた造語（かばん語）で、観光地やリゾート地で休暇を取りながらテレワーク（リモートワ
医薬品検索でMySQLの全文検索機能を使った話 - KAKEHASHI Tech Blog
AI在庫管理の開発チームでバックエンドエンジニアをしている沖です。今回は、AI在庫管理の医薬品検索において、MySQLの全文検索機能を使った話を紹介しようと思います。 この記事は秋の技術特集 2024の 8 記事目です。 今までの医薬品検索では満足できないユーザーがいた なぜMySQLの全文検索機能を採用したのか 全文検索機能を導入する 全文検索インデックスを付与したテーブルを作成する パーサー 照合順序と正規化 全文検索インデックスを使用して検索する データを最適な状態に保つために おわりに 今までの医薬品検索では満足できないユーザーがいた AI在庫管理には、医薬品の在庫一覧画面など、医薬品名で絞り込む画面がたくさんあります。この絞り込み機能を実現するために、これまではSQLのLIKE検索を利用していました。 LIKE検索は、使い慣れたSQLを用いて部分一致検索を実現できる便利な方法です
マイクロソフト、「Azure Cosmos DB」がずっと無料で使える「Free Tier」を発表。地球規模の分散データベースを最大5GBまで
マイクロソフト、「Azure Cosmos DB」がずっと無料で使える「Free Tier」を発表。地球規模の分散データベースを最大5GBまで マイクロソフトは、分散NoSQLデータベース「Azure Cosmos DB」が期限なく無料で使える「Free Tier」を発表しました。 Activate Free Tier on a new #azurecosmosdb account to get 400 RU/s throughput and 5 GBs storage free each month, for the life of your account. What will you build? #appdev #nosql https://t.co/BmfoWyYcbW — Azure Cosmos DB (@AzureCosmosDB) March 7, 2020 Azure
Merpay Advent Calendar 2019 の19日目は、Backendエンジニアチームの @toshinao がお送りします。 新しくマイクロサービスを立ち上げる機会があり、クリーンアーキテクチャをベースにしました。クリーンアーキテクチャはバックエンド・フロントエンド・アプリなど様々な場所で採用されています。ただ、確固たる方法というのは無く、みな試行錯誤しているのでは無いでしょうか。この記事では、クリーンアーキテクチャを取り入れる上で考えたことを紹介したいと思います。 マイクロサービスを作ったことがない人や、今までいくつか作ってきたけどより良い設計について考えている人の助けになれば幸いです。 はじめに メルペイのバックエンドは主にGoとGoogle Cloud Platform（GCP）で開発を行っていますが、各マイクロサービスをどう実装していくかは概ね各チームに委ねられてい
１．はじめに RDBでの階層構造の関係を持つデータを扱う上で、 効率的なデータの持ち方や抽出方法について検証を行っています。 結論から先に 階層構造を扱う方法として下記の種類があります。 隣接リスト 経路列挙 入れ子集合 閉包テーブル 再帰クエリ（WITH RECURSIVE）を使うと階層データを扱う上でのパフォーマンスが得られます。 検索性、更新量、データ量など加味すると隣接リストで再帰クエリを用いるのがよさそう。 ２．階層構造を持つデータの概要 階層構造を持つデータとは 複数の要素（データ）が親子関係で結びついている構造を持つデータ 1つの要素が複数の要素の親になることができ、 また、1つの要素が複数の子要素を持つこともあります。 ある要素を親として、細分化された子要素であったり、 類似する要素を抽象化したものを親要素とするようなデータ。 階層構造を持つデータの例 組織における事業部、
2022年7月13日にカラーミーショップで提供開始した「副管理者機能」のアップデートにあたって、従前の挙動を変えずにデータベーススキーマの構造を変える必要がありました。また、サービスの提供を停止することなく、スキーマの構造の変更を進める必要がありました。 この記事では、サービスを停止せずにデータベースの構造を徐々に変更するデータベースリファクタリングをどのように進めたかについて紹介します。 「データベースリファクタリング」とは データベースリファクタリングについて体系的に述べた書籍として"Refactoring Databases"があります。この本では、データベースリファクタリングのさまざまなパターンにおいて、スキーマの変更、データマイグレーション（既存データの移行）、アプリケーションの変更それぞれをどのように進めるべきかについて解説しています。ここでは、"Refactoring Dat
