Model Context Protocol（MCP）は、AI（LLM）の能力を拡張するためのプロトコルです。このブログ記事では、以下について書きます。 MCPの概要 MCPを使ってみた MCPを作ってみた MCPとは何か？ Model Context Protocolは、AI（GPTやClaudeなどのLLM）が外部システムやAPIと通信するための標準化されたプロトコルでAnthropic社が定めたものです。MCPを使用することで、AIアシスタントは以下のようなことが可能になります： インターネット上の情報にアクセスする データベースを検索する ファイルシステムを操作する 外部APIを呼び出す GitやGitHubなどの開発ツールを操作する MCPの公式サイトの紹介文には以下のような概念図があります。 modelcontextprotocol.io introductionより引用 また
「脱 Oracle」 速習ガイド （PostgreSQL 11〜15 対応版） - 株式会社インサイト
はじめに 本ガイドの目的と対象読者 本ガイドは Oracle から PostgreSQL へのデータベース移行リファレンスである。移行に要する工数の算定を容易化することを目的として、考慮すべき非互換情報をシンプルかつ具体的に整理してある。「脱 Oracle」を推進するマネジャーやリーダーのみならず、すべてのメンバーにとって必携のガイドとなることを目指した。本ガイドの情報の多くはインターネット上に公開されているが、それらが体系的、一元的に、かつ最新の PostgreSQL に対応しているものが見当たらなかった（2023年3月12日現在）。そのため、読者の便宜を図る点において本ガイドの果たす役割は大きいと考えている。 本ガイドの前提 本ガイドの内容は下記のデータベース間の移行を前提に記載してある。 移行元データベース
導入 実行環境 テーブル定義 レコード作成 テーブルサイズ 検索速度 結論 We are hiring! 導入 みなさん、RDBのテーブル設計はしていますでしょうか。 テーブル設計時の大きな関心事の1つとして、主キー設計があります。 主キー設計では、「自然キー vs サロゲートキー」や「連番 vs 乱数」が主題になることが多いですが、今回はカラムサイズに注目して、主キーのサイズが検索性能に与える影響について調査してみたいと思います。 インデックスを使った検索が高速であることはRDBの常識中の常識ですが、その時もディスクやメモリからインデックスの値を読み取ってCPUを使って比較を行う操作が発生するわけで、値のサイズが小さいことは理屈上ではCPUキャッシュの利用やその他IO処理などにおいて有利に働くはずです。 今回は主キーを指定した単体取得のクエリにおいて、その影響がどの程度なのかを実際に計測
はてなからの依頼により、新リリースのタグ機能をさっそく使ってみる。 今回のテーマは「エンジニアのキャリア」ということで、以前にも書いたが、考えてみると自分のキャリアはコミュニティと共にある。 特にデータベース界隈のコミュニティで存在感を示したことが、その後のキャリアアップにつながった。 じゃあコミュニティでどうやって存在感を出してきたんだっけ？と考えると、それは表題につながるのだが、やはり登壇だ。 YAP(achimon)C::Asia 2016とYAPC::Kansai 2017でベストトーク賞、Builderscon 2017ではベストスピーカー賞をいただいたし、PostgreSQLカンファレンスやPHPカンファレンスには何度も登壇している。 大きなカンファレンス以外にもOSCで地方を巡業したり、自分で勉強会を開催したり、とにかく登壇量が多く、その内容で評価してもらった結果、自分の存在
月間10万人が読んでいるCoral Insightsのニュースレターにご登録いただくと、Coral Capitalメンバーによる国内外のスタートアップ業界の最新動向に関するブログや、特別イベントの情報等について、定期的にお送りさせていただきます。ぜひ、ご登録ください！ 以前「コーディングを不要にする『ノーコード・スタートアップ』が注目される理由」という記事を書いてから2年ほど経ちました。当時、日本では「ノーコード」という言葉はほぼ使われていませんでしたが、今ではスタートアップのピッチ資料や広告で、毎日のように見聞きするようになりました。2010年頃の「クラウド」という言葉と似ていて、定義が明確でないまま幅広い範囲でイノベーションや実装が起こっているときには、雲をつかむような話に思えるときがあります。 「結局、ノーコードって何？」と思う人は多いのではないでしょうか。 こうしたものは時間ととも
大規模システムのリプレイスを2度経験したPMが語るシステム移行プロジェクトで重要なこと - JMDC TECH BLOG
