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  • ERDをPlantUML形式で自動生成するツールを作った - くりにっき

    PlantUML + ERDでPlantERDです github.com モチベーション PlantERDの特徴 使い方 出力するテーブル数の制限について 技術的に頑張ったこと テストのこと Foreign keyで隣接している別のテーブルを探す方法 複数DB対応のつらみ 追記:2019/12/13 9:45 モチベーション 既存プロダクトへの不満が一番大きいです。 https://github.com/voormedia/rails-erd は出力が画像なので取り回ししづらい そもそもRails前提なので他言語とかでは使えない https://github.com/schemaspy/schemaspy も悪くなさそうなんだけどここまでリッチじゃなくていい テーブル数個の小規模アプリならいいんだけど、中規模以上のアプリで使うと人間が読むに耐えないERDが生成されて精神が崩壊する 僕は初め

      ERDをPlantUML形式で自動生成するツールを作った - くりにっき
    • Docker Composeの環境変数ではなくsecretsで秘密情報を扱う - Qiita

      概要 Dockerの本番環境で秘密情報を使う際に、環境変数を使うことは推奨されてません。 秘密情報を扱うには、コンテナオーケストレーションのsecret supportを使うことが推奨されてます。 Docker Composeには秘密情報を扱うために、secretsがあります。(Docker ComposeのsecretsはDocker Swarmと併用することが前提の機能です) 環境変数で秘密情報を扱う時の問題点 秘密情報を扱う時に、よくある方法として、環境変数を使う方法があります。 (この記事において、秘密情報とはパスワード、APIキーを想定します。) しかし、Dockerのドキュメントhttps://docs.docker.com/get-started/07_multi_container/ には While using env vars to set connection set

        Docker Composeの環境変数ではなくsecretsで秘密情報を扱う - Qiita
      • 決済ステータス定義の最適解

        ネットスーパーシステムの決済ステータス表現 (状態遷移) は複雑だ。 その理由は要求要件が多いことに起因しているが、多いことが悪いのではなく、それに応えなければシステムとして真の価値を発揮できないからで。逆に問題解決できなければ、著しく利便性を落としてしまうので、必須要件という位置付けにある。 前提文脈を汲み取りづらいモデリングなので、問題解決例を示すのはあまり見かけないが、自分が考えた決済ステータス定義の答えを示す。 この内容は過去にブログや登壇で話した内容の延長でもあるので、過去の内容も参考にすると良いかもしれません。 「E-Groceryにおけるカード決済処理の難しさと設計戦略」 「ネットスーパーの買い物体験を支える工夫と決済機能実現の過程」 前提条件 注文から支払い完了まで時間差がある注文後に注文内容の変更ができる品切れが発生するケースがある販売員が注文内容を変更できる0円での支払

          決済ステータス定義の最適解
        • Google、大規模分散DB「Spanner」にPostgreSQL互換インターフェイスを実装。強い一貫性で秒間10億以上のリクエストを処理可能。Google Cloud Next '21

          GoogleはGoogle Cloudで提供している大規模分散データベース「Cloud Spanner」に、PostgreSQL互換のインターフェイスを実装したと発表しました。 At #GoogleCloudNext, we've announced the preview of Cloud Spanner’s PostgreSQL interface—combining the scalability & reliability of Spanner that enterprises trust with the familiarity & portability of PostgreSQL that dev teams . Take a deeper dive ↓ https://t.co/Y3xD1lDPLg — Google Cloud Tech (@GoogleCloudTech

            Google、大規模分散DB「Spanner」にPostgreSQL互換インターフェイスを実装。強い一貫性で秒間10億以上のリクエストを処理可能。Google Cloud Next '21
          • オープンソースのWebアプリケーション分析ツール「Cube.js」

            「Cube.js」は、npmやyarnでインストールできるオープンソースのWebアプリケーション用分析ツールです。RDBだけでなく、AWS AthenaやGoogle BigQueryなどのサーバーレスクエリエンジンと連携するように設計されています。機能が非常に豊富なので、今回は初期セットアップに的を絞ってご紹介します。 ◆ オープンソースのWebアプリケーション分析ツール「Cube.js」 https://cube.dev/ 紹介 「Cube.js」は、GUIも完備した高機能なWebアプリケーション分析ツールです。 インストール $ npm install -g cubejs-cli # or $ yarn global add cubejs-cli npmまたはyarnでインストールします。 $ cubejs create <プロジェクト名> -d <データベースタイプ> (データベー