xlsxファイルに対してSQLを実できるxlsxsqlというツールを作りました。 GitHubのxlsxsqlからダウンロードできます。 これは何？ xlsxsqlは、xlsxファイルに対してSQLを実行するツールです。 また、CSV,LTSV,JSON,YAMLといったファイルに対してSQLを実行することもでき、その結果をxlsxファイルに出力することもできます。 trdsqlにxlsxファイルの読み書き機能を追加したものになります。 使い方 単純にファイルをテーブルとして指定できます。 -oまたは-outオプションは出力ファイル形式を指定します。 CSV, LTSV, JSON, JSONL, YAML, TBLN, AT, MD等が指定できます。
プログラミングをする人なら1度や2度は「コーディングを不要にする」という宣伝文句にイラッと来たことがあるのではないでしょうか。Coral Capital創業パートナーの澤山陽平も、そんな1人です。「最近シリコンバレーで話題の No code startups について何か書こうと思う。ハイプ気味ではあるものの注目のトレンド」と、私が伝えると、一気に顔が曇りました。 またか、というところかと思います。澤山は日本では珍しいScalaという玄人好みのプログラミング言語を使いこなすベンチャーキャピタリストです。過去10年、20年と、どれほど「コーディング不要」というマーケティングコピーが派手に宣伝されてきたかを思えば、澤山の反応は、当然かと思います。 それでも私には、いまノーコーディングと呼ばれるムーブメントから、優れたサービスや企業が出てきつつあるように思えます。 全てのコーディングが不要になる
個人開発者がGoogle Cloudの環境構築でお財布を守るために最初にすべきこと - Qiita
初めに 自分は2年くらい業務でGCP(今はGoogle Cloudですね)を使っていたのですが、友達が個人開発でGoogle Cloud使いたいから手伝ってとのことで、久々にコンソール触りたいなーと思ったので環境構築を手伝うことにしました。友達のクレジットカードが紐づいた環境なので自分の環境以上に課金やセキュリティに対して注意しなくてはなりません。課金だけでなく友情も爆発してしまいかねませんので 今回は最初期から構築するということで個人開発者向けにお財布や環境を守るうえでの最初にやったほうがよい課金のセーフティ的な設定をまとめていきたいと思います。企業で検証環境管理している人にも参考になるかと思いますので是非最後まで見てもらえると嬉しいです！ 前提 Google Cloudのプロジェクトを作成していること 課金アカウントを作成していること(クレジットカードの紐づけできていること) その1
株式会社ゆめみサーバサイドコーディング試験模試(2023年度以降版)の回答例とフィードバック例 - Qiita
はじめに 株式会社ゆめみでは、採用時にコーディング試験を課しています。 2023年5月中旬より、数年間内容を更新せずに利用してきたこのコーディング試験の内容を刷新、合わせて模試も新しいものにすることとしました。（※まずは2025年度新卒採用から変更しますが、順次展開する予定です。） この記事では、2023年度版のサーバサイドコーディング試験の模試の内容、およびそれに回答があった場合にゆめみがどういう観点でどういうレビューを実施するかをまるっと全部解説します。 ※2024年度のコーディング試験も同じ内容で実施しております。 過去のコーディング試験の目的とレビュー観点はこちらを御覧ください。 刷新した理由 5年以上同じ問題を利用してきて、準備されたテストケースの通過率がほとんどの人が90%以上となってしまったこと。 応募者のレベルが上ってきたことに合わせて、より難易度を上げないと差別化が難しく
ミック @copinemickmack DBエンジニア改めアソシエイト・シリコンバレー出羽守。note.com/mickmack 著書：『SQL実践入門』『DB設計徹底指南書』『SQL徹底指南書』。訳書：J.セルコ『プログラマのためのSQL 第4版』。 mickindex.sakura.ne.jp ミック @copinemickmack アメリカ人のリボ払い利用率は異常な多さなんだけど、彼らなりに合理性はあって、株に全力突っ込んでるから口座に現金がない。株式市場の成長率がカードローンの利率を上回ってれば勝つる。なおコロナで全滅した模様。
