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  • MySQLからPostgreSQLに移行する際のTips - そーだいなるらくがき帳

    このエントリーは Classi developers Advent Calendar 2022の18日目。 ネタはなんでもいいよ!とのことなので、Claasiに全く関係なく、MysqlからPostgreSQLに移行する際の注意点を書く。 なお、まだRDSにPostgreSQLがなかった頃のような昔の記事だがこちらに無いことを書いていく。 soudai1025.blogspot.com soudai1025.blogspot.com MySQL から PostgreSQLにデータ移行する際の注意点 MySQLとPostgreSQLは互換性がもちろんありませんので、細かいところで違いが発生します。 よく踏むデータ移行の注意点は以下の通り。 timestampやdatetimeを移行する先はtimestamp型になるが、timestamp型はタイムゾーン付きと無しがある timestamp wi

      MySQLからPostgreSQLに移行する際のTips - そーだいなるらくがき帳
    • 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

        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
      • 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

          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
        • キャッシュと向き合う、キャッシュと共に生きる / cache pattern

          PHPerKaigi 2024の登壇資料です。 https://phperkaigi.jp/2024/ - https://speakerdeck.com/moznion/pattern-and-strategy-of-web-application-caching - https://sou…

            キャッシュと向き合う、キャッシュと共に生きる / cache pattern
          • 自社サービスのバックエンドを Go から TypeScript へ切り替えるための整理

            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

              自社サービスのバックエンドを Go から TypeScript へ切り替えるための整理
            • 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

                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
              • 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

                  爆速のアイコン検索サイトを作った
                • 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

                    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
                  • ぐるぐるSQLは止めてくださいという話 - Qiita

                    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

                      ぐるぐるSQLは止めてくださいという話 - Qiita
                    • GraphQL Highway

                      銀座Rails#40

                        GraphQL Highway
                      • 技術系イベント登壇における資料作成のコツ - 電通総研 テックブログ

                        みなさんこんにちは、電通国際情報サービス(ISID)Xイノベーション本部ソフトウェアデザインセンターの佐藤太一です。 少し前になりますが4/23に、私はGo Conference 2022 SpringにおいてGo で RDB に SQL でアクセスするためのライブラリ Kra の紹介というタイトルで登壇しました。 登壇時の資料はこちらです。 このエントリでは、スライドを作成する際に私が考えていることや、情報を整理する方法について説明します。 伝えたいメッセージを作りこむ アイディア出し 初期のアイディア出し例 アイディアの統合 アイディアの統合例 メッセージの絞り込み メッセージの例 今回のメッセージ 伝えたい情報を構造化する 構造のテンプレート 論理の順序を整理する まとめ 伝えたいメッセージを作りこむ 私が技術系のイベントに登壇する際に最も重視しているのがメッセージの作りこみです。

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                        • 後輩エンジニアを絶望させるDB設計方法4選 - Qiita

                          エンジニアの格闘 エンジニアのみなさんはかつてひどいコードや設計と直面し、それと格闘したことでレベルアップした経験はあるでしょう。 つまり、先輩エンジニアたるものクソコードやクソ設計を残して、後輩エンジニアのレベルアップに寄与するのは義務だと言っても過言ではありません(?) 今回はDB設計に焦点をあてて、そのように絶望させる設計の残し方を記しておきます。 初めての投稿なのでレベル的にはかなり初歩になっています。 ↑きっと彼も立派なエンジニアになった時感謝してくれるでしょう 1) 必要な正規化を行わない エンジニアという不思議な不思議な生き物は処理の共通化等なにかと処理をまとめたがる習性があります。 以下のように著者テーブルと書籍テーブルがあるとします。 書籍 書籍ID 書籍名 著者ID

                            後輩エンジニアを絶望させるDB設計方法4選 - Qiita
                          • なぜ出力時のHTMLエスケープを省略してはならないのか - Qiita

                            メリークリスマス! 週末もPHPを楽しんでますか? ところでWebセキュリティはWebアプリケーションを公開する上で基礎中の基礎ですよね! メジャーな脆弱性を作り込まないことはWeb開発においては専門技術ではなく、プロとしての基本です。 中でもXSS (Cross-Site Scriptingクロスサイトスクリプティング)やインジェクションについての考慮は常に絶対に欠いてはならないものです。 現実にはプログラミングには自動車のような運転免許制度がないため、自動車学校に通わず独学で公道に出ることができてしまいます。つまりは基礎知識がないままにWebプログラマとして就職したり、フリーランスとして案件を請けることも現実には罷り通っています。それは一時停止標識も赤信号も知らずにタクシー営業しているようなものです。 このような事情により、体系的な理解のないWeb開発初心者は (時にはn年のキャリアを

