中国の10億人分の個人情報だとするデータが、インターネットの闇サイトで、販売されていることがわかりました。販売しているのはハッカーと見られ、中国の警察当局のデータベースから入手したと主張し、氏名や住所のほか、携帯電話の番号や犯罪歴なども含まれているとしています。専門家は、「情報の漏えいがあったとすれば、中国では過去にない規模のものだ」としています。 東京の情報セキュリティー会社「サイント」によりますと、インターネット上の闇サイトで、「ChinaDan」と名乗る匿名の人物が、上海の警察当局のデータベースから入手したとする個人情報を、先月30日から販売していることを確認したということです。 ハッカーと見られる人物は、中国に関係する10億人分の情報があり、氏名や住所、携帯電話番号、犯罪歴などが含まれていると主張していて、20万ドル＝日本円にして2700万円あまりの価格を提示しています。 サイトで
GraphQL スターターパック | Prisma + NestJS + Next.JS製 個人ブログサイトをCloud Runで運用しよう
GraphQL スターターパック | Prisma + NestJS + Next.JS製 個人ブログサイトをCloud Runで運用しよう 「GraphQLの仕様はなんとなく知っているけど、それを使ってどうアプリを作るのかいまいちイメージがわかない」 この本はそんなスキマを埋めるべく書きました。 近年ではReactをはじめフロントエンドの選択肢が豊富になっており、フロントエンドとバックエンド間のやりとりにはより汎用的かつ効率的な方法が求められます。 GraphQLはその選択肢のひとつです。本書では NestJS で GraphQLバックエンドを実装し、それをNext.jsから利用して、個人ブログサイトを構築してみます。 GraphQL開発の流れを体験し、ご自身のアプリ開発に役立ててください。 v1.10 refactor github deploy
Qiitaにも記事があります https://qiita.com/_kensh/items/2351096e6c3bf431ff6f サーバーレスでよく利用される Amazon DynamoDBですが、設計方針はRDBMSと違うとよく言われます。 アクセスパターンに従った、DynamoDBならではの設計の仕方を一緒に学んでみませんか？
テストでのデータベース単位の捉えかた - 日々常々
データベース（に限らずあらゆる永続化リソース）を使用するテストをいかにして行うかはいつだって悩みの種です。この悩みは「どうやったらデータベースを使用するテストを行えるかわからない」ではなく「なんとかやってるけど、不満のようなものがある」というものになるかと思います。 やりかたはたくさんあるのですが、その優劣は条件なしに比較する意味がないくらい、条件に依存します。どんな選択肢も「この条件なら最適」と言えてしまうだけに、広いコンテキストで「こうするのがベスト」とも言いづらいのです。 前提 xUnit Test Patterns を下敷きにします。 ユニットテストでの話です。他でもある程度通じます。 具象イメージはSpringBootを使用するWebアプリケーションです。そこまでべったりな内容ではありませんが、背景にあるとご理解ください。他でもそれなりに通じます。 データベースを使用するテストで
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
前提 前提ですが。 transaction=Consistency/Isolationを担保する仕組みの話とする。 一般にtransactionが持つべき属性はACIDと言われる。C/Iに比べて、A/Dが“わかりやすい”のでAtomic/Durableの属性の方が人口に膾炙しているが、現在のtransactionではA/Dネタはあまり話題にならない。A/Dネタはローカルだけで見るのであれば普通にfile system /storageの話になる。元来Atomic/Durableはtransactionのコンテクストでは専らlogging / recoveryの話だった。そして、これは非同期のepoch-basedになるとそれ自体の取り扱い優先度が下がる。現代的なtransactionでは、「現時点ではread committedが保証されているFS/storageでA/Dの問題は(ある程度
1. sqldef とは sqldef は "The easiest idempotent MySQL/PostgreSQL/SQLite3/SQL Server schema management by SQL." と謳っているDBスキーマ変更管理ツールです。 通常の開発において DDL 文を管理する場合、環境を１から作るように CREATE TABLE 文など新規作成 DDL 文を準備すると共に、既に作成済みの環境でテーブルを変更するために ALTER TABLE 文など差分適用 DDL 文を準備する必要があります。この２種類の DDL 文を二重管理しないといけないというのは DBA にとっては頭の悩ましい問題でした。（差分適用 DDL 文のみ準備し、１から環境を作る場合も全ての変更を適用するという手もありますが…） sqldef を利用すると、変更適用先 DB の現在の状況と新規作成
Go の database/sql パッケージ の DB 構造体 は、データベースへのコネクションプールを管理し、かつスレッドセーフ (goroutine セーフと言ったほうが良いのだろうか…?) にそれらの接続を使用できることを保証している。 ドキュメント にも次のように書かれている。 DB is a database handle representing a pool of zero or more underlying connections. It’s safe for concurrent use by multiple goroutines. こちらの基本的な実装内容と、動作を制御するパラメータについて調べてみた。 基礎知識のおさらい database/sql パッケージはデータストアの実装によらない一般的な SQL のインタフェースを提供している。具体的なデータストアへの接
ビジネスとエンジニアリングの接合点 そしてコード品質がそこに及ぼす影響 v1.1 / The Intersections of Business and Engineering, and The Impact of Code Quality There (v1.1)
