3値論理
なぜ「= NULL」ではなく「IS NULL」と書かなくてはならないのか？ これは、気になっている人も多いはずです。まだ SQL に不慣れな頃、ある列が NULL である行を選択しようとして、 SELECT * FROM table_A WHERE col_1 = NULL; というクエリを書いてしまい、エラーになったり思い通りの結果が得られなかった、という経験は、ほぼ全ての人が持っているでしょう。ちょうど C言語や JAVA を習い始めのころに「if (a = 5)」と書いてしまう間違いとよく似ています。最初は、言語仕様の汚さにぶつぶつ文句をいいながらも、そのうち「IS NULL」という書き方に慣れてしまって、疑問を持たなくなります。 でもどう考えても奇妙な書き方ですよね。こんな素直でない書き方をしなくてはならないということには、やはりそれなりの理由があるのです。今からその理由を説明しま
結合テストを書くときはコードベースを分離している
新規開発の設計支援や古いコードベースを甦らせて欲しいという相談をもらったときに、最初にちょろっとコードだけお手本的なコードを書いてから引き渡しているのだが、そのときに必ず結合テストを書くようにしている。 3, 4年前から僕と付き合いがある人からすると、 「「「あの sadnessOjisan がテストを書くだと！！！」」」 という感じだと思うのだが、最近はテストに思うところもあってちゃんと書いている。 そしてそのテストコードだが、基本的にはアプリケーションから分離して書いている。その話をしたい。 OGP OGP は野方ホープで海苔が分離されて出てきた時の画像だ。 アプリケーションから分離したテストとはどういうことか 最終的にはテスト対象のサーバーを Docker コンテナで固めて、そのコンテナに対して HTTP リクエストを投げてその結果や DB の中身を検証するコンテナを docker
At Buildkite, we've historically stored our data with two keys. We use sequential primary keys for efficient indexing, and UUID secondary keys for external use. The upcoming UUIDv7 standard offers the best of both worlds; its time-ordered UUID primary keys can be utilized for indexing and external use. This blog post will take you on the journey Buildkite took that led to our eventual adoption of
期限の制約なく無料で提供される「Free Tier」クラウドサービスまとめ、DBaaS/BaaS/その他編（2024年版）
期限の制約なく無料で提供される「Free Tier」クラウドサービスまとめ、DBaaS/BaaS/その他編（2024年版） いくつかのクラウドサービスでは、新規ユーザーに対する1年程度の無料トライアルや一定額のクーポンなどの提供だけでなく、期限の制約なくずっと無料で提供される、いわゆる「Free Tier」や「Always Free」と呼ばれるサービスが提供されています。 こうしたサービスは評価や一時的なテスト環境、あるいはホビー用途などに適しています。 本記事では期限の制約なく無料で提供されている主なクラウドサービスを、2024年版としてまとめました。（有料サービスの追加機能として無料で提供されているものは除外しています）。 ただしこれらの無料のサービスは、提供側の都合により一時的に申し込みや利用が制限されたり、提供が終了することがあります。提供側の都合に留意しつつ、良心的な範囲でご利用
DBアーキテクチャの比較と選択
Database Engineering Meetup #1 DBアーキテクチャの比較と選択 Cloud-native storage service for bulk load & random lookup workload https://scalar.connpass.com/event/298887/
今更聞けないDBMSのメモリ管理について
DBMSのメモリ管理について データベース管理システム（DBMS）の設計では、大量のデータと複雑なクエリを処理するために、ハードウェアの特性を最大限引き出すことが求められます。 この記事では、DBMSがどのようにメモリを使ってデータアクセスの速度を向上させ、同時にデータの安全性を確保しているのかを解説します。 DBMSと記憶装置の関係について DBMSが使う記憶装置は次の2つです。 HDD HDDは磁気ディスクを使用してデータを記録・読み取りする記憶装置です。その主な特徴は大容量であり、コスト効率が良いことです。DBMSでは、データの永続的な保存にHDDが用いられます。これにより、システムがシャットダウンされた後もデータが保持され、必要に応じて再びアクセス可能となります。 しかし、HDDのデータアクセス速度はメモリに比べて遅いため、リアルタイム処理や高速なトランザクションが求められるアプリ