              オープンソースのWebアプリケーション分析ツール「Cube.js」
            • Docker でロードバランサ・アプリケーションサーバ・DBサーバの環境構築 - A Memorandum

              はじめに Nginx でロードバランサを構成する Webサーバ1号機の作成 Webサーバ2号機の作成 ロードバランサの作成 ロードバランサとWebサーバの起動 Web アプリケーションの準備 Docker でアプリケーションをビルドする DBサーバの準備 ロードバランサとアプリケーションサーバの起動 まとめ はじめに 前回は Docker のインストールからイメージビルド・コンテナ起動・Compose までの流れをみてきました。 blog1.mammb.com 今回は以下のような、一般的な Web アプリケーションの開発環境を構築していきます。 前回の記事とあわせて、Docker の活用方法を理解いただければと思います。 Nginx でロードバランサを構成する 最初に、単純な Web サーバを Nginx でロードバランシングする環境を作成して動作を見てみます。 このような構成となります。

                Docker でロードバランサ・アプリケーションサーバ・DBサーバの環境構築 - A Memorandum
              • OracleからPostgreSQLに乗り換えたい人に送る何か - なからなLife

                Calendar for PostgreSQL | Advent Calendar 2021 - Qiita の10日目の記事です。 思い当たる節がある人は、今の見積もりの数倍の時間と予算を確保してからキックオフして欲しい。 多分、そのまま走ると誰か倒れるから。。。 で終わりにするわけにはいかないので、いくつか書きます。 もちろん、SQLがDBMSによって「方言」があるので、使える構文、関数名が違うってのは当然あるのですが、それ以外のところを中心に。 PostgreSQLのサーバーサイドエンコーディングはShiftJISをサポートしていない 今どき、新規で立てるデータベースはUTF8を選ぶよねーキャハハ、と思っても、何世代もバージョンアップしてきたOracleや、塩漬けされたOracleなんかは、ShiftJISを使っているところも多いのではないでしょうか。 自分で文字コードマッピングの処

                  OracleからPostgreSQLに乗り換えたい人に送る何か - なからなLife
                • Prisma で本物のDBMSを使って自動テストを書く - mizdra's blog

                  DBMS に依存するロジックのテストを書く時、主に2つの手法があると思います。 Repository 層などを mock する Service 層のテストをする時は、その下位の Repository 層を mock して、DBMS に依存しない形にしてからテストする レイヤードなアプリケーションで適用できる手法 テスト実行時も DBMS を裏で動かして、それを使う 本番と同じスキーマを持つ DBMS に対して、実際に insert したり select してテストする DBMS は docker-compose upとかで事前に立ち上げておく 双方にそれぞれ良さがあって、プロダクトによってどっちでやるか変わってくると思います。 この記事では 2 の手法を Prisma でどうやるかについて紹介します。 前提 実際のテストコードの例 テストヘルパーを作る 別解: ヘルパーを自動生成する je

                    Prisma で本物のDBMSを使って自動テストを書く - mizdra's blog
                  • なぜETLではなくELTが流行ってきたのか - Qiita

                    概要 troccoの生みの親で、現プロダクト責任者をしている @hiro_koba_jp です。 troccoアドベントカレンダー2022の1記事目書いていきます!(みんなも参加してね) データ分析やデータエンジニアリングにおいてETL(Extract Transform Load)という言葉を耳にしたことがある方は多いのではないでしょうか? 一方、「ETLではなくELT(音楽グループではない)が主流になりつつある」といったような論調も増えてきました。 この記事では、ETLとELTの違いや、なぜELTにシフトしつつあるのか、この先どうなるのか(予想)について、私なりの見解を書いてみようと思います。 一昔前まではETLパターンが多かった Redshiftが登場した2013年頃、人々はデータレイク層はS3上で構築し、データウェアハウス層〜データマート層はRedshift上に組む人が多かったよう