秋のブログ週間の9本目のエントリーになります。この企画もこんなに書く人が出てくるように育っていいですね。 「中間層を増やして柔軟性を高めるのがソフトウェアの歴史」 これは大学時代に2つ上の先輩が言っていた言葉です。例えばマシン語を直接書くのではなく、アセンブラで書けば、変換（コンパイル）の手間はかかりますが、他のCPUへの移植はしやすくなります。高級アセンブラと名高いC言語を使えばさらに移植性は上がります。C言語で書かれたVMを使う言語、例えばJava、Python、Rubyなんかはさらに移植性は上がります。 ストレージもそうです。最終的にストレージはビット列を保存するものですが、それにOSのファイルシステムというレイヤーがあり、そこにスキーマで管理されたデータを入れるDBMSが乗っかり、SQLなどの問い合わせ言語でデータ取得できるようにします。DBMSを挟むことで、レプリケーションでバッ
はじめに バックエンドエンジニアは、プログラミングの中で特にイメージがわきにくい分野である。簡単に言えば、バックエンドエンジニアはユーザから見えない部分にあるシステムである。(例えば、ユーザ認証やデータベース設計・操作・運用などが例として挙げられる) 例えば、ECサイトを運用する際に、ユーザから見えるUIだけを作っても作動しない。バックエンドになるシステムの構築も必要なのだ。 今回はバックエンド開発を理解する上で必要な10の知識を徹底解説する。その中で、個人の見解に過ぎないが初心者にオススメのバックエンドのフレームワークを3選紹介する。あくまで一個人の見解に過ぎないが、今回の記事を通してバックエンドの学習方法またはその魅力を十分に理解していただければ非常に幸いである。 本題に入る前に、本記事における「バックエンド」はあくまで認証やデータベースなどシステムやソフトウェアの裏側で動作しているも
自分がニッチだと思っているテーマについて発表する「Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜」。ここで株式会社SonicGardenの遠藤氏が登壇。LambdaとFargateを組み合わせた実行環境について話します。 遠藤氏の自己紹介 遠藤大介氏：今日は「AWSのLambdaとPlanetScaleを組み合わせると、超絶スケールするWebアプリを作れちゃうぜ」という話をしていこうと思っています。 最初に自己紹介です。遠藤と申します。SonicGardenという会社で、プログラマーと執行役員をやっています。インフラと機械学習などが好きで、趣味もプログラムで仕事もプログラムな感じの人間なんですが、最近は機械学習周りが盛り上がっているので、そっちもいろいろやっています。 あと、ロードバイクに趣味で乗っているのですが、最近ちょっと乗れていません。それから
初めに こんにちは。ビジネスチャットサービスTypetalkを開発・運用している吉田です。Typetalkではデータの永続化ストレージとしてPostgreSQLを利用しています。扱うデータ量は多く、チャットというサービスの性質上書込み頻度はとても高いです。PostgreSQLを使い日々開発を進めていると、追加する機能によってはスキーマを変更する必要があります。メンテナンスを計画・告知してサービスを止めてしまえば、時間はかかるかもしれませんがスキーマの変更はそう難しくありません。しかしTypetalkはユーザーが日々の業務を進めるために利用しており、サービスが止まるとコミュニケーションが取れなくなります。業務を円滑に進めるためのビジネスチャットツールですので、極力サービスは止めたくありません（最後の計画メンテナンスは2019年6月30日で1年以上前となっています。）。本記事では以下の3つのケ
こんにちは、次郎花です☆ タイトル長い（笑）...ぱ、パクリなんかじゃないですよっ！ はい。 というわけで、今回はわたくしのお仕事「データアナリスト」についてご紹介したいと思います。データアナリスト／データサイエンティスト（以下、DA/DS）のブームもそろそろバブルがはじける頃かと想像していますが（もうはじけてる？）、いまだに一定数の方が憧れを持って、あるいは異世界転生を狙ってジョブチェンジしようとしているこれらの職業。最近では、実際にDA/DSである方の現場の声なども散見されるようになり、どのような職業なのか実態が少しずつ広まってきたようにも思います。ですので、今さら感はありますが、私もご多分に漏れず知見を共有できたらという思いでこの記事を発信しようと考えました。 次郎花って？まずは、次郎花って誰やねん、というところからですね。わたくし次郎花はとある外資系企業のCEO直轄の経営戦略部門で