まいえすきゅーえりたい ぽすぐれない おらくるってる（狂ってる）tomoです。 今日はいつものMySQLリファレンスを読むではなく、夏休みの宿題にしていたこれをやってみます。 MySQLとOracleDBの実行計画を比較してみた さて同じようなテーブルで同じデータを載せて。 実行計画を取ってみた時、どのくらい情報量が違うのか簡単に違いを見てみましょう。 前提として、以下をご認識ください。 一方はOSSのDBエンジン、もう一方はガチガチ商用DBエンジンです。情報量が違うのは当たり前であって、良し悪しを比較したいのではありません。そして製品比較をしたいのではありません。いつも商用DBメインで使っているエンジニアが、OSSのDBにこうゆう情報も出してほしいな！というのをお願いしたいと思っていて、それを考える元ネタメモだと思ってください。 OSSでこれだけの情報出せるMySQLや、今回紹介しません
はじめに Next.js を Cloudflare にホスティングしようとすると、必然的に Edge Runtime 環境になります。しかし、Edge Runtime 環境では、Node.js Runtime と異なり、Prisma がそのまま使えません。 最初に思い浮かぶ解決策は Prisma Accelerate です。Prisma Accelerate は公式のサービスで、接続プールイングやグローバルキャッシュ機能を備えており、Edge Runtime でも Prisma を使えるようにします。 しかし、無料プランだと月に 6 万クエリの制限があり、本番運用には不安が残ります。 そこで、今回は Prisma Accelerate を自前で Cloudflare Workers 上に構築し、本番運用に耐えうるサービスを無料で開発する方法を紹介します。この方法なら、無料プランでも 月に
はじめに 概要 Apache Iceberg(アイスバーグ)とは [重要] Icebergの本質はTable Specである Table Spec バージョン Icebergハンズオン Icebergの特徴 同時書き込み時の整合性担保 読み取り一貫性、Time Travelクエリ、Rollback Schema Evolution Hidden Partitioning Hidden Partitioningの種類 時間 truncate[W] bucket[N] Partition Evolution Sort Order Evolution クエリ性能の最適化 ユースケース Icebergのアーキテクチャ Iceberg Catalog Iceberg Catalogの選択肢 metadata layer metadata files manifest lists manifest f
CDNレイヤでDBのコネクションプーリングとクエリキャッシュを提供。世界中どこからのDBアクセスでも高速化する「Hyperdrive」、Cloudflareが提供
CDNレイヤでDBのコネクションプーリングとクエリキャッシュを提供。世界中どこからのDBアクセスでも高速化する「Hyperdrive」、Cloudflareが提供 Cloudflareは、グローバルなCDNレイヤでデータベースのコネクションプーリングとクエリのキャッシュを提供することによりデータベースへのアクセスを高速化する新サービス「Hyperdrive」のオープンベータを開始したと発表しました。 Want to make the existing regional database in your legacy cloud provider much, much faster? We've just launched Hyperdrive, which dramatically speeds up queries you make to databases you already ha
はじめに 実行環境 ディレクトリ構造 app migrations/model pyproject.toml ソースコードと簡単な解説 app/core app/core/abstract app/core/decorator app/core/exception app/core/interface app/core/middleware app/core/mixin app/ddd app/ddd/application app/ddd/application/schema app/ddd/application/schema/studnet app/ddd/application/usecase app/ddd/application/usecase/student app/ddd/domain app/ddd/domain/student app/ddd/infra app/ddd
TSKaigi 2024 ref: https://tskaigi.org/talks/tockn
全俳句データベースVer.2
ぜんぶの俳句のデータベースです