                      なぜETLではなくELTが流行ってきたのか - Qiita
                    • 個人開発のプロダクトにおけるクラウド料金のはなし - GCPの年間コストをランチ一回分に抑えた話 - Lean Baseball

                      GCP(Google Cloud Platform)を個人開発プロダクトの中心として使っているマンです. AWSやAzureなど他のクラウドサービスもそうですが, クラウドサービスを自分の財布から使ってる時ってめちゃくちゃドキドキしませんか?特にお金の話💰 gigazine.net 例えばこういう記事が流れてくると, 勉強のつもりでアカウント作ったけどどうしよう🤔 仕事で使ってるけど怖くなってきた😫 などなど, 色々と不安を覚えると思います, 自分も昔はそうでした, クレカの情報入れるのこわいお💳的な. ですが安心してください. 仕組みを正しく理解して使えば個人レベルだとメチャクチャ安く収まります. このエントリーでは, 私が今年(2020年)に使ったGCPの料金をチラ見せしつつ, 目的に合わせたクラウドサービスの使い方をTipsとして紹介し, GCP(に限らず他のクラウドサービス

                        個人開発のプロダクトにおけるクラウド料金のはなし - GCPの年間コストをランチ一回分に抑えた話 - Lean Baseball
                      • 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

                          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
                        • いいねとその通知機能をDynamoDBで設計したら思ったよりムズい - エムスリーテックブログ

                          【Unit4 ブログリレー4日目】 こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループの福林 (@fukubaya) です。 今回は、SNSではごく一般的ないいねとその通知機能をDynamoDBを利用して実装したら思ったより大変だったので、その詳細をご紹介します。 キャナルシティ劇場は、福岡県福岡市博多区の複合商業施設「キャナルシティ博多」のシアタービル最上階に位置する劇場。本文には特に関係ありません。 m3ラウンジ m3ラウンジのいいねとその通知の要件 RDBで実装したらどうなるか いいね機能 通知機能 DynamoDBで実装する いいね機能 通知機能 いいねする いいねを取り消す 通知を表示する 未読の通知の取得 未読の通知数 未読の通知を既読にする テーブル設計むずい PKとSKに何を選ぶか LSIは途中から作れない DynamoDBをローカルで動かして設計する まとめ We are h

                            いいねとその通知機能をDynamoDBで設計したら思ったよりムズい - エムスリーテックブログ
                          • LambdaからRDS/RDBを利用する際に意識したいポイント5選 | DevelopersIO

                            こちらの記事はRDS ProxyがGAされる前に執筆した記事です。現在はLambdaからRDSを利用する場合、間にRDS Proxyを挟むという選択肢が増えているので、まずはRDS Proxyを使う/使わないの検討をお願いします。以後で紹介しているトピックの一部はRDS Proxy利用時は考え方が変わってきます。 CX事業本部@大阪の岩田です。私が現在関わっているプロジェクトではLambda × RDSというアーキテクチャを採用して開発を進めています。開発を進める中でLambda × RDS(RDB)という構成についてある程度ノウハウが貯まってきたので、注意したいポイントやオススメの設定をTIPS的に紹介していきます。 環境 以後の説明では以下の環境の一部もしくは組み合わせを利用しています。具体的なコードやSQLの例はプログラミング言語やDBエンジンに依存しますが、根底の考え方はどの言語、

                              LambdaからRDS/RDBを利用する際に意識したいポイント5選 | DevelopersIO
                            • テーブル設計を遅らせることでユーザー体験の最大化を狙える!?米国式最新開発手法「ADD」とは。。 - Qiita

                              初めまして、記事に訪問いただきありがとうございますm(_ _)m 今までのプロジェクトでありがちな言い訳。。。 今からこの仕様変更をすると「テーブル設計」に影響が出るので工数がとてもかかります 今からこの仕様変更をすると「テーブル設計」に影響が出るので工数がとてもかかります 今からこの仕様変更をすると「テーブル設計」に影響が出るので工数がとてもかかります 今からこの仕様変更をすると「テーブル設計」に影響が出るので工数がとてもかかります 今からこの仕様変更をすると「テーブル設計」に影響が出るので工数がとてもかかります なんでこんなことが起こってしまうのか もう15年も前になるPOA vs DOA論争の結果、データ整合性のためにテーブル設計を一番初めに済ませることが一般的になりました。 【初級】ゼロから学ぶDOA 第1回 ですがこのやり方では実際の画面の動きをお客様が見る前に仕様を決めて、 そ