そーだいなる DBRE Nightでの登壇資料です https://connpass.com/event/138437/ # 紹介資料 - https://speakerdeck.com/soudai/shi-xing-ji-hua-falsehua - https://www.youtube.com/channel/UCeenIljXnSwrwYEU-YBE2qA/feed - https://speakerdeck.com/soudai/postgresql-architecture-and-performance-monitoring - https://gihyo.jp/dev/feature/01/dex_postgresql/0002 - https://lets.postgresql.jp/documents/technical/query_analysis/1 - http
データサイエンティストにとって、ChatGPTはうまく利用することで非常に強力なツールになることは間違いありません。 近い将来、データサイエンティストの中でもChatGPTをうまく使いこなせる人とそうでない人の間には、大きな差が生まれるでしょう。 そこで、今後ChatGPTを上手に活用できるようにデータサイエンティストが必ず読むべき記事を紹介します！ ChatGPTの公式プラグイン「code interpreter」 データサイエンティストの業務を大きく変える可能性のある、ChatGPT公式プラグイン「code interpreter」について解説している記事です。 ファイルのアップロード機能を使うことで、チャット上にデータをアップロードし、そのデータに対してコードを実行することができるようになります。 また、作業の結果をcsvなどでダウンロードすることが可能です。 つまり、code in
この度、ソフトウェア開発のプラットフォームである「GitHub」上で、当社グループ（グループ会社のP2C Studio株式会社、UUUM GOLF株式会社、NUNW株式会社、LiTMUS株式会社を含む、以下当社）の管理下全てのソースコードを取得可能な認証キーが公開状態にあり、ソースコードに含まれるデータベースへのアクセスキーを利用することでデータベースに保存されている個人情報へアクセスできる状態であったことが判明致しました。 当社のサービスをご利用されているお客様をはじめ、関係者の皆様に多大なるご迷惑とご心配をおかけする事態となりましたことを深くお詫び申し上げます。 今回の事象について、2022年10月25日付で個人情報保護委員会への報告を行った上で、個人情報へのアクセス有無について社内および外部機関による調査を進めてまいりましたが、アクセス履歴は確認されませんでした。 1. 経緯と対応
STORESのECサービスを開発している@morihirokです。 STORES ECはRuby on Railsで開発されているWebアプリケーションですが、データベースにはMySQLやPostgreSQLといったリレーショナルデータベースではなく、MongoDBを採用しております。 この記事ではカジュアル面談等で必ず聞かれる「MongoDBって正直どうなの？」といったところを、ストレートにお伝えできればと思います。 なぜMongoDBを採用しているのか そもそもなぜMongoDBを採用しているのか。それは考古学になるのでフィールドワークが必要です。筆者も開発に携わるようになったのは2018年の終わり頃からなので、まずは一緒にSTORES ECの歴史について紐解いていきましょう。 STORES EC（旧STORES.jp）は、heyグループとなるずっと前の2012年、会社名がブラケットだ
WHERE 条件のフィールドを UPDATE するのって，明示的にロックしてなくても安全？全パターン調べてみました！ - Qiita
WHERE 条件のフィールドを UPDATE するのって，明示的にロックしてなくても安全？全パターン調べてみました！MySQLSQLPostgreSQLDatabaseQiitaEngineerFesta2022 TL; DR MySQL/Postgres とも， MVCC アーキテクチャの恩恵で， SELECT と UPDATE は基本的には競合しない。 単一レコードのシンプルな UPDATE でも排他ロックされ，排他ロック中のレコードへの UPDATE での変更操作は トランザクション分離レベルによらず ブロックされる。UPDATE 文に含まれる WHERE 句での検索もブロックされ，これはブロックされない SELECT による検索とは別扱いになる。 但し UPDATE 文の WHERE 句上で，更新対象をサブクエリの SELECT から自己参照している場合は例外。トランザクション分離
RDBやデータモデリングに関する説明の中で「リレーションシップ」と言うべきところで「リレーション」と表現する誤用が目立つ。どうでもいいような違いに思われるかもしれないが、これらは明確に区別されるべきだ。そうでないと、RDBの用語の意味がわからなくなるからだ。 IBMのフェローであったE.F.コッド(1923-2003)による1970年のの歴史的論文 "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks" （大規模共有データバンク向けデータのリレーショナル・モデル。杉本さんによる対訳）によって、世界で初めてRDBの理論的枠組みが示された。この論文で使われている用語"relation"が、RDB（relational database)の呼称の由来である。 relationとは何か。その論文でコッド博士は、１個のテーブルに格納された行(
文化庁が著作権処理の簡素化に向けた議論を進めている。巨大な仮想空間「メタバース」などの拡大で、コンテンツの二次利用の需要が増えている。迅速に使用できる環境を整える。新しい権利処理の仕組みを盛り込んだ検討案がこのほどまとまった。まず日本音楽著作権協会など著作権の集中管理団体や映画会社、個人などの著作権者を分野横断で検索できるデータベースをつくる。併せて二次利用を相談できる一元的な窓口を設け、必要
