今年俺を一番幸せにしたDX最高な奴ら10選
みなさん、普段から開発者体験（DX）を気にしてますか？ DXとは、開発中に感じる“心地よさ”や“効率の良さ”を指します。 車輪の再開発のようなDXを損なう体験がなければ開発はずっと楽しいんです！ そこでこの記事では、「心から開発を楽しめる」相棒たちを10選紹介します！ 1. Convex “SQLの呪縛”からの解放 歴史のあるSQLはどうしても、歴史に引っ張られます。 Supabaseとかを使ってると、Row Level SecurityやSQL Functionsとかで、死ぬほど書きにくいSQLを書かなきゃいけなくなることありますよね。まるでFirebaseの認証ルール並み。良くも悪くも結局SQLだから、隠しきれない歴史の重み、つまりDXの悪さがでてくる。 しかしConvexは一切そういうのはありません！！！！ 全てがDXを中心に一から考えられて作られたサービス。そう、React時代のバ
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
アジャイル開発とデータベース設計 - 変化に対応するシンプルな実装のために必要なこと - Agile Journey
はじめまして。そーだい（@soudai1025）です。私は普段は技術コンサルティングや受託開発を請け負う合同会社HaveFunTechの代表として、また、予防治療の自社サービスを展開する株式会社リンケージのCTOという二足の草鞋を履き、日々、さまざまなWebサービスの開発に携わっています。 これまでの開発経験のなかで、データベース設計に関わるさまざまな問題に遭遇してきましたが、本稿ではとくに、アジャイル開発時に発生しやすい問題とその対処についてお伝えしたいと思います。開発の現場で目にしやすい実装におけるアンチパターンを示しつつ、アジャイルという指針を維持しながら、対処となるデータベース設計についてご紹介します。 会員登録のアンチパターンと処方箋 イージーな実装とシンプルな実装 Userと言う名の罠 拡張と破綻 データベースは変化に弱い 仕様変更とテーブル変更 Addで変化に追従する 正規化
DBのロックについてあまり意識したことがない人に向けた実は覚えておきたいロックについての知識 - CARTA TECH BLOG
みなさん、おはようございます！ CARTA fluct エンジニア の なっかー@konsent_nakka です。 CARTA TECH BLOG アドベントカレンダー 12/14ということで、普段DBのロックについてあまり意識したことがない人に向けた実は覚えておきたいロックについての知識をざっとまとめてみました。 とりあえずこれだけ読んでおけば最低限は困らない、もし何か困った時にはあそこで出てきた内容をもう少し深く調べて見るか、というきっかけになれば良いなと思います。 厳密な定義よりも普段DBを扱う中でロックについてあまり意識したことがないような人にもすっと入ってくるように簡単な表現を優先して書いていますがご了承ください。 目次 留意事項 排他ロックと共有ロック トランザクション分離レベル SELECTのロックレベルを変更する 共有ロック: LOCK IN SHARE MODE 排他ロ
MySQL 8.0 への移行が完了しました ～さようなら全ての MySQL 5.7～ - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。クラウド運用チームの飯塚です。 私たちは cybozu.com 本番環境の MySQL を昨年末から順次 8.0 系へアップグレードしており、前回の定期メンテナンスにおいて全てのインスタンスのアップグレードを完了しました。この記事では、私たちが MySQL 8.0 への移行に取り組んだ理由と必要になった対応について紹介します。 なぜ MySQL 8.0 へ移行したのか GTID-based レプリケーションにおける制限の緩和 再起動時に AUTO_INCREMENT のカウンタが巻き戻る問題の解消 実際に対応が必要だった MySQL 8.0 の変更点 utf8mb4 の照合順序のデフォルト値の変更 SQL_CALC_FOUND_ROWS と FOUND_ROWS() が deprecated に Connector/J のメタデータ取得処理の性能低下 sys.innodb_lo
