はじめに 「論理削除？deleted_atカラム追加すればいいでしょ」この一言から始まる地獄を、何度見てきただろうか。 最初は簡単に見える。カラムを1つ追加するだけ。しかし、その「簡単さ」こそが罠だ。 論理削除は技術的負債の温床だ。WHERE句への条件追加忘れ、認知コストの増大、テストの複雑化、パフォーマンス劣化。すべては「最初にドメインを考えなかった」ツケである。 しかし現実として、サービスを運用していくと論理削除が必要になる場面は確実に訪れる。 論理削除の本質は、「このレコードは存在するが、存在しないことにしてほしい」という矛盾だ。この矛盾を解消するか、受け入れて安全に管理するか。本記事ではその両方のアプローチを解説する。 なお、私はDBのスペシャリストではないので、ここで紹介する方法が唯一の正解というわけではない。あくまで一つのアプローチとして参考にしてほしい。データベース設計は文脈
Node.jsのMySQLパッケージにおけるエスケープ処理だけでは防げない「隠れた」SQLインジェクション - GMO Flatt Security Blog
※本記事は筆者styprが英語で執筆した記事を株式会社Flatt Security社内で日本語に翻訳したものになります。 TL;DR Node.jsのエコシステムで最も人気のあるMySQLパッケージの一つである mysqljs/mysql (https://github.com/mysqljs/mysql)において、クエリのエスケープ関数の予期せぬ動作がSQLインジェクションを引き起こす可能性があることが判明しました。 通常、クエリのエスケープ関数やプレースホルダはSQLインジェクションを防ぐことが知られています。しかし、mysqljs/mysql は、値の種類によってエスケープ方法が異なることが知られており、攻撃者が異なる値の種類でパラメータを渡すと、最終的に予期せぬ動作を引き起こす可能性があります。予期せぬ動作とは、バグのような動作やSQLインジェクションなどです。 ほぼすべてのオンラ
関数名、メソッド名、変数名でよく使う英単語のまとめ
プログラミングをしていると関数名、メソッド名、変数名をどうするか悩みます。 ロジックより命名に時間を費やすこともざらにあります。翻訳したり、一般的な命名規則なのかいつも検索して大変です。 よく使うサイトの内容をコピってメモしておく 関数名とメソッド名の違いについて よく使う英単語のまえに、いつもごっちゃにして使っているけど、定義はこんな感じ 「関数」と「メソッド」の違い 似ているところ どちらも何か（引数）を入れると処理をして何か（戻り値）を返してくれます。 違うところ やってること自体は大差ありません。概念としては違います。 メソッドはオブジェクト指向で登場する用語で、オブジェクトの動作を定義したものです。 まずオブジェクトありきなのですね。一方の関数は、オブジェクト云々は関係ありません。 個人的な使い分け Java で登場する関数は「メソッド」です。C 言語で登場する関数は「関数」と呼
こんにちは、プロダクト開発部の中田です。 最近、AIエージェント界隈は非常に盛り上がっていますね。 今回は、Clineを使ってみた感想や、自分が現在どのように使っているかをご紹介します。 はじめに Clineを使いはじめたわけ Clineを使いはじめて悩んだこと AIを使用するうえでの保守性の高いコードベースの重要性 コンテキストの局所化 自然言語としての可読性 実際のタスク分担の例 バックエンド開発タスク UseCaseのユニットテスト実装 Controller実装 Repository実装 フロントエンド開発タスク コンポーネントライブラリの実装 個別コンポーネントの実装 やってみて効果を実感したTIPS 参考にしたい既存コードをVSCodeで開いておく Planですり合わせしてからActする .clinerulesファイルを活用する Clineとのやりとりを記録・共有する Cline
How I built a modern website in 2021September 29th, 2021 — 34 min read For over half of 2021, I worked on a complete rewrite of kentcdodds.com. You're reading this on the rewrite of this site! Are you using dark mode or light mode? Have you signed in and selected your team yet? Have you tried to call into the Call Kent Podcast? This blog post isn't about these and other features of the new site, b
Claude Codeの会話ログをDuckDBで分析して自分の仕事スタイルを改善する方法 - yasuhisa's blog
3行まとめ はじめに Claude Codeのログ保存機能とその特徴 ログ分析の活用例 音声入力の課題と英語プロンプトの活用 DuckDBを用いた分析アプローチ スキーマ情報の重要性とログ分析の活用 ログの長期保存設定 まとめ 3行まとめ Claude Codeの会話ログはJSONL形式で保存されており、DuckDBを使って日次の利用状況や音声入力の課題などを分析できる 英語プロンプトの学習効率化やエラーパターンの特定など、自分の仕事の仕方を改善するための実践的な活用方法がある JSONLファイルのスキーマ情報を整理することで、Claude Codeがクエリを書く際の精度が向上する はじめに Claude Codeは非常に強力なツールで、これ自体は別のブログで書く予定ですが、もはやこれなしでコードを書けないほど便利に使っています。今回は、そのClaude Codeとの会話ログを分析すること
Apache Iceberg とは何か - Bering Note – formerly 流沙河鎮