JMDCの開発本部データ基盤開発部の新倉です。JMDCには大型案件に自由度高く取り組める環境があります。今回は私が実際に経験したDWHシステムの2度のリプレイスの事例をお伝えします。1度目はPL（プロジェクトリーダー）、2度目はPM（プロジェクトマネージャー）としてプロジェクトに参画。その経験からシステム移行プロジェクトを成功に導くポイントを解説します。 ＜プロフィール＞※執筆当時 新倉 裕一郎（にいくら ゆういちろう）データウェアハウス開発部 データレイクグループ グループリーダー 新卒でソフトウェア会社に入社。大手ベンダー企業の介護パッケージソフト製造などの開発業務に従事。その後、SaaS型CRMサービスを展開するベンチャー企業に転職し、2015年5月に日本医療データセンター（現JMDC）入社。レセプトDWHシステムを担当し、2度のリプレイスを経験。現在はレセプトDWHシステムの保守開
DBへのコネクションプーリングなどを実現する「Amazon RDS Proxy」が正式版に。サーバレスアプリからの頻繁な接続要求などを高速処理
DBへのコネクションプーリングなどを実現する「Amazon RDS Proxy」が正式版に。サーバレスアプリからの頻繁な接続要求などを高速処理 Amazon Web Services（AWS）は、データベースサービス「Amazon RDS」に対応するプロキシサービス「Amazon RDS Proxy」が正式版になったことを発表しました。 Amazon RDS Proxy is now generally available. A fully-managed, highly available database proxy feature for Amazon RDS. With RDS Proxy, make your applications more scalable, resilient & secure. https://t.co/2MyaK3uCfh pic.twitter.co
マイクロソフト、NoSQL標準の策定を目指し、Cosmos DBで使われている「DocumentDB」をオープンソースで公開。PostgreSQLをベースに
マイクロソフト、NoSQL標準の策定を目指し、Cosmos DBで使われている「DocumentDB」をオープンソースで公開。PostgreSQLをベースに マイクロソフトはNoSQLデータベースの実装として「DocumentDB」をオープンソースで公開したことを発表しました。 DocumentDBは、Microsoft Azure上のvCore-based Azure Cosmos DB for MongoDBとして提供されているNoSQLデータベースのオープンソース実装です（AWSもMongoDB互換の「Amazon DocumentDB」と呼ばれるサービスを提供していますが、別の実装です）（追記：当初、「Azure DocumentDB」のオープンソース実装と記述していましたが、間違いでしたので記述を改めました。お詫びして訂正します）。 Announcing DocumentDB,
Amazon S3がこれまでの「結果整合性」から「強い一貫性」サポートへ。データを更新直後でも最新データの読込みが保証されるように
Amazon S3がこれまでの「結果整合性」から「強い一貫性」サポートへ。データを更新直後でも最新データの読込みが保証されるように Amazon Web Services（AWS）は、オブジェクトストレージサービスのAmazon S3で「Strong Consistency（強い一貫性）」をサポートすることを明らかにしました。 すでにAmazon S3で有効になっており、追加料金は発生せず、性能低下もないとのこと。AWS re:Invent 2020の基調講演では発表されておらず、ブログで発表されました。 これまでAmazon S3では、データ整合性がつねに保証されるものではない「結果整合性」のみをサポートしていました。そのため、データをAmazon S3へ保存した直後やデータの変更を行った直後に別のプロセスからそのデータにアクセスしようとすると、まだ保存されていない、あるいは変更されてい
2023年セキュリティトレンド大予想と2022年の総括【9社の開発・セキュリティエンジニアに聞く（前編）】 - #FlattSecurityMagazine
Log4shellやSpring4Shell、Okta、LastPassなど重要度の高いサービスでインシデントが起き、Apaceh Log4jにおいて深刻度が高い脆弱性が見つかるなど、セキュリティに関する話題が尽きなかった2022年。その状況を踏まえて、新年から新たな目標や取り組みに向けて動き出した企業・組織も多いのではないでしょうか。 プロダクト開発・運用の現場では2022年のセキュリティ関連のトピックをどう受け止めているのか、また、今後のセキュア開発に関する潮流をどう予測しているのか。SaaS・OSSの自社開発を行う9社に所属する開発エンジニア・セキュリティエンジニアの方々に見解を伺いました。2週連続・前後編でお届けします！ 今回コメントをいただいた方々（社名五十音順・順不同） 前編（本記事） Aqua Security Open Source Team 福田鉄平さん カンム 金澤康道
