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SQLの検索結果161 - 179 件 / 179件

  • 見えないものに着目すると上手くいく、モデリングの勘所 / invisible-driven-design

    こちらのイベントの登壇発表資料です。 アーキテクチャを突き詰める Online Conference https://findy.connpass.com/event/314782/

      見えないものに着目すると上手くいく、モデリングの勘所 / invisible-driven-design
    • メニーコアに最適化した国産の高性能RDB「劔(Tsurugi)」、ソースコードの公開を開始

      日本電気株式会社(NEC)と株式会社ノーチラス・テクノロジーズがNEDO(国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構)のプロジェクトとして開発をしてきた国産の高性能リレーショナルデータベース管理システム「劔(Tsurugi)」のソースコード公開が、本日(2023年10月5日)午後3時にGitHubで開始されました。 ソースコードは劔(Tsurugi)のコミュニティサイトからGitHubサイトにアクセスすることでダウンロードできます。Dockerイメージも用意されているため、すぐに試すことも可能。 開発元であるNECとノーチラス・テクノロジーズは、商用サポートなどを必要とする顧客向けにサブスクリプションの提供も来春に予定していると発表しています。 また、さくらインターネット株式会社の協力を得て、PoC環境を年内にサービス化する予定。サーバの貸し出しの検討も進めているとしています。 メ

        メニーコアに最適化した国産の高性能RDB「劔(Tsurugi)」、ソースコードの公開を開始
      • 良いテストとは何か:持続可能で保守性の高いテストを書く

        PHPカンファレンス2023の登壇資料です。 https://fortee.jp/phpcon-2023/proposal/10143d00-ca44-4db1-aeb6-b618c423b646

          良いテストとは何か:持続可能で保守性の高いテストを書く
        • Data Engineering Study #20 "Introduction to Data Analytics with SQL" Book

          Data Engineering Study #20「10年戦えるデータ分析入門」回・前半の発表資料です。

            Data Engineering Study #20 "Introduction to Data Analytics with SQL" Book
          • 話題のLLMローコード構築ツールDifyをAWSのマネージドサービスで構築してみた - エムスリーテックブログ

            こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームに所属している園田です。 普段の業務では AWS やサーバーサイド、フロントエンドで遊んでいるのですが、最近はもっぱら OpenAI や Claude3 で遊んでます。 今回は、最近巷で話題の LLM ローコード構築ツールである Dify の OSS 版を AWS のマネージドサービスのみを使って構築してみました。 DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。 引用元: DifyでSEO記事作成を試してみる|掛谷知秀 試しにAskDoctorsのガイドラインHTMLをナレッジ登録してみた ローカル環境で Dify を構築する記事はたくさん見かけますが、AWS のマネージドサービスで構築する内容は見かけなかった*1ので公

              話題のLLMローコード構築ツールDifyをAWSのマネージドサービスで構築してみた - エムスリーテックブログ
            • 大規模サービスのデータベースエンジンを MySQLからAurora MySQLへの移行 〜リードレプリカ, DNSを利用した最小ダウンタイム移行方法〜 - メドピア開発者ブログ

              バックエンドエンジニアの徳富(@yannKazu1)です。先日、メドピアのメインサービスであるmedpeer.jpで使われているデータベースエンジンを、MySQLからAurora MySQLへと移行しました。今回はその移行のプロセスについて詳しくお話しします。 移行したデータベースの簡単なインフラ構成 移行方針 今回移行するデータベースは複数のアプリケーションから参照されており、ダウンタイムによるユーザー影響が大きいため、移行方針の検討の段階で重視したのは、ダウンタイムの最小化でした。これを達成するために、DNSのCNAMEレコードと、Auroraのリードレプリカを活用し、移行させることにしました。 DNSのCNAMEレコードの使用 データベースエンドポイントをアプリケーションに直接記述する代わりに、DNSのCNAMEレコードを利用して間接的に参照するようにしました。これにより、データベー

                大規模サービスのデータベースエンジンを MySQLからAurora MySQLへの移行 〜リードレプリカ, DNSを利用した最小ダウンタイム移行方法〜 - メドピア開発者ブログ
              • やさしいActiveRecordのDB接続のしくみ

                https://kaigionrails.org/2023/talks/kubo/

                  やさしいActiveRecordのDB接続のしくみ
                • ChatGPTを使ってDDLからER図をすばやく作成する - Taste of Tech Topics

                  最近、酢を飲むと健康に良いという話を聞き、頑張って毎日飲んでいるkonnoです。 何となくですが、朝の目覚めは良くなっている気がしますよ! 今回はデータベース設計に欠かせないER図を、ChatGPTを使ってDDL(Data Definition Language:SQLのデータ定義言語)から簡単に作成できるのか試してみたいと思います。 サンプルとなるDDLを用意 DDLのサンプルとして、以下のMySQL公式サイトで公開されている従業員データベースを利用します。 dev.mysql.com 従業員データベースに必要なファイル類一式は、上記サイトで紹介されている以下のGithubリポジトリから、 "test_db-master.zip"としてダウンロードできます。 github.com ダウンロードしたtest_db-master.zipには、従業員データベースを設定するために必要なDDLとし

