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SQLの検索結果81 - 120 件 / 198件

  • Rustでリレーショナルデータベースを自作したときの成果と反省と学び - Yoshisaurのメモ

    はじめに この記事では、個人プロジェクトとしてRust言語でリレーショナルデータベースを開発した経験(もう五ヶ月も前...)について、その成果と反省、得た学びを共有します。 DBMSを自作した理由 自分がDBMSの自作に着手したのは、『Designing Data-Intensive Applications』という本の内容を深く理解するためでした。 この本は、データシステムの設計と運用において最も大切な「信頼性」、「拡張性」、「保守性」を保証する方法論を、豊富な文献を引用しつつ、理論と実践の橋渡しを巧みに行いながら、丁寧に説明している名著です。読んだことがない人は速攻購入してくだい。本当にいい本です。 この本は、データベースの内部構造に関する話も豊富に含まれていたので、「データベース自作してみようか...」という気持ちになりました。 Rustを採用した理由 データベースの実装のついでに、

      Rustでリレーショナルデータベースを自作したときの成果と反省と学び - Yoshisaurのメモ
    • SQLは滅ぶべきか|ミック

      でかい釣り針が来たので釣られてみる。とりあえず以下の資料を読んでいただきたい。そんなに長くないのでサクッと読める。 SQLの記述順序と思考の順序が違うので書きにくいし、エディタの補完機能の恩恵が受けられないのが嫌だ、という意見はもう大昔からある。何度も何度も何度も繰り返されてきた議論である。以下の2011年のスレッドでも「SQLはFROM句が最初に来るべきではないか?」という問いが提起されている。すぐに出てこないが、筆者はこれより古い文書も見た記憶がある。

        SQLは滅ぶべきか|ミック
      • 中途入社のソフトウェアエンジニアがWebサービス開発に参加するとき役立ったこと - kymmt

        この記事は一休.com Advent Calendar 2023 8日目の記事です。 2023-09-25に入社して2か月半が経ったので、既存のWebサービスの開発にソフトウェアエンジニアとして参加するにあたって役立ったことを書いておく。 『Webサービスのソフトウェアエンジニアとしての転職活動で役立ったこと』の続編といえるかもしれない。 前提 観点 どのようなサービスかを調べる どのようにデータを保持するかを調べる どのようなコードかを調べる 「未知の未知」をできるだけ早く減らす チームの開発体制に興味を持つ 所感 前提 レストラン予約のサービスの開発に参加した 歴史が長い(2006〜) Webアプリケーションを開発する 技術スタックは転職前後で完全に変わった 前: Rails, PHP, Nuxt, MySQLなど7年 後: Rust, Next.js, Python, Microso

          中途入社のソフトウェアエンジニアがWebサービス開発に参加するとき役立ったこと - kymmt
        • スプレッドシートとAWSでコストかからない業務システムを作る設計TIPS

          はじめまして @shimma です。本業はD2C企業のCTOとして働く傍ら、業務支援として複数社、インフラを中心に直接手を動かして、社内で横展開できるような設計・コードベースをご提供しています。 枯れた技術で コード行数少なく 運用コストかからず 8-9割くらいのことを解決できる こちらが私の設計がポリシーです。 世の中9割はスプレッドシートで解決できる 私達の想像以上に、世の中の困りごとの大半はスプレッドシートやエクセルで解決ができます。エンジニアに依頼しなくても直接ロジック変更できるなど、組織リソースの有効化としてもメリットあります。 一方、複雑な数式やマクロにすべてを寄せ切り、ロジックを育てていくと、メンテナンスが困難を極めていきます。この記事を読んで頂いている技術者の方々であれば 複雑な箇所はコードによせて 変更しやすい所はスプレッドシート/Google App Script とい

            スプレッドシートとAWSでコストかからない業務システムを作る設計TIPS
          • 実践Immutable Data Model - 紙箱

            ランキング参加中プログラミング はじめに この記事では、Immutable Data Modelと呼ばれる設計手法をもとに、リレーショナル・データベースにおける、テーブル設計の話を書いています。また、今回の実践で利用する、別の考え方の背景を理解するために、Out of the tar pitという小論文の内容にも言及します。 「状態とは何か?」というややこしい話がたくさん出てきますし、データベースのテーブル設計についての話であることから、たくさんのSQLが出てきます。なので、データモデリングとか状態管理とか、特にSQLとかに興味がない人には面白くないと思います。 そのあたりに興味ある方は、読んでみて欲しいです。 Immutable Data Modelを、実際のアプリケーションで使うデータベースに採用するにあたり、どういう考え方で、どのようにテーブルを構成したか、自分なりの経験を書いていま