はじめに 概要 Apache Iceberg(アイスバーグ)とは [重要] Icebergの本質はテーブル仕様である Table Spec バージョン Icebergハンズオン Icebergの特徴 同時書き込み時の整合性担保 読み取り一貫性、Time Travelクエリ、Rollback Schema Evolution Hidden Partitioning Hidden Partitioningの種類 時間 truncate[W] bucket[N] Partition Evolution Sort Order Evolution クエリ性能の最適化 ユースケース Icebergのアーキテクチャ Iceberg Catalog Iceberg Catalogの選択肢 metadata layer metadata files manifest lists manifest files
ブラウザで動作する地理空間データ処理ライブラリとして DuckDB-wasm を使い、 SQL を TypeScript で管理する仕組みを作る - newmo 技術ブログ
newmo では、地図データや地理情報を扱う場面が多くあります。 たとえば、タクシーやライドシェアでは、営業区域のような営業していいエリアといった地理的な定義があります。 また、乗り入れ禁止区域のようなタクシーが乗り入れてはいけないエリアといった定義も必要になります。 これらの地理に関する定義は GeoJSON のような地理情報を扱うデータ形式で管理されることが多いです。 しかし、GeoJSONなどの定義をテキストとして手書きするのは困難です。 そのため、地図上に区域を作図するエディタやその定義した区域が正しいかをチェックするような管理ツールが必要です。 管理ツールは、ウェブアプリケーションとして作った方が利用できる環境が広がります。 このような地理情報は一度に扱うデータが多かったり、空間的な計算処理が必要になるため、専用の仕組みを使うことが多いです。 このような技術を、地理情報システム（
AI「できました！」人間「（…本当に大丈夫か？）」 Devinと探る、AIコードセキュリティ虎の巻 - GMO Flatt Security Blog
万華鏡のように変化するテクノロジーの世界。かつて専門家が丹精込めて紡ぎ出していた『創造物』――精巧な絵画や心揺さぶる音楽、そして複雑なプログラムコードでさえも――が、今やAIによって驚くほど自然に、そして巧妙に生み出されています。その筆致やロジックのきらめきが、人間の手によるものか、それとも精緻なアルゴリズムの産物か。見分けることの難しさは日増しに高まり、私たちに新たな問いを投げかけているようです。 と、ここまでがGemini 2.5 Proに書いてもらった導入文です！記事全文を読んでもらったうえで、「人間が書いたのと見分けがつかないような面白い導入文を載せて、AIが生成するものが高度化していることを興味深く紹介したい」と言ったら書いてくれました。まあまあいい感じですね。全然いい感じじゃないと思った人はAIに文句を言ってください。 個人的に冒頭の文章はわりかしいい線をいっていると思いますが
メルカリ Shops での NestJS を使った GraphQL Server の実装 | メルカリエンジニアリング
ソウゾウの Software Engineer をやっています、@mookjp です。 8/10 の記事「メルカリShopsの技術スタックと、その選定理由」では、メルカリ Shops のアーキテクチャについて、その全体像を紹介しました。 この記事では、そのうちの BFF（Backend for Frontend） レイヤとして用意した GraphQL サーバについて、NestJS を使った実装例を交えて紹介します。 GraphQL とは GraphQL サーバ周辺の構成 NestJS とは GraphQL Module NestJS で Code First なスキーマ定義をする Object types の定義 Query と Mutation の定義 GraphQL スキーマの生成 スキーマの Breaking Change （破壊的変更）を防ぐ DataLoader を使って Bat
こんにちは。 クラシル開発部、バックエンドエンジニアの松嶋です。 delyに入社してから約3年間、私はSREチームに所属していましたが、昨年10月にバックエンドに転向しました。バックエンドに転向してからは、主にクラシルアプリの公式レシピおよびCGMコンテンツの検索機能に関する開発・改善に取り組んでいます。 クラシルは、2016年2月にサービスを開始してから、管理栄養士監修の「誰でも安全に・おいしい料理を作ることができるレシピ動画」を5万件以上提供してきました。 昨年12月には、クラシルのブランドリニューアルを行い、今後はシェフや料理研究家を中心としたクリエイターとともに多様化したユーザーの食の好みや課題解決に応えられるよう、幅広い食のコンテンツを提供するプラットフォームを目指しています。 ブランドリニューアルの詳細に関しては、こちらを御覧ください。 www.kurashiru.com この
BigQueryのアンチパターン認識ツールで独自のSQLリンターを開発しました - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、株式会社ZOZOで25卒の内定者アルバイトをしている村井です。この記事では業務で取り組んでいる、BigQueryで使うSQLのリンターの作成方法について紹介します。 目次 目次 課題と解決策 課題 解決策 BigQueryのアンチパターン認識ツール ミニマムな使い方 日本語がSQL内に含まれている際の問題 アンチパターンを定義する リンターとしてBigQueryのアンチパターン認識ツールを使用する際に生じる課題と解決策 構成 APIサーバ化 Chrome拡張 動作例 まとめ 課題と解決策 課題 社内では様々なチームがSQLを書いており、動作はするものの良くない書き方をしている場合があります。そういった構文を検知して、前もって修正する必要があります。 解決策 BigQueryのコンソールで入力されたSQLの不正構文を検知、修正案を提示できるようにしました。 BigQueryのアン