                                テーブル設計を遅らせることでユーザー体験の最大化を狙える!?米国式最新開発手法「ADD」とは。。 - Qiita
                              • CQRS実践入門 [ドメイン駆動設計] - little hands' lab

                                この記事では、CQRSの入門として、軽量CQRS、別名クエリモデルについて解説します。 DDDの参照系処理で発生する課題 解決策 CQRSのメリット、デメリット 実装時の注意事項 部分的導入について なぜQueryServiceの定義がUseCase層なのか 整合性をどうやって担保するのか よくある誤解 データソースを分ける必要があるのか イベントソーシングとの関係 過去資料との繋がり もっと詳しく知りたい方は 現場での導入で困ったら DDDの参照系処理で発生する課題 DDDで定義されている実装パターンを使っていると、基本的には永続化層との入出力はRepositoryを使うことになります。 更新系の処理ではEntityやValueObjectでドメインの知識を表現し、Repositoryを使って集約単位で永続化するという構成をとると、非常にメンテナンス性の良いものになります。 参考過去記事

                                  CQRS実践入門 [ドメイン駆動設計] - little hands' lab
                                • Webエンジニアがセキュアコーディングを独習できるオンライン教材「KENRO」の一部を無料公開中[PR]

                                  国内の主要なSaaS企業やSIerに脆弱性診断サービスなどを提供しているFlatt Security社は、Webエンジニアがセキュアコーディングを独習できるオンライン教材「KENRO」のトライアルとしてコンテンツの一部を無料で公開中です。 メールアドレスを登録するだけで利用を開始でき、期間も無制限。 KENROでは「SQLインジェクション」「XSS(クロスサイトスクリプティング)」「ディレクトリトラバーサル」などを始めとする10種類の一般的な脆弱性についてテキストで学び、その学びを基に攻撃者として脆弱性に対する攻撃を「ハッキング演習」で試し、その脆弱性があるコードを自分で修正する「堅牢化演習」まで、オンラインで実践できるユニークな教材です。 演習の結果もKENROが自動判定してくれるため、24時間365日、いつでも学習できます。 無料トライアルでは、一般的な10種類の脆弱性の学習コンテンツ

                                    Webエンジニアがセキュアコーディングを独習できるオンライン教材「KENRO」の一部を無料公開中[PR]
                                  • PostgreSQLをWebブラウザ上で動かす「Postgres-WASM」、オープンソースで公開。Webブラウザ上のx86仮想マシンで実行、レプリケーションも可能

                                    PostgreSQLをWebブラウザ上で動かす「Postgres-WASM」、オープンソースで公開。Webブラウザ上のx86仮想マシンで実行、レプリケーションも可能 WebAssemblyを用いてWebブラウザにx86の仮想マシンを構成することで、PostgreSQLをWebブラウザ上で実行可能にした「Postgres-WASM」がオープンソースで公開されました。 Today we're open sourcing postgres-wasm with our friends at @_snaplet Discover how we built it, and the extra features we've added: https://t.co/6kmfXBBhCS#postgres #wasm #opensource — Supabase (@supabase) October 3,

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                                    • 実務に役立つSQLのテクニック集 - Qiita

                                      概要 実務で使用されたSQLをまとめました。Oracle19cとOracle12cでの利用実績がありますが、他のデータベースまたバージョンでの検証は行っていません。 随時追加予定です。 Oracleデータベースメタデータ抽出 オブジェクトの定義や作成に使用されるSQL文を抽出 SELECT sqlarea.sql_id AS sql_id, parsing_schema_name, CASE WHEN length(sql_fulltext) > 10000 THEN to_clob('sql is too long') ELSE sql_fulltext END AS sql_fulltext, sql_bind_capture.name AS param_name, sql_bind_capture.value_string AS bind_value, last_active_tim

                                        実務に役立つSQLのテクニック集 - Qiita
                                      • Zendesk、DynamoDBからMySQLとS3へ移行し、コストを80%以上削減