              実践Immutable Data Model - 紙箱
            • BigQueryでクエリ一撃で29万円溶かしたけど助かった人の顔

              SolanaのPublic DataをBigQueryで取得したかった# えー、お笑いを一席. ブロックチェーンSolanaのデータがGoogle Cloud BigQueryで使えるようになったというニュースをたまたまネット推薦記事でみかけた1. おや, 面白そうだ. ちょっとやってみようかな… BigQueryはさわるのが1年以上つかってないかも, どうやるんだっけ… とりあえずカラムとかサンプルでちょっとデータをみたいよな, こんな感じだっけか? とりあえず動かしてみよう, ポチッとな. … 5秒でレスポンスが帰ってくる. おー、速い. えーっと, あれ課金データ309TB?! いちげきひっさつ、ハサンギロチン2. BigQueryでクエリ一撃5 秒で29万円溶かした人の顔# 話題の画像生成AI, DALL・Eをつかって BigQueryでお金溶かした人の顔を表現してもらった3. あ

              • SQSを用いたクレジットカード決済の非同期化 - ZOZO TECH BLOG

                こんにちは、カート決済部カート決済サービスブロックの林です。普段はZOZOTOWN内のカートや決済の機能開発、保守運用、リプレイスを担当しています。 弊社ではカートや決済機能のリプレイスを進めており、これまでにカート投入のキャパシティコントロールや在庫データのクラウドリフトを実現しています。 techblog.zozo.com techblog.zozo.com 本記事では新たにクレジットカード決済処理を非同期化したリプレイス事例を紹介します。 はじめに 背景・課題 非同期化のシステム構成 パターン1 - 完全非同期化パターン パターン2 - 非同期・同期切り替えパターン パターン3 - ポーリングパターン システム構成の決定 メッセージングサービスの選定 効果 今後の展望 まとめ さいごに はじめに 本章では、非同期化前のZOZOTOWNのクレジットカード決済を用いた注文処理の流れを説明

                  SQSを用いたクレジットカード決済の非同期化 - ZOZO TECH BLOG
                • テスト駆動開発のはじめの一歩|t_wadaさんに聞く1人で始める自動テストのコツと考え方 - Agile Journey

                  アジャイル型の開発が導入されていない現場であっても、そして一人であっても、実践可能なアジャイルに関するプラクティスは存在します。 例えば、自動テストや、テストファースト、テスト駆動開発(TDD:Test Driven Development)です。ユニットテストフレームワークを使ってテストコードを書いて開発しながらテストを実行する「自動テスト」、実装の前にそのテストコードを書く「テストファースト」、テストと実装を繰り返しながらインクリメンタルに設計・開発を行うのが「TDD」。これらプラクティスのなかで、はじめの一歩となるのが自動テストですが、1人で実践するには、どこからはじめるか、どうテストを組み立てればよいのか、あるいは自分のテスト方法は適切なのか、不安を持つこともあるでしょう。 そこで本稿では、さまざまなチームや組織へのテスト手法の導入を支援し、精力的に講演や執筆などを行ってきたこの分

                    テスト駆動開発のはじめの一歩|t_wadaさんに聞く1人で始める自動テストのコツと考え方 - Agile Journey
                  • 新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要! Python 初学者のための Ibis 100 本ノック - Qiita

                    新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要! Python 初学者のための Ibis 100 本ノックPython機械学習pandasデータ分析ibis-framework Information 2024/1/14: Kaggle notebook for Ibis Kaggle で Ibis を使用するための Sample Notebook を用意しました。Kaggle でもぜひ Ibis をご活用下さい。 🦩 [Ibis] Kaggle-Titanic-Tutorial Ibis 100 本ノック補足記事 Ibis 100 本ノックについて、よりスマートな書き方等について @hkzm さんが補足記事を書いてくれました(この記事を参考にコンテンツのほうもブラッシュアップしたいと思います)。 Ibis 100 本ノックの記事を受けて はじめに どうもこんにちは、kunishou です。

                      新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要! Python 初学者のための Ibis 100 本ノック - Qiita
                    • DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab

                      こんにちは!サイオステクノロジーの安藤 浩です。DB設計書の生成が容易にできるDBMLをご紹介します。DBMLの入門として、DBMLの書き方、ER図生成方法、Github actionsでCIを実行して閲覧する方法をご紹介させていただきます。 DBMLとは DBML は DataBase Markup Language の略でDB構造を定義するために設計された言語です。 DB構造に焦点を当てており、可読性の高い言語です。 dbdiagram.io や dbdocs.io などを利用することでDBドキュメントの生成が可能です。 コードベースで図を生成できる点でPlantUMLと似ていますね。 DBMLの書き方 テーブルの書き方 まずはテーブルの定義の例をもとにDBMLの記法を紹介していきます。users というテーブルを作成してみます。コードは以下のようになります。 Table users

                        DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab
                      • これからRustを勉強したいエンジニアにおすすめしたい参考書や教材を紹介します

                        こんにちは、加藤(@tomo_k09)です。 PharmaXではバックエンド・フロントエンド開発やスクラムマスターなどをやっています。 PharmaXが提供しているサービスでは、バックエンド開発に主にRuby on Railsが使われていますが、一部の機能はRustで開発されています。 このような理由からRustの経験が浅かった私もコツコツとRustの勉強をしており、 少しずつ学習方法に関する知見が溜まってきました。 そこでこの記事では、Rustをこれから学びたいという方向けに、おすすめの書籍や教材について紹介します。 新しいプログラミング言語はどのように学ぶと良いか 私は新しい言語を学ぶとき、まず基本的な文法やどんな特徴を持った言語なのかをひと通り勉強しています。 そしてその言語の概要をつかんだあと、実際に簡単なアプリケーションの実装をはじめて、分からないことがあったらリファレンスを読ん

                          これからRustを勉強したいエンジニアにおすすめしたい参考書や教材を紹介します
                        • NATゲートウェイの通信内容を調査して対策し、コストを約60%削減した話 - ZOZO TECH BLOG

                          はじめに こんにちは。WEARバックエンド部SREブロックの春日です。普段はWEARというサービスのSREとして開発・運用に携わっています。本記事では、約60%のコスト削減に成功したNATゲートウェイの通信内容の調査方法と通信量の削減方法についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 コストの把握 NATゲートウェイの通信内容の把握 CloudWatchメトリクスでの確認 VPCフローログでの確認 リゾルバーでのクエリログでの確認 調査結果をもとにNATゲートウェイ経由での通信量を削減する AWSサービスとの通信 Datadogとの通信 WEARのAPIとの通信 ECRパブリックリポジトリとの通信 結果 まとめ 背景 ZOZOではより効果的な成長を目指してコストの最適化を進めています。コストの増大はサービスの拡大を鈍化させる原因となるため、常に最適な状態に保つことが必要です。WEARで

                            NATゲートウェイの通信内容を調査して対策し、コストを約60%削減した話 - ZOZO TECH BLOG
                          • ChatGPT入門 (社内勉強会の資料を公開) - LayerX エンジニアブログ

                            こんにちは!たかぎわ @shun_tak と申します!バクラク事業で機械学習・データ領域のマネジメントを担当しています! 先日社内でChatGPT入門の勉強会を実施して、参加者からは好評だったので、資料をこちらで共有させてください!わりと社内資料そのままコピペです。 背景 羅針盤15を体現した例 早速やってみよう! ChatGPTを触り倒す Step1 : ChatGPTを開く (0min) Step2 : まずは挨拶してみよう! (5min) Step3 : Google検索の代わりに使ってみよう! (5min) 他のトピックも聞いてみよう! Step4 : ペルソナ設定済みのGPTを使ってみよう! (10min) まずはConsensusというGPTを使ってみましょう! ChatGPT Teamに加入していると、社内の人が作ったGPTにアクセスできます! わいまつさんが作った企業リサー

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                            • 【バックエンド】駆け出しエンジニアが目指すジュニアレベルのエンジニアとは【2024年版】 - Qiita

                              はじめに こんにちは。 普段はフロントエンドの開発をメインでやっておりますmamiと申します。 最近バックエンドの方の勉強や、少しずつですがDB設計やAPI作成などの業務もやらせてもらえるようになったので、自分のエンジニアとしてのレベル感や、この先目指すべき道筋を明確にしたいな〜という思いでこの記事を書いております。 これは自分のための記事であると同時に、同じように駆け出し中のエンジニアさんや、ミドル層を目指す手前のエンジニアさんにも刺さる内容になっているかと思います。 今、自分がどのようにキャリアアップしていくべきなのか、どのような道筋でスキルを磨いていけばいいのか。そんなふうに悩んでいる方は是非読んでみてください。 ※内容はバックエンドエンジニアが対象になりますが、フロントエンドの方もなにか通じるものがある…かもしれません。 ちなみにですがフロントエンドの方の記事は下記で執筆しています

