従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
Bulk insertでも20時間以上かかっていたMySQLへのインサート処理を1時間以内にする - エムスリーテックブログ
この記事はエムスリー Advent Calendar 2022の30日目の記事です。 前日は id:kijuky による チームメンバーのGoogleカレンダーの休暇予定一覧をスプレッドシート+GASで作った でした。 AI・機械学習チームの北川(@kitagry)です。 今回はMySQLへのインサートを20倍以上高速化した話について書きます。 仕事をちゃんとしてるか見張る猫 TL; DR はじめに 今回のテーブル バイナリログを無効化する 追試 LOAD DATA INFILE 追試 テーブルの正規化 インデックスを一時的に剥がす まとめ We are hiring!! TL; DR バイナリログをオフにする LOAD DATA INFILEを使う インデックスを一時的に消す はじめに AI・機械学習チームではサイトトップからアプリに至るまで多くの推薦システムがあります。 そこでは推薦ロ
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
Deno入門 ─ 新しいTypeScript/JavaScript実行環境でWebアプリ開発とデータベース接続の基本を体験しよう｜ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ（AMBI）
例えばmain.tsというスクリプトに対して、ファイルの読み取りだけを許可したい場合は、以下のようにコマンドを実行します。 $ deno run --allow-read main.ts このときmain.tsプログラムはファイルの読み取りだけが可能になるため、ファイルの書き込みやネットワークアクセスをするとPermissionErrorによる実行時エラーになります。 なお、実行時にフラグを何も与えなければ、どの権限も持っていない状態になります。 各フラグにはパラメータを指定でき、例えば次のように実行すると/home/userディレクトリの読み込みだけが許可されます（--allow-writeフラグも同様）。 $ deno run --allow-read=/home/user main.ts また、--allow-netを次のように指定すると、特定のドメインとポートだけのアクセスを許可で
Previous slideNext slideToggle fullscreenOpen presenter view Rails vs Node.js 最終章 「Prisma」 @mizchi Cloudflare Meetup 2024/10/02 今日の Prisma + Cloudflare の様子 About https://x.com/mizchi Node.js とフロントエンドの専門家 100万円*達成率で御社のフロントエンドの高速化をやります 前書き フロントエンド/Node.js 視点のポジショントークです Railsに対するチャレンジャーとして Node.js を使ってきた話 Rubyの開発者やRubyのユーザーを否定する意図はありませんが、好き嫌いは否定しません。型が好きです 「Rails」は 2010年前後に流行っていた任意なWAFに置き換え可能 Symfony
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
DuckDB で日本語全文検索
DuckDB-VSS と PLaMo-Embedding-1B を利用することで、ベクトル検索を実現できますが、DuckDB-FTS (Full-Text Search) と形態素解析ライブラリである Lindera を組み合わせて日本語全文検索を実現できます。 DuckDB-FTS + LinderaDuckDB の全文検索拡張は日本語には対応していないないのですが、スペース区切りでトークン化することで、日本語の全文検索を利用する事が出来ます。トークン化には Meilisearch にも利用されている信頼と安心の Lindera を利用することにしました。 今回この参考コードを Lindera の作者であり検索の専門家でもある Minoru OSUKA 氏にレビューいただきました。本当にありがとうございます。 以下は参考コードです。 [project] name = "duckdb-ft
PostgreSQL Client から自作 DBMS に接続する - goropikariの備忘録
最近、Go の練習がてら書いていた自作 DBMS に PostgreSQL client で接続できるようになったので、そのやり方を残しておきます。(これから紹介するサンプルコードはすべて Python ですが) github.com psql --version psql (PostgreSQL) 13.2 pgcon の資料と PostgreSQL の公式 Document、加えて PostgreSQL server と client 間に流れるパケットを眺めると、自作DBMSは client から接続されたときにどういうパケットを返せばいいのかが見えてきます。 https://www.pgcon.org/2014/schedule/attachments/330_postgres-for-the-wire.pdf https://www.postgresql.org/docs/13/
DuckDB でハイブリッド検索
