フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
スケールする開発組織の作り方 #jawsug
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
Norikra v1.0.0 - たごもりすメモ
English article 以前からスキーマレスなストリーム処理をSQLで！というソフトウェアとして作っていたNorikra、このたびあちこち機能改善したりしたので、既にお仕事で絶賛稼働中ということもあるし、区切りとして v1.0.0 としてリリースした。 ついでにロゴとかも作ったので、なんとなくいい感じになりつつある。 https://rubygems.org/gems/norikra/versions/1.0.0-java http://norikra.github.io/ 修正点は リポジトリ のChangesに書いてあるが、curlだけで操作できるようHTTP JSON APIが加わってたり、GCまわりでハマらないようなデフォルトオプションが入ってたり、分析系クエリを書きたい人のために Group-by with Rollup や Grouping sets, Cube などの
使いやすいシェルスクリプトを書く
できればシェルスクリプトなんて書きたくないんだけど，まだまだ書く機会は多い．シェル芸やワンライナーのような凝ったことではなく，他のひとが使いやすいシェルスクリプトを書くために自分が実践していることをまとめておく． ヘルプメッセージ 書いてるシェルスクリプトが使い捨てではなく何度も使うものである場合は，本体を書き始める前に，そのスクリプトの使い方を表示するusage関数を書いてしまう． これを書いておくと，後々チームへ共有がしやすくなる．とりあえずusage見てくださいと言える．また，あらかじめ書くことで，単なるシェルスクリプトであっても自分の中で動作を整理してから書き始めることができる．関数として書くのは，usageを表示してあげるとよい場面がいくつかあり，使い回すことができるため． 以下のように書く． function usage { cat <<EOF $(basename ${0})
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
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