はじめに Azure環境作ったら最初にやるべきこと（2021年版）と題して一記事書いてみたいと思います。 ※補足事項 「Azure環境作ったら最初にやるべきこと」の定義 この場では「どんなサービス／リソースを使うかに関わらず、誰もが全環境でやるべき最初のステップ」という主旨ととらえていただければと思います。 Azure環境運用していくうえで、「SQL Databaseのベストプラクティスは何？」とか「Web Appsだったらこうやって使うよね」とか細かい設定を挙げると色々あるのですが、今回は対象外。 なので、基本的には「Azureを使うすべて人」にとって意味のある記事になってるはずです。 先駆者たちの情報を探す AWSだと個人のブログもいっぱいあるし、かの有名なClassmethodさんのブログでもこういった記事がまとめられています。 初心者に優しいというか、いろんな情報が転がっていて、「
はじめに Web技術は日進月歩で新しい技術が増えているが、実務でそれらすべてを触る機会はない。そこで、今回の記事では2023年下半期に赤の他人に勧めたいWeb技術を個人の独断と偏見で解説する。 対象者 これから何をすればいいのかわからないプログラマー 新しい技術に興味があるひと スキルセットを拡大したいひと タイトルでなんとなく気になったひと フレームワーク FastAPI FastAPIはPythonでAPIを開発するために開発された軽量のWebフレームワークだ。FastAPIでは、主に以下の特徴がある。 Node.jsやGo言語に匹敵する高速なアプリケーションを開発できる 構造が簡単(Flaskの影響を受けている) Pythonに型定義を含められる 環境構築がコマンド一つで終了する 非同期処理を簡単に実装できる Pythonで開発されているので、機械学習との相性が抜群 RESTとGra
河野と申します。2018年8月からマッハバイトで業務委託（いわゆるフリーランス）として業務に携わっており、2022年6月から、テックリード（以降、TL）という立場となりました。 TLという言葉は広く使われていますが、実際に何をするのかは、会社や環境によってさまざま。 3ヶ月の振り返りがてら、ここに一例として公開してみようと思った次第です。 TL着任以前 Join当初はRailsエンジニアとしての働きを期待されており、最初の担当はマッハバイトiOS版用に、REST APIを開発することでした。 半年少しでその業務が一段落した後は、以下のことなどを担当してきました。 Rails製アプリケーションの機能追加、Ruby、RailsのUpdate ホストOSのUpdateに伴う、deploy環境の修正や、ライブラリなどのUpdate（オンプレ環境） マイクロサービスの中心に置きたいメッセージングサー
第0章. なぜ Scala を使うのか？ はじめに 本稿は、John C. Mitchell 氏らによる Concepts in Programming Languages を基に自身の見解を交え、私がなぜ Scala を好んで使うのかを論じた記事になります。 プログラミング言語の歴史 本題に入る前に、プログラミング言語の歴史について紹介します。 年代 言語・イノベーション 1950 Fortran and Cobol 1960 Lisp and Algol 1970 Abstract data types (Simula, C, SQL) 1980 Objects (Smalltalk, C++) 1990 Java, JavaScript, Python, Ruby これは、年代ごとに開発された言語およびイノベーションを表にまとめたものになります。ただし、この表には欠けている事柄があり
卒業証書 2021年4月にプログラミングスクールのWebデザイナー向けプログラミングコースを卒業しました。 受講していたのはRailsプログラマーコースだったのを、途中からメンターさんに相談してWebデザイナー向けにカリキュラム内容をカスタマイズしてもらって、受講してました。 受講していたスクールでははじめての試みだったということで、同じデザイナーの人でプログラミング勉強したいと考えている人向けに記事を残すことにしました。 プログラミングを勉強しようと思った経緯は以前投稿した記事に書いているので、そちらを参照してください。 ksmxxxxxx.hatenablog.com スクールでやったこと 通っていたのはフィヨルドブートキャンプというプログラミングスクールになります。 実際に進めたカリキュラムは以下になります。 Linuxの基本 Terminal Debianをインストール ファイル操
