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  • LINEの会計システムに関連する開発業務をしているチームを紹介します

    LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog LINEの開発組織のそれぞれの部門やプロジェクトについて、その役割や体制、技術スタック、今後の課題やロードマップなどを具体的に紹介していく「Team & Project」シリーズ。今回は、LINEの会計システムに関連する開発業務をしているチームを紹介します。 財務情報室の室長である呉世鎮(オ・セジン)、 会計システム企画運営チームのマネージャー瀧澤智大、 精算プラットフォームチームのマネージャーである藤田摂に話を聞きました。 (左から)藤田さん、呉さん、瀧澤さん ―― 皆さんの自己紹介をお願いします 呉:2012年に入社したタイミングで日本に来ました。入社以来ずっと社内情報システムを担当としていて、企業に必要な情報管理とそのた

      LINEの会計システムに関連する開発業務をしているチームを紹介します
    • データエンジニアから見たモデリングについて話してきました #匠真堂 - Qiita

      これは何? この記事は、 FOLIO Advent calendar 2020 の12日目の記事です。 11日目は、paulxllさんのデータマートを一から作り直した話でした。 13日目は、Yuki Ishikawaさんです。 先日、@j5ik2oさんからお誘いいただいたので、@MinoDrivenさんと一緒にいろいろ話して来ました。 今回は、その時に紹介した内容の補足や話し足りなかったことを書いていこうかと思います。 話してきたこと 私が主に話したのは以下の2つについてでした。 データ基盤から見たときのアプリケーション側の技術的負債の見え方 データ基盤から考えるドメインオブジェクトとモデリングについて 詳細については割愛しますが、主に以下のキーワードにまつわる話と、データマネジメントの営みを疎かにすると如何に大変かを話してました。 キーワード イミュータブルデータモデル @kawasim

        データエンジニアから見たモデリングについて話してきました #匠真堂 - Qiita
      • BiTemporal Data Model導入時の注意点 - だいたいよくわからないブログ

        これはなに BiTemporal Data Modelはこういうことができるよ!という内容ではなく、導入時の注意点やちょっとしたつまづきポイントなどをまとめたもの 背景 BiTemporal Data Modelについて、すでに何社かでは導入事例もあるようで*1、たまに BiTemporal Data Modelに入門中 - だいたいよくわからないブログ を参照していただくこともあるようです。 そんな中でBiTemporal Data Modelについてこういうことができてすごいよ!という話だけでなく、導入するとこういうところが辛いとかそういうこともまとめておきたいなと思った次第です。(割とぱっと思いつくところをメモっている感じなので思い出したら追記するかも) DBはMySQLを想定しています。 activated_at, deactivated_atをビジネス時間, in_z, out_

          BiTemporal Data Model導入時の注意点 - だいたいよくわからないブログ
        • Java O/Rマッパーの種類と選定方法について調べたことのメモ - Qiita

          O/Rマッパーとは 「O/Rマッパー」って名前、なんか小学生の必殺技的な響きしてますよね。 最近業務で色々なO/Rマッパーに触れる機会があったので、ついでに調べたことをざっくりまとめました。 O/Rマッピングとは、オブジェクト指向プログラミング言語におけるオブジェクトとリレーショナルデータベース(RDB)の間でデータ形式の相互変換を行うこと。 IT用語辞典 -O/Rマッパーとは 簡単に言うとJavaなどのプログラミング言語とRDBの橋渡しをしてくれるものです。 もっと詳しく知りたい方 オブジェクト関係マッピング O/Rマッピングの役割とメリット 先に結論 それぞれメリット・デメリットがあるため、どのO/Rマッパーが良いかはプロジェクト次第。 色々調べるよりまずはこれ読んでください。Java ORマッパー選定のポイント O/Rマッパーの分類 要約するとこんな感じ。 JDBCラッパー型   初

            Java O/Rマッパーの種類と選定方法について調べたことのメモ - Qiita
          • YAPC::Tokyo 2019 に参加して発表しました - Cat of AZ