ChatGPTを文字通りWebフレームワークにしてみました。 何を言っているかわからないと思うので、次のコードを見てください。 import { initChatGptGenerator } from "gpt-as-api"; import { Hono } from "hono"; import { cache } from "hono/cache"; const gpt = initChatGptGenerator( "これからTODOアプリとしてふるまってください。\n今からリクエストを行うので、そのアプリレスポンスを次の指示に従って返却してください。\n\n{{Domain}}" ); const app = new Hono(); app.get("/", gpt("TODOの管理ができるページをHTMLで適切に返してください。", "html")); app.all("/ap
KOBA789 です。みなさん DBMS は好きですか。私は好きです。 最近、自作 DBMS をずっと作っていて、ようやく最低限の機能ができたので公開をしました。 (とはいえコードを書いていたのは正味2日ほど。設計と勉強に2週間かかった) github.com この記事ではこれを作った目的と、そのちょっとした詳細についてご紹介します。 目的 Disk-Oriented DBMS の学習に適している Rust で書かれた実装が欲しかった、というのが理由です。 DBMS の勉強に適している実装というのは意外と多くありません。 MySQL や PostgreSQL といった有名な実装は実用的である一方でコード量は非常に多く、また細かな最適化によって教科書的なアルゴリズムと実際のコードの差が大きくなっているため、初学者にとっては構造を把握しづらくなっています。 教科書的な実装の Disk-Orie
CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
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。
「AWSではじめるデータレイク」出版記念データレイク解説セミナーの資料公開 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 「AWSではじめるデータレイク」出版記念データレイク解説セミナーの資料公開 去年よりAWSのメンバー４名（志村、上原、関山、下佐粉）でデータレイクの基礎からアーキテクチャ、構築、運用管理までをカバーした書籍「AWSではじめるデータレイク」を執筆してきたのですが、7月出版の目処がたったことを記念して、5月末から毎週木曜にデータレイクに関するWebセミナーを開催してきました。 幸いにも大変多くの方にご参加いただくことができました。ご参加いただいた方にはあらためてお礼申し上げます。 一方で、以前の回に出られなかったので資料だけでも公開して欲しい、というご要望をたくさん頂いていました。そこで今回第1回から第3回の資料を公開させていただく事になりました。 ※ 2020/06/25更新：第4回の資料を追加公開しました 以下よりご覧いただけます。(PDFフ
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
SQL Training 2021
Hands-on / Kaname Frusawa / Cloud Compare Users Meetup 2024 at University of Tokyo on April 17
ちょめ子🎃 on Twitter: "失敗談ですが、非IT部門にノーコードツールを導入しても効果はなかったです。原因は、非IT部門の開発者にDBの概念がなくデータをどのように管理すべきか知らなかったから。画面を作っただけのアプリが乱立してデータは分散。結局エクセル使うのと何ら変わらなかったというオチです。"
失敗談ですが、非IT部門にノーコードツールを導入しても効果はなかったです。原因は、非IT部門の開発者にDBの概念がなくデータをどのように管理すべきか知らなかったから。画面を作っただけのアプリが乱立してデータは分散。結局エクセル使うのと何ら変わらなかったというオチです。
みなさんはSteamは使ってますか？ Steamではトレード機能というものがあり、この機能ではゲーム内で獲得したアイテムなどを現金で取引できるといったものです。 この機能は赤の他人と現金取引を行えるため、お金が支払われずにアイテムだけ持っていかれるような詐欺被害に遭う方がいます。 が、今回は違います。 まず、私に謎の外人SensuiくんからDiscordにDMが届きました。日本語で。 Steamのメッセージでは、こういった内容のものが来ればいつもはシカトしているんですが、Discordに来ていたので流石に無視することはできずに返信してしまいました。 彼のメッセージは英語と日本語が混じっている部分があるので、DeepL翻訳で翻訳しながら返信していくと マジで？と思いながらも自分のトレード履歴をスクショして送りました。 最後のトレードは2018年ですので全く身に覚えがありません。 そうしたら急
Hosting SQLite databases on Github Pages - (or IPFS or any static file hoster) - phiresky's blog
Hosting SQLite databases on Github Pages(or IPFS or any static file hoster) Apr 17, 2021 • Last Update Jun 04, 2023I was writing a tiny website to display statistics of how much sponsored content a Youtube creator has over time when I noticed that I often write a small tool as a website that queries some data from a database and then displays it in a graph, a table, or similar. But if you want to