DuckDB を利用してベクトル検索と日本語全文検索の両方を同時に利用できます。さらにこれらの結果をマージして Reranking を行うことでハイブリッド検索をサクサクっと実現する事ができます。 Rerankerどうやらベクトル検索した結果と日本語全文検索した結果をマージして、クエリーとマージ結果を再度ランキング付けする仕組みのようです。 ここでは参考にした記事を共有する程度にしておきます。 日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは? - A Day in the Lifeリランキング モデルによる RAG の日本語検索精度の向上 - NVIDIA 技術ブログ今回は Reranker に hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1 を利用しました。 以下は参考コードです。 [projec
sqlc を TypeScript で利用する
2024 年 12 月 25 日追記 sqlc と sqlc-gen-typescript は積極的なメンテナンスがされていないため、採用するときは注意してください。 まとめ sqlc-gen-typescript かなり良い 自分が TypeScript でウェブアプリを利用するなら間違いなく sqlc を選択する SQL は共通言語という点で本当に偉大 sqlc とは sqlc とは Go で書かれた SQL を元にコードを生成するツール。 なぜ sqlc ? 結局、それぞれの ORM 固有の技術を覚えるくらいなら SQL を覚えた方が早い 拡張に ORM が対応していようがいまいが関係ない SQL パーサーが libpg_query という実際の PostgreSQL サーバーソースを使用している wasilibs/go-pgquery を利用しているので信頼できる Wasm 化され
はじめに ドワンゴ教育事業でデータアナリストとして働いている小林です。 一般的にデータアナリストはデータの収集・分析を通して組織の意思決定を支援する役割を期待されることが多く、ドワンゴ教育事業における私のミッションもKPI動向の可視化やダッシュボード / レポートの作成・提供を通してデータドリブンな組織に貢献するところにあります。 私たち教育事業には施策を実行する企画者やビジネス上の意思決定者だけでなく、サービスを活用して教育の現場に立っている方々、サービスに展開している教材を制作しているチームなど多様な方面からデータ収集・分析の需要があります。それだけにやりがいも大きく楽しい日々を過ごしています。 課題について（導入に代えて） クエリを書いて、結果を分析して、資料にまとめて、展開して、共有して・・・みたいな仕事をしているとSQLで抽出した縦持ちのデータを横持ちに作り変えたいことがよくあり
dbt (data build tool) を使ってデータをテストする - CUBE SUGAR CONTAINER
ソフトウェアエンジニアリングの世界では、自動化されたテストを使ってコードの振る舞いを検証するのが当たり前になっている。 同じように、データエンジニアリングの世界でも、自動化されたテストを使ってデータの振る舞いを検証するのが望ましい。 データをテストするのに使える OSS のフレームワークも、いくつか存在する。 今回は、その中でも dbt (data build tool) を使ってデータをテストする方法について見ていく。 dbt 自体はデータのテストを主目的としたツールではないものの、テストに関する機能も備えている。 また、dbt には WebUI を備えたマネージドサービスとしての dbt Cloud と、CLI で操作するスタンドアロン版の dbt Core がある。 今回扱うのは後者の dbt Core になる。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName:
Weird Lexical Syntax
I just learned 42 programming languages this month to build a new syntax highlighter for llamafile. I feel like I'm up to my eyeballs in programming languages right now. Now that it's halloween, I thought I'd share some of the spookiest most surprising syntax I've seen. The languages I decided to support are Ada, Assembly, BASIC, C, C#, C++, COBOL, CSS, D, FORTH, FORTRAN, Go, Haskell, HTML, Java,
しくじり先生のように学ぶ「NFS+sqliteで苦労した話から学ぶ、問題解決の考え方」という勉強会をやってみました | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 インフラLinux勉強会SQLiteNFS こんにちは、羽山です。 今回は社内で実施した勉強会をほぼそのままブログ記事にしています。 ITエンジニアたるものドキュメントを残したり勉強会を実施したり分かりやすい設計にリファクタリングしたりなど、日々 知見の伝達 を意識していると思います。主要な知見はたいていそれらの方法で満たせるのですが、しかし残念ながら中には画一的な方法では伝えにくいものもあったりします。 ところで伝統芸能や工芸の世界では技術の継承において 背中を見て学ぶ という方法が用いられることがあるようです。 これと似た手法はITエンジニアの世界にもあって、先輩エンジニアとペアプログラミングをすることで文書では伝わりにくい技術や考え方・テクニックを学ぶ
![しくじり先生のように学ぶ「NFS+sqliteで苦労した話から学ぶ、問題解決の考え方」という勉強会をやってみました | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9477296f61e752f8b6816cb517cdb9166a028f2c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F10%2Fscience_hakase_shippai_s.png)