はじめにUbie株式会社でプロダクトマネージャー（PdM）を務めている、田口（@guchey）です。 この記事では、Claude Codeのプラグインを活用して、プロダクトの指標変動を自動診断する「分析エージェント」を構築した知見を共有します。具体的には、「プロジェクトAのCVR（コンバージョン率）が下がっているんだけど、なぜ？」と一言投げかけるだけで、原因特定からレポート出力までを完遂するシステムを作りました。 実はこの分析エージェント、最初は「Text-to-SQL」の仕組みから着手したのですが、運用するなかで大きな壁にぶつかりました。本当に必要だったのは、自然言語からSQLを書く能力そのものではなく、「なぜ」を問うための膨大な文脈（コンテキスト）をAIに与える仕組みだったのです。 OpenAIが社内データエージェントの構築記（Inside OpenAI's in-house data
すぐに役に立つものはすぐに陳腐化してしまうから方法ではなく設計の本を読む - API Design Patterns の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
あなたがさっきまで読んでいた技術的に役立つ記事は、10年後も使えるでしょうか。ほとんどの場合でいいえ この問いに真正面から殴られたのは数か月前、リリース前夜の「とりあえずこれで走らせよう」が翌朝に別サービスを巻き込む事故になったときでした。Slackで「なんで昨日の変更でメトリクスが暴れてるのか」と聞かれ、胃がキリキリしたまま休日をつぶす羽目に。目先のテクニックだけで乗り切った仕事は、想像より早く自分を噛みに来る。だから設計そのものの筋肉を付けたい、という切実さを忘れないうちに本を開きました。 ただし、先に言っておきます。Design Patternsは設計そのものではありません。 パターンを知っているだけで良い設計ができるわけではない。10年前の「RESTが正義」という原則は、GraphQLやgRPCによって相対化されました。原則も陳腐化します。それでも原則を学ぶ価値があるとすれば、「不
はじめに Googleカレンダーのような時間枠を扱うシステムを設計する際、開始・終了時刻を管理するロジックは容易ではない。 しかし、PostgreSQLには 範囲型 があり、この機能を活用することで、開始時刻（begin_at）と終了時刻（end_at）を1つのカラムで扱えるようになる。 そこで本稿では、範囲型を用いた設計と、その利点を紹介する。 時間枠を扱う難しさ まず前提として時間枠の扱いがなぜ難しいかを紹介する。 ソフトウェアデザインでやっている連載、実戦データベースリファクタリングの 【12】厄介な時間枠に向き合う でも紹介したが、時間の範囲を比較するときが難しい。 範囲の重なりには以下の種類がある。 包含：範囲Aが範囲Bを完全に含む 重複：範囲Aと範囲Bに共通点がある 隣接：範囲Aと範囲Bが隣り合う 時間枠の扱いはSQLに限らず、プログラミングの題材として難易度が高い。 特に重複
分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO
基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏 Twitter：@taroleo / Github：@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.
Transcript SQL 株式会社 AI Shift 三宅 悠太 1. データベース 2. SQL I 3.トランザクション 4. データベース設計 5. インデックス 6. 実行計画 7. SQL II データベース データベースとは “A database is an organized collection of inter-related data that models some aspect of the real-world “ (CMU) データベースとは、実世界のある側面をモデル化した、秩序 だった、相互に関連したデータの集まり DBMS • データベース管理システム（DBMS）は、データベースを管理するソフトウェア ◦ 例：MySQL, Oracle Database, SQLite, MongoDB • DBMSの目的は、アプリケーションが簡単にデータベースにデー
TypeScriptでWebサービス開発（Apollo Server/Prisma/Next.js etc...)