「(私のように)セキュリティを何から始めれば良いか分からない開発者の方へ」というセッションを視聴しました！ | DevelopersIO
「(私のように)セキュリティを何から始めれば良いか分からない開発者の方へ」というセッションを視聴しました！ どうもさいちゃんです。今回はAWS Builders Online Seriesの中から「(私のように)セキュリティを何から始めれば良いか分からない開発者の方へ」というセッションを視聴しました。セキュリティ対策に悩む開発者の方におすすめの記事です。 今回はAWS Builders Online Seriesの中から「(私のように)セキュリティを何から始めれば良いか分からない開発者の方へ」というセッションを視聴しました。 AWS Builders Online SeriesとはAWS初心者向けのオンラインイベントです。 AWSについてこれから学んでいきたい方 初心者向けのテーマを短時間でサックっと勉強したい という方にピッタリなセッションがたっぷり用意されています。今回私が受講した「(
メルカリでやっていたこと 自分がメルカリに入社したのは2017年12月で、SET(Software Engineer in Test)というポジションに応募して採用されました。 SETはその名の通りテストに対する課題を解決するための役割なのですが、当時のSETチームはテストの実装を行うわけではなく、開発環境や検証環境の運用やCI/CDツールの導入・サポートなどを主な役割としていました。 自分がSETとして応募したのは、前職までの経験で機能開発にやや飽きており、エンジニアとして品質の改善をテーマとして扱っていきたいと考えていたためでした。通常の機能開発ではプロジェクトの要件や期日に沿って開発することが求められますが、SETの業務には要件や期日はなく、何をいつどのように解決するかを自分で判断する必要がありました。チームメンバーやプロジェクトメンバーと話し合い、コードを見ながら現在の開発・運用状
MySQLに初めてINSERTするとアクセスが発生するファイルは何かという質問をどう調べるのか - oranie's blog
yokuo825さんのカッコいいインタビュー記事を t.co 読んで、この部分ですね ──例えばどのような話をしましたか？ 「インストールされたばかりのMySQLがあるとして、特定テーブルに1件のレコードを最初にINSERTした場合、アクセスが発生するファイルとその理由をすべて教えてください」と質問されたのを覚えています。 具体的にどのような理由でどのファイルにアクセスするか、一連の流れを片っ端から答えていくと、彼らがすごく楽しそうにしてくれて。「そうか、LINEの環境だと○○の設定が最初から○○になっているので、そのファイルへのアクセスは考えていなかったです。確かにそれもありますね」などと答えてくれました。 でこんなツイートしたんですが 全国のDBAは「特定テーブルに1件のレコードを最初にINSERTした場合、アクセスが発生するファイルとその理由をすべて教えてください」これ明日から職場で
なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか？ ～ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決する
なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか？ ～ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決するShellScriptUNIXSQLitePOSIXQiitadelika 「利用者は数十億人！？ SQLiteはどこが凄いデータベース管理システムなのか調べてみた」の続きです。 はじめに 複雑な構造のデータを扱うのであればシェルスクリプトや Unix (POSIX) コマンドでデータ管理を行うのは避けるべきだと思います。解決不可能な問題が多いからです。しかしそれでも何かしらの理由でやろうと考える（やらなければいけない）のであれば SQLite を使うのをおすすめします。シェルスクリプトや Unix コマンドは行単位の単純なテキストデータをシーケンシャルにデータ処理するのが前提となっており、改行や空白が含まれるデータや複雑な構造のデータ扱うのは苦手です。またシェル