                                【バックエンド】駆け出しエンジニアが目指すジュニアレベルのエンジニアとは【2024年版】 - Qiita
                              • 毎日本番DBをダンプして、ローカルと開発環境で利用して生産性を上げてる話

                                シードデータで動作確認して大丈夫だったのに、本番反映してみたら想定してなかった挙動・エラーが出た😱そんな経験はありませんか。 恥ずかしながら私は今までに何回もありました。機能開発だけじゃなくバッチやマイグレーションなんかでも発生しがちなコレ。またはシードデータで動作確認できても、本番データでも通用するか検証ができないままプルリクを作る、なんていうこともあると思います。今回はこちらを無くす試みをしたお話です。 「もう本番DBで開発しちゃえばいいじゃない」の問題点 この課題を解決するには、極論すると本番DBで開発するしかないのですが、そうなると言うまでもなく以下の問題が出てきます。 レビュー通過してないコードが本番に影響を与える トライ&エラーができない 個人情報をはじめとするセンシティブな情報が開発者の端末に漏れる データ量が多すぎてローカルに持ってこれない しかし言い換えると、これらをク

                                  毎日本番DBをダンプして、ローカルと開発環境で利用して生産性を上げてる話
                                • GPT-4にWebサイトを“自律的に”ハッキングさせる方法 AI自身が脆弱性を検出、成功率70%以上【研究紹介】

                                  米UIUC(イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校)に所属する研究者らが発表した論文「LLM Agents can Autonomously Hack Websites」は、大規模言語モデル(LLM)を用いたAIエージェントに、自律的にWebサイトをハッキングさせる攻撃手法を提案した研究報告である。LLMエージェントがWebサイトに存在する脆弱性を事前に知らなくても、自動検知してのハッキングが可能となる。 ▲自律型LLMエージェントを使ったWebサイトのハッキングの模式図 keyboard_arrow_down 研究内容 keyboard_arrow_down 研究結果 Webサイトを自律的にハッキングするようLLMエージェントを活用するには、エージェントのセットアップと、目標に向けてのプロンプトによる指示という2つのステップが必要である。エージェントによるハッキングでは、関数呼び出し、文書

                                    GPT-4にWebサイトを“自律的に”ハッキングさせる方法 AI自身が脆弱性を検出、成功率70%以上【研究紹介】
                                  • MySQLのSQLクエリチューニングの要所を掴む勉強会を開催しました! - ANDPAD Tech Blog

                                    こんにちは!DBREの福間(fkm_y)です。先月、弊社でデータベースの技術顧問をして頂いてる三谷(mita2)さんに開発本部向けの「MySQL SQLチューニング」勉強会を実施していただきました。 今回はMySQLの得意不得意なことの説明やSQLチューニングの流れ、具体的な事例を元にした対応例、また最近話題のHTAPな製品も紹介していただきとても参考になったのでポイントをおさえてレポートをお伝えします! 開催背景 本編 MySQL の得意なこと、苦手なこと データベースのチューニング手段と特徴 SQLチューニングの流れ インデックス SQLチューニング例 インデックスフルスキャンとカバーリングインデックス ソート まとめ 当日の資料 さいごに 過去開催されたデータベース勉強会レポート 開催背景 弊社では三谷さんによるデータベース勉強会を定期的に開催しています。数年前にも同じテーマで勉強会

                                      MySQLのSQLクエリチューニングの要所を掴む勉強会を開催しました! - ANDPAD Tech Blog
                                    • Railsで秒間1000コミットを捌くにはどうすればいいのか (Kaigi on Railsのフリースペースより) - joker1007’s diary

                                      先日のKaigi on Rails中の雑談として @ima1zumi さんから、RDBに対して秒間1000コミットぐらいで処理が詰まってる場合ってどうするのが良いのか、という質問を受けまして、雑談の中で色々答えてたんですが、せっかくだから記事にまとめておこうと思います。 ちょっとしたKaigi Effectって感じですね。 今回のKaigi on Railsのトークの中では、 数十億のレコードを持つ5年目サービスの設計と障害解決 by KNR - Kaigi on Rails 2023 の話なんかは割と関連がありますね。ユーザーの行動履歴というのは、ユーザー数 * N * タイムスパンで増えていくレコードなので、書き込みとデータ量が爆発しがちです。トランザクションで堅牢に処理しなければいけないケースもそこまで多くないので、RDBだと書き込みに対する処理が過剰なケースが多い。実際のところこの