こんにちは。サービス開発室の武田です。このエントリは、2018年から毎年公開しているAWS全サービスまとめの2024年版です。 こんにちは。サービス開発室の武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2024年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2023年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 247個 です。 まとめるにあ
はじめにシステムにおける「区分」とはカテゴライズ可能な値の集合体を表すものであり、「区分値」とはその集合に属する個々の識別子を指します。 たとえば、あるアイテムの「ステータス」という区分には「下書き」「レビュー中」「承認済み」といった区分値が含まれます。 一見すると、こうした区分値は単なるラベルでしかなく、設計の検討余地があまりないように思えるかもしれません。しかし実際には、区分値の扱い方次第で、システムの柔軟性・拡張性・保守性などに大きな差が生まれます。 本記事では、この「区分値」の設計について、あらためて整理し、より優れたアプローチを再考していきます。 本記事の前提区分値の設計について語る前に、設計の前提となるシステムについて整理しておきます。 本記事では、フロントエンドとバックエンドが分離され、Web API を通じてやりとりする Web アプリケーション（いわゆるモダン Web ア
ログラスの龍島(@hryushm)です。最近は秋に備えて干し芋を作る練習をする日々を過ごしています。 ログラスではオニオンアーキテクチャを採用してしてDDDを実践しています。直近プロダクトのスケールによってデータのレポーティング、集計処理のパフォーマンス劣化の問題が顕在化、早急な対応を迫られる事態となっていました。その対応としてRDBMS(PostgreSQL)からDWH(BigQuery)へ一部のクエリを移行しました。オニオンアーキテクチャの恩恵で移行が比較的容易であり、実装自体は1ヶ月というスピードで終えることで顧客に素早く価値提供できたため、実例として記事にしたいと思います。 オニオンアーキテクチャと利点 オニオンアーキテクチャ自体の説明は多数の記事があるため省きますが、弊社松岡の記事が理解しやすいと思います。 記事中にあるレイヤードアーキテクチャと比較した時に肝となる、依存性逆転の
海外 浩平｜KaiGai Kohei🌻 @kkaigai HeteroDBという会社で、オモシロ技術をカタチにする仕事をしています。GPUをPostgreSQLサーバに乗せてギュンギュン言わせる人。 お仕事 ⇒ contact@heterodb.com マシュマロ ⇒ marshmallow-qa.com/kkaigai kaigai.hatenablog.com
DDDにおける認証の実装場所
こんにちは。株式会社プラハCEOの松原です。 DDDに基づいて開発しているアプリケーションの「認証」ってどこで実装するのが良いのだろう？ 対象読者 何となくDDDに関する本を読んで理解した気がする 試しにDDDに基づいてアプリケーションを実装し始めた 認証の実装をどこに書くべきかわからず詰まった 結論（オニオンアーキテクチャの場合） 実装はUI層かInfrastructure層 自分ならInfrastructure層 認証後のインターフェースはアプリケーション層 コンテキストは1つにまとめている前提（認証コンテキストを作らない場合の置き場所） UI層って何やねん DDDとの相性の良さからよく併用されるオニオンアーキテクチャの図を見ると、以下3つの層が一番外側に位置しています： UI(User Interface) Infrastructure Tests (図はこちらから引用) UIと言え
【30歳/完全未経験/独学】webアプリを作製しました【Golang, Next.js, MySQL, Docker, GitHub Actions CI, AWS Fargate on ECS】 - Qiita
完成物 ER図 画面遷移図 figma, 原寸画像 AWS構成図 ※備考※ GitHub Actions CIは構築済みです。 GitHub Actions CD, apiのprivate subnet化にも取り組んでいます。 EC2インタンスは通常時停止です。 技術選定理由 プログラミング、IT業界ともに未経験で着手し独学で作りました。 Go 比較対象：JAVA、Ruby、Python、PHP コンパイラ言語であり実行速度が高速である 静的型付けであり、コンパイル前にバグを発見しやすい 静的型付けかつ記述自由度が低いことから、以下２点を利点と考えた 開発を中長期まで続けた際にも、加筆・改修しやすい 他人のコードを読んだ際に学びやすい Javaも多少書いてみたが、簡素にかけるGoの方がしっくりきた SHOWROOM、IRIAM、Twitch、AbemaTVといった動画配信サービスにも採用さ