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                            • 新しいデータ基盤アーキテクチャである「データレイクハウス」について調べてみた - Taste of Tech Topics

                              最近ソーダストリームを買い、炭酸水を飲むのにはまってます。機械学習エンジニアの@yktm31です。 以前に「AWS Lake Formationでデータレイク体験!」という記事を書いてみて、データ基盤アーキテクチャに興味が湧いてきました。 データレイクハウスは、「データウェアハウス」と「データレイク」を統合したようなアーキテクチャで、 2020年にDatabricks社により提唱され、新しいデータ基盤アーキテクチャとして注目されているようです。 www.databricks.com そこで今回、「データレイクハウス」について調べてみたことをまとめてみたいと思います。 なぜデータレイクハウスが注目されているのか? データウェアハウスの特徴・課題 データレイクの特徴・課題 データレイクハウスの特徴 データレイクハウスのアーキテクチャ Azure Azure Synapse Analyticsを

                                新しいデータ基盤アーキテクチャである「データレイクハウス」について調べてみた - Taste of Tech Topics
                              • もう人間がクエリを書く時代じゃない!SQLクエリの組み立てを自動化するSlack botを開発・導入しました - Pepabo Tech Portal

                                こんにちは。SUZURI事業部の@kromiiiと申します。 私のメインの業務はWebアプリケーションの開発ですが、大学院時代のスキルを活かして並行してデータ分析業務も行っています。 データ分析業務ではデータベースのクエリを書くことが多いのですが、私自身SUZURI事業部に配属されたばかりで、テーブルの名前やリレーションを覚えるのが大変でした。そこでクエリの設計を自動化するツールをSlackに導入しました。 その名も tbls-ask bot です。どのようなものか先に見てみましょう。 ユーザーはSlackでメンションする形で、どのようなクエリを実行したいのか自然言語で入力します。 メンションされるとSlack botが起動し、どのDBスキーマを利用するかを尋ねます。 ユーザーがDBスキーマを選択すると、自然言語からSQLクエリを生成し、Slackに返答します。 今回はパブリックに公開する

                                  もう人間がクエリを書く時代じゃない!SQLクエリの組み立てを自動化するSlack botを開発・導入しました - Pepabo Tech Portal
                                • MySQL で使用するメモリサイズの見積もり - 元RX-7乗りの適当な日々

                                  最近、MySQLのパラメータの調整をする機会があったのですが、特定のパラメータを変更した際に、メモリの消費量にどう影響するのか、というのを調査する際に、インターネッツを彷徨ったところ、サイトによって書いてあることにバラつきがあったので、自分でもまとめてみることにした。 結論から書くと、参考にしたのは以下のオライリーの書籍「MySQLトラブルシューティング」で、記述が一番わかりやすく書かれていた。 このエントリは、この書籍の 「3.9.3 オプションの安全値を計算する」 にて記載がある内容をまとめたものになる。 MySQLトラブルシューティング 作者:Sveta SmirnovaオライリージャパンAmazon 著者について Sveta Smirnova(スヴェータ・スミルノヴァ): Oracle社MySQLサポートグループ・バグ検証グループの主席テクニカルサポートエンジニアとして毎日MySQ

                                    MySQL で使用するメモリサイズの見積もり - 元RX-7乗りの適当な日々
                                  • 論理プログラミング言語Logicaでデータサイエンス100本ノック

                                    Googleが発表したOSSプロジェクトである論理プログラミング言語Logicaを使って、データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)の設問を解きながらどのような言語かを確認していく。 (BigQueryのクエリとして実行していく) 最初に、プログラミング言語Logicaの特徴を纏めておく。 論理型プログラミング言語: このカテゴリではPrologが有名 SQLにコンパイルされる: 現状BigQueryとPostgreSQLに対応 モジュール機構がある: SQLと比較した強み コンパイラはPythonで書かれている: Jupyter NotebookやGoogle Colabですぐ始められる Colabでチュートリアルが用意されているので、まずこちらからやると良いと思う。 コードの見た目は関係論理の記述に似ている。 事前に、データサイエンス100本ノックのテーブルデータをBigQu