【Unit4 ブログリレー3日目】 こんにちは，エムスリーエンジニアリンググループの榎田です．数学とテレビゲームが好きです． 今回は，Unit4 で運用している "Docpedia" というサービスで実施した SQL チューニングの実例を2つご紹介します．普段の私が意識していなかった， RDBMS の内部機構に関する話が登場して面白かったので，今回の記事を書きました． なお，本稿で扱う議論はすべて PostgreSQL 11.x 以上を対象としており，特にその他の RDBMS で同様の動作をするかは確認していません．定性的な挙動に共通するものはあるかもしれませんが，ここで述べた話はそのままは通らないであろうことをお断りさせてください*1． プロダクトについて index なしで意外と耐えたが，耐えきれなかった話 実際の SQL とテーブル定義 原因の分析 対応策 SELECT DISTIN
はじめのご挨拶 はじめまして。BEENOSの鈴木です。 普段はBEENOSグループのtenso株式会社でヘルプデスク業務に従事しておりますが、たまにサービス関連のデータベース、MySQLのチューニングや調査などもしております。 今回、普段から触っているMySQLのチューニング勉強会を実施しましたので、その内容を少し公開したいと思います。 勉強会を開催しようとしたきっかけ tenso株式会社の開発チームには、SREチーム（運用チーム）があり、元々は私も所属しておりました。 SREチームに新規メンバーが参入してきたこともあり、改めてデータベースと向き合う人のために、まずはSQLのチューニングを覚えてもらいたいとの要望があり、開催することにしました。 また、BEENOS全体としても開発エンジニアがコードを書くだけでなく、コードに含まれているSQLがどのように動くかを把握しパフォーマンスの良いSQ
PostgreSQLを生成AIの情報源として使える高速ベクトルデータベース化拡張「Pgvectorscale」がオープンソースで公開。Pgvectorをさらに高性能化
PostgreSQLのマネージドサービスなどを提供しているTimescaleは、PostgreSQLで高速なベクトルデータベース機能を実現する拡張機能「Pgvectorcale」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 大規模言語モデルを用いた生成AIの注目度が高まる中で、文章や画像、音声といったデータの特徴を数値で表現するベクトル化（もしくはエンベディング）により、大規模言語モデルで扱えるようにすることへの注目も高まってきています。 ベクトルデータベースは、このベクトル化された膨大なデータの保存や類似度の検索などが可能です。 例えば、RAG（Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる手法により大規模言語モデルの回答に外部のデータベースから取得したデータを組み込むことができます。こうした場面でベクトルデータベースが活用されます。 高速ベクトルデータベ
Database Engineering Meetup #2 の登壇資料です。 https://scalar.connpass.com/event/310641/
Javaで最低限おさえておいてほしいクラス・インタフェース35 - 2024年版 - きしだのHatena
ま、このくらい知っておいてもらわないと&とりあえずこんだけ知ってればだいたいの処理が書けるクラス・インタフェースをまとめてみました。2024年版。 詳しく知りたい人は「プロになるJava」を！ java.lang.Class java.lang.Exception <- new java.lang.Integer java.lang.Object <- new java.lang.Runnable java.lang.String java.lang.System java.lang.Thread java.nio.file.Files <- new java.nio.file.Path <- new java.io.InputStream java.io.InputStreamReader java.io.BufferedReader java.io.OutputStream java.
自己紹介 小川 経歴 ~2009: Webアプリ開発のバイト&業務委託 2009~2019: 三菱重工 ｲｯﾄ何も関係ない。野良のパソコンの大先生してた 2019~いま: root ip B2BのSaaS作ってます PHPとVue分かる人来て！！１ 面白かった脆弱性 - CVE-2023-22727 PHPフレームワーク CakePHP 4 のSQLインジェクション脆弱性 ORM limit(), offset() でSQLi CVSS v3 9.8 2023/01に修正済み CakePHP Laravelの次に使用率高いフレームワーク(多分) 割と使いやすいからお勧め 一般にコード品質が上がる静的解析ツールの使用で逆に発生
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
mysql57to8.md 確認すること メンテナンス時間をどれくらい取れるかで戦略が決まる。 基本的にはメンテナンス時間を十分に取れたほうが良い。 またリスクをどれだけ許容できるかもビジネスによるので要確認しておくべき。 基本的には一度切り替えてしまうとロールバックすることは簡単ではない。 覚悟を決めて突き進む必要がある 最初に諦めること MyISAMを使いたい 8でも動くけど諦めろ、もう未来はない InnoDBのほうがDisk サイズを消費する、countが遅い、などの課題はあるので簡単ではないが… InnoDB memcached Pluginとか使ってるんだよね 諦めろ、未来はない これを機にアーキテクチャを見直しましょう PKが無いtableがあるんだよね すべてのtableにまずPKを付けるんだ このあと、DMSを使ったりとかなにをするにしても死ぬ そもそもデータモデルとして死
