タグ検索の該当結果が少ないため、タイトル検索結果を表示しています。
新しいHTTPメソッドを定義する「The HTTP QUERY Method」という提案仕様が議論されています。 もともとは、SEARCHメソッドという呼び名が候補としてあげられていましたが、長い議論ののち、一旦QUERYと呼ぶ方向となっております。最終的なFixについては、この draft 02の公開とともに改めてコンセンサスを求めた後に行われます。 QUERYメソッド 「GETリクエストにボディを付けたいという」という質問は長らく有りました。しかし、GETやHEADリクエストでボディをつけることは非推奨となっています (参考URL)。 そのような要望のなかで、リクエストでボディを含められる冪等性の保証された新しいHTTPメソッドが検討されました。それがQUERYメソッドです。冪等性があるため、ブラウザやProxyは自動でリトライすることができます。(なお、POSTはセマンティクス上冪等
どうも、@yuyaaar です。 最近は Next.js アプリを見ることが多くなってきました。もはや JAM スタックの王道、と言っても過言ではないかもしれません。 ですが、やっぱりフルスタックとなると、データベースや認証などが必要になってきて、その辺のやり方がいまいちよくわからない、という人も多いのではないでしょうか。 自分もその一人でした。😅 いろいろ調べたり作ったりした結果、今現在もっとも最強コンビであろう、 Next.jsPrismaNextAuth.jsReact Queryでのフルスタックアプリケーションの作り方をこの記事では書いていきます。 今回は、チュートリアルアプリでよくある Todo アプリを作って、vercel にデプロイ、というのをやってみたいと思います。 まずは最初に Next.js ボイラープレートアプリを作りましょう。 作成できたら、まずは TypeScr
全ブラウザ対応になったCSSのコンテナクエリについて、基礎から一歩踏み込んだ内容までを解説します。 デモ① SNSリアクションバー（container-type, @container） https://codepen.io/tonkotsuboy/pen/PoBMMZw デモ② 古都…
日本語の問いをChatGPTでSQLに変換、実行する「Chat2Query」を搭載。MySQL互換のTiDB Cloud
日本語の問いをChatGPTでSQLに変換、実行する「Chat2Query」を搭載。MySQL互換のTiDB Cloud MySQL互換のオープンソースデータベース「TiDB」（タイデービー）を提供しているPingCAP社は、日本語を含む自然言語の問いをChatGPTを用いてSQL文に変換し、実行する「Chat2Query」機能を、クラウド上でTiDBのマネージドサービスを提供する「TiDB Cloud」にβ版として搭載したことを発表しました（日本語のプレスリリース） Introducing #Chat2Query, our AI-powered natural language querying tool that will release you from tedious manual SQL writing and change the way of #DataExploration
2022年Reactを使ってる人には必ず知っていてほしい最強のdata fetchingライブラリであるRTK Queryの優位性とメンテナンスの際に役立つTips - Qiita
import type { ConfigFile } from "@rtk-query/codegen-openapi"; // https://redux-toolkit.js.org/rtk-query/usage/code-generation#simple-usage const config: ConfigFile = { schemaFile: "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json", apiFile: "./store/emptyApi.ts", apiImport: "emptySplitApi", outputFile: "./store/petApi.ts", exportName: "petApi", hooks: true, }; export default config; import { empty
MySQL is certainly a powerful open source database management system, but even the most robust engine struggles when queries take an eternity to execute. For DBAs and developers, improving MySQL query performance is an ongoing goal. Efficient query performance is crucial for ensuring the smooth operation and optimal user experience of applications powered by MySQL databases. When businesses rely h
PHPer が知るべき MySQL クエリチューニング/What PHPers Need to Know about MySQL Query Tuning
PHP カンファレンス 2021 10月2日(土) 15:40〜 Track2 でお話ししたスライドです https://fortee.jp/phpcon-2021/proposal/a795874d-9f0d-48a7-924f-a386bd1cea02 少しずつ加筆修正するかもしれません …