Another year has gone by, and I’m still alive. As such, it is an excellent time to reflect on what happened in the world of databases last year. It was quiet in the streets as the benchmark wars between DBMS vendors have quieted down. I had fun writing last year’s retrospective, so I am excited to share with you the things that stand out from 2022 and my thoughts on them. Big Database Funding Has
N予備校のバックエンドは、2016年のリリース当初からマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。 この記事では、N予備校のマイクロサービスアーキテクチャについて、主にアプリケーション側の観点からご紹介していきます！ 目次 目次 N予備校の全体構成 なぜマイクロサービスにしたか？ 採用しているマイクロサービスのデザインパターン Decomposition/サービスの分割 Data management/データ管理 External API/外部API, Orchestration/オーケストレーション Communication/コミュニケーション Deployment/デプロイ, Service discovery/サービスディスカバリ 利用しているフレームワーク/サービス マイクロサービスの運用の難しさと今後の展望 課題: 責務の分割へのハードル 今後の改善方針 We are hi
MySQLの約30億レコードをRedshiftにDMSでニアリアルタイム同期した - クラウドワークス エンジニアブログ
概要 こんにちは。クラウドワークス SREチームの@kangaechuです。最近好きなラジオ番組は空気階段の踊り場です。 企業にとってデータは非常に重要です。さまざまなデータを組み合わせて分析を行うことにより、ユーザをより深く知ることができ、それによりサービスやビジネスモデルを継続的に変革することが可能になります。 クラウドワークスでも同様に、施策やマーケティング、新サービスの開発など、さまざまな取り組みの源泉としてデータを活用しています。 crowdworks.jpではマスタデータベースにAWS RDSで稼働するMySQLを使用し、分析系のデータベースにはAmazon Redshiftを使用しています。Redshiftに同期されたテーブルは約270テーブル、レコードにして約30億件あり、1か月に1.5億件のレコードが同期されています。 今回はMySQLからRedshiftへの同期の仕組み
Testcontainersを用いてテスト実行前の docker compose up を無くし、Goで並列テストする | フューチャー技術ブログ
Testcontainersを用いてテスト実行前の docker compose up を無くし、Goで並列テストする 春の入門祭り2024の1記事目です。 はじめにTIG真野です。 Testcontainers を用いて、単体テスト実行前に docker compose up -d 無しで、PostgreSQLにアクセスする単体テストを行う、入門記事です。 恩恵は次のような開発者体感の向上が個人的にあります。 テストを実行するうえで、別プロセスのサービスを起動しておく必要があるといった前提条件を考えなくても済むため、テストを行うビジネスロジックに集中できる docker compose up -d 打たないだけだが、テストに必要なコンテナを考慮しなくても済む 停止し忘れて、別のリポジトリの開発するときに混乱しなくても済む 並列テストしやすくなるので、テストの実行速度が向上する Goにおい
Goで作ったロジックにWebUIをつけてGitHubページに公開する | フューチャー技術ブログ
ちょっとしたツールをGoで作ってみたのですが、わざわざインストールしなくてもいいようにWebのUIをつけてブラウザで使えるようにしてみました。作ってみたのは以下のツールで、Markdownのリスト形式でざっと下書きしたテーブルの設計をSQLとか、PlantUMLとかMermaid.js形式のERDの図にします。 https://shibukawa.github.io/md2sql/ ウェブフロントエンド部分はNext.jsの静的サイトで、GoはWASMにしてロードして実行しています。WASMを使うのは初めてなのであえて選んでみました。 GoをWASM化するもともとCLIツールは作っておりました。CLIのメインはcmd/md2sql/main.goで作っていました。この中でやっていることは kingpin.v2のオプションパース 指定されたファイルを読み込み(あるいは標準入力) パース 指定