                                        Railsで秒間1000コミットを捌くにはどうすればいいのか (Kaigi on Railsのフリースペースより) - joker1007’s diary
                                      • MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第1回トランザクション分離レベル|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ

                                        MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第1回トランザクション分離レベル MySQL InnoDB および AWS Aurora や PingCAP TiDB におけるロックの仕組みやトランザクションの動作を全11回のシリーズで解説します! 最初はベースとして重要な MySQL 8.0 InnoDB 前提でユーザー視点でのロックの仕組みを学び、後半第10回以降では MySQL 互換 DB として人気の高い AWS Aurora や PingCAP TiDB と MySQL InnoDB との違いについて学びます。 1回目の今回はロック機構と切っても切り離せないトランザクションとその分離レベルについて、実際に挙動を確かめながら解説します。ライブ感のある説明も理解に役立ちますので、解説動画も付けてみました。合わせてご覧ください! ★ 第1回 トランザクション分離レベル ★ 第2回 ロ

                                          MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第1回トランザクション分離レベル|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
                                        • LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか|npaka

                                          LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファインチューニングは、プロンプトに収まるよりも多くの例で学習することで、Few-Shot学習を改善します。一度モデルをファインチューニングすれば、プロンプトにそれほど多くの例を提供する必要がなくなります。これにより、コストを削減し、低レイテンシのリクエストを可能にします。 しかし実際には、それよりもかなり複雑です。 LLMには「大量のデータを投げれば自動的に解決する」ような創発的な特性があるため、ファインチューニングもそのように機能すると人々は考えていますが、必ずしもそうではありませ

                                            LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか|npaka
                                          • アンチパターンで学ぶDB設計 - Qiita

                                            はじめに データベース(DB)の設計は、システムの性能や保守性に大きな影響を与えます。 この記事では、最低限パフォーマンスの低下や管理の複雑化を引き起こさないようにするために覚えておくべきことを、アンチパターンとしてまとめました。 本記事は、 現在仕事でデータベースを扱っており、データ設計について今一度おさらいしたい データベースについての基礎知識やお作法を身に付けたい という人を対象として想定しています。 これらに当てはまる方はぜひ一度確認してみてください! 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています!興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 DB設計アンチパターン 早速、DB設計におけるアンチパターンを紹介します。 それぞれアンチパターンのテーブルを見て

                                              アンチパターンで学ぶDB設計 - Qiita
                                            • このSRE本がすごい!2024年版 - じゃあ、おうちで学べる

                                              はじめに 有用な知識の特性 Google SRE リソース Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems The Site Reliability Workbook: Practical Ways to Implement SRE Building Secure and Reliable Systems: Best Practices for Designing, Implementing, and Maintaining Systems SLO Adoption and Usage in SRE Creating a Production Launch Plan Training Site Reliability Engineers: What Your Organization Needs to Cre

                                                このSRE本がすごい!2024年版 - じゃあ、おうちで学べる
                                              • Enumとてもつらい、でも負けない - エムスリーテックブログ

                                                列挙型、JavaでいうならEnum型、使っていますか。使わないわけにいきませんよね。 でも、Enumを使っていたせいで辛い目にあったことありませんか。ないですか。それならきっともうすぐに辛い目にあうと思います。 Enumはすべてのプログラマに等しく辛みを与えてくれるからです。そんな辛みについて、ちょっと一緒に直視してみましょう。 エムスリーエンジニアリンググループ、Unit1(製薬企業向けプラットフォームチーム)三浦(@yuba@reax.work) [記事一覧 ]がお送りいたします、エムスリー Advent Calendar 2023の6日目です。 アプリケーションプログラミング上の辛み 1. 既存のif文が偶発的に意図しない方に倒れる 2. switch文に至っては「どちらでもない」で処理不発に アプリケーションプログラミング上の対策 1. 分岐条件をEnumに持たせる 2. swi

                                                  Enumとてもつらい、でも負けない - エムスリーテックブログ
                                                • 並列処理がとても苦手なPythonはプロセスを分けよう コードを書く時に意識したい2つのTipsと2つの落とし穴

                                                  Go、Python、Kotlin、Rust、TypeScript の5つの言語について「並列処理、並行処理の手法」というテーマに絞り解説する「並列処理をGo/Rust/Kotlin/Python/JSで解説!思想の違いを体感しよう」。Python編では橘氏が登壇。Pythonで並列処理を行う際の設計方針と、実装上の癖について話します。 西川氏の自己紹介 西川大亮氏(以下、西川):ここからはPython編の「ちょっとしたデータ分析の並列化」というタイトルで、西川から話します。 GOに勤める西川です。今やっているのは、タクシーやハイヤーの営業支援。「お客さんを乗っけていない時間、どこを走ったらいいの?」とか「どういうところで待っていたら注文来やすいの?」というところのナビをする、「お客様探索ナビ」というサービスのいろいろなことをしています。小さなサービスなのでいろいろやっている感じですね。 P