                    ChatGPTを使ってDDLからER図をすばやく作成する - Taste of Tech Topics
                  • Amazon RDSからAuroraへ Mackerelのデータベース移行で何が改善したか - Hatena Developer Blog

                    こんにちは、MackerelチームでSREをしている id:heleeen です。 2023年3月に実施したMackerelのメンテナンスでは、データベースをAmazon RDSからAmazon Auroraに移行しました。この記事ではAuroraを選択した背景や、移行で考慮したことについてお伝えします。 データベースのアップグレードを機に検討 Auroraへ移行することによるメリット パフォーマンスの改善 マイナーバージョンアップのダウンタイムが短く サイジングを適切にできリソース活用も効率的に リードレプリカの運用負荷も改善 Auroraのリードレプリカを利用した移行 RDSにAuroraのリードレプリカを作成する リードレプリカの昇格と切り替え 本番のAurora移行に向けて準備したこと 検証環境で移行して課題を確認 本番メンテナンス時のバックアッププランを用意 Mackerelのメ

                      Amazon RDSからAuroraへ Mackerelのデータベース移行で何が改善したか - Hatena Developer Blog
                    • Terraform で AWS に DB を構築するとき manage_master_user_password を使っていますか? - 電通総研 テックブログ

                      こんにちは。X(クロス)イノベーション本部 ソフトウェアデザインセンター セキュリティグループの耿です。 Terraform で Amazon RDS インスタンス/クラスターを作る時に、password または master_password 属性に指定したマスターユーザーのパスワードが tfstate ファイルに平文で残ってしまう問題がありました。 (参考) https://speakerdeck.com/harukasakihara/sekiyuanaterraformfalseshi-ifang-ji-mi-qing-bao-wokodonihan-mezuhuan-jing-gou-zhu-surunihadousitaraiifalse しかしこれも過去の話。Terraform AWS Provider v4.61.0 からこの問題を解消する方法が提供されているので、それについ

                        Terraform で AWS に DB を構築するとき manage_master_user_password を使っていますか? - 電通総研 テックブログ
                      • RDBの主キー、UUID使った方がいいの?(DDD, CleanArchitecture対応)

                        結論 お手軽モノリスならAutoIncrementが効率的だしこれでいいよ アプリケーション側で主キーを生成したい場合はLUIDを作る必要があるよ。GUIDで大は小を兼ねよう 主キーでGUIDを使うならULIDよりもUUIDv7がおすすめだよ ただし分散されているエンジンによってはUUIDv4の方が効率的になる場合もあるよ 主キーは原則公開しない方がいいよ UUIDv7やULIDはユニーク性を持ったInstant(timestamp)としても使えるよ 分散されたシステムでは厳密な時系列性を担保することはできないよ、あきらめてロックをかけつつ連番を一か所で生成しよう RDBのPrimary Key(主キー)とは? MySQL、PostgresQLなどのRDBでは各レコードを識別するために一意な値を必要とします。これをPrimary Key(主キー)と呼びます。別のカラムにUNIQUEなInd

                          RDBの主キー、UUID使った方がいいの?(DDD, CleanArchitecture対応)
                        • SQLiteでLinderaを使った日本語全文検索 - *iroi*

                          これは はてなエンジニアアドベントカレンダー2023 3日目の記事です。 はてなエンジニア Advent Calendar 2023 - Hatena Developer Blog はてなエンジニアのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita 昨日は id:pokutuna さんの blog.pokutuna.com でした。私も若い頃に同僚とGitHub上で白熱してしまい観光名所になってしまっていたような気がします。気を付けていきましょう。 さて、この記事では SQLiteでLinderaを使った日本語全文検索をする話を紹介します。 モチベーション laiso.hatenablog.com 上の記事でも話題になっているように個人開発ではDBのコストは問題です。同様に全文検索したいときにもコストに頭を悩ませているのではないでしょうか? たとえば Amazon

                            SQLiteでLinderaを使った日本語全文検索 - *iroi*
                          • 【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

                              【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)
                            • 入門 B-link tree

                              概要 DBMS で広く利用されている B+ tree には様々な variant が存在するが、B-link tree もその1つ。 シンプルなラッチプロトコルで並行アクセスをさばけるよう、リーフノード以外のノードにも右の隣接ノードへのポインタを持たせた構造となっており、PostgreSQL で使われていることでも有名。 この記事では主にこの B-link tree に焦点を当てる。 B+ tree 全般やその他インデックス技術自体に興味がある場合は「最強DB講義 #10 いまどきのデータベース索引技術(石川佳治 教授)」の講義資料を読むのがおすすめ。 B-link tree 理解する上で必須な知識「ラッチ」 「ラッチ」というのはいわゆるロックのことだが、DB においては「ロック」というとトランザクション分離のための高価な(数千CPUサイクルを要する)処理を指すことが多く、「ラッチ」という