最近開発しているBtoB SaaSサービスの技術スタックを、RailsからNode.jsに移行した。 これにより、フロントエンドもバックエンドも全てをTypeScriptで統一することができた。 特にNode.jsのWebバックエンドの構成について、まだまだ世の中に知見が少ない気がしているので記事にしておく。 Webバックエンド - Node.js(TypeScript) Nexus/Apollo Server (Webサーバー) GraphQLサーバーとして、Apollo ServerのコードファーストなアプローチでのラッパーであるNexusを使っている。 Railsからの移行を決断できたのも、Apollo ServerとPrismaにより、外部との通信が型付きで、かつ開発体験よく書けるようになたから、というのが大きくある。 数年前の段階だと、素のexpressを使ってWebサーバーを立
ER図の自動生成について、dbdiagram.io, DBeaver, A5M2 を比較してみる。 - Qiita
はじめに データベース設計のER図について、自動で生成する以下３つのツールを比較した記事です。 dbdiagram.io DBeaver A5:SQL Mk-2（A5M2） 先日、こちらの記事をQiitaに投稿したところ、多くの方に記事を見ていただき、コメントも多数いただきました。 ER図に関するお勧めのツールをコメントいただく方が多くいらっしゃいました。 今回はその中から、無料でも利用できる3つのツールの「ER図の自動生成」の機能を試します。 比較の結論としては、〇〇が一番良いという感想ではなく、どのツールも多機能で、できることは違うので、今後使うときは用途や業務の環境によって使い分けていけたらと思っています。 目次 それぞれのツールについて、下記の内容を書いていきます。 1. dbdiagram.io 1-1. 始める 1-2. 使う 1-3. 感想 2. DBeaver 2-1. 始
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
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ（AMBI）
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
M1Mac × Docker × SchemaSpy × MySQL8.0でテーブル定義書とER図を自動生成してみる 2022.10.19 技術 Docker, MYSQL こんにちは、システム部の能勢です。昨年の秋に入社して、今はバックエンドを中心に開発を担当しています。 「この設計資料、最終更新何年前やねん」 「なんか現実と違うんですけど」 こんな言葉にビビビっとくる方いませんか？ 最近はかなり激減したんですが、自分は少なくともエンジニアキャリアの最初の方ではこういう経験をよくしてきたタイプです。 弊社みたいにプロジェクトリリース前にドキュメントを第三者視点できっちり確認されるような体制のある開発現場ではこういうことが起こるのも低頻度だと思うんですが、実際問題世の中にはいろんなタイプの現場がありますし、そこまできっちり管理しきれない・・・こんなホンネが漏れるのが実情という方も多いんじゃ
まいえすきゅーえりたい ぽすぐれない おらくるってる（狂ってる）tomoです。 今日はいつものMySQLリファレンスを読むではなく、夏休みの宿題にしていたこれをやってみます。 MySQLとOracleDBの実行計画を比較してみた さて同じようなテーブルで同じデータを載せて。 実行計画を取ってみた時、どのくらい情報量が違うのか簡単に違いを見てみましょう。 前提として、以下をご認識ください。 一方はOSSのDBエンジン、もう一方はガチガチ商用DBエンジンです。情報量が違うのは当たり前であって、良し悪しを比較したいのではありません。そして製品比較をしたいのではありません。いつも商用DBメインで使っているエンジニアが、OSSのDBにこうゆう情報も出してほしいな！というのをお願いしたいと思っていて、それを考える元ネタメモだと思ってください。 OSSでこれだけの情報出せるMySQLや、今回紹介しません
データベースアップグレード後の性能劣化、イヤですよね。 去る2023年某日、弊社ではAmazon Aurora MySQL 互換エディション 2 (MySQL 5.7 互換) から Aurora MySQL 互換エディション 3 (MySQL 8.0 互換) にアップグレードしました。当時の背景やアップグレードに関する知見は以下の記事をぜひ読んでみてください。 blog.smartbank.co.jp ソフトウェアバージョンアップをするとき、旧バージョンが抱えていた問題の解決などの恩恵を我々は期待します。しかし時には予期せぬデグレーションに遭遇することもあります。我々のMySQL 8.0へのアップグレード前後においてもいくつかの問題に遭遇しました。 本記事ではそんな問題の一つ、MySQL 8.0のオプティマイザが選択したセミジョイン最適化が性能劣化を引き起こした事例と解決方法について紹介し