ついにSafariも。 media queryの範囲指定をより直感的に書ける記法が全ブラウザ対応へ
筆者が CSS を学び始めたとき、media query で画面サイズに応じてスタイルを変える方法が大変ニガテでした😭 min？ max？ 未満のときはどうするの？ and で繋げなきゃいけないの？ 長くない？ と疑問に思いながら、今日まで長い年月を過ごしてきました。 本日（2023/03/28）、Safari 16.4 がリリースされ、 media query のrange（範囲）記法に対応しました。 ▼ 従来の media query の範囲指定
フロントエンド API コール時のエラーハンドリングを軽く整理（Fetch API・typescript-fetch・TanStack Query） - カミナシ エンジニアブログ
カミナシのソフトウェアエンジニア佐藤です。カミナシレポートの開発に携わっています。 フロントエンドのエラーは「画面リロードやブラウザ再起動で復旧できる（かもしれない）」「クラッシュしてもユーザーの端末に閉じる」などの理由から、バックエンドよりは精緻に扱われない傾向があると個人的には感じています。 その一方、カミナシレポートは、ノンデスクワーカー向けの不安定なネットワーク環境で利用されることも多々あるアプリです。そのため、デジタルツールに不慣れな方のために精緻なフィードバックが必要とされる、リロードに頼ることが難しいケースがある、などの理由でエラーの扱いにも慎重になる必要があります。 本記事では、カミナシレポートのフロントエンド開発をする中で、 バックエンドの API コール時にエラーが発生する条件とその内容（型・クラス） これらエラーをハンドリングする箇所 について、把握しておきたいと感じ
AWS Aurora MySQLには、高性能を期待できる Parallel Query という機能があります。 実際、良いモノっぽいのですが、非常に情報が少ないので私めがいつものように掘り下げて、お役に立てればという徳を積む行為であります。 目次 Parallel Query とは リンク集 速度比較 費用の仕組み 設定による有効・無効 有効にできない条件 Parallel判定されるクエリ 結合クエリ innodb_buffer_pool_size との関係 その他 実践では Parallel Query とは 詳しくは下記リンクを見たほうがいいのですが、頑張って要約してみます。 通常のDB処理は、データを可能な限りメモリ上に置いておいて処理しようとしますが、オンメモリじゃないデータはストレージから取得する必要があり、データ取得後はDB本体における１スレッドがクエリ処理を行います。 Aur
株式会社パルケの手を動かすCTO、みつるです。 今年に入ってからリリースしたプロダクトでは、TanStack Query (旧React Query）を全面的に採用しました。 無料でずっと話せるミーティングアプリ パルケミート とにかく簡単につながる無料ビジネスチャット パルケトーク このツールを使い倒した結果、これはいちライブラリの枠に収まらない、開発の考え方そのものを変える神フレームワークだと思うようになりました。 今回はその神ってるところを紹介したいと思います。 TanStack Queryとは 公式のトップページより Powerful asynchronous state management for TS/JS, React, Solid, Vue and Svelte パワフルな非同期状態管理ツールという事です。 ただのデータ取得＆キャッシュの便利ツールではない、という気持ちが
mutexの桝田です！ Reactのデータフェッチに、Vercel社が提供する「SWR」やTanStackコミュニティが提供する「React Query（TanStack Query）」が使われることが多くなってきています。 これらのライブラリは単なるフェッチだけでなく、キャッシュやデータの更新を担ってくれます。また、Reactが志向する「宣言的」な記述を体現できることも大きなメリットです。 本稿では、（我々が採用する）React Queryにフォーカスし、React Queryを使って実現している状態管理について説明します。SWRを普段お使いの方に関してもかなり共通する部分が多いのではないかと思います。 1. 対象読者 Reactのデータフェッチライブラリの使用を検討している方 普段SWRやReact Queryを使用している方 普段Reactを使用するすべての方
Next.js + Prisma + NextAuth.js + React Queryを試した - $shibayu36->blog;
2分コーディングの一環でNext.js + Prisma + NextAuth.js + React Query で作るフルスタックアプリケーションの新時代をやった。とにかく簡単に認証 + DBアクセスがあるアプリケーションを作ってvercelにデプロイできるサンプルが出来て非常に良かった。趣味プロダクトをちょっと作ってみるのに良さそう。 shibayu36/next-prisma-auth-tutorialに試した例を置いているので参考にどうぞ。 やれたこと Googleのアカウントを使ってサインインし、TODOを追加できるアプリケーション herokuのPostgreSQL dbをデータソースとして動くアプリケーションをvercelにデプロイ 作業メモ prisma、migrationのツールも入ってるし便利すぎる。 migrationしたけどpsqlでdocker内にアクセスできなか
