Lotus Notes データベースからアイコン画像を取り出す(1)
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イミュータブルデータモデル(入門編)
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
DBUnitを使って、ユニットテストのテストデータを作成する
弊社ではテストのエビデンスとして、JUnitの結果とコードのカバレッジを提出するルールにしておりますが、開発者それぞれの環境でallTestをするようなこともあります。その時に環境によっては、マシンのスペックが悪くallTestにけっこう時間が掛かってしまうこと、またその影響でマシンの負荷が高くなり、他の作業を並行してやれず仕事にならないようなことがありました（注1）。その対応としてJenkinsにブランチのallTestが流せるジョブを作って対応しました。 あと、Jenkinsのバージョンはこまめに更新した方が良いなと実感しました。バージョンアップする前はビルド、AllTest、ページビューなどが結構遅くて、周りの人からも遅いという声があがっていました。改善として、サーバのスペックをすぐに上げることは無理そうだったので、jvmのチューニングをしたりしましたがさほど効果はなく、Jenkin
SQLデータベースに正しインデックスを作るのは 誰の役割？
SQLのパフォーマンス問題は、SQLそのものと同じぐらいの歴史がある―― ある人は、SQLはそもそも遅いものだとすら言うかもしれません。これは、SQLの歴史が始まった頃は正しかったかもしれませんが、今となっては全く 当てはまらないでしょう。にもかかわらず、SQLのパフォーマンス問題は今も一般的でよくあることです。どうしてそうなってしまうのでしょうか？ SQL言語は、恐らく最も成功した第4世代言語(4GL)でしょう。その最大の利点は、「何を」と「どのように」 を分離できることです。SQL文は、どのようにそれを実行するかを記述せずに、単純に 何を必要としているかのみの記述になっています。以下のような例を考えてみましょう。 SELECT date_of_birth FROM employees WHERE last_name = 'WINAND'SQLのクエリは、データを要求する英語の文として読
LedisDB - A high performance NoSQL like Redis powered by Go.
Data structure Rich data structure: KV, List, Hash, ZSet, Set. Various Backend Various backend databases to choose: LevelDB, goleveldb, LMDB, RocksDB, BoltDB or Memory. Expiration & TTL Supports expiration and ttl in all kinds of data structures. CLI Support Redis clients, like redis-cli, are supported directly. Easy Embedding Easy to embed in Go application. Data Protection Replication to guarant
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これからMySQLをイチから学ぶ人に捧げたい23個のコマンドリスト