                                        垂直スケーラビリティと効果的なテストによる金融取引システムのパフォーマンスと効率の最大化 Peter Lawrey氏はJavaチャンピオンであり、Chronicle SoftwareのCEOとして、開発者を鼓舞してソリューションのクラフトマンシップを高めることに情熱を注いでいる。経験豊富なソフトウェアエンジニアとして、Lawrey氏はソフトウェア開発プロセスにおけるシンプルさ、パフォーマンス、創造性、革新性を奨励することに努めている。

                                          Zendesk、DynamoDBからMySQLとS3へ移行し、コストを80%以上削減
                                        • あなたの知らない連絡先の世界

                                          「iOSから連絡先をサーバーに同期させたい」 用件を受け、iOSにはContact APIがあるから楽勝でしょ、と思ったあなた。 しかしながら連絡先の構造はそんなに簡単なものではありません。 ミドルネーム?Suffix?振り仮名?旧姓? そんなハマりやすい連絡先処理の説明やVCard変換など、 サーバーのテーブル設計にも役立つiOSのContact APIについてお話しします。 (Androidの連絡先にも若干触れる可能性あり) iOSDC 2020

                                            あなたの知らない連絡先の世界
                                          • SQL50本ノックをSQLite3 Fiddleで試す - Gマイナー志向

                                            Software Design「データベース速攻入門」に「SQL50本ノック」が掲載されました - LIVESENSE ENGINEER BLOG 最近では、postgres-wasmなど、WebブラウザでDBを動かせるようになってきており、もう少しすれば、WebAssemblyを使って、ブラウザですぐにノックを始められるようになるかもしれません。もしも、また何年か後に記事を更新する機会があれば、試してみたいですね。 Web上からすぐに試せるpostgres-wasmはPagilaのデータを持っていくことが現時点で出来なさそうだったものの、SQLite3 WebAssemblyはSQLiteのデータを持っていけました。SQL50本ノックを気軽に試せそうです。 手順1 sakila-sqlite3をダウンロード まずgithubからsakila-sqlite3をダウンロードします。 gith

                                              SQL50本ノックをSQLite3 Fiddleで試す - Gマイナー志向
                                            • データ基盤チーム0人で運用は回るのか?! 前人未踏チャレンジ・クックパッドデータ基盤のすべて2020 - クックパッド開発者ブログ

                                              技術部データ基盤グループの青木です。 ここ1、2年はなぜか成り行きでBFFをでっちあげたり、 成り行きでiOSアプリリニューアルのPMをしたりしていたので あまりデータ基盤の仕事をしていなかったのですが、 今年は久しぶりに本業に戻れたのでその話をします。 突然の1人チーム、そして0人へ…… 今年のデータ基盤チームは消滅の危機から始まりました。 間違いなく去年末は5人のチームだったと思うのですが、 メンバーがイギリスへグローバルのデータ基盤チームを作りに行ったり、 山へ検索システムを直しに行ったり、川へレシピ事業の分析業務をやりに行ったり、 海へ広告のエンジニアリングをしに行ったりするのをホイホイと気前よく全部聞いていたら、 なんと4月から1人だけのチームになってしまいました。 事はそれで終わりません。 恐ろしいことに10月にはわたし自身も育休に入ることになったので、 10月はデータ基盤が0

                                                データ基盤チーム0人で運用は回るのか?! 前人未踏チャレンジ・クックパッドデータ基盤のすべて2020 - クックパッド開発者ブログ
                                              • RustでWebバックエンドを書き始めてから1年くらい経った

                                                はじめに 僕はDeno Land Inc.でDenoを利用したサーバレスエッジホスティングサービスのDeno Deployを開発するチームに所属しています。OSSのほうのDenoのメイン言語はRustで、Deno Deployのバックエンドも同様にRustで書かれています。 今年のアドベントカレンダーで一休さんから以下の記事が公開されましたが、日本でもRustをWebバックエンドの言語として採用する企業がじわじわと増えてきている印象があります。 Deno DeployのバックエンドをRustで開発してきて、RustでWebバックエンドを書くことのメリットやデメリットをいくつか感じたので、この記事で紹介したいと思います。 Deno Deployの構成 まず、ざっくりとDeno Deployのバックエンドの構成を紹介します。 多くのコンポーネントがありますが、ここではどのようにRustを利用し