はじめに この記事では、7月にリリースした、さくらのクラウドで使える機能の1つである「エンハンスドデータベース(TiDB)」というサービスについて紹介します。サービスの紹介に加えて、その裏で使っているTiDBという分散データベースの技術についても簡単に触れようかなと思っています。 分散データベース / NewSQLについて NewSQLとは さて、皆さんは「分散データベース」とか、あるいは「NewSQL」とか、そういった単語を耳にすることがあるでしょうか？ということでまずはこのお話をしたいと思います。 NewSQLと呼ばれているものはどういったものかといいますと、SQLをインターフェースとするという特徴を持っていて、データベース(例えばMySQLやPostgreSQLなど)と同じように強い整合性を持ち、トランザクションをサポートしていて、かつ分散データベース(分散型のリレーショナルデータベ
最近は、会社などの組織において仕事の指示をする場合に、単に上司が命令をするだけでは組織は動かないと言われています。部下に仕事をしてもらうには－－そう、まさにこの「してもらう」の気持ちこそが本質なのですが－－「命令」ではなく「依頼」の形を取ることで、お互いに気持ちよく仕事をすることができ、より良いチームとなるのです。 この世の中の流れは近年、ソフトウェアの世界にも強く適用されるようになってきました。ソフトウェアに於いても、常に、より中立的な立場での対応が求められてきています。 MySQﾚも例外ではなく、最近の修正ではレプリケーションの master-slave を source-replica と呼ぶように変更したり、blacklist を blocklist に変更したりなどの話題を目にした方も多いと思います。 これら一連のポリティカリーにコレクトな対応に今回新たに加わったのが、冒頭で紹介
ブラウザベースのデザインツール「Figma」のデータベース(DB)は2020年以来100倍に拡大しました。当初は単一のPostgreSQLで構築されていたDBをどのようにして分散システムへと移行したのかについて、公式ブログで詳しく説明されています。 How Figma's Databases Team Lived to Tell the Scale | Figma Blog https://www.figma.com/ja-jp/blog/how-figmas-databases-team-lived-to-tell-the-scale/ Figmaではまず、「Figmaファイル」や「組織」などテーブルごとにDBを分割する「垂直分割」を行いました。2022年までに10個のパーティションに分割し、それぞれのパーティションを監視することでスケーリングの優先順位を付けたとのこと。 Figmaの利
今回の話はWasmというよりもService Workerの話がメインになりますが、WasmとService Workerを組み合わせることで、ブラウザー上でサーバー処理をリアルに再現することができるので、このタイトルにしています。 まずは動画をご覧ください。 見ていただくと分かるように、ブラウザー上でPHPのコードを書くとその実行結果が右側に表示されています。 特に面白い点が、お問い合わせフォームのPOST後の処理までもブラウザー上だけで実行できているという点です。 これはWasmとService Workerを組み合わせて実現しています。 大体以下のようなプロセスで実現しています。 Wasmはブラウザー側でも実行可能ですが、あえてService Worker上で実行しているのは、URLへのリクエストに対してそのリクエストにインターセプト（介入）することで、POST後の処理などもブラウザ
コーディング不要で決済を導入できるStripe Payment Linksを使って個人サービスに寄付機能を追加してみた - あなたとあなたの話がしたい
赤字を垂れ流し続けるUtakata 3年間運用している個人サービスの短歌投稿サイトUtakataの運用費が毎月約2000円（Heroku毎月16$*1 + お名前.comドメイン維持費毎年約3000円）発生しているのだけれど、収益化の目処がまったく立っていない。 去年の12月から運用していたバナー広告を廃止しました。最低引き落とし金額に達せず、広告で発生した収益は0円という結果になります😂試運用の結果バナー広告はまったく無意味に利便性を下げるだけと判断し、廃止としました。— Utakata (@utakatanka) 2021年6月1日 一時期試験導入していたnendのバナー広告はほとんどクリックされず最低引き落とし可能額の3000円に到達できなかった。 Stripe Payment Linksのリリースを知る そんな中、コーディング不要で決済機能を導入できるStripe Payment
最近『データエンジニアリングの基礎』という本を読み始めた。 この本の冒頭で、データエンジニアリングやデータエンジニアの定義は曖昧で、人によって言っていることがバラバラだという話が出てくる。そこで著者たちは自分たちなりの定義を示し、それに則ってデータエンジニアリングの全体像を解説することを試みている。 「データエンジニアリング」が指すものが定まっていない、というのは自分も日々実感している。指すもの、イメージするものが、人や組織によって違いすぎる。 単に言葉の定義の問題ではなく、「データエンジニア」と称される人が実際に何をやっているのかは、組織によって本当にバラバラだと思う。 そんな状態なので、各組織の各データエンジニアが何をしているのか外からはよく分からないだろうし、データエンジニアが何に面白さを感じているのかも世間に伝わりづらいと思う。 この記事では、私が HERP のデータエンジニアとし