            YAPC::Tokyo 2019 きました #yapcjapan— ふぃすと (@fist0) 2019年1月26日 YAPC::Tokyo 2019 に参加しまして、「ログにやさしいDB設計」というタイトルで発表しました。 yapcjapan.org 発表資料 speakerdeck.com 発表について テーマが「報恩謝徳」だったのでログに日々のありがとうというお気持ちを表明したかった。 ちょうど最近やっていた開発の中で、ログの文脈でなかなかいいDB設計ができたなーとなったところを取り上げて発表しました。 素直に設計するとこうなるよねという内容かもしれないのですが、自分では素直で良い設計だと思っていても、 もっといいやり方があるかもしれないし、同じ課題を持っている人がいたら知見を共有したいなぁと思って申し込みました。 スライドの最後にある通り、発表の場を借りて設計レビューがしたかった。

              YAPC::Tokyo 2019 に参加して発表しました - Cat of AZ
            • 『データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介 #jjug_ccc #ccc_g3』へのコメント

              ブックマークしました ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください Twitterで共有

                『データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介 #jjug_ccc #ccc_g3』へのコメント
              • JSUG勉強会 2019その1 Spring Data JDBC正式リリース記念!データアクセス特集 行ってきた | Advent Calendar 2019 - あるふぁべっとがおおすぎる

                IT系の勉強会行ってきた Advent Calendar 2019 - Adventar の3日目 未だにSpringの案件をやったことがないけど何とか生きています。 いつか触ることになるSpring案件の為に準備を続けます。 JavaORマッパー選定について RDBにアクセスするにはJDBC JDBC系:薄くラップ Spring JDBC, Apache Commons DbUtils, sql2o SQLは別途ファイルを作成 MyBatis, Doma, Mirage SQL, jdbi クラスやメソッドで実行するのでコンパイルが効く jOOQ, DBFlute, 他にも大量(Reladomo, Querydsl, Ebean, Speedment, Jinq, ) ORマッパー系、JPA:リレーション重視、SQL自動発行 安牌ならSpring JDBC or MyBatis 早わかり

                  JSUG勉強会 2019その1 Spring Data JDBC正式リリース記念!データアクセス特集 行ってきた | Advent Calendar 2019 - あるふぁべっとがおおすぎる
                • 【Java】Reladomoでデータ履歴管理の実装を簡略化する - Qiita

                  Reladomo とは? Reladomo は、ゴールドマン・サックス社がOSSとして公開している Java ORM フレームワークです。 RDBMS での変更履歴管理が容易になる特徴的な機能があり、結構気に入ってます。 Reladomo では、エンティティを XML で定義することで、Java、 DDL を生成することができるんですが、 生成された API を活用することで、対応するテーブルへの CRUD 操作を行うことができます。 この記事でやること 今回は、Reladomo の基本操作、データモデルの種類などを簡単に触れています。 その際、バイテンポラルデータモデル(後述)については、実物の挙動を見た方がわかりやすいと思うので、 Spring Boot と組み合わせた REST API のサンプルを用いて、見ていきたいと思います。 https://github.com/amtkxa/

                    【Java】Reladomoでデータ履歴管理の実装を簡略化する - Qiita
                  • ORM(Object-relational mapping)、OR/M、O/Rマッピングとも。 - ts0818のブログ

                    点群(てんぐん)やポイントクラウド(英: point cloud)とはコンピュータで扱う点の集合のこと。多くの場合、空間は3次元であり、直交座標 (x, y, z) で表現されることが多い。 点群 (データ形式) - Wikipedia 点群の応用分野には、部品の3次元CADモデル作成、計測による品質管理、可視化処理、アニメーション、レンダリング、マスカスタマイゼーションなどがある。 点群 (データ形式) - Wikipedia 点群はそのままレンダリングすることも可能であるが、そのデータ形式のままでは各種の3次元処理には適さないことが多い。そこでデータを面形式に変換し、ポリゴン、不整三角網のメッシュ、非一様有理Bスプライン (NURBS)曲面、CADモデルなどとして扱うことが多い。 点群 (データ形式) - Wikipedia 変換手法には、ドロネー三角形分割、アルファシェイプ法など、存

                      ORM(Object-relational mapping)、OR/M、O/Rマッピングとも。 - ts0818のブログ
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