TypeScript で実行時の入力を含む文字列を型で弾く - Object.create(null)
TypeScript (4.7 時点) において, 文字列に付けられる型には以下の 3 つ (とそのユニオン型) があります. 文字列型 string 文字列リテラル型 ("foo" など) テンプレートリテラル型 (`data-${string}` など) これらのうち, 実行時の入力, 特に事前にパターンが想定されていないような任意の入力が含まれるような文字列に対しては, string や string を含むテンプレートリテラル型を付けることはできても, 文字列リテラル型を付けることはできません. 文字列リテラル型を付けるためには型検査時 (実行の前) に入力文字列の内容がわかっている必要があるので, まあそれはそうですね. このことを利用して, 実行時の入力を含む文字列を与えようとすると型検査に失敗するような関数を作ることができそうです. まずは与えられた型が文字列リテラル型, ま
Couple of weeks ago when I was publishing The Hidden Cost of URL Design I needed to add SQL syntax highlighting. I headed to PrismJS website trying to remember if it should be added as a plugin or what. I was overwhelmed with the amount of options in the download page so I headed back to my code. I checked the file for PrismJS and at the top of the file, I found a comment containing a URL: /* http
Deno で掲示板サイトを作ろう！ with upstash & supabase その 2 (ミドルウェアと掲示板の作成) - 虎の穴ラボ技術ブログ
皆さん、こんにちは。 自宅では、トラドラオニタイジン極がご本尊みたいになっています。おっくんです。 今回は、「Deno で掲示板サイトを作ろう！ with upstash & supabase」企画の2回目として、掲示板の登録と参照の実装を進めていきます。 今回の実装で、次のように、掲示板の登録ができるようになります。 前回記事はこちら toranoana-lab.hatenablog.com 訂正 始めに、第1回で取り扱った環境変数の取り扱いについて、一部訂正をさせていただきます。 第1回に紹介した、以下のdotenvの実装がありました。 [anonymous-board/util/config.ts] import { config } from "dotenv/mod.ts"; export const envConfig = await config({ safe: true })
PMに「Hono書いて」と言われたのでCloudflareでAIチャットボットを作ってみた - iimon TECH BLOG
◼️ はじめに ◼️ Honoとは ◼️ Cloudflareとは ◼️ 今回作成するアプリのアーキテクチャに関して 各サービスの役割 ◼️ プロジェクト作成 Honoを使用するためのプロジェクト作成 各リソースを作成 型定義のインストール D1テーブル作成 ◼️ 実装 Bindings型定義 アクティビティ登録APIを作成 テストデータ登録 チャットAPI作成 セッション初期化 メッセージ送信 チャットUI ◼️ 動作確認 今後の改善箇所 ◼️ まとめ ■最後に ◼️ 参考 ◼️ はじめに 株式会社iimonでエンジニアをしている「あめちゃん」です！ 本記事はiimon Advent Calendar 2025の15日目の記事となります！ 12月は社内のエンジニアでアドベントカレンダーに記事を投稿するという一大イベントが発生してる最中です。 僕も何か良い題材がないかなぁと色々考えていまし
【GraphQL × Go】 N+1問題を解決するgqlgen + dataloaderの実装方法とCacheの実装オプション - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。バクラク事業部でバクラク申請の開発を担当している@sh_komineです。 この記事は、6月から始まっている #LXベッテク月間 9日目の記事です。 前回はPrivacyTech事業部の@cipepserさんによる 合成データとは - 統計的な有用性を維持する架空のパーソナルデータ でした。 ものすごくBet Technologyな合成データのお話で読んでいてワクワクする記事です。気になる方は是非読んでみてください！ 本日は、一般的なWebアプリケーション開発の技術で、バクラク事業部の開発で実際に使っているgqlgenとdataloaderの実装について紹介したいと思います。 gqlgen + dataloaderの記事自体は巷にだんだんと出揃ってきていると思いますが、弊社が使っている技術として改めてご紹介できたらと思います。 前提の話 今回の記事は自分が前回のエンジニアブログ
TinyBase
(Baffled by all these logos? Check out our architectural options guide to make sense of it all!) Start with a simple key-value store.Creating a Store requires just a simple call to the createStore function. Once you have one, you can easily set Values in it by unique Id. And of course you can easily get them back out again. Read more about using keyed value data in The Basics guide. import {create