Yoyo Code (Matyáš Racek's blog)より。 ソフトウェアの開発方法を劇的に変えるには、いくつかのブレイクスルーが必要だと感じています。ブレイクスルーといった場合、それは大きなブレイクスルーを意味します。例えば、「構造化プログラミング」のブレイクスルーのようなもので、プログラミングに対する私たちの考え方を完全に変えてしまうようなものです。ここでは、それに関するいくつかの見解とアイデアを紹介します。 グルーコードや定型文を書くのは無駄だ 私が書くコードのほとんどは、面白いことはするわけではなく、定型文か、サブシステム同士を繋ぐための糊のようなものです。この種のコードは、すでに何度も書かれていて、これからも何度も書かれるような気がします。それなのに、なぜまた書かなければならないのでしょうか? 問題は、コードがかなり異なっていることで、通常は既存のコードをそのまま使うこと
『ちょうぜつソフトウェア設計入門――PHPで理解するオブジェクト指向の活用』は、現代ソフトウェア開発の”知の高速道路” - Magnolia Tech
ちょうぜつソフトウェア設計入門――PHPで理解するオブジェクト指向の活用 作者:田中 ひさてる技術評論社Amazon 予約してまで買ったものの、なかなか時間が取れず、読めていなかった『ちょうぜつソフトウェア設計入門――PHPで理解するオブジェクト指向の活用』をようやく読み終わりました。 筆者である田中ひさてるさん自身で描かれた表紙の可愛らしさからは想像もできないハードな内容なので、一気に読もうとすると「分かった気」になるだけで全然理解していなかった、ということになりがちなので、3回くらいぐるぐる読むといいと思います（そうです、この本は本文もイラストも丸っと同じ人が書いているのです！！）。 目次 第1章 クリーンアーキテクチャ 第2章 パッケージ原則 第3章 オブジェクト指向 第4章 UML（統一モデリング言語） 第5章 オブジェクト指向原則 SOLID 第6章 テスト駆動開発 第7章 依存
切り替える理由 自社の主力製品で利用している技術(WebRTC / WebTransport)がブラウザベースのため TypeScript を利用する Go を採用したのは sqlc が使いたかったという理由 sqlc-gen-typescript が出てきたのでもう Go を使う理由がなくなった 自社サービスチーム全員が Go にまったく興味が無い sqlc 自体は便利 そもそも自社に Go への興味がある人がいない 自社サービスの規模ではボトルネックになるのはデータベースであって言語ではない もしアプリでスケールが必要なときは Rust や Erlang/OTP に切り替えれば良い コネクションプールは PgBouncer を利用すればいい TypeScript からは 1 コネクション 1 接続で問題無い どうせフロントエンドでは TypeScript を書く 自社では React
Amazon RDS Proxy が BASE にもたらした期待以上の導入メリット - BASEプロダクトチームブログ
はじめに 基盤チームでバックエンドエンジニアをやっている松田（ @tadamatu ）です。 以前にCTO川口が当ブログ内で公開した以下の記事があります。 devblog.thebase.in 新規接続の限界 BASE のアクセス量の伸びは凄まじくこの構成でも接続エラーが発生するようになってしまいました。 ピーク時に秒間 2 万もの新規接続が primary インスタンスへ行われているといった状態です。 この記事が公開されたのが約２年前で、当時100万程度 だったショップ数は170万を超え、我々はまだまだ伸ばしたいと考えています。 これは、ショップ数の伸びとともに、指数関数的に増えていくユーザのアクセスを捌く必要があることを意味します。 ブログ公開当時、我々はさまざまな検討の末、以下のような対策を取りました。 残された手段は primary のインスタンスに対しての接続数を如何にして減らす
yoku0825さんがMySQLスペシャリストになるまでにやってきた勉強法を、私たちにすべて教えてください！ - Findy Engineer Lab