2025年のReact状態管理、正直どれがいいの？ - Zustand, Jotai, Redux, Recoil, Valtio, XState, TanStack Query をざっくり解説ReactreduxjotaizustandTanStackQuery 「Redux使ってるけど、もっと軽いの無いのかな...」 「Recoilって今でも現役なの？」 「ZustandとJotai、どっちがいいんだろう...」 Reactの状態管理ライブラリ、みなさんも選択に悩んだことありませんか？確かに2025年の今、選択肢の多さに頭を抱えてしまいますよね。Redux、Zustand、Jotai、Recoil、Valtio、XState、TanStack Query...それぞれに「これがウリ！」というポイントがあって、どれを選べばいいのか正直迷っちゃいます。 特にReact 18の登場で状況が更
Google Cloud、運用監視のメトリクスデータを自在に操作できる「Monitoring Query Language」（MQL）正式リリース
Google Cloud、運用監視のメトリクスデータを自在に操作できる「Monitoring Query Language」（MQL）正式リリース Google Cloudは、運用監視のマネージドサービスであるGoogle Cloud Monitoringの時系列データに対して操作が可能な問い合わせ言語「Monitoring Query Language」（MQL）の正式リリースを発表しました。 これまでGoogle Cloud Monitoringでは収集した運用監視データに対してダッシュボードのメニューから設定を行うことで、グラフなどデータの視覚化やアラームの設定、フィルタリングなどを行っていました。 Monitoring Query Languageを用いることで、これらをすべてコードとして組み立て、表現できるようになり、より柔軟性の高い運用監視が可能になります。 ダッシュボードにQ
GitHub - kysely-org/kysely: A type-safe typescript SQL query builder
Kysely (pronounce “Key-Seh-Lee”) is a type-safe and autocompletion-friendly TypeScript SQL query builder. Inspired by Knex.js. Mainly developed for Node.js but also runs on all other JavaScript environments like Deno, Bun, Cloudflare Workers and web browsers. Kysely makes sure you only refer to tables and columns that are visible to the part of the query you're writing. The result type only has th
LMQL Playgroundでクエリを試すLMQLには動作を簡単に検証できるPlaygroundが用意されています。ローカルでPlaygroundを起動することもできます。 まずはGetting Startedで紹介されている以下のクエリを実行します。 argmax "Hello[WHO]" from "openai/text-ada-001" where len(WHO) < 10「Run」ボタンをクリックするとOpenAIのAPI KEYを求められるので、入力します。 実行するとModel Responseの枠に結果が表示されます。 LMQLの基本構造LMQLは記法的にはSQLと似ていて、以下のような構造を持っています。 デコーダ節（Decoder Clause）： テキスト生成に使用するデコード・アルゴリズムを指定します。LMQLでは様々なデコード・アルゴリズムを選択することができ
TanStack Router（& Query）はSPA開発で求めていたものだった✨【Reactのルーティングとデータ取得】
Reactの技術選定においてルーティングとデータ取得は特に重要な役割を担っています。 もちろんNext.jsやRemixのようなフレームワークを採用すれば、個別のライブラリを追加することなくルーティングからデータ取得までフレームワークが提供するAPIを使って実装することができます。 しかし、AI ShiftのようなBtoBのサービスにおいてはSPAで十分なことがほとんどで、Next.jsなどのフレームワークの採用がtoo muchになりかねません。 この記事は2024年2月時点の技術選定において、TanStack RouterがSPAのルーティングライブラリとして非常に有力な候補であることを紹介します。 はじめに TanStack RouterとTanStack Queryの採用がSPAアプリケーションにおける最適解の一つになりうることをその特徴と実際の設計例をもとに解説します。 TanS
(firstName like 'Stev%' and lastName in ('Vai', 'Vaughan') and age > '28' and (isMusician = TRUE or instrument = 'Guitar') and groupedField1 = groupedField4 and birthdate between DATE '1954-10-03' and '1960-06-06') Export/importConvert to and from SQL, MongoDB, and several other query formats. The code block reflects the query above converted to the selected format.