数十億レコードをゼロダウンタイム移行 ── SQL ServerからAurora MySQLへのデュアルデータベース戦略 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。商品基盤部・商品基盤2ブロックの小原です。私が所属するブロックではお気に入り機能のマイクロサービスを担当しています。 ZOZOTOWNではさらなる成長に向けて、さまざまなリプレイスプロジェクトが進行中です。本記事では、その中でもお気に入り機能のリプレイスについて紹介します。SQL ServerからAurora MySQLへ数十億レコードをゼロダウンタイムで移行するために設計したデュアルデータベース戦略を解説します。 こんな方に読んでもらいたい 段階的なマイクロサービス移行戦略を策定する担当者 ゼロダウンタイム移行の手法を探すアーキテクト Spring BootでマルチDataSourceを実装する開発者 数十億レコード規模の移行戦略に関心があるデータエンジニア オンプレミスからAWS移行でダウンタイム最小化に課題を抱えるチーム なぜデュアルデータベース構成を採用したの
TL;DR; We are changing std::sort in LLVM’s libcxx. That’s a long story of what it took us to get there and all possible consequences, bugs you might encounter with examples from open source. We provide some benchmarks, perspective, why we did this in the first place and what it cost us with exciting ideas from Hyrum’s Law to reinforcement learning. All changes went into open source and thus I can
Data Contractに向けたProtocol Buffersの調査 - yasuhisa's blog
背景: データ品質を担保するにはデータソースの品質が重要 データソースの品質を担保する手段としてのData Contract Data Contractの表現方法の一つとしてのProtocol Buffers Data ContractとしてProtocol Buffersを使う データの入出力を一箇所に集約、Protocol Buffersで抑えるパターン ストレージのスキーマをProtocol Buffersで抑えるパターン 発展的な話題 & 読書会の案内 参考文献 背景: データ品質を担保するにはデータソースの品質が重要 私はデータエンジニアをしており、DWHやデータマートのデータ品質について考えることが多い。BigQueryなどにデータが取り込まれた後のレイヤリングやテスト、改善に向けたデータ品質の可視化について、以前発表した。 データが取り込まれた後の整理は進んでいるものの、やは
Claude Code Workflow Studio完全ガイド｜ビジュアルでAIワークフローを構築する新時代｜アイドリ | AI-Driven Lab
本記事の対象者主な対象者: Claude Codeを使っているがワークフロー機能を活用しきれていない方、AIエージェントによる自動化に興味がある開発者・ビジネスパーソンを想定しています。 技術レベル: 初級〜中級を想定しています。 前提知識: Claude Codeの基本的な使い方（ターミナルでの対話）とVS Codeの操作を理解していることを前提としますが、ワークフロー機能の知識は不要です。 この記事で得られるもの: Claude Code Workflow Studioのインストールから実践的なワークフロー構築まで一通り習得でき、複雑なAIエージェント連携を自力で設計できるようになります。 要約本記事の主要トピック: 本記事はClaude Code Workflow Studioの概要と解決する課題、具体的なインストール・操作方法、実践的なユースケースの三点を中心に解説します。 記事の
TL;DR: In this post, we show how to perform essential machine learning data preprocessing tasks, like missing value imputation, categorical encoding, and feature scaling, directly in DuckDB using SQL. This approach not only simplifies workflows, but also takes advantage of DuckDB’s high-performance, in-process execution engine for fast, efficient data preparation. Introduction Data preprocessing i
Vue.jsのフレームワークであるNuxtには便利なプラグインがたくさんあります。マークダウンファイルとNuxtを連携するNuxt Contentはその中のひとつとしてよく用いられています。 読者の中には「NuxtってVue.jsのフレームワークでしょ？ 私はReact派だし興味ないかな…。」という人も多くいると思います。 しかし、Nuxtの強みとして、コミュニティ主導で質の高いモジュールが管理されていることが挙げられます。NuxtコミュニティではNuxt Modulesという名前でライブラリが管理、提供されています。Nuxt Contentもそのひとつです。 Nuxt Modulesに追加されるライブラリについてはコミュニティ内で実装ガイドラインが定められており、Nuxtチームのレビューを受けて追加されるため品質が担保されています。また、Nuxtで使いやすい形になっているため導入が容易で
