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
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
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（
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
本文書は今後GraphQLを利用する機会があるかもしれないのでGraphQLを一通り一度に学習したいというGraphQLの入門者の方に向けて作成したチュートリアルです。 GraphQLのサーバの構築(Apollo Server)、GraphQLサーバからREST APIを使って外部リソースからのデータ取得(JSONPLACEHolder)、データベースの接続(Prisma)、クライアント(React, Vue)からGraphQLサーバにアクセスしてデータを取得するまで流れ実際に手を動かしながら動作確認を行なっていくのでGraphQLの全体像を掴むのに必要な基本的な知識を習得することができます。 GraphQLの本質とは離れた場所でできるだけ悩まないようにシンプルな構成で動作確認を行なっています。 GraphQLとは GraphQLという名前がどのような意味を持っているか確認していきます。G
日本語の全文検索ぜんぶんけんさく (full-text search, FTS) を、高速に実行する Python コード例です。 Python の標準モジュール sqlite3 を使用しました。 sqlite3 から、SQLiteエスキューライト の全文検索 (FTSエフティーエス) を使ってみました。 試したのは、FTS4エフティーエスフォー と FTS5エフティーエスファイブ の２種類です。 ところで、SQLite の読み方は色々ありました。YouTube では、エスキューライト、エスキューエライト、スィクライト、スィクエライト、などの発音を聞きました。 全文検索の使い方（FTS の使い方）ですが、テキストを N-Gram にして、FTS4 か FTS5 の仮想テーブルに INSERT するだけでした。 （2022年2月5日 追記）MeCab の使い方も書きました。 MeCab で
Rust has picked up a lot of momentum since we last looked at it in 2015. Companies like Amazon and Microsoft have adopted it for a growing number of use cases. Microsoft, for example, sponsors the Actix project on GitHub, which is a general purpose open source actor framework based on Rust. The Actix project also maintains a RESTful API development framework, which is widely regarded as a fast and
S3からBigQueryへ連携する方法いろいろ（Omni/Transfer Service） | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部、池田です。花粉症です。 Google CloudのBigQuery Omniを使ってみたかったので、他の連携方法と比較してみました。 切りが無さそうだったので、ソースはS3に限定し、 Google Cloudのサービスや機能でできる（作り込みが要らない）方法として3つを試しました。 また、AWS側は再利用できるように CloudFormation でテンプレートにしました。 先にまとめ 各ガイドや触ってみた結果を基に、 個人的に選定時のポイントになりそうと思ったところをまとめてみました。 ※制約や挙動などは執筆時点（2022/04/14）のものです。 定額料金のみ リージョンが限られている インタラクティブ クエリの結果の最大サイズは2MB 標準テーブルを作成できない（→CTASやINSERT…SELECT…などでS3のデータをBigQueryへ持ち出せなかっ
Postgres Full-Text Search: A Search Engine in a Database | Crunchy Data Blog
Early in on my SQL journey, I thought that searching for a piece of text in the database mostly involved querying like this: SELECT col FROM table WHERE col LIKE '%some_value%'; Then I would throw in some wildcard operators or regular expressions if I wanted to get more specific. Later on, I worked with a client who wanted search functionality in an app, so LIKE and regex weren't going to cut it.
金融データのスタースキーマ実装方法｜zono
はじめに本記事では、金融データの管理・分析に有効なスタースキーマの概要と実装方法を紹介します。 データレイクに格納されたテーブルからスタースキーマを作成する具体的な方法について説明します。ただし、理解しやすさを優先したので非常にシンプルかつ簡易的な設計になっています。 スタースキーマスタースキーマは、データウェアハウスやデータマートでよく使用されるデータモデルの一種です。その特徴はシンプルで直感的な構造でありながら、高いパフォーマンスと柔軟性を提供します。 スタースキーマは、中心に「ファクトテーブル」と呼ばれるテーブルを配置し、その周囲に「ディメンションテーブル」と呼ばれる複数の関連テーブルを配置する形式を取ります。 分析前のテーブル以下のような主要テーブルが存在すると仮定します。 顧客（Customer） 口座（Account） 支店（Branch） 口座取引（AccountTransa
【感想】『りあクト！ TypeScriptで始めるつらくないReact開発 第3.1版』【Ⅰ. 言語・環境編】： #りあクト で最強React入門 - Rのつく財団入り口
りあクト！ でReact再入門 しばらく前のエントリで書きましたがReact＋TypeScript回りを学んだので、一緒に読んだ本の感想エントリです。技術同人誌界隈では非常に高評価、なんと累計1.5万部も売れた3部構成のReact入門書。作者はフリーランスのエンジニアの大岡由佳さん。 React推しの技術同人誌なので前書きからすでにアツく、最近はVue.jsが採用されたり書籍が多いのにもどかしさを感じたり、実際のプロジェクトで見てきたひどいコードをもっと良くしたいと思った…などなど、現場のエンジニアの技や思いがたっぷり詰まっています。ReactってJavaScriptぢからの高い優秀な人が使ってそうな勝手なイメージがあったのですが、そうではない場合もあるのですかねえ。 技術が出てくる経緯、歴史と思想にも踏み込み、仕事で使えるReact本を目指したとのことで、実際にそれを実現した本となってい