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
pg_query_goではじめるSQL解析 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに こんにちは、エンジニア３年目のTKDSです！ 今回はpg_query_goについて調べてみました。 業務で使用したこともあるのですが、改めて個人的に使ってみたいと思い、使い方をさくっと調べて試しました。 はじめに pg_query_goとは 簡単なサンプル 事前準備 中身をチラ見 実用例：SQLの操作を抽出 実用例：SQL実行種別のガードレール まとめ pg_query_goとは 実際のPostgreSQLのSQLパーサーを使ってSQLクエリをパースして返してくれるライブラリです。 Goでも簡単にSQLの操作の取得などができてとても便利です。 github.com 簡単なサンプル 簡単なサンプルを使って、pg_query_goについて紹介します。 事前準備 事前準備をしておきます。 go mod init <プロジェクト名> 下記のサンプルコードをmain.goに保存します。 p
GitHub - litements/s3sqlite: Query SQLite files in S3 using s3fs
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
（※ この記事は API およびそこから導かれる設計のしやすさ観点での比較をしています。実際にキャッシュが有効に効いたか、などについてはまた別の機会に ）
React Query のレンダリング最適化を目指した話 - Techtouch Developers Blog
エンジニアの macchii です。この記事はテックタッチアドベントカレンダー 14 日目の記事です。 テックタッチでは React を利用して WEB フロントエンドを開発しています。あわせて、リモートデータの取得、更新、キャッシングには React Query を導入しています。本記事では、簡単なタスク管理アプリを題材に、「React Query の再レンダリングを最適化するテクニック」紹介します。 ja.reactjs.org react-query.tanstack.com TL;DR はじめに React Query は取得データを厳密に比較（deep compare）する 参照していないプロパティの変更でも再レンダリングが発生する notifyOnChangeProps オプション select オプション まとめ TL;DR React Query は取得データを厳密に比較（
React Queryを使いこなすために試したこと
はじめに タイトルで大きくふろしきを広げてしまいましたが、結論から言うといろいろと試してみた結果、現時点ではまだ着地点を見出せていません。現時点での自分なりの最適解として、useQuery、usePrefetch、useMutationと楽観的更新の実装例についていくつか紹介させていただきます。 モチベーション 現在、Redux Sagaをふんだんに利用したアプリケーションのメンテナンス・機能拡張に携わっているのですが、ページ数やAPIエンドポイントが多数あることからコード量が多く構造も複雑になっており、メンテナンスコストの増大が懸念されるようになってきました。そこで今後のメンテナンス性の向上、また新規に参画するメンバーにも入りやすいようRedux SagaをはがしReact Queryへ少しずつ移行してくための検証を兼ねてReact Queryの使い方を探っています。 React Que
JSConf jp 2021 kaonavi front-end development in the monolithic service
Signed Query は GraphQL の Trusted Document の新しい実装パターンです - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。スタディサプリの小中新規開発チームで Web エンジニアをしている @YutaUra です。 去年の４月に新卒で入社をしまして約 1 年が経ちました。インターン生時代にもブログを書いているのでご興味あれば合わせてご覧ください。 GraphQL と Persisted Query スタディサプリ小中講座ではデータ通信に GraphQL を採用しています。 GraphQL を利用することで、クライアントはスキーマに定義された範囲で自由にデータを取得することができます。 query GetUser { user { name age } } また、 GraphQL はデータのグラフ構造に基づいて関連する複数のデータを一度に取得することができます。 query GetUser { user { name age posts { title content } } } GraphQL の
せっかくのGWなので、おもちゃを作りました。 Query Review Helperです。 github.com 背景 最近MySQLで実行されるクエリをレビューするタスクが異常に多くなってきました。 開発者の全員がindexやjoin, partition, limit offsetなどなどのハマりどころを知っているというのが理想ではありますが、そうも行きません。 大体EXPLAINをかけてtable scanになっていないか、sortやlimit offsetで劇的に重いクエリがないか確認すれば、すぐに問題になるようなことはありませんがいくつか問題があります。 複数のサービスを横串に見ていると各サービスのテーブル設計の詳細を知らない 大きいサービスだとテーブル数やカラム数が異常に多い(数百テーブル, 各テーブルに数十カラムとFKが、、、とか) tableやcolumn, subquer