Parsing SQL - Strumenta
The code for this tutorial is on GitHub: parsing-sql SQL is a language to handle data in a relational database. If you worked with data you have probably worked with SQL. In this article we will talk about parsing SQL. It is in the same league of HTML: maybe you never learned it formally but you kind of know how to use it. That is great because if you know SQL, you know how to handle data. However
Dockerfile `�3 �� � � �� #!/usr/bin/env -S bash -c "docker run -p 8080:8080 -it --rm \$(docker build --progress plain -f \$0 . 2>&1 | tee /dev/stderr | grep -oP 'sha256:[0-9a-f]*')" # syntax = docker/dockerfile:1.4.0 FROM node:20 WORKDIR /root RUN npm install sqlite3 RUN <<EOF cat >/root/schema.sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS clicks ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, time INTEGER NOT NULL ); E
I want to write a post about Pitchfork, explaining where it comes from, why it is like it is, and how I see its future. But before I can get to that, I think I need to share my mental model on a few things, in this case, Ruby’s GVL. For quite a long time, it has been said that Rails applications are mostly IO-bound, hence Ruby’s GVL isn’t that big of a deal and that has influenced the design of so
Spring Boot and Cloud Native Buildpacks Hands-on Lab
以下のソフトウェアをインストールしてください。 Java 11 docker pack curl jq この資料は次のバージョンで動作確認しています。 $ java -version openjdk version "11.0.10" 2021-01-19 LTS OpenJDK Runtime Environment (build 11.0.10+9-LTS) OpenJDK 64-Bit Server VM (build 11.0.10+9-LTS, mixed mode) $ docker version Client: Docker Engine - Community Cloud integration: 1.0.9 Version: 20.10.5 API version: 1.41 Go version: go1.13.15 Git commit: 55c4c88 Built
Python: Just write SQL
I have been writing a lot more Go this past year. For those not familiar, Go favours a non-ORM, non-query-builder approach to interacting with databases. This comes naturally due to the sql package: A common interface to be used alongside database drivers. It’s very common to see actual SQL in Go, even in large projects. On the other hand, Python does not have anything in the standard library that
DuckDB in Actionの読書メモ
1章 イントロダクション DuckDBとは シングルノードでinmemoryな組み込みデータベース 処理中のデータが永続化されない 個人情報、機密データの扱いに困らない データパイプライン (ETL) ギガバイトなデータを効果的に扱える 数秒でハンドリング可能な処理機構 でもテラバイト級だとさすがに無理 MITライセンス 入出力として扱えるデータソース csv Json Parquet Arrow MySQL SQLite PostgreSQL Jupyterを経由して、PandasやPolarsから問い合わせできる 並列化されたクエリエンジン 費用面で高コストなAWS Athena SQLを使わずともすむ DuckDBのSQL 標準ANSI SQL Window関数, CTEも扱える 分析関数 count, min, max 独自拡張されたSQL構文 select exclude() /