「日本国内でもトップレベルのスキルを持ったMySQLエキスパートは誰か？」 そう問われたときに、多くのエンジニアが名前を挙げる人物がいます。LINE株式会社のITサービスセンター データベース室 MySQL1チームでDBA（Database Administrator）として働くyoku0825さん*（@yoku0825）です。 日本人として3人目のMySQL分野のOracle ACEであり、2015年には「default_password_lifetime」の功績でMySQL 5.7 Community Contributor Awardに選出されたyoku0825さん。彼はひたむきに自己研鑽を続けるだけではなく、ブログ「日々の覚書」や技術イベントへの登壇などを通してMySQL関連の情報発信を行ってきました。 今回はそんなyoku0825さんに「これまでどのようなトレーニングをして、DB
はじめに この記事について 以下の記事を読んでわりと「うんうんわかるわかる」と思いながら読みましたが、50歳に至るまでの間にもうひとつ別の景色も見えてきていたので、そのあたりを一度言語化してみようという試みです。 note.com フルスタックとは 上記記事へのブコメには「フルスタック」と書きましたが、自分としてはあまりフルスタックと名乗りたくない、という気持ちはありまして、普段は「ウェブアプリケーションエンジニア」と自称しています。 ただ、今回は、元の記事に合わせるために本記事における「フルスタック」の定義を定めておきます。 以下の領域の技術を理解し使える インフラ アプリケーションが動作するサーバや協調するミドルウェア バックエンド サーバーサイドのアプリケーションに用いる言語やライブラリ フロントエンド クライアントサイドのアプリケーションに用いる言語やライブラリ すべてを理解してい
爆速のアイコン検索サイトを作った
爆速のアイコン検索サイトを作ったので、遊んでみてください。 (1) まずは自分が使いやすいアイコン検索サイトを作りたかったので作りました。(2) 様々なアイコンを爆速で横断検索し、サクッとアイコンをコピーできるようにしました。単純ながら意外とその部分が面倒なサイトは多い気がします。(3) また応用とメンテがしやすい実装にして、非常にサポート範囲の広い DB を GitHub Pages 上で構築しました。公開時点では 120+ のアイコンセットと、130,000+ のアイコンをサポートしており、サポート数も観測範囲では No.1 です。 開発動機 アプリ/サイト開発ではまずお世話になるであろうアイコン。私はこれまで Material Icons と Bootstrap Icons ばかり使っていました。これは検索が面倒だったからです。検索が面倒だと知名度の高いものだけに閉じてしまうので、良
Webエンジニア向けセキュアコーディング学習サービス「KENRO」のトライアルを一般開放しました - Flatt Security Blog
こんにちは、Flatt Security執行役員の @toyojuni です。 弊社はWebエンジニア向けのセキュアコーディング学習プラットフォーム「KENRO(ケンロー)」を提供しています。この度、商談の中で限られたお客様にのみ提供していた「KENRO」のトライアル利用を 無償・期間無制限で一般開放 することとしましたので、そのお知らせも兼ねつつ一般開放に至った背景などをこちらのブログでお話ししようと思います。 「KENRO」とは？ 「KENRO」のトライアルとは？ トライアル一般開放の背景 トライアルはどのような人にオススメ？ トライアルの利用方法 最後に 「KENRO」とは？ 「KENRO」は、Web 開発に必要なセキュリティ技術のハンズオンの研修・学習を行うことができる、環境構築不要のクラウド型学習プラットフォームです。 https://flatt.tech/kenro これまでエ
近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ
今回はバックエンドAPIでページネーションをどうやるかについての話なので、よくある無限スクロールUIのようなフロントエンド側の実装に関する話はしない。あくまでもAPI、もっと言えばRESTfulなAPIのリクエスト・レスポンスにおけるページネーションの話。 本気で深く考えるというよりざっくり検討したときの話です。 はじめに REST APIを実装するにあたってリスト系のAPIを提供する場合に必須といっても過言ではないのがページネーション。大量のリソースをレスポンスする場合にそれらを一気に返してしまうことは応答速度、転送量、クライアントサイドでの扱いづらさなどなどに繋がるので必須と言える。 最近、新たなAPIを開発するにあたってページネーションをする必要があったこともあり、今回はこのページネーションをどうやって提供するか整理して改めて検討してみた。 前提 TypeScript Nest.js
歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon Web Services(AWS)に関する情報や魅力を様々な観点から記事にしてみていますが、技術史が好きなこともあって今回はAWSサービスの発表の歴史を年表でまとめました。 AWSからもWhat's Newとして公式アナウンスは発表されていますが、アナウンス日、GA日(一般提供開始日)、サービス名、サービス概要といった情報に圧縮して時系列でAWSサービス一覧を一枚もので確認できる記事が今まで欲しかったので自分で作成してみることにしました。 AWS全サービスの歴史年表の作成方法 AWS全サービスの歴史年表の対象となるAWSサービスは次の手順で選定しました。 AWSサービス・製品一覧「Cloud Products(英語版)」にあるサービスのうち「～ on AWS」といったサードパーティー製品がメインとなるサービスを除いたリストを作成 AWSサービス・製品一覧に記載
SQLクエリを実行、クエリ結果を可視化できるウェブアプリ「SQLPad」を試してみた | DevelopersIO
こんにちは！DA(データアナリティクス)事業本部 サービスソリューション部の大高です。 SQLクエリをローカル環境でウェブアプリとして実行できるものが無いか少し探していたのですが、「SQLPad」というアプリケーションを見つけたので実際に試してみたいと思います。 SQLPadとは SQLクエリを実行、クエリ結果を可視化できるセルフホスティング型のウェブアプリケーションです。2022年1月現在では以下の15個のデータベースに対応しており、ODBCにも対応しているのでODBC接続を利用すれば、これ以外のデータベースにも接続可能なようです。 Postgres MySQL SQL Server ClickHouse Crate Vertica Trino Presto Pinot Drill SAP HANA Snowflake BigQuery SQLite TiDB 公式サイトでの解説は以下の
1. はじめに 仕事の都合で DB/SQL の性能問題を調査する機会が少なくありませんが（決してメインの仕事ではないですが）、その中でよく出くわす問題の１つに「ぐるぐるSQL」（もしくは「ぐるぐる系」）といわれる、ループで大量の SQL 文を呼び出しているものがあります。 感覚ですが、私の周りでは OLTP 系システムの DB/SQL の性能問題の原因の割合は以下のように感じています。 30%：ぐるぐる SQL 20%：SQL 文の書き方が不適切 15%：索引がない or 不適切 15%：パーズが遅い 10%：データモデルがおかしい 10%：その他 （大昔は２番目 / ３番目がほとんどだったのですが、最近はなぜがぐるぐる SQL が多い…） ぐるぐる SQL の実装では、ネットワーク通信や、アプリ側のクエリ生成 / 結果データ構築、DB 側のクエリ受信 / 結果送信といった、処理の本質的で
社内ChatGPTを使ったGASアプリ開発の完全解説！業務改善の高速化を実現 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。エンタープライズソリューショングループの石川です。大企業連携システムの基盤の開発や運用を担当していて、日々発生するエラーの監視や調査も行っています。今回は手間と時間がかかりがちだったエラー調査を、ChatGPTを使って改善した話をします。 エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 注文受付が影響を受ける理由とエラーの具体例 エラー発生時の調査手順 1. 注文受付へのリクエストがないか確認 2. 購買システムに注文情報を再送信する仕組みがあるか確認 3. 再送信の仕組みがない購買システムの場合は、社内の担当グループに対応依頼 MonoChatに聞きながらGASアプリケーションを作成 実現したかったこと 改善のためのアプリケーションを作成 改善の費用対効果 振り返り エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 大企業連携は、各企業様が持つ購買システ
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