[入れ子のキー選択] CloudFront ディストリビューションの設定値を取得 cloudfront list-distributions で CloudFront(CF)ディストリビューションの情報を取得できます。 aws cloudfront list-distributions --output json # { # "DistributionList": { # "Items": [ # { # "Id": "XXXXXXXXXXXXXX", # "ARN": "arn:aws:cloudfront::123456789012:distribution/XXXXXXXXXXXXXX", # "Status": "Deployed", # "LastModifiedTime": "2020-02-21T04:11:45.412000+00:00", # "DomainName":
MAD 事業部の高橋ゆうきです。 REST API である場合、プライベートでは SWR を使うことが多いのですが、昨年から案件では React Query を使っているのでいくつかの違いを感じることがありました。ここでは React Query のドキュメントにある表 から気になった違いをいくつかピックアップしてみます。 比較 Query Key Change Detection React Query - Deep Compare (Stable Serialization) SWR - Shallow Compare Deep Compare (Stable Serialization) 2021 年 2 月 20 日現在上記のように記載されていますが、SWR も 1.1.0 以降は ドキュメントにも記載されているように、stable serialization となっています。 Q
GitHub - chartdb/chartdb: Database diagrams editor that allows you to visualize and design your DB with a single query.
ChartDB is a powerful, web-based database diagramming editor. Instantly visualize your database schema with a single "Smart Query." Customize diagrams, export SQL scripts, and access all features—no account required. Experience seamless database design here. What it does: Instant Schema Import Run a single query to instantly retrieve your database schema as JSON. This makes it incredibly fast to v
ExcelにCSVやテキストファイルなどを読み込むときに使うPower Queryは、Excelの一部として出荷されるものの、Excelとは大きく異なる仕組みを持つ。このため、Power Queryは、Excelにテーブルを作り、処理の結果を入れることができるが、そのテーブルにExcelの式を入れることは不可能だった。 しかし、PowerQueryで文字列としてExcelの数式を入れておき、テーブルが読み込まれたあとに、これを数式に変換することで、数式の入ったテーブルを作ることが可能になる。 そもそもPower Queryとは？ Excel自体については、ほとんどの読者が知っていると思うが、Power Queryについては解説をしたことがないので、あらためて簡単に紹介しておこう。 Power Queryとは、Excelに付属するETL（「Extract, transform, load」
GitHub - g-plane/typed-query-selector: Better typed `querySelector` and `querySelectorAll`.
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
情報検索で利用する、ベクトル検索・リランカーなどのニューラルネットワークモデルの学習には、質問文と回答文がペアで必要です。回答文章はなんでも良い(もちろん質が高い文章や、独自ドメインのデータなどが高品質なモデル作成につながるのですが)のですが、学習にはその回答に関連がある質問文が必要になってきます。最近のLLMの性能向上はめざましく、回答文からLLMを通して自動作成した質問文を作成することで、そのペアを学習に利用することができます。これらのLLMが自動作成するデータセットは、合成データセットとも呼ばれています。 しかし、合成データセットを作成して広く公開したい場合、OpenAIやGeminiなどの商用LLMでは、利用規約によってライセンスの問題が発生します。また、大量の文章を処理したい場合は時間・費用もかなりかかります。 そのため、1.7B〜4B という小型サイズのモデルで高速に動作しなが
Analyze As You WriteThe flow-style query enables you to analyze data as you write queries for interactive data exploration. Functional Data ModelingWvlet enables to build functional (i.e., reusable and composable) data models, which can be shared and extended to build reliable data pipelines as in dbt. Cross-SQL Engine SupportWvlet consumes the differences between SQL engines, such as DuckDB, Trin