PythonからMySQLデータベースへの接続と操作を行う手順を解説します。MySQLとPythonの連携が具体的に使われる場面や必要なライブラリの導入から始まり、データベースの作成、テーブルの操作、データの挿入・取得・更新・削除までをサンプルコードとともに紹介しています。 はじめに Pythonは汎用性が高く、データベースとの連携も得意とされています。MySQLは広く利用されるデータベース管理システムであり、PythonからMySQLを操作することでウェブアプリケーションの開発やデータ解析、ユーザー管理など幅広い用途に活用できます。 本記事ではPythonからMySQLデータベースに接続して基本的な操作を行う手順を、サンプルコードを交えて解説します。 MySQLとは？ MySQLはオープンソースかつ高性能なリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)であり、データの格納や取得、更
prompts.chat
Welcome to the “Awesome ChatGPT Prompts” repository! While this collection was originally created for ChatGPT, these prompts work great with other AI models like Claude, Gemini, Hugging Face Chat, Llama, Mistral, and more. ChatGPT is a web interface created by OpenAI that provides access to their GPT (Generative Pre-trained Transformer) language models. The underlying models, like GPT-4o and GPT-o
Pythonで利用できるSQLのリネージュ分析ツール「SQLLineage」を試してみた | DevelopersIO
こんにちは！DA(データアナリティクス)事業本部 サービスソリューション部の大高です。 データウェアハウスにおいて、データを「あるテーブル」から「あるテーブル」へSQLで投入するときに「データの流れを知りたい」というケースがあります。これは一般的に「データカタログ」と呼ばれる製品の中の機能として存在する「データリネージュ」と呼ばれるものになります。 この「データリネージュ」に関して、Pythonで利用できるSQLリネージュ分析ツールとして「SQLLineage」というツールを見つけたので、試してみたいと思います。 前提 今回利用する環境は以下のような環境です。 MacOS Python 3.9.7 pyenv と Poetry を導入済み 事前準備 まずは適当なフォルダを作成して、Pythonの仮想環境を作成します。 私はpoetryを利用しているので、以下のように作成していますが、適宜必
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Announcing DuckDB 1.3.0
To install the new version, please visit the installation guide. Note that it can take a few hours to days to release some client libraries (e.g., Go, R, Java) and extensions (e.g., the UI) due to the extra changes and review rounds required. We are proud to release DuckDB 1.3.0. This release of DuckDB is named “Ossivalis” after Bucephala Ossivalis, an ancestor of the Goldeneye duck that lived mil
Pythonで簡単DB - Qiita
pythonでsqlite3データベースを簡単に使う SQLとかわかんないよみたいな方だってデータベースに触れたら世界が変わるかも知れない。わかんないけど。 ほとんどの場合ざっくりと簡単なクエリ発行で事足りる場合が多いので、SQLに詳しい方だって多分楽できるかも。 DBクラスとDBwrapperクラス ほぼ素に近い状態でsqliteを使うDBクラスと、そのDBクラスを継承して簡単に使えるファンクションを追加したのがDBwrapperクラス。 DBwrapperクラスはDBクラスのファンクションを全部使えるのでとりあえずDBwrapperクラスを取り込んで使えば便利。 たとえば dict型でデータを作って set とか読んでやればDBにデータを挿入・更新できたり get をforで回してやれば1行づつデータが取り出せる。 データの件数も count で取り出せるぞ、手軽だね。 詳しくは以下の
Try Mastering Emacs for free! Are you struggling with the basics? Have you mastered movement and editing yet? When you have read Mastering Emacs you will understand Emacs. It’s that time again: there’s a new major version of Emacs and, with it, a treasure trove of new features and changes. Notable features include the formal inclusion of native compilation, a technique that will greatly speed up y