なぜSQLiteはバイトコードを使うのか
以前にデータベースを自作しようとして、SQLiteのアーキテクチャを見てみたらVMだったことに疑問を感じ、それをツイートしたところ作者からリプをもらいました。 作者いわく、次のような背景があったとのことでした。 SQLiteを作った当初はデータベースエンジンのことをよく知らないがコンパイラのことをよく知っていた SQLデータベース・エンジンを書くという問題をコンパイラ構築の問題として扱うのは自然なことだった データベースエンジンのコアの部分をVMにするという発想がまったくなかったので、どんなメリットがあるのか？と気になっていました。 それを作者に聞いたら、詳細な説明ページを作ってくれました。 個人的にVMにしたことで、評価&実行のパフォーマンスは多少良くなると思うが、データベースエンジンのパフォーマンスにそれほど寄与していないんじゃないかな？って思ったりしました。 本記事はそのページについ
SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割
生成AI・LLM時代における 機械学習エンジニアとしてのキャリア戦略・開発戦略 / my-career-and-development-strategies-for-ml-engineer-2024
困った時はドキュメント、どうもかわしんです。最近、諸事情で SQLite のドキュメントを読んでいます。 前回の記事 で紹介した通り SQLite を Rust で再実装しています。おかげさまで 300 を超える Github Star もいただき嬉しいです。 github.com SQLite は全ての仕様が ドキュメント にまとめられているので、そのドキュメントと本家の実装を読み比べながら実装しています。 SQLite を再実装する上で特に以下のドキュメントは役にたちます。これらだけで最小限の SQLite の実装は作れると思います。 Overview Documents > About SQLite いかに SQLite がすごいかを自慢しているドキュメント。使おうとしている人には安心を、再実装しようとする人には絶望を与えてくれます。 Programming Interfaces >
Google、超高速に評価可能でポータブルな式言語「Common Expression Language」（CEL）発表
Google、超高速に評価可能でポータブルな式言語「Common Expression Language」（CEL）発表 式言語とは一般に、プログラミング言語の一部やネットワークなどの構成ファイル、テンプレートファイルなどの中で、簡易な式やロジック、ポリシーなどを記述する際に使われる言語のことです。 こうした用途では、さまざまなプラットフォームに対応する移植性、起動時やプログラムの実行中に評価されることがあることから高速に評価が完了すること、安全に評価が実行できること、用途に応じて拡張しやすいこと、などが求められます。 CELは超高速に評価、ポータブル、サブセットサポート CELは正にこうした要件に対応した式言語となっており、Googleは次のような特徴があるとしています。 ナノ秒からマイクロ秒程度の高速な評価に最適化されている C++、Java、Goでサポートされるスタックによるポータブ
MySQLでNested Loopなクエリはインデックスをどう辿っているか - $shibayu36->blog;
タイムライン的なものをSELECTだけで実装しようと思った時に、Nested LoopなクエリでUsing temporary; Using filesortが出るようなそこそこ遅いクエリになる。その時にMySQLがインデックスをどう辿っているかを知りたかったので調べてみた。MySQLバージョンは8.0.33。 あまり自信はないので、もし間違った話をしていたら教えて欲しい。 どのようなクエリを検証するか タイムラインの取得ができるような、ユーザー・フォロー関係・投稿の3つのテーブルを作る。スキーマは次の通り。 CREATE TABLE users ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(100) NOT NULL ); CREATE TABLE follows ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTO_I
MySQL8.0でSELECT COUNT(*)が低速になる動作は8.0.37で解消されていた！ - CyberAgent SRG #ca_srg
メディア統括本部 サービスリライアビリティグループ（SRG）の鬼海雄太（@fat47）です。 #SRG（Service Reliability Group）は、主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。 本記事は、MySQ