おうちで学ぶサービスメッシュを支える透過型プロキシとしてのEnvoy - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、NTT Communications Advent Calendar 2021 4日目の記事です。 こんにちは、イノベーションセンターでSREとして働いている昔農(@TAR_O_RIN)です。主にNTT Comのソフトウェアライフサイクルの改善への取り組みやアーキテクトに関わる仕事をしております。本日はサービスメッシュを題材に，その中で用いられるEnvoyの活用パターンを手を動かして理解するお話をさせていただきます。 また，昨年までのアドベントカレンダー記事もご興味があればご覧ください！ 2020年 How do you like k3s ? - CoreDNSで作るお家DNS Cacheコンテナ 2019年 TektonでCI/CDパイプラインを手の内化しよう 2018年 DevOpsってこんな仕事！考え方とスキルセットのまとめ 2017年 DockerのnetworkをCa
【AWS re:Invent 2024】テナント分離の考え方を整理したらRFC 8693に辿り着いた - カミナシ エンジニアブログ
はじめに カミナシでID管理・認証基盤を開発しているmanaty（@manaty0226）です。ラスベガスで開催されているAWS re:Invent 2024に初めて参加しています。今回はチョークトークセッションで開催された「Next-generation SaaS tenant isolation strategies」に参加したレポートをお届けします。 チョークトークセッションでは登壇者と聴講者が互いにディスカッションしながら進めていきます。登壇者の話している内容について疑問に思えば手を挙げて質問できますし、そこで面白い論点が出てきたら登壇者は深掘りしてくれるので、あらかじめ準備された話を聞くよりも学びの深い時間を過ごすことができます。 テナント分離とはなにか セッションはまずテナント分離とはなにか、なぜテナント分離する必要があるのかを問いかけて始まります。テナント分離とは単にテナント
Visual Studio Codeで使えるリモート環境のdevcontainerが意外と便利そうだったのでまとめ
試してたらたまたまVisual Studio Code(vscode)のdevcontainer(Remote Container)が、Remote SSH経由でリモート環境でも使えることを知ったので、devcontainer用の環境構築方法やdevcontainerの構築方法についてまとめてみた 今まではローカル環境のdockerか、codespaceでしか利用できないのかなと思っていたのだけど、リモート含めて利用できるとかなり便利そうな印象だったので一通り試してみました 最近はRemote SSHでリモート環境を利用するケースが多いのでリモート環境で使えないならそんなに使えないかなと思ってたんだけど、普通にRemote SSH経由でdevcontainer使えたのでかなり便利そうだった devcontainerについてはこちらを参照してもらえればと はじめに 結論から言うと以下のような
Postgresqlのltreeを活用した階層構造の便利な利用法 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに ltreeとは ltree型 ltreeの操作 活用法 1. 承認フローの構築 事前準備 テーブル作成 データ追加 2. テーブルに細かくアクセス制御をかける 事前準備 ltreeの有効化 テーブル作成 ポリシー作成 行セキュリティポリシーの有効化 ポリシーの設定 データを追加 ユーザー作成 試す まとめ はじめに こんにちは！ エンジニア2年目のTKDSです！ 今回はltreeについて調べ、その活用法を考えてみました。 ltreeについて、ltreeの活用法の2段構成です。 ltreeとは 階層ツリー構造を模した構造を格納する機能を提供する拡張機能です。 詳しくはドキュメントをみてください。 ltree型 階層ツリー構造を表す型です。 例）`Company.Department.Team1 ドット区切りで大文字小文字は区別しないようです。 各データはラベルと呼びます（上記でのC