基盤チーム所属の沖中( @okinaka )です。 「リファクタリング」という言葉、エンジニアのみなさんならご存知でしょう。 システムの振る舞いを変えずに内部を改善することを指す言葉です。 一般的に、コードの修正を指すことがほとんどですが、今回はデータベース設計のリファクタリングについてお話ししたいと思います。 絶版になってしまいましたが、データベース・リファクタリング という書籍に様々な手法が紹介されていて参考になります。英語で良ければ 原書 はまだ入手可能ですね。 データベース・リファクタリング 作者:スコット W アンブラー,ピラモド・サダラージ発売日: 2008/03/26メディア: 単行本 Refactoring Databases: Evolutionary Database Design (Addison-Wesley Signature Series (Fowler)) (
書き込みがあるワークロードにおける ZOZOTOWN マルチクラウド構想とその検討停止について - Qiita
この記事はZOZOテクノロジーズ #1 Advent Calendar 2019 23日目の記事です。 昨日の記事は弊チームの inductor による「GKEの内部負荷分散機能を使ってInternal Load Balancerを構築する」でした。面倒で困っているのでGCP様にはなんとかして欲しいものです さて本記事では、残念ながら本番運用には至らなかったのですが、私がここ暫くMLOps業の裏でやっていた「書き込みがあるワークロードにおける ZOZOTOWN マルチクラウド構想」の検討結果について供養のつもりで記そうと思います。 なお、今年は弊社では全部で5つのAdvent Calendarが公開されています。 ZOZOテクノロジーズ #1 Advent Calendar 2019 ZOZOテクノロジーズ #2 Advent Calendar 2019 ZOZOテクノロジーズ #3 Ad
GitHub - lana-k/sqliteviz: Instant offline SQL-powered data visualisation in your browser
Sqliteviz is a single-page offline-first PWA for fully client-side visualisation of SQLite databases or CSV files. With sqliteviz you can: run SQL queries against a SQLite database and create Plotly charts and pivot tables based on the result sets import a CSV file into a SQLite database and visualize imported data export result set to CSV file manage inquiries and run them against different datab
意外と知られてない？AWS Prescriptive Guidance（AWS規範的ガイダンス）めっちゃ使えるよ | DevelopersIO
AWS Prescriptive Guidance（AWS規範的ガイダンス）について紹介されているものが少なったので、ひょっとして未だ認知度低いんじゃないか？ということで紹介したいと思います！ AWS Prescriptive Guidance（AWS規範的ガイダンス） Amazon Web Services (AWS) Prescriptive Guidance provides time-tested strategies, guides, and patterns to help accelerate your cloud migration, modernization, and optimization projects. These resources were developed by AWS technology experts and the global communi
チーム勉強会で Feature Flag とトランクベース開発の話をしました （追加訂正と書かれているスライドは、勉強会後議論した結果を反映したものです）
実装の参考の当たり 前口上: オープンソースの実装を読もう 普段Web開発をしているとこの書き方は普通か、実装の方向性はよさそうか不安になることがあります。そういった際、同じリポジトリの既存実装や会社の他のリポジトリ、技術ブログや本、過去の経験、他のメンバーの意見などを参考にしつつ当たりをつけるわけですが、リファレンスが増えるに越したことはないです。 有名な言語、フレームワークではオープンソースのWebサービスがGitHub、GitLab上などにあがっていることがあり、参考になります。 それぞれライセンスがあり、とりわけGPL汚染などは要注意ですが、収集した一覧が溜まってきたのでまとめておきます。ある程度有名なものメインでスクリプト言語+Go。 Ruby Ruby on Railsは有名なので採用しているWebサービスが多数あります。 Redmine イシュー、プロジェクト管理ソフトのRe
「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
Why Is SQLite Coded In C
Note: Sections 2.0 and 3.0 of this article were added in response to comments on Hacker News and Reddit. Since its inception on 2000-05-29, SQLite has been implemented in generic C. C was and continues to be the best language for implementing a software library like SQLite. There are no plans to recode SQLite in any other programming language at this time. The reasons why C is the best language to
Redis Explained