MySQL接続のcollation不整合の原因と対策
まとめ MySQLの新規接続時のcharset/collation指定は無視されることがあり、エラーや警告にならないので気づきにくいです。 接続直後に SET NAMES utf8mb4 (collationも指定したい場合は SET NAMES utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin など) を実行すると安全です。 接続のcollationとデータベースのcollationの不整合 まずは実例を見てみましょう。Ubuntu上で、DockerでMySQL 8.0を動かしつつ、MariaDBのクライアントから接続してみます。 準備(MySQLを立ち上げてmariadb-clientで接続するまで) # Docker で MySQL を動かす $ docker pull mysql:latest $ docker run -d -e MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASS
設定ファイルはPythonコードを動かすディレクトリに置きます。 設定ファイルの[BigQuery]セクションに、GA4のテーブルが入っているGoogle Cloudのプロジェクト名とデータセット名を記述します。 [GCS]セクションに、Avroファイルを格納するCloud Storageのバケット名を記述します。 コード説明 上記のPythonコードで行うことは以下の通りです。 BigQueryのGA4テーブルをAvro形式でexportします まずBigQueryからCloud Storageにexportし、次にCloud Storageからローカルにダウンロードします。 記事執筆時点で、BigQueryからローカルに直接exportできないため、Cloud Storageを経由しています。 テーブル名が「events_」から始まるテーブルをGA4のテーブルとみなし、まとめてexpo
An interesting twist in my recent usage of SQLite was the fact that I noticed my research scripts and the database intertwine more. SQLite is unique in that it really lives in-process, unlike standalone database servers. There is a feature to that which does not get used very frequently, but can be indispensable in some situations. By the way, the talk about the system that made me me to explore S
背景 https://github.com/orisano/sqlc-gen-ts-d1 というプラグインを作成していて生成コードの好みが人によって大きく異なると感じることがありました。 一つのプラグインで生成コードをカスタマイズできるアプローチには保守性的な意味でも限界があるだろうと思いました。 気軽にプラグインが作れるようになることで自分の好みのコードが生成できるし、好みが似通ったコミュニティにメンテンスされているプラグインが一つでもあれば幸せな人も増えるかなと思ったため記事を書くことにしました。 とはいえ sqlc を使い始めるとき最初にプラグインを書くことはまずないし、デフォルトの生成コードが好みでなかったりそもそも対応してない場合は選択肢から外れるだけだと思います。 なので sqlc を使いたいという情熱のある人やプラグインを作りたいという人の役に立てばと幸いです。 plugin
sqlc generate は何をしているのかメモ
[2023-09-11 追記] 以下のブログの方が分かりやすいので、そちらを読むことをお勧めします。 sqlc internals - 薄いブログ 最近、個人開発で Go のアプリケーションからデータベースを操作するために sqlc を使っている。sqlc は SQL で書いたスキーマのファイルから sqlc generate コマンド一つで Go の構造体を、クエリのファイルから型安全な Go の SQL クライアントを生成することができる。1 私は普段の仕事で ORM が提供するメソッドやクエリビルダを使って SQL を組み立てている。ORM は便利ではあるが、最終的に実行される SQL は可読性が低くてデバッグしづらいことが多い。そのため「最初から SQL を書けば良いのでは…？」と考えるようになり、初めて sqlc を見たとき自分の好みに合うツールと確信した。 使い方は簡単で便利な
Current Best: 100M rows inserts in 33 seconds. (you can check the source code on Github) Recently, I ran into a situation where I needed a test database with lots of rows and needed it fast. So I did what any programmer would do: wrote a Python script to generate the DB. Unfortunately, it was slow. Really slow. So I did what any programmer would do: went down the rabbit hole of learning more about
Does OLAP need an ORM?