RDS Blue/Green Deployments を使ってシュッと utf8mb4 にマイグレーションした話 - カミナシ エンジニアブログ
こんにちは。ソフトウェアエンジニアの坂井 (@manabusakai) です。 カミナシでは RDB に Amazon Aurora MySQL 2（MySQL 5.7 互換）を使っています（以下 Aurora MySQL と略します）。 ある日、社内の Slack で「𠮷」などの文字列が登録できないのではないかという話が出ました。これを聞いて「あー」と思った方も多いでしょう。 MySQL で有名な UTF-8 の 4 バイト文字問題で、歴史的な理由から MySQL 5.7 以前では utf8 の文字セットは utf8mb4 ではなく utf8mb3 を指しています。 dev.mysql.com カミナシのアプリケーションは 4 バイトの文字列が入力された場合はシステムエラーを返す実装になっていますが、エラーの内容をユーザーにわかりやすく伝えることは難しいためユーザー体験としても良くない
Analytics Engineerの吉田(id:syou6162)です。BigQueryを中心に10X社内のデータ関連の管理をしています。10Xに入社してそろそろ一年になろうかとしていますが、データ基盤を適切に管理 / 運用するためにSQLによる監視を少しずつ取り入れています。この記事では、具体的にどのようなSQLを書いて監視しているのか紹介したいと思います。 なお、SQLを使ったデータ基盤の監視自体については私の前職のTech Blogで詳細に書いていますので、そちらを参照してください。 SQLを使った監視でデータ基盤の品質を向上させる - MonotaRO Tech Blog データ管理に役立つメタデータに関する勉強会を社内外で開催しました - MonotaRO Tech Blog 本エントリはこれをベースに「dbtをフルに活用している10Xの環境向けに入れた監視」や「BigQuer
SQLite のおもしろ仕様 (2) : ファイルフォーマット - kawasin73のブログ
後方互換性って辛いね、どうもかわしんです。 最近 Rust で SQLite をフルスクラッチで再実装しています。 github.com 再実装するために SQLite の公式ドキュメントやソースコードを読み込んでいるわけですが、その過程で気付いたおもしろポイントを共有しようかと思います。 今回はその第二弾、ファイルフォーマット編です。第一弾はこちら：SQLite のおもしろ仕様 (1) : データ型 - kawasin73のブログ 前提知識 : ページ まず、この記事を面白いと思ってもらうための前提知識です。 大抵のデータベースはデータを保存するファイルをページという単位で管理します。SQLite ではデフォルトでは 1 ページ 4096 バイトです。これは、ファイルを保存するデバイス（HDD や SSD など）としてブロックデバイスを想定しているからです。ブロックデバイスとはデータの読
今、自分が所属している会社では、いわゆるフルサイクルなアプリケーションエンジニアがほとんどで、SRE のような、システムを運用改善することを専門にするメンバーは居ません。一方でそれなりにプロダクトの数は多く、各種ミドルウェアの運用で困っているのを見かけることがあります。 色々な人が似た問題に悩むのはもったいないので、「MySQL を運用したことがある人からすると、こういう考え方をする」という風な目線で勉強会を行いました。せっかくなので社内の情報を抜いたうえで公開します（同じようなことを色々な場所で言っていて、その都度作り直しているから……というのもあります）。 speakerdeck.com ちなみに DB のどこで悩むかはだいぶ業界ドメインに左右されると思っています（それはそう）。ゲーム業界なんかは、激しくスパイクするワークロードな上にミスったときの機会損失が激しいので、シャーディングを
こんにちは！SREを担当してます上平と申します。 このエントリーではAurora MySQL5.7互換からMySQL8.0互換への移行を実施した際の流れや学びに関して紹介したいと思います！ B/43 では Aurora MySQL5.7系をサービスリリースから使っており、Aurora MySQL バージョン2のサポート終了日（2024/10/31）が近づいているのもあったので、移行することにしました。 Amazon Aurora バージョン - Amazon Aurora これからAurora MySQL8.0へ移行を検討されている方の参考になれば幸いです。 想定される読者 Aurora MySQL 5.7系を使っていて、アップグレードを検討している方 実際の Aurora MySQL 8.0 への移行手順を知りたい方 AWS インフラに興味がある方 前提 Aurora MySQL5.7互
WEB+DB PRESS Vol.136 最終号！---日本のソフトウェア技術を支えてくれた雑誌の休刊 - Magnolia Tech