                                    • SQL Training 2021

                                      Transcript SQL 株式会社 AI Shift 三宅 悠太 1. データベース 2. SQL I 3.トランザクション 4. データベース設計 5. インデックス 6. 実行計画 7. SQL II データベース データベースとは “A database is an organized collection of inter-related data that models some aspect of the real-world “ (CMU) データベースとは、実世界のある側面をモデル化した、秩序 だった、相互に関連したデータの集まり DBMS • データベース管理システム(DBMS)は、データベースを管理するソフトウェア ◦ 例:MySQL, Oracle Database, SQLite, MongoDB • DBMSの目的は、アプリケーションが簡単にデータベースにデー

                                        SQL Training 2021
                                      • スロークエリログをどう使えばいいのかって疑問、全て解決

                                        これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。 今回はMySQLでのスロークエリログについて調査してまとめました。 スロークエリログといえば古くからパフォーマンスチューニングの力強い味方といったふうに語られることも多いですが、最近はクラウドで使える便利なツールも生まれています。この記事ではスロークエリログの一般的な使い方を紹介するとともに、他のツールとの比較や、どんな場面でスロークエリログが役に立つのか、また役に立たない場合はどんなツールを利用することができるのかについてまとめました。 足りないところなどあればおおいにマサカリ投げていただけると幸いです。 記事の流れ 記事の流れ この記事はそこそこ長いので、初めに記事の流れを解説します。適宜読み飛ばしてください。 なぜスロークエリログなのか ここではそもそもスロークエリログをなぜ確認したいのかみたいなところを説明します スロークエリログの

                                          スロークエリログをどう使えばいいのかって疑問、全て解決
                                        • 分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO

                                          基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏  Twitter:@taroleo / Github:@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.

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                                          • 史上最強のデータベース、SurrealDB - Qiita

                                            SurrealDBというRust製データベースを知ったので紹介します。このデータベースはすごいです。リレーショナル、ドキュメント、グラフ、あらゆる種類のデータ構造を扱うことができ、かつインメモリ、単一ノード、分散環境、全てで動かすことができます。さらにHTTPやWebSocketによるアクセスと柔軟なユーザ認証、認可機能とがDB本体に内包されており、ブラウザから直に接続するWebDBとしても使えます。とにかくなんでもできる夢のデータベースといった感じです。 特徴 機能を挙げていたら多くなりすぎたので、特に面白い部分を挙げます。 配列やオブジェクトをネストした複雑なデータ構造を持てるのに、レコードリンクという機能によりリレーションに対応していてしかもSQLやMongoDBより簡潔にクエリが書ける。 スキーマレスで各レコードには任意のフィールドを持てるが、必要ならスキーマを定義することもできる

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                                            • idをautoincrementして何が悪いの?

                                              idをautoincrementしない方が良い理由 こんにちは。株式会社プラハCEOの松原です。 最近プラハチャレンジの参加者とお話している際に 「PKのidはautoincrementするとして...」 とナチュラルにid=autoincrementするものという前提が見えたので、「本当にidをautoincrementしても良いものだろうか?」と気になったことを書いてみようと思います。もしフレームワークが自動的にautoincrementでテーブルを作るからなんとなく使っているという方がいたらご一読いただいた後、それでも連番を使いたい理由があれば教えて欲しいです・・! 不必要に情報を晒すことになる スクレイピングされたり もしも僕が某大手に勤めているエンジニアで「競合サービスAにのってる物件情報、全部コピーして新しいサービス作ろうぜ」と指示されたらですよ?「人としてそれはやっちゃダメで

                                                idをautoincrementして何が悪いの?
                                              • よくあるオンプレOracleからRDSに移行したDBAの反省文 - ASMのきもち

                                                この記事は JPOUG Advent Calendar 2021 - Adventar 17日目の記事です。 昨日はShinodaさんの「Oracle Database から PostgreSQL への接続を試す - Qiita」でしたね。 いやーOracle Database Gateway for ODBC全然使ったことがなかったので、これはぜひやってみよ…あれ、RDSでできるの?明日AWSサポートに早速連絡してみよう… 最近ブログを書く頻度がアドベントカレンダー以外書く頻度がない感じになってきております…コレハ、マズイ、ゾ!!笑 さて弱気な内容はおいておいて…ここ最近、ろくに活動もできなかったのはこれをやっていたからなのです。 そうよくある、(꜆꜄•ω•)꜆꜄꜆オンプレOracleからRDSに移行した話。 今更感あるのですが、私と同じミスを減らすきっかけになれば。と思い、書いてみます