                                                    並列処理がとても苦手なPythonはプロセスを分けよう コードを書く時に意識したい2つのTipsと2つの落とし穴
                                                  • [提案]テーブル名はもう全部単数形にしようや

                                                    こんにちは、データベース愛好家のみなさん!今日は、データベース設計で永遠の議論となっている「テーブル名、単数形 vs 複数形問題」について、徹底的に掘り下げていきます。私は単数形派です!でも、なぜそうなのか、一緒に深掘りしていきましょう。 イントロダクション:我らが主人公、単数形くん みなさん、こんな経験ありませんか? You: テーブル名って、users? user? どっちがいいんだろう... 先輩: いや、絶対usersだよ!Rails使ってるし。 You: でも、user_idって書くときは単数形だよね? 先輩: あ、そうだね...でもやっぱりテーブルは複数形! You: (心の中で)なんかモヤモヤする... 実は、この「モヤモヤ」には理由があるんです。今日はその理由を解き明かし、単数形テーブル名の魅力をお伝えします。準備はいいですか?Let's dive in! 言語の壁を突破せ

                                                      [提案]テーブル名はもう全部単数形にしようや
                                                    • 実務に役立つSQLのテクニック集 - Qiita

                                                      概要 実務で使用されたSQLをまとめました。Oracle19cとOracle12cでの利用実績がありますが、他のデータベースまたバージョンでの検証は行っていません。 随時追加予定です。 Oracleデータベースメタデータ抽出 オブジェクトの定義や作成に使用されるSQL文を抽出 SELECT sqlarea.sql_id AS sql_id, parsing_schema_name, CASE WHEN length(sql_fulltext) > 10000 THEN to_clob('sql is too long') ELSE sql_fulltext END AS sql_fulltext, sql_bind_capture.name AS param_name, sql_bind_capture.value_string AS bind_value, last_active_tim

                                                        実務に役立つSQLのテクニック集 - Qiita
                                                      • Zendesk、DynamoDBからMySQLとS3へ移行し、コストを80%以上削減

                                                        垂直スケーラビリティと効果的なテストによる金融取引システムのパフォーマンスと効率の最大化 Peter Lawrey氏はJavaチャンピオンであり、Chronicle SoftwareのCEOとして、開発者を鼓舞してソリューションのクラフトマンシップを高めることに情熱を注いでいる。経験豊富なソフトウェアエンジニアとして、Lawrey氏はソフトウェア開発プロセスにおけるシンプルさ、パフォーマンス、創造性、革新性を奨励することに努めている。

                                                          Zendesk、DynamoDBからMySQLとS3へ移行し、コストを80%以上削減
                                                        • RustでWebバックエンドを書き始めてから1年くらい経った

                                                          はじめに 僕はDeno Land Inc.でDenoを利用したサーバレスエッジホスティングサービスのDeno Deployを開発するチームに所属しています。OSSのほうのDenoのメイン言語はRustで、Deno Deployのバックエンドも同様にRustで書かれています。 今年のアドベントカレンダーで一休さんから以下の記事が公開されましたが、日本でもRustをWebバックエンドの言語として採用する企業がじわじわと増えてきている印象があります。 Deno DeployのバックエンドをRustで開発してきて、RustでWebバックエンドを書くことのメリットやデメリットをいくつか感じたので、この記事で紹介したいと思います。 Deno Deployの構成 まず、ざっくりとDeno Deployのバックエンドの構成を紹介します。 多くのコンポーネントがありますが、ここではどのようにRustを利用し

                                                            RustでWebバックエンドを書き始めてから1年くらい経った
                                                          • 『フロントエンドの知識地図』出版のお知らせ - ICS MEDIA

                                                            株式会社ICSの池田・西原・松本の3人で『フロントエンドの知識地図 〜 一冊でHTML/CSS/JavaScriptの開発技術が学べる本』という書籍を執筆しました! ICS MEDIAではHTML・CSS・JavaScriptにおける最新技術をテーマに取り扱っています。ウェブメディアの特性上、記事は断片的な情報となることが多く、体系的な発信が難しいと我々は課題感を持っていました。そこで、この書籍ではICS MEDIAでは発信の難しかった、フロントエンドの全容を一冊で伝えることを目指しています。 2023年11月24日の発売で、Amazonや書店や電子版で購入できます。 Amazon サポートページ 2023年4月に執筆を開始し、フロントエンドのトレンドをまとめてキャッチアップできるようテーマを選定しました。344ページで、紙面はフルカラー。内容の厚みにたいして、定価2,860円(本体2,6

                                                              『フロントエンドの知識地図』出版のお知らせ - ICS MEDIA
                                                            • DB Pilot - DuckDB GUI Client

                                                              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.