We found both options to be largely viable for the core feature set. Which left us with one final hang-up: we host free-tier projects on VMs with 1 GB of memory. After tallying the resources reserved for PostgreSQL, PostgREST, Kong, GoTrue, and a handful of smaller services, we were left with a total memory budget of ... 0 MB 😬. Unsurprisingly, our pathological memory target disqualified any opti
こんにちは。メルカリ ハロのSoftware Engineer (Engineering Head)の@napoliです。連載：Mercari Hallo, world! -メルカリ ハロ 開発の裏側-の2回目を担当させていただきます。 2024年3月上旬にメルカリ ハロという新しいサービスが公開されました。メルカリ ハロは好きな時間に最短1時間から働ける「空き時間おしごとアプリ」です。 この記事ではメルカリ ハロを作るにあたり、どういった技術スタックやアーキテクチャを選定したのか、さらにその背景と意思決定をご紹介したいと思います。 この記事で得られること メルカリ ハロで採用されている技術スタックやアーキテクチャの全体像 その意思決定の理由とプロセス これから新規サービスを立ち上げるうえでのヒント 主な技術スタック メルカリ ハロで利用されている主な技術スタックは以下のとおりです。 バッ
UNIQUE制約の理解が甘くて二重にインデックスを張りそうになった件 - Techouse Developers Blog
はじめに こんにちは、株式会社 Techouse のクラウドハウス採用でエンジニアインターンをしている ReLU と申します。 いきなりですが、以下のグラフをご覧ください。 これは PostgreSQL の実行計画を取得した結果です。 あえてグラフタイトルや横軸の説明は隠しているのですが、実行時間の差が非常に大きいことがわかると思います。 実行計画とは、データベースが SQL クエリを実行する際に、どのようにデータを操作するかを決定するための詳細な手順のことです。クエリを実行して期待される結果を得る方法にはいくつかの選択肢があり、その選択によって処理の効率が大きく異なります。PostgreSQL は、これらの選択肢の中から最も効率的だと判断した方法を実行計画として作成し、それに基づいてクエリを実行します。この選択は、これまでに収集された統計情報（テーブルのサイズやデータ分布）、インデックス
Railsで成功するには、 コンピュータ書鑑賞、本との出会い方【Rubyistめぐりvol.1 takahashimさん】 - STORES Product Blog
Rubyist Hotlinksにインスパイアされて始まったRubyistめぐり。第1回は高橋征義さんをゲストに迎えて、お話を聞きました。こちらは後編です。前編はこちら。 Rubyが他の言語に与えた影響 藤村：第2部、高橋さんについて聞いてみようと思います。今更ながらRubyについて聞きたいんですけど、好きな機能とかありますか？ 高橋：好きな機能ですか？あんまり機能としてこれというのなくて、全体的に使い勝手がいいですね。まあでも、そういう意味でいえばオープンクラスの方がいいんじゃないの？みたいな感じがしますね。オープンクラスじゃないRubyはつらそうだって。 藤村：確かに。 高橋：つらそうというかつまらなさそうですね。オープンクラスが原因でつらいことになるのはわかるんですけど、でもあれがないんだったら他の言語でもいいよね、って。 藤村：Rubyがああじゃなかったら他の言語は今のようになって
「データを上手くまとめる方法を知りたい」と思っている方は多いのではないでしょうか。 Excelなどで表を作っても視覚化して分析するのは大変ですよね。Google Date Studioはそんな悩みを解決してくれます。データを視覚化できるのでプレゼンテーションや分析に役立つツールです。 今回はそんなGoogle Date Studioについて基本的な情報や特徴を紹介します。さらに実際の使い方も解説しているのでぜひ最後までお読みくださいね。 Google Data Studioとは？ Google Data Studioは、Googleが無料で提供しているデータ収集・分析・解析ツールです。 Googleの既存ツールであるGoogle AnalyticsやGoogle AdWordsなどのデータ、さらには表計算ツールとして多くの人に支持されているスプレッドシート、MySQLなどのデータもそのまま
TOP BLOG 技術ブログバックアップと障害復旧から考えるOracle Database, MySQL, PostgreSQLの違い コーソルDatabaseエンジニアのブログ 技術ブログ JPOUGMySQLOracle DatabasePostgreSQL対外講演まとめ 2020.05.07 渡部 亮太 バックアップと障害復旧から考えるOracle Database, MySQL, PostgreSQLの違い 渡部です。Oracle DatabaseだけではなくMySQLやPostgreSQLを含めた複数のRDBMS製品の使用経験があるエンジニアがとても増えているように感じます。 以前は、エンタープライズIT業界におけるRDBMSといえばOracle Database一択でしたが、オープンソースDBの高機能化・高信頼性化と、ライセンスコスト削減圧力の高まりにより、MySQLやPost