WEB+DB PRESS Vol.136 技術評論社Amazon 表紙に「最終号」と書かれているのが、ちょいと悲しい。 技術雑誌の存在ってなんだろうなと考えてみると、一つ一つの記事の深掘りは当然単行本に比べると浅い。でもすべての技術にたいして専用の技術書が出る訳でもない中、ブログ記事などに比べると、編集者の目を通っていることと、一回あたりのページ数が少ない分だけ入りやすいことで重宝する。それに「今、こういう技術が話題になっているんだな」って、ざっと理解できるのも良い。目の前で使わない技術でも、いつか使う日がやってくる時に、「そういえば、ちょっと前に特集されていたなー」と思い出せるだけでも知識のインデックスとして有効に機能してくれる。 そんな雑誌が無くなってしまうのは、けっこう寂しいし、何か大きな穴が空いてしまった感じがする。でもそれを実感するのは今日・明日ではなく、ずっと先のことだと思うけ
MySQLの最新バージョンである「8.1」が発表されたので超久しぶりに筆を取った。しばらく筆を取らなかった理由は個人的なものなのだが、このブログはごく個人的な活動であるので諸々の事情はご容赦頂きたい。 さて、MySQL 8.0の次のバージョン番号は何になるかという憶測は色々あったと思うのだが、8.1というものに落ち着いた結果になった。（9.0にしてしまうと、2桁目の番号が意味をなさなくなってしまうからね！！ちなみに次のバージョンは8.2、8.3・・・という具合に続く予定だ。）8.1という番号はバグデータベース上で既にチラチラと出ていたので、公式な発表よりも前に気づいていた人も多かったのではないだろうか。本稿では、バージョン8.1の概要と、8.1リリースと同時に発表されたInnovation ReleaseおよびLTS（Long Time Support）について解説しようと思う。 Inno
最近、LLMにWeb Backendを書かせて遊ぶ、Hanabiというサービスを作っています。その開発過程で、前に試したLLMをAPIとして振る舞わせるアプローチを再検討したので、記事としてまとめました。 一年ちょっと前、私はChatGPTをWebフレームワークにしようと試みました...が、残念ながら全く実用的ではありませんでした。しかし、あれから一年、LLMは目覚ましい進歩で進化を遂げました。価格は下がり、速度も上がり、記憶容量の増加やRAGの発展など、もはや別物レベルで進化しています。 いまならもうちょっと実用的なヤツが作れるんじゃねってことで、色々な手法を面白がった再検討したまとめです。 余談ですが、一年前はLLM=ChatGPTという状況でしたね...懐かしい。ちょうどvicuna13Bが出た頃ですかね? ↓去年の記事(できれば読んでほしい)↓ 出来たもの 全部プロンプトに入れちゃ
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
［速報］Google、PostgreSQLにAI対応を組み込んだ「AlloyDB AI」発表、オンプレミスでも他社クラウドでも利用可能に。Google Cloud Next '23
［速報］Google、PostgreSQLにAI対応を組み込んだ「AlloyDB AI」発表、オンプレミスでも他社クラウドでも利用可能に。Google Cloud Next '23 Googleは、8月29日（日本時間の30日未明）から米サンフランシスコで開催中のイベント「Google Cloud Next '23」で、同社が提供するPostgreSQL互換のデータベース「AlloyDB」にAI対応機能を組み込んだ「AlloyDB AI」を発表しました。 AlloyDB AIは、データベース内に保存されているデータをAIと組み合わせて利用しやすくする機能を搭載しており、企業などが持つ商品データや顧客データなどをAIで活用するアプリケーション構築を容易にします。 一般に、企業がAIや機械学習を利用したアプリケーションを開発する場合、既存の大規模言語モデルなどをそのまま利用するのではなく、自社
生成AIの可能性を広げる「ベクトルデータベース」への関心が急速に高まっている。ベクトルデータベースとは、生成AIが扱う非構造化データの格納・管理・照会で利用されるデータベースのこと。ここではベクトルデータベースの基本をわかりやすく解説するとともに、生成AIの普及において、どのような役割を果たすのか、注目される理由などと合わせて紹介しよう。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト、ゲームエンジンを活用し
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
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Goodbye to sequential integers, hello UUIDv7!
MySQLとOracleの実行計画を比較してみた - ASMのきもち
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Prisma ORMを2年運用して培ったノウハウを共有する
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クエリのパフォーマンスチューニングの第一歩。実行計画や統計情報について入門する
モブに早く慣れたい人のためのガイド
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