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                                                • 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
                                                  • Announcing D1: our first SQL database

                                                    This post is also available in Français, Deutsch, Español, 简体中文, 日本語 and 繁體中文. We announced Cloudflare Workers in 2017, giving developers access to compute on our network. We were excited about the possibilities this unlocked, but we quickly realized — most real world applications are stateful. Since then, we’ve delivered KV, Durable Objects, and R2, giving developers access to various types of st

                                                      Announcing D1: our first SQL database
                                                    • 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
                                                      • 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

                                                          • NASでも動く! Excel感覚で使えるウェブデータベース「Baserow」と「NocoDB」【イニシャルB】

                                                              NASでも動く! Excel感覚で使えるウェブデータベース「Baserow」と「NocoDB」【イニシャルB】
                                                            • サイボウズさんの開運研修(データベース)で話してきました

                                                              2024 ( 22 ) 9月 ( 2 ) 8月 ( 2 ) 5月 ( 1 ) 4月 ( 3 ) 3月 ( 6 ) 2月 ( 1 ) 1月 ( 7 ) 2023 ( 20 ) 12月 ( 3 ) 11月 ( 3 ) 10月 ( 1 ) 8月 ( 1 ) 5月 ( 2 ) 4月 ( 2 ) 3月 ( 3 ) 2月 ( 5 ) 2022 ( 27 ) 12月 ( 5 ) 10月 ( 1 ) 9月 ( 1 ) 8月 ( 5 ) 7月 ( 4 ) 6月 ( 3 ) 4月 ( 1 ) 3月 ( 3 ) 2月 ( 2 ) 1月 ( 2 ) 2021 ( 22 ) 12月 ( 4 ) 10月 ( 2 ) 9月 ( 6 ) 7月 ( 1 ) 6月 ( 3 ) 5月 ( 3 ) 東京都オープンデータカタログサイトのCSVを使ってLOAD DATA LOCAL INFILEの練習をする サイボウズさんの開運研修

                                                              • 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

                                                                Table users { id integer [pk] first_name varchar last_name varchar email varchar [not null] password varchar [note: 'Hashed password'] created_at datetime [not null, default: `now()`] updated_at datetime Indexes { email [unique, name: "ui_users_email"] } Note: 'table: users' } 上記のテーブル定義を dbdiagram.io の左側のコード記載部分に張り付けると右側にプレビューが表示されます。 以下は dbdiagram.io でのプレビューをした時の表示です。(Noteの箇所は説明のため加工しています) (1) Ta

                                                                  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
                                                                • コールセンターの担当者もSQLを叩く。モノタロウのデータドリブンな文化に惚れた|株式会社MonotaRO(モノタロウ)

                                                                  ※本記事の内容は取材時のものであり、組織名や役職等は取材時点のものを掲載しております。 モノタロウの継続的なビジネス成長に伴い、月間セッション数や注文数は大幅な増加を続けています。指数関数的に増えるデータを扱いやすくするための技術的探求は尽きません。 なかでもデータハブの整理・構築を中心に技術開発・研究に携わるのが、エンジニアの中村さん(ECシステムエンジニアリング部門 EC基盤グループ コアロジックチーム)です。データ領域で「冒険したかった」という彼が、モノタロウを選んだ理由や技術的な面白さ、今後の展望について話を聞きました。 データが“いくらでも増え続ける”サービスでのチャレンジ ——はじめに、現在の業務について教えてください。 主にデータハブの整理や構築です。実際のデータからバッチ処理でデータを作り、API化していく手法を開発・研究しています。プラクティスを他の開発者に展開するなど、

                                                                    コールセンターの担当者もSQLを叩く。モノタロウのデータドリブンな文化に惚れた|株式会社MonotaRO(モノタロウ)
                                                                  • SQL Tutorial

                                                                    グループ合同の新卒研修で行った SQL 入門向けの解説 + ワークショップです。 基本的な部分の解説のみで、一部触れていない構文もございます。 ご了承ください。 KKK: 価格, TNK: 単価, MST: マスタ, IDX: インデックス # URL HomePage: https…