Announcing connect() — a new API for creating TCP sockets from Cloudflare Workers
Announcing connect() — a new API for creating TCP sockets from Cloudflare Workers2023-05-16 Today, we are excited to announce a new API in Cloudflare Workers for creating outbound TCP sockets, making it possible to connect directly to any TCP-based service from Workers. Standard protocols including SSH, MQTT, SMTP, FTP, and IRC are all built on top of TCP. Most importantly, nearly all applications
【PGlite】WebAssemblyでPostgreSQLを軽量に - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに PGliteの概要 PGliteの特徴 PGliteを試す ブラウザで使う PGliteの速度計測 まとめ はじめに こんにちは！エンジニア２年目のTKDSです！ 今回はPGliteについて調べてみました！ 概要・使い方・速度実験・まとめの内容で記事は構成されています。 使ってみた結果として、軽量高速であり色々使いみちがありそうなツールだと感じました。 ぜひ最後まで読んでいただけると幸いです。 PGliteの概要 PGliteは、PostgreSQLをWebAssembly（WASM）にコンパイルした軽量なデータベースエンジンです。 これにより、ブラウザ、Node.js、Bun、DenoなどでPostgreSQLの機能を利用でき、開発者はローカルやサーバーレス環境でデータベース操作を行うことが可能です。 PGliteは、インメモリデータベースやファイルシステム（Node.jsやB
The product https://joinmastodon.org Mastodon is a free, open-source social network server based on ActivityPub where users can follow friends and discover new ones. On Mastodon, users can publish anything they want: links, pictures, text, and video. All Mastodon servers are interoperable as a federated network. Open source The project is open source at https://github.com/mastodon/mastodon License
I was recently made maintainer of the json gem, and aside from fixing some old bugs, I focused quite a bit on its performance, so that it is now the fastest JSON parser and generator for Ruby on most benchmarks. Contrary to what one might think, there wasn’t any black magic or deep knowledge involved. Most of the performance patches I applied were fairly simple optimizations driven by profiling. A
Photo by Mariia Shalabaieva on UnsplashBackgroundAllowing non-technical users to ask questions from a database has been a problem of interest in academia and industry for years. The recent advances in Large Language Model (LLM) technology, such as GPT-4, have improved the accuracy of proposed solutions. However, since the most advanced LLMs have not been open for fine-tuning, recent work in the sp
週刊Railsウォッチ: Herokuが無料プラン廃止を発表、Hotwire日本語コミュニティほか（20220905前編）｜TechRacho by BPS株式会社