                                                  RustでWebバックエンドを書き始めてから1年くらい経った
                                                • アマゾンがついにOracle DBを「全廃」、成功のポイントは社内失業対策

                                                  米アマゾン・ドット・コム(Amazon.com)がついに米オラクル(Oracle)に「勝利宣言」をした。アマゾンは2019年10月15日(米国時間)、社内からOracle Database(DB)を「全廃」したと発表したのだ。最盛期には約7500ものOracle DBが存在し、eコマースや物流、決済、受発注、広告、動画・音楽配信などのバックエンドで長年使われてきた。それらはほぼすべて姿を消したという。 Oracle DBからの移行先は、アマゾンがクラウドサービスAmazon Web Services(AWS)で提供するDBサービスだ。今後はMySQLやPostgreSQLと互換性のある分散型リレーショナルDB(RDB)サービスのAmazon Auroraをはじめ、NoSQLのDBサービスであるAmazon DynamoDB、データウエアハウス(DWH)のサービスであるAmazon Reds

                                                    アマゾンがついにOracle DBを「全廃」、成功のポイントは社内失業対策
                                                  • GraphQL と Prisma から考える次のN年を見据えた技術選定 / Architecture decision for the next N years at StudySapuri

                                                    JSConf JP 2021 で登壇した資料です #jsconfjp #jsconfjp_b Links: [Active Recordから考える次の10年を見据えた技術選定](https://speakerdeck.com/yasaichi/architecture-decision-for-the-next-10-years-at-pixta) [GraphQL を活用したスキーマ駆動開発の実践](https://speakerdeck.com/qsona/schema-driven-development-with-graphql) [GraphQL を利用したアーキテクチャの勘所 / Architecture practices with GraphQL - Speaker Deck](https://speakerdeck.com/qsona/architecture-pract

                                                      GraphQL と Prisma から考える次のN年を見据えた技術選定 / Architecture decision for the next N years at StudySapuri
                                                    • オブジェクト指向は業務システムで本当に不要なのか? - Qiita

                                                      主旨 以前はシステムの状態をオブジェクト指向でカプセル化し、オブジェクト同士の通信でシステムの制御をしようとしていた しかし、Webアプリケーションのように状態をメモリ上に保持し続けるのが難しい環境が増えると、上記のことがやりにくくなった(ORMのインピーダンスミスマッチの影響が大きくなった) 現在では、システム全体の状態を管理するためにオブジェクト指向を用いるシーンは減っているが、要所要所でシステムを抽象化する道具の一つとして用いるシーンはあり、適材適所で使い続ければ良い はじめに 一時期あれだけもてはやされた「オブジェクト指向」ですが、現在では「業務システム開発においてオブジェクト指向で作るとろくなことがない」、とか、いっそ「不要である」、という意見もよく見かけます。 オブジェクト指向、この記事では特に「オブジェクト指向プログラミング」を対象として話をしますが、その利点は以下の3点に集

                                                        オブジェクト指向は業務システムで本当に不要なのか? - Qiita
                                                      • 国産の日本語生成AIの無料デモ版が公開 ~「GPT-3.5 Turbo」に匹敵する性能を達成/東大初のELYZA社が700億パラメーターのLLM「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」を開発

                                                          国産の日本語生成AIの無料デモ版が公開 ~「GPT-3.5 Turbo」に匹敵する性能を達成/東大初のELYZA社が700億パラメーターのLLM「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」を開発
                                                        • はじめてのGraphQLスキーマ設計

                                                          GraphQLのよいスキーマ設計についてです。

                                                            はじめてのGraphQLスキーマ設計
                                                          • DB Pilot - DuckDB GUI Client

                                                            DuckDB GUI Client DB Pilot is a database GUI client for DuckDB and various other databases. Available for Mac, with Linux and Windows support coming soon. Working with SQL has never been easier - thanks to DB Pilot's integrated AI assistant.