                                                                      SQL Tutorial
                                                                    • 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
                                                                      • 齊藤明紀 on Twitter: "客が逃げにくいようにしてからバンバン値上げというORACLE DB商法が怖いのでOracle Cloudは使う気になれない。「複数のOracleDB利用システムがあれば、全部保守に入るか全部入らないかどっちかしか選べない」とかいろ… https://t.co/PghH9SiMx0"

                                                                        客が逃げにくいようにしてからバンバン値上げというORACLE DB商法が怖いのでOracle Cloudは使う気になれない。「複数のOracleDB利用システムがあれば、全部保守に入るか全部入らないかどっちかしか選べない」とかいろ… https://t.co/PghH9SiMx0

                                                                          齊藤明紀 on Twitter: "客が逃げにくいようにしてからバンバン値上げというORACLE DB商法が怖いのでOracle Cloudは使う気になれない。「複数のOracleDB利用システムがあれば、全部保守に入るか全部入らないかどっちかしか選べない」とかいろ… https://t.co/PghH9SiMx0"
                                                                        • 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
                                                                          • データ分析を元にFAQサイトを継続的に改善する - yasuhisa's blog

                                                                            FAQサイト、サポート問い合わせをせずとも自分で疑問を解決できて便利ですよね。でも、検索した単語が一件もヒットしないと、ちょっとガッカリしてしまします。そういったガッカリを減らすために、簡単なデータ分析を使ってFAQサイトを継続的に改善する話を書いてみます。 ...というのも、自分が仕事で関わっているMackerelでは最近FAQをリニューアルしたからなのでした。 MackerelのFAQではZendesk Guideを利用していますが、Zendesk Guideは便利なAPIが用意されているので、それと既存のデータ基盤を組み合わせて改善していく形です。 FAQサイト内の検索語を列挙する まず、FAQサイト内でどういった単語が検索されているのかを列挙します。Google Tag Manager経由でFirebase Analyticsにデータを飛ばすと閲覧状況が分かりますが、そのログをBi

                                                                              データ分析を元にFAQサイトを継続的に改善する - yasuhisa's blog
                                                                            • 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
                                                                              • ER図の自動生成について、dbdiagram.io, DBeaver, A5M2 を比較してみる。 - Qiita

                                                                                はじめに データベース設計のER図について、自動で生成する以下3つのツールを比較した記事です。 dbdiagram.io DBeaver A5:SQL Mk-2(A5M2) 先日、こちらの記事をQiitaに投稿したところ、多くの方に記事を見ていただき、コメントも多数いただきました。 ER図に関するお勧めのツールをコメントいただく方が多くいらっしゃいました。 今回はその中から、無料でも利用できる3つのツールの「ER図の自動生成」の機能を試します。 比較の結論としては、〇〇が一番良いという感想ではなく、どのツールも多機能で、できることは違うので、今後使うときは用途や業務の環境によって使い分けていけたらと思っています。 目次 それぞれのツールについて、下記の内容を書いていきます。 1. dbdiagram.io 1-1. 始める 1-2. 使う 1-3. 感想 2. DBeaver 2-1. 始

                                                                                  ER図の自動生成について、dbdiagram.io, DBeaver, A5M2 を比較してみる。 - Qiita
                                                                                • Repro で遭遇した Aurora MySQL にまつわるトラブル 5 選 - Repro Tech Blog

                                                                                  こんにちは、Platform Team の荒引 (@a_bicky) です。前回は続・何でも屋になっている SRE 的なチームから責務を分離するまでの道のり 〜新設チームでオンコール体制を構築するまで〜という話を書いたんですが、今回は Repro の運用に 7 年以上携わる中で私が遭遇して印象的だった Aurora MySQL 絡みのトラブルについて紹介します。 Aurora MySQL が詰まってデータ処理のスループットが下がるとか、API のレスポンスが遅くなるとか、ALTER TABLE する度にアプリケーションエラーが発生するとか、胃が痛くなる胸が熱くなる話が多いので、Aurora MySQL を利用していなくても楽しんでいただけるのではないかと思います。Aurora MySQL を利用している方であれば参考になる情報もあるでしょうし、通常の MySQL にも適用可能な話もあります

                                                                                    Repro で遭遇した Aurora MySQL にまつわるトラブル 5 選 - Repro Tech Blog

                                                                                  新着記事