                                                                DB Pilot - DuckDB GUI Client
                                                              • t-wada氏に聞く、テストを書き始めるための「はじめの一歩」 - レバテックラボ(レバテックLAB)

                                                                プログラマ、テスト駆動開発者 和田卓人 学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分析/設計に傾倒。執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じてテスト駆動開発を広めようと努力している。『プログラマが知るべき97のこと』(オライリージャパン、2010)監修。『SQLアンチパターン』(オライリージャパン、2013)監訳。『テスト駆動開発』(オーム社、2017)翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』(ラムダノート、2022)編者。テストライブラリ power-assert-js 作者。 講演や執筆などを通じ、日本におけるテスト駆動開発のエバンジェリストとして知られる和田卓人さん。 TDDとは何かを改めて言語化してもらった前回の記事では、「テストを書かずに進むのが合理的といえるときはある。でも、後からテストを書くのって難しいしつらい」とのお話がありました。 テストが書かれないまま

                                                                  t-wada氏に聞く、テストを書き始めるための「はじめの一歩」 - レバテックラボ(レバテックLAB)
                                                                • どのレイヤー(層)でトランザクションを実装すべきか

                                                                  このように、層ごとに関心事の分離を行うことで、保守性の高い(変更容易性や再利用性等)アプリケーションを実現できます。 しかし、「トランザクション」においてはどうでしょうか。 トランザクションはビジネス領域においても、技術領域においても関心事がある内容です。 そういう曖昧なものは「ひとまず usecase 層に入れてしまえ」という方針になりがちです。 ですが、DB 固有の知識を usecase 層の関心事にしてしまっては、関心事の分離をするメリットが得られません。 そのため、関心事の分離を実現しつつトランザクション実装をする方法を模索してみました。 前提 1. クリーンアーキテクチャを採用している(オニオンアーキテクチャやレイヤードアーキテクチャも含む) そもそもビジネス知識と技術知識を分離していないアーキテクチャを採用している場合、メリットは得られません。 そのため、オニオンアーキテクチャ

                                                                    どのレイヤー(層)でトランザクションを実装すべきか
                                                                  • WEBアプリケーション開発者です。 特別セキュリティのスペシャリストになりたいというわけでないですが、アプリケーション開発者として徳丸本に記載されている内容レベルのセキュリティ知識はあります。 システムのセキュリティに関してはベンダーの脆弱性診断を通して運用しており、個人的にはセキュリティに関して何か困ったことがいままでありません。 ただ、ふと考えてみると「情報漏洩やサイバー攻撃が発生した際などの有事にどのような行動をとるべきか」という観点ではあまり自信がないなと感じました。社内でもそのような場合の指針が

                                                                    WEBアプリケーション開発者です。 特別セキュリティのスペシャリストになりたいというわけでないですが、アプリケーション開発者として徳丸本に記載されている内容レベルのセキュリティ知識はあります。 システムのセキュリティに関してはベンダーの脆弱性診断を通して運用しており、個人的にはセキュリティに関して何か困ったことがいままでありません。 ただ、ふと考えてみると「情報漏洩やサイバー攻撃が発生した際などの有事にどのような行動をとるべきか」という観点ではあまり自信がないなと感じました。社内でもそのような場合の指針が整っているわけではないです。 徳丸先生は、一般的な開発者には最低限どのレベルのセキュリティ知識を求められていますか? 回答の難しい質問ですが、ここは本音をさらけ出したいと思います。 私が「安全なWebアプリケーションの作り方(通称徳丸本)」を出したのが2011年3月でして、それから13年以

                                                                      WEBアプリケーション開発者です。 特別セキュリティのスペシャリストになりたいというわけでないですが、アプリケーション開発者として徳丸本に記載されている内容レベルのセキュリティ知識はあります。 システムのセキュリティに関してはベンダーの脆弱性診断を通して運用しており、個人的にはセキュリティに関して何か困ったことがいままでありません。 ただ、ふと考えてみると「情報漏洩やサイバー攻撃が発生した際などの有事にどのような行動をとるべきか」という観点ではあまり自信がないなと感じました。社内でもそのような場合の指針が
                                                                    • 生成AIのRAG構成を大手3社(AWS、Azure、Google Cloud)で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog

                                                                      G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud(旧称 GCP)が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock(AWS)の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure

                                                                        生成AIのRAG構成を大手3社(AWS、Azure、Google Cloud)で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
                                                                      • データ職種の課題図書リストを作りたい - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0

                                                                        この記事は datatech-jp Advent Calendar 2023 3日目の記事です。 背景・趣旨 筆者(@yuzutas0)は風音屋(@Kazaneya_PR)という会社を経営しており、データ職種の採用・育成に関心を持っています。 複数企業で少ない専門家を奪い合って疲弊するような採用活動ではなく、マーケット全体がより豊かになるような動き方はできないだろうかと模索しています。 1つの実験として、MENTAで「第2新卒が3ヶ月でデータ職種への転職を目指す講座」というトレーニングを提供し、ありがたいことに30名以上の方々に受講いただきました。 ちなみにこの講座は今では風音屋の社内研修になっています。 MENTAの受講者が30名を突破しました🎉 卒業生が風音屋に入社したり、スキルアップして「社内で提案が通るようになった」「現職で活躍できるようになった」という感想もいただいています。

                                                                          データ職種の課題図書リストを作りたい - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
                                                                        • 「SQL」の読み方論争に決着? 「しーくぇる」vs「えすきゅーえる」にPostgreSQLがケリ/冠詞にはくれぐれも注意【やじうまの杜】

                                                                            「SQL」の読み方論争に決着? 「しーくぇる」vs「えすきゅーえる」にPostgreSQLがケリ/冠詞にはくれぐれも注意【やじうまの杜】
                                                                          • 米国人にタスク見積もりさせたら細かいタスクをビッチリ入れてくるのでそれを指摘したら「情報共有のコストがタダだと思うな」という返事があった

                                                                            ミック @copinemickmack 米国人にタスク見積もりさせるとメールの確認みたいな日本人なら入れない細かいタスクをビッチリ入れてくるので、それはいちいち計上しなくていいのでは? と指摘したら「情報共有のコストがタダだと思うな」という返事だった。日本人すぐ色んな人に共有メールとか送りたがるんで、教訓的だなと思った 2024-05-12 07:47:12 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

                                                                              米国人にタスク見積もりさせたら細かいタスクをビッチリ入れてくるのでそれを指摘したら「情報共有のコストがタダだと思うな」という返事があった
                                                                            • 「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ

                                                                              ※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って? コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは!コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS

                                                                                「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
                                                                              • データ詰め替え戦略 - kawasima

                                                                                このSpring Bootを使ったクリーンアーキテクチャの例は、データの詰め替え過剰にみえる。 https://www.baeldung.com/spring-boot-clean-architecture これだけのモデルと詰め替えが必要なのだろうか? 『Get Your Hands Dirty on Clean Architecture 』にこのマッピング戦略(詰め替え戦略)が書かれている No Mapping (レイヤ間でモデルを共有し、詰め替えをしない) 2-way Mapping (各レイヤで独自のモデルを持ち、レイヤを跨ぐ呼び出しは上位レイヤが詰め替えの責務を負う) Full Mapping (各レイヤで独自のモデルを持ち、レイヤを跨ぐ呼び出しには専用のモデルを使う) またこの戦略のどれを選ぶかの基準は『Balancing Coupling in Software Design

                                                                                  データ詰め替え戦略 - kawasima
                                                                                • 2024年版:独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス&定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                                                                  毎年四の五の言いながら書いている推薦書籍リスト記事ですが、何だかんだで今年も書くことにしました。なお昨年度版の記事を上にリンクしておきましたので、以前のバージョンを読まれたい方はそちらをお読みください。 今回のバージョンでは、趣向をちょっと変えて「定番」と「注目分野」というように分けました。何故こうしたかというと、平たく言って 「初級&中級向け」推薦書籍リストは定番化していて毎年あまり変更点がない 逆に直近のホットトピックスに関するテキストは毎年入れ替わりが激し過ぎて網羅しづらい という課題があり、特に2点目についてはあまりにもデータサイエンス関連書籍の新規刊行が多過ぎる&僕自身がその流れについていけておらず完全に浦島太郎状態ですので、万人向けに等しくウケるようなリストを作るのは今回をもって完全に諦めたというのが実態です。 その上で、前回まで踏襲されていた定番書籍リストはバルクで提示すると

                                                                                    2024年版:独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス&定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