こんにちは、hachi8833です。いよいよRubyKaigiが今週始まりますね。 ミナサン〜！ 来週はRubyKaigi行きます！ 是非会いに来てください！#rubykaigi pic.twitter.com/f8zUyWTzHd — 合同会社イービルマーシャンズ (@evilmartians_jp) August 31, 2022 RubyKaigiまであと1週間ですね！ 今年は超絶技巧Rubyプログラミングコンテスト、TRICKの結果発表があります。1日目の最終枠、ご期待ください～。https://t.co/9Xsz4quRBW — Yusuke Endoh (@mametter) August 31, 2022 週刊Railsウォッチについて 各記事冒頭には🔗でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ド
How to turn Claude Code into a domain specific coding agent
Authored by: Aliyan Ishfaq Coding agents are great at writing code that uses popular libraries on which LLMs have been heavily trained on. But point them to a custom library, a new version of a library, an internal API, or a niche framework – and they’re not so great. That’s a problem for teams working with domain specific libraries or enterprise code. As developers of libraries (LangGraph, LangCh
agent loop ���� �G�� You are Manus, an AI agent created by the Manus team. You excel at the following tasks: 1. Information gathering, fact-checking, and documentation 2. Data processing, analysis, and visualization 3. Writing multi-chapter articles and in-depth research reports 4. Creating websites, applications, and tools 5. Using programming to solve various problems beyond development 6. Vario
無料でA/Bテストや新機能の段階的ロールアウトを導入でき、オープンソースでセルフホストも可能な「GrowthBook」を使ってみた
ウェブサイトのデザイン案がいくつか出た場合に、どれが最適なのかを考えるのは難しいもの。そうした要素の最適化に役立つのが2つのページをランダムに表示して変化を計測する「A/Bテスト」です。GrowthBookは簡単にA/Bテストが導入できるだけでなく、オープンソースでセルフホストも可能とのことなので、実際に使って試してみました。 GrowthBook - Open Source Feature Flags and A/B Tests https://www.growthbook.io/ 公式サイトにアクセスし、「Get started for free」をクリック。 Cloud版とセルフホスト版のどちらを導入するかを選択します。無料プランでもトラフィック量や設定できるA/Bテストの数などに制限は無いようなので、今回はCloud版を使ってみることにしました。「Create a free acc
BigQueryを補完する技術: DuckDBとDataflowでのデータ処理入門 - yasuhisa's blog
背景 & Disclaimer DuckDB 概念や代表的なユースケース 使ってみる 1週間〜一ヶ月などある程度の期間、分析で使いたい場合 便利なCLIツールとして使う 所感 参考 Dataflow 代表的なユースケース 具体例 参考 背景 & Disclaimer BigQueryは非常に便利で、BigQueryにさえ上がってしまえばSQLで巨大なデータを簡単に相手にできます とはいえ、BigQueryに行きつくまでが大変な場合もありえます 例: 個人情報を含むsensitiveなデータで、BigQueryに気軽に上げられないケース 一時的であっても、相談なしにその手のデータを気軽にアップロードするのはやめてください... 数万件程度であれば手元のエクセルで開いて、問題ない行/列だけに絞る、ということもできるが、もっと量が多いデータだとそういうわけにもいかない。そもそも分析はSQLでやり
Parquet and Postgres in the Data Lake | Crunchy Data Blog
Interested in Spatial analytics? You can now connect Postgres and PostGIS to CSV, JSON, Parquet / GeoParquet, Iceberg, and more with Crunchy Data Warehouse. Static Data is DifferentA couple weeks ago, I came across a blog from Retool on their experience migrating a 4TB database. They put in place some good procedures and managed a successful migration, but the whole experience was complicated by t