Why SQL template tags are not vulnerable to SQL injection attacksLearn what SQL template tags are, how they work under the hood, and why the are not vulnerable to SQL injection attacks SQL injection is one of the most well-known security vulnerabilities, allowing attackers to manipulate database queries and potentially gain unauthorized access to sensitive data. However, using our serverless drive
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、Claude Codeを活用してSvelteKit + Hono + Cloudflare構成のモダンなWebアプリケーションを構築した体験を共有します。 開発したHPはこれhttps://elanare.jp/ 会社ブログにはClaude君が質問して僕が答える別バージョンの記事もあります https://elanare.jp/blog/company-blog-launch 挨拶と前提 みなさんこんにちはうつ病で休職中の石橋です 3月から休職していて、6月半ばくらいから1日1時間くらいならPCに向き合って作業で
8.x バリデーション Laravel
イントロダクションIntroduction Laravelは、アプリケーションの受信データをバリデーションするために複数の異なるアプローチを提供します。すべての受信HTTPリクエストで使用可能なvalidateメソッドを使用するのがもっとも一般的です。しかし、バリデーションに対する他のアプローチについても説明します。Laravel provides several different approaches to validate your application's incoming data. It is most common to use the validate method available on all incoming HTTP requests. However, we will discuss other approaches to validation as well
【新機能】LOAD DATA文（Cross-cloud transfer）でS3のファイルをBigQueryテーブルへロードできるようになりました | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部、池田です。 昨日、BigQueryの LOAD DATA 文（Cross-cloud transfer）が GA となりました。 【 BigQuery release notes > November 09, 2022 】 【 Cross-cloud transfer from Amazon S3 】 ※執筆時点では日本語のガイドは未更新 もともと BigQuery Omni の 外部テーブル でAmazon S3など別クラウドのストレージを参照することはできました。 ↓この辺は以前ブログにしています。 S3からBigQueryへ連携する方法いろいろ（Omni/Transfer Service） ※現在はストレージへのアクセスなどは BigLake の機能として整備されました。 ただし、S3の場合、その外部テーブルは aws-us-east-1 という特別なリ
Aurora PostgreSQLでテーブルパーティショニングを導入した話 【実践編】 - GO Tech Blog
技術戦略部 SREグループの古越です。 前回の記事でパーティショニングを導入する段階で注意するポイントについて主に触れてきました。今回は導入するために具体的に行った事や追加で導入する拡張機能の解説などを踏まえて紹介していきます。 前提知識と導入するまでの背景については前回の検討編を見て頂ければと思います。 Aurora PostgreSQLでテーブルパーティショニングを導入した話 【検討編】 実践したこと 前回のブログでも軽く触れましたが、導入する前には以下を重点的に検証し、実践しました。 パーティション管理の自動化のため pg_partmanを導入する local開発環境でpg_partmanを利用可能にする Aurora PostgreSQLパラメーターのチューニング パーティションの一部をS3にエクスポートする このあたりを具体的に解説していければと思います。 1. pg_partm
個人開発・ソロプレナーの強い味方。Supabase徹底入門で無料枠をありがたく使わせてもらう公開日 : 2025/03/08 Supabaseの概要と特長 Supabase（スーパーベース、スパベースではないようです）は、近年注目を集めているオープンソースのBaaS（Backend as a Service）です。 Firebaseの代替として位置づけられており、バックエンドに必要な機能をすべてクラウドサービスとして提供します。具体的にはデータベース（PostgreSQL）、ユーザー認証、リアルタイム通信、ストレージ、サーバーレス関数などを統合的に利用できるプラットフォームです。 プログラミング初心者や個人開発者・ソロプレナーでも、自前でサーバーやDBを構築することなく、Webやモバイルアプリの堅牢なバックエンドを素早く構築できます。 Supabaseのアーキテクチャ概要と主要コンポーネン
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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
Changing std::sort at Google’s Scale and Beyond
Basic Feature Engineering with DuckDB
Mastodon: Ruby on Rails Open Source Web App
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
これを読めばGraphQL全体がわかる。GraphQLサーバからDB、フロントエンド構築 | アールエフェクト
【Python】SQLite で日本語を全文検索するコード例【N-Gram, FTS4/FTS5】
Build an API in Rust with JWT Authentication using actix-web
Why SQL template tags are not vulnerable to SQL injection attacks - Neon
実録ClaudeCodeで会社HP立ち上げた全部詳細公開 - Qiita
個人開発・ソロプレナーの強い味方。Supabase徹底入門で無料枠をありがたく使わせてもらう