TL;DR · ORMs have proven to be useful for many developers in the OLTP/transactional stack (Postgres, MySQL, etc). · OLAP/analytical databases like ClickHouse could potentially benefit from ORM abstractions. · Existing transactional ORMs probably shouldn’t be extended to OLAP due to fundamental differences in semantic meaning between OLTP and OLAP. · Moose OLAP (part of MooseStack) is an open sourc
An AI-native software engineer is one who deeply integrates AI into their daily workflow, treating it as a partner to amplify their abilities. This requires a fundamental mindset shift. Instead of thinking “AI might replace me” an AI-native engineer asks for every task: “Could AI help me do this faster, better, or differently?”. The mindset is optimistic and proactive - you see AI as a multiplier
Noble Numbat Release Notes Table of Contents Introduction New features in 24.04 LTS Known Issues Official flavours More information Introduction These release notes for Ubuntu 24.04 LTS (Noble Numbat) provide an overview of the release and document the known issues with Ubuntu and its flavours. For details of the changes applied since 24.04, please see the 24.04.2 change summary. Support lifespan
Pandas is a very popular tool for data analysis. It comes built-in with many useful features, it's battle tested and widely accepted. However, pandas is not always the best tool for the job. SQL databases have been around since the 1970s. Some of the smartest people in the world worked on making it easy to slice, dice, fetch and manipulate data quickly and efficiently. SQL databases have come such
Published on 2022-01-04, 1640 words, 6 minutes to read It is clear that most of the world has decided that they want to use JSON for their public-facing API endpoints. However, most of the time you will need to deal with storage engines that don't deal with JSON very well. This can be confusing to deal with because you need to fit a square peg into a round hole. However, SQLite added JSON function
Hadoop (Hive, Ambari など) が使う DB を Percona XtraDB Cluster & ProxySQL で冗長化してみた - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2018.04.10 Hadoop (Hive, Ambari など) が使う DB を Percona XtraDB Cluster & ProxySQL で冗長化してみた こんにちは。次世代システム研究室のデータベース と Hadoop を担当している M.K. です。 最近 MySQL 系のデータベース (Percona Server / PXC) に関するブログを立て続けに書いていましたが、今回は Hadoop と MySQL 両方に関する内容について書きました。 前々回のブログ：InnoDB だけじゃない！MyRocks (MySQL + RocksDB) ストレージエンジンを試してみた 前回のブログ：MySQLの冗長化を試す！～Percona XtraDB Cluster & ProxySQL & Replication～ Hadoop を構築すると毎回頭を悩ますこととして、H
当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 Cloud Armor は Google Cloud でセキュアな Web アプリケーションを構築するために欠かせないプロダクトです。 代表的なアプリケーションへの攻撃である SQL インジェクションを題材に、CloudArmor の機能を体験できるハンズオンを整備しました。 G-gen の片岩です。 当記事ではサーバレスな Web アプリケーションを構築し、SQL インジェクション攻撃から保護するまでの手順をご紹介します。 Cloud Armor はじめに Cloud Armor とは 当記事の概要 関連記事 構成図 作成するアプリケーション 事前準備 Google Cloud にアクセス プロジェクトIDの確認 Cloud Shell の起動 変数PROJECT_IDの設定
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文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで｜田島将太 | TAJIMA Shota
Rails vs Node.js
BigQuery縦持ちデータを動的に横持ちデータにする方法 - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
#!/usr/bin/env docker run
So You Want To Remove The GVL?
PythonからMySQLに接続してデータベースを操作するには - TECH PLAY Magazine
Rails vs Node.js
What's New in Emacs 28.1?
GA4のテーブルをBigQueryからPostgreSQLにAvroファイル経由でコピーする - Qiita
Supercharge SQLite with Ruby Functions
sqlc plugin を書こう - 薄いブログ
Towards Inserting One Billion Rows in SQLite Under A Minute - blag
The AI-Native Software Engineer
Ubuntu 24.04 LTS (Noble Numbat) Release Notes
Practical SQL for Data Analysis
Bashing JSON into Shape with SQLite
Web アプリを作成して SQL インジェクションから保護してみた - G-gen Tech Blog