                                入門 B-link tree
                              • Cloud Run + Litestream で RDB を使いつつ費用を格安に抑える

                                前から気になっていた Litestream を Cloud Run で使ってみたので、そのメモです。 Litestream とは? サンプルコード 手順 動作確認してみる 制限事項 おまけ まとめ 参考 Litestream とは? Litestream は、 SQLite のデータベースファイルを Amazon S3 や Google Cloud Storage などのオブジェクトストレージにリアルタイムでレプリケートすることができるオープンソースのツールです。 例えば通常 Cloud Run で DB エンジンとして SQLite を使用しようとしても、コンテナが破棄されると同時に毎回 SQLite のデータベースファイルも消えてしまうため、データを永続化することができません。 しかし Litestream を使用すれば、 SQLite のデータベースファイルをオブジェクトストレージに

                                  Cloud Run + Litestream で RDB を使いつつ費用を格安に抑える
                                • DB呼び出し回数を減らしてコア機能を高速化した話。そして起こった悲劇と教訓 - Money Forward Developers Blog

                                  初めに こんにちは、マネーフォワードクラウド連結会計(以降、クラウド連結会計)のバックエンド開発に従事しているTaskと申します。 今回は、クラウド連結会計のコア機能を高速化した話と、それが原因で起こった金額の不整合障害から得られた教訓を紹介しようと思います。 本記事内では、前提として簿記2級相当の知識や用語が頻出します。 連結会計とは まず、クラウド連結会計が扱っている連結会計について説明させてください。 連結会計とは、親会社・子会社など、支配もしくは従属関係にある複数の会社を1つのグループと捉えて、そのグループの決算を行うための会計手続きを指します1。 下の図の「連結グループA」の決算を行うイメージです。 この業務を「連結決算業務」と呼びます。 連結決算を行うことによって、会社の利害関係者(債権者や株主など)は各社単体だけではなく、グループとしての財政状態・経営成績・キャッシュフローの

                                    DB呼び出し回数を減らしてコア機能を高速化した話。そして起こった悲劇と教訓 - Money Forward Developers Blog
                                  • マリオカートのER図について考える - Qiita

                                    さて、 今回はオフィスにて「ER図とは?」を学ぶランチを開催しました🍔 ゲームのDBなんて考えたことが無いので、ER図アウトプットに至るまでを記事に残してあげようと思います。 今回は、リリース時に同僚みんなで遊んでいたスマホゲーム「マリオカート ツアー」を使って マリカーのフレンドランキング画面を出すために必要なDB設計を考えます。 軽いランチなので、事前に参加者が通勤中の電車内で作成できるくらいのボリュームを目指しました。 データベースとは・・・?という初心者メンバーでもイメージしやすいように。 こういうアウトプットは初めてですが、徐々に慣れていきたいです。 【開催概要】 ・参加者:ファッションIT企業のPM、エンジニア、事務・・・などなど ・開催時間:1時間(事前アウトプット作成:20〜30分程度) ・その後:SQLを初心者と書いてみるランチも実施しました。 →BigQueryがSQ

                                      マリオカートのER図について考える - Qiita
                                    • ゲーム要素が多すぎる?海外ビジュアルノベルDBから『グノーシア』が削除…曖昧なジャンル定義の難しさ | Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト

                                        ゲーム要素が多すぎる?海外ビジュアルノベルDBから『グノーシア』が削除…曖昧なジャンル定義の難しさ | Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト
                                      • 列指向、行指向データベースの特性を木構造を用いた集計クエリから理解する

                                        この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ "Loglass Tech Blog Sprint" の 34 週目の記事です! 1 年間連続達成まで 残り 19 週 となりました! 株式会社ログラスの龍島(りゅうしま)です。最近はもっぱら新生姜をガリにしてクラフトビールのつまみにする毎日を送っています。今日はデータベースとデータ構造の話です。 この記事でやること データ集計の高速化のため、多くの場合、列指向データベースが選ばれます。列指向が大量のデータ操作を効率的に処理できるためです。行指向のデータベースを利用している状況で、データ集計のパフォーマンス向上のため列指向データベースへの移行をすることはよくある例です。しかし、行指向データベースで有効なデータ構造やクエリが列指向で同様に優れているとは限りません。この記事では、行指向のPostgreSQLと列指向のBigQueryを使って、それぞれに

                                          列指向、行指向データベースの特性を木構造を用いた集計クエリから理解する