【AWS re:Invent 2024】RAG 関連の5個のセッションの学びを濃縮してお届けします - カミナシ エンジニアブログ
こんにちは、AWS re:Invent から帰国した a2 (@Atsuhiro_tim) です。すき家がサラダをつけても $5 で、その美味しさと安さに涙を流しています。 さて、AWS re:Invent 2024 のセッションカタログを見ると、今年も GenAI が猛威を振るっていたことがわかります。 昨年は Gen AI x 〇〇 が多かったのですが、今年は一歩進んで、 RAG x 〇〇 や Agent x 〇〇 が出てきました。RAG については機能リリースのニュースは認識していたものの、実際に触ることがなかったので、今回の re:Invent で Gen AI や RAG 関連のセッションに参加してきました。複数のセッションの学びをまとめてシェアしたいと思います。 参加したセッション： Explore generative AI use cases with LangChain
コスト削減成功！Amazon Auroraの監査ログをS3に保存する仕組みを構築した話 - Classi開発者ブログ
こんにちは。プロダクト本部Growth部でエンジニアをしている id:ruru8net です。 前回はこちらの記事を書かせていただきました。 tech.classi.jp 今日は前述したSRE留学中にやったことの中の「Amazon Auroraの監査ログをCloudWatch Logsを経由せずS3に保存する」を紹介したいと思います。 前提 前掲の記事にもある通り、弊社のAWSにかかっているコストを調査したところCloudWatch Logsの特にAmazon RDSの監査ログの保存にコストがかかっていることがわかりました。今回は弊社で最も使用しているAmazon AuroraのMySQLのみを対象として、監査ログをCloudWatch Logsを経由せずS3に保存する仕組みを作成しました。 作成した仕組み こちらのオープンソースの仕組みを参考に構築、またLambdaのソースを使いました。
僕は以下の3つのツールを複数プラットフォーム向けにクロスコンパイルしてバイナリ配布しており、以下のように全て異なる言語で開発している。 Go: sqldef Rust: xremap mruby: mitamae クロスコンパイルに苦労している話をするとZigを使ってみたらいいんじゃないかと言われることがあり、周りでもZigが何となく流行り始めた気がするので、これらのツールに実際自分で使ってみてどうだったかという事例を紹介したい。 Zigとは Zigはそもそもプログラミング言語なのだが、C/C++とのinteropがやりやすい言語なようで、おそらくそれに必要でLLVMベースのC/C++ツールチェインが同梱されていて、しかもそれをDrop-In Replacement for GCC/Clangとして売りにしている。 僕はZig言語そのものにはそれほど興味はないのだが、クロスコンパイラとして
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Model Context Protocol (MCP) サーバを使ってみた・作ってみた
主キーサイズの違いによるPostgreSQLの検索性能の違いを比較する - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
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ノーコードの5分類、エンプラ市場で高まる存在感 | Coral Capital
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オニオンアーキテクチャの威力：1ヶ月で実現したクエリエンジン移行舞台裏
娘がやっている算数の設問が親世代の腹筋を殺しにかかっていた「あずさ2号でどうやって青森に着いたの」
Databases in 2022: A Year in Review
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今すぐ使える分散DB「エンハンスドデータベース(TiDB)」のご紹介 | さくらのナレッジ
時代に即したMySQﾚの新機能：PLEASE句 - sakaikの日々雑感～(T)編
Figmaは多大なアクセスをさばくためにどのようにデータベースのスケーリングを行ったのか？
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