v5 で何が変わる？ 非同期状態管理ライブラリ TanStack Query の新機能と最適化 - Techtouch Developers Blog
はじめに 三行まとめ TanStack Query とは？ v5 アップデート内容の紹介 hooks のインターフェースの統一 Suspense の正式サポート v4 v5 Optimistic Update をシンプルに そもそも Optimistic Update とは？ デモアプリ Optimistic Update の実装例 v4 v5 まとめ 参考資料 はじめに こんにちは！テックタッチでフロントエンドエンジニアをしている tsune です。野球好きの自分は、この時期になるとプロ野球開幕が待ち遠しくなってきます⚾ 開幕戦のチケットも確保したので、当日は会社のメンバーと一緒に神宮球場に行く予定です🥳 この記事では 2023 年 10 月に正式リリースされた TanStack Query の v5 へのアップデート内容を紹介します！ また、その中でも Optimistic Upda
React Queryはデータフェッチライブラリではない。非同期の状態管理ライブラリだ。 - Qiita
はじめに この記事はDominikさんが執筆された「Thinking in React Query」を参考にReact Queryの考え方をまとめたものになります。DominikさんはTanStack Query（以下ではReact Queryと呼ぶ）のコアメンテナーであり、彼のブログからReact Queryについての知見を吸収することができます。 目次 React Queryはデータフェッチライブラリではない ではReact Queryとは何か？ Client StateとServer Stateの違い React Queryは非同期の状態（Server State）管理ライブラリである キャッシュを有効活用する React Queryのキャッシュについて staleTimeでキャッシュをコントロールする queryKeyを適切に設定する まとめ 🎆 React Queryはデータフ
2022年Reactを使ってる人には必ず知っていてほしい最強のdata fetchingライブラリであるRTK Queryの優位性とメンテナ
はじめに 筆者はOpenAPIスキーマからRTK Queryのコードを生成するrtk-query-codegen-openapiに2020年頃からコントリビュートを続けていました. rtk-query-codegen-openapiは現在rtk-incubatorリポジトリではなく、redux-toolkit/packages/rtk-query-codegen-openapiに統合されています. 今回は、RTK Queryを幾つかの現場で本番運用して得られた優位性を公開します. 他ツールとの機能比較 RTK QueryとReact Queryが作成したマトリックスがある為、リンクだけ貼って省略します RTK Queryが作成したマトリックス React Queryが作成したマトリックス Best Futures of RTK Query 他のdata fetchingライブラリと比べても
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
新しいHTTPメソッド、QUERYメソッドの仕様 - ASnoKaze blog
Next.js + Prisma + NextAuth.js + React Query で作るフルスタックアプリケーションの新時代
全ブラウザ対応したcontainer queryは何がスゴイのか？
【Excel】CSVファイルをダブルクリックするのは絶対NG！CSVファイルはPower Queryで取り込みましょう【いまさら聞けないExcelの使い方講座】
Ultimate Guide to Improving MySQL Query Performance
AWS Aurora MySQL Parallel Query の基礎研究 | 外道父の匠
TanStack Queryは神フレームワーク
【脱Redux】SWRやReact Queryを使った状態管理戦略
2025年のReact状態管理、正直どれがいいの？ - Zustand, Jotai, Redux, Recoil, Valtio, XState, TanStack Query をざっくり解説 - Qiita
LMQL(Language Model Query Language)概観｜mah_lab / 西見 公宏
React Query Builder
GitHub - orf/html-query: jq, but for HTML
SWR vs React Query - fsubal
JSConf JP 2022 introduce React Query
MySQLのquery review helperを作ってみた - tom__bo’s Blog
例から学ぶ AWS CLI の クエリ(query)活用 | DevelopersIO
Microsoft、「Power Query Refresh」をWeb版「Excel」で一般公開／「Power Query」のWeb完全移植に向けて大きく前進
React Query を使っていて気になった SWR とのいくつかの違い | DevelopersIO
外部ファイルをExcelに読み込む際の作業を効率化するPower Queryの活用
情報検索のための質問文作成モデル query-crafter-japanese を公開 - A Day in the Life
Flow-Style Query Language | Wvlet
comic-days.com
kai-you.net
news.jp
media.rakuten-sec.net
news.jp
www.animatetimes.com