Steampipe とは 標準 SQL を使用して、対応するクラウドサービス (AWS, Azure Google Cloud, and more!) にクエリを実行できるオープンソース の CLI ツールです。マルチクラウドのガバナンスプラットフォームを提供する Turbot (Turbot HQ, Inc.) が中心となって開発しています。 類似するサービスに IaSQL などがあります。IaSQL は SQL でインフラ構成を管理する、つまりリソースの作成や維持も目的としています。 対して Steampipe は API やサービスからデータを調査、評価し、洞察を得るという参照に特化しています。また単に CLI ツールであるため、ローカルや AWS CloudShell などの環境にインストールし、認証情報を与えるだけで利用できます。ユーザー自身で別途データベースを用意する必要もあり
Best practices for general style and structure | Terraform on Google Cloud | Google Cloud Documentation
Send feedback Best practices for general style and structure Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This document provides basic style and structure recommendations for your Terraform configurations. These recommendations apply to reusable Terraform modules and to root configurations. This guide is not an introduction to Terraform. For an introductio
UPM is our internal standalone library to perform static analysis of SQL code and enhance SQL authoring. UPM takes SQL code as input and represents it as a data structure called a semantic tree. Infrastructure teams at Meta leverage UPM to build SQL linters, catch user mistakes in SQL code, and perform data lineage analysis at scale. Executing SQL queries against our data warehouse is important to
ChatGPT Containers can now run bash, pip/npm install packages, and download files
Sponsored by: Teleport — Secure, Govern, and Operate AI at Engineering Scale. Learn more ChatGPT Containers can now run bash, pip/npm install packages, and download files 26th January 2026 One of my favourite features of ChatGPT is its ability to write and execute code in a container. This feature launched as ChatGPT Code Interpreter nearly three years ago, was half-heartedly rebranded to “Advance
Rust on Nails | Cloak
Rust on Nails A full stack architecture for Rust web applications This article is now outdated and has been replaced This article was more popular than we expected and as we added more content grew beyond the size of a blog post. It is now available on it's own mini site at https://rust-on-nails.com The old article To build a web application you need to make architecture decisions across a range o
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
論理削除という技術的負債、それでも僕たちは使い続ける - じゃあ、おうちで学べる
ClineとDDDと私 - コドモン Product Team Blog
How I built a modern website in 2021
Aurora MySQL 5.7とRailsで実現する全文検索機能 - dely Tech Blog
Your URL Is Your State
Changing std::sort at Google’s Scale and Beyond
Basic Feature Engineering with DuckDB
マークダウンの力を引き出す！Nuxt Contentで快適なウェブサイト制作 - ICS MEDIA
Mastodon: Ruby on Rails Open Source Web App
Optimizing Ruby’s JSON, Part 1
Fine-tuning GPT-3.5-Turbo for Natural Language to SQL
Manus tools and prompts
Steampipe で実現する select * from cloud; の世界 - Qiita
Enabling static analysis of SQL queries at Meta