Redis Explained InfographicWhat is Redis?Redis (“REmote DIctionary Service”) is an open-source key-value database server. The most accurate description of Redis is that it's a data structure server. This specific nature of Redis has led to much of its popularity and adoption amongst developers. 👋🏾You are reading Architecture Notes! Crave some byte-sized bites of this? Join me on Twitter. If it's
Data Engineering Study #2「データ収集基盤とデータ整備のこれまでとこれから」https://forkwell.connpass.com/event/182769/ 作成者 ：しんゆう＠データ分析とインテリジェンス Twitter：https://twitter.com/data_analyst_
モジュラモノリスにおけるトランザクション設計の考え方 / transaction design on modular monolith
モジュラモノリスにおいてトランザクションはどうあるべきなのかについて整理している資料が少ない気付きがあったので「簡易的に」整理しました
ノーコード開発ツールのGoogle AppSheetがリレーショナルDBを搭載、「AppSheet databases」パブリックプレビュー公開
ノーコード開発ツールのGoogle AppSheetがリレーショナルDBを搭載、「AppSheet databases」パブリックプレビュー公開 Googleのノーコード開発ツール「AppSheet」が新たにビルトインデータベース「AppSheet database」を搭載すると発表されました。パブリックプレビューとして公開されています。 Harness a broad range of data sources and functions with AppSheet applications! AppSheet database offers endless possibilities for creating business solutions and improving workflows. Learn morehttps://t.co/0eXA2zEFUa — Google De
次世代データベース TiDB の検証とその評価 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering
※こちらは先日実施された DeNA インフラエンジニア / SRE MEETUP で話した内容を Blog 記事化したものです！ こんにちは！IT基盤部の熊谷です。IT基盤部にて大規模ゲームのインフラを見ている 新卒２年目のインフラエンジニアです。この記事では “DeNA でのデータベース運用とそのツラミ” と、“TiDB導入への検証・検討” をご紹介させていただきます。 データベースの最適解 DeNA のデータベース構成は最適解を求めて改良を積み重ねてきました。最初期の構成、(便宜上、第１世代と呼びます) では VM Instance 上に MySQL を構築し管理する MySQL on EC2 構成。続く第２世代では、マネージドサービスを駆使した Aurora MySQL 構成。この２世代の中で生じた “ツラミ” を解消する次の世代、言わば 第３世代に該当する新しいデータベース構成を現
![次世代データベース TiDB の検証とその評価 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a7a9ef2e383cbfc8885ee9e5572b0b143267e771/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fengineering.dena.com%2Fblog%2F2022%2F01%2Finfra-meetup-tidb%2Fcover.png)
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中国10億人分 携帯番号や犯罪歴など含む個人情報 流出か | NHK
DynamoDB の基礎と設計 / DynamoDB Design Practice
どのレイヤー（層）でトランザクションを実装すべきか
本当にtransactionは必要なのか？ - 急がば回れ、選ぶなら近道
DBスキーマ変更管理ツール sqldef を試してみた - Qiita
Go の sql.DB がコネクションプールを管理する仕組み
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個人情報流出の可能性に関するお詫びとお知らせ | UUUM株式会社（ウーム株式会社）
STORESってMongoDBを使ってるらしいけど正直どうなの？ - STORES Product Blog
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著作権データベース一元化 文化庁「メタバース」に照準 - 日本経済新聞
ChatGPTをWebフレームワークにしたら、未来が見えた
Rustで古典的なDisk-Oriented DBMSを実装した話 - Write and Run
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
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
【Steam】「誤ってあなたを不正アカウントと報告した」詐欺にあった話｜mobbbbbb
データベースをリファクタリングしたお話 - BASEプロダクトチームブログ
「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】
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事業に貢献するデータ基盤を作ろう・考え方編 / data_engineering_study_2