                                                              DB Pilot - DuckDB GUI Client
                                                            • SQLを使った監視でデータ基盤の品質を向上させる - MonotaRO Tech Blog

                                                              こんにちは、データ基盤グループの吉田(id:syou6162)です。データ基盤グループでは安定してデータを利用できるように様々な取り組みを行なっています。本エントリでは、データ品質に問題がある場合にすぐに気付けるようにしたSQLによる監視の仕組みを紹介します。 背景 SQLを使った監視基盤の構築 実際の監視項目例 他チームがdailyで転送しているデータがバッチの失敗により遅れていないか BigQueryのエラーレートが急激に増加していないか 承認済みビューの設定が意図せず消えていないか 今後の展望 背景 データ基盤の運用をしていると、日々様々なトラブルと向き合う必要があります。例えば、以下のようなものがあります。 他チームがdailyで転送しているデータがバッチの失敗により遅れている TerraformなどのIaCで承認済みビューの権限管理を行なっているが、コードの設定ミスで意図せぬ状態

                                                                SQLを使った監視でデータ基盤の品質を向上させる - MonotaRO Tech Blog
                                                              • 今まで生き残ってきたRDBMSとこの先10年戦えるデータストア戦略 / Database now and in the past

                                                                Developers Summit 2022の登壇資料です。 # 参考リンク - https://eh-career.com/engineerhub/entry/2018/12/11/110000 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2017/12/27/080000 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2021/12/31/114009

                                                                  今まで生き残ってきたRDBMSとこの先10年戦えるデータストア戦略 / Database now and in the past
                                                                • 【レポート】インフラエンジニアは働かない~AWSのフルマネージドサービスでメンテフリーになるまで~ #AWSSummit | DevelopersIO

                                                                  DA事業本部の春田です。 AWS Summit Online絶賛開催中!ということで、本記事では「CUS-60: インフラエンジニアは働かない~AWSのフルマネージドサービスでメンテフリーになるまで~」の内容についてまとめていきます。 セッション情報 株式会社カプコン システム開発部 中村 一樹 氏 株式会社カプコン システム開発部 中島 淳平 氏 DL数500万を超える大型タイトル、モンスターハンターライダーズ。 メンテフリー、省コスト、最先端、をテーマにしたカプコン史上最大のインフラアーキテクチャはどの様に設計され、どう運用されているのか。コンテナって実際どうなの、Kubernetes?ECS?RDBMSを使わずしてサービスを提供することは可能?大量アクセスにより生成されるログを安全に回収するにはどうする?実際に運用してみた経験や事例を踏まえて、カプコンの考えるクラウドネイティブ時代の

                                                                    【レポート】インフラエンジニアは働かない~AWSのフルマネージドサービスでメンテフリーになるまで~ #AWSSummit | DevelopersIO
                                                                  • 秒速で10億レコードを処理する話 - KaiGaiの俺メモ

                                                                    これまでのPG-Stromの性能測定といえば、自社保有機材の関係もあり、基本的には1Uラックサーバに1CPU、1GPU、3~4台のNVME-SSDを載せた構成のハードウェアが中心だった。*1 ただソフトウェア的にはマルチGPUやNVME-SSDのストライピングに対応しており、能力的にどこまで伸ばせるのかというのは気になるところである。 そこで、方々に手を尽くして、次のようなベンチマーク環境を整備してみた。 (機材をお貸し頂いたパートナー様には感謝感激雨あられである) 4UサーバのSYS-4029GP-TRTというモデルは、GPUをたくさん乗っけるためにPCIeスイッチを用いてPCIeスロットを分岐している。ちょうど、PCIeスイッチ1個あたり2個のPCIe x16スロットが用意されており、同じPCIeスイッチ配下のデバイス同士であれば、完全にCPUをバイパスしてPeer-to-Peerのデ

                                                                      秒速で10億レコードを処理する話 - KaiGaiの俺メモ
                                                                    • 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

                                                                        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
                                                                      • DynamoDB の基礎と設計 / DynamoDB Design Practice

                                                                        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?

                                                                          DynamoDB の基礎と設計 / DynamoDB Design Practice
                                                                        • 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

                                                                            テストでのデータベース単位の捉えかた - 日々常々
                                                                          • どのレイヤー(層)でトランザクションを実装すべきか

                                                                            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

                                                                              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

                                                                              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

                                                                                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

                                                                                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

                                                                                  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

                                                                                  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

                                                                                    Go の sql.DB がコネクションプールを管理する仕組み