「Rails Developers Meetup 2018 で「MySQL/InnoDB の裏側」を発表しました」でちゃんと触れられてないので今更ながら key_len について補足します。発表で触れた内容については言及しないので、storage engine や B+ tree といった用語がよくわからない方は発表内容を参照してください。 なお、MySQL のバージョンは 5.7.38 です。 mysql> SELECT @@version; +-----------+ | @@version | +-----------+ | 5.7.38 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec) 事前準備 sample-data-railsdm-2018 の orders テーブルを少しいじって、キャンセル時刻（canceled_at）、配送予定時刻（deliv
タイミーで蓄積された Aurora MySQL 運用ナレッジ─ 障害・チューニング・実践知を特別公開 - Timee Product Team Blog
はじめに タイミーで SRE 業務を担当している徳富（@yannKazu1）です。 日々、数千万件のデータと向き合う中で、Aurora MySQL の運用をより良くするための改善を積み重ねています。 本記事では、その中で経験してきた “机上ではわからないリアルな気づきや学び” を、できるだけ具体的にまとめました。 これから Aurora を本気で運用したい方や、同じような課題に悩んでいる方のヒントになれば嬉しいです。 (この記事はTimee Product Advent Calendar 2025の3日目の記事です。) 1. オンラインDDLでも「ゼロロック」ではない ─ ALTER TABLE 実行時の落とし穴 「MySQL のオンラインDDLなら、日中でもサッと ALTER できるよね？」 ──そんなふうに思ってしまうこと、ありますよね。 たしかにオンラインDDLはとても便利で、データ
エムスリーのソフトウェアエンジニアの伊藤です。デジスマチームのブログリレー2日目の記事です。 チームではチームリーディングとプロダクトマネジメントを主に担当しています。 はじめに コンテキスト・エンジニアリング AI Ready なコードベースにするためのドキュメント管理 プロダクト画面仕様書 ADR Design Doc API 定義 (Protocol Buffers) まとめ We are Hiring! エンジニア採用ページはこちら エンジニア新卒採用サイト！ ！ カジュアル面談！ ！ はじめに 最近のプロダクト開発では、AI Agent を活用する機会がどんどん増えてきましたよね。 ただ、いざ導入してみると、従来の開発プロセスやコードベースのままだと AI Agent に思うようにコードを書いてもらえなかったり、コードレビューが滞ったり……。 世の中で言われているほど開発生産性が
概要 「標準SQL」＆「データ設計」を土台に、SQL＆データベースの基本を学べる入門書。 「SQLでどんなことができるのか」「どんなときに便利なのか」「なぜそんなしくみになっているのか」一つ一つ、ステップアップしながら解説します。 本書の特徴は「標準SQL」準拠である点と文法の背景にある「データ設計」を丁寧に扱っている点です。SQL学習時の頻出ケースである、思ったように操作できない……この書き方のどこが便利なのか実感が湧（わ）かない……そんなとき、標準SQLとデータ設計について少しでも知ってることが大きな力になります。 動作確認環境は幅広い読者の方々を想定し、学習に取り組みやすいようMySQL, PostgreSQL,MariaDB, SQL Serverと多様な製品/無償版に対応。サポートサイトではオンラインのSQL実行環境もフォローし、サンプルを活用して試しながら独学で学びやすいを用意
AI にデータ分析 SQL を書かせる仕組みを作りました - Bdash Server MCP の紹介 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。クックパッドでエンジニアをしている @morishin です。4年前に Bdash Server というデータ分析 SQL を共有・再利用するアプリケーションを作って紹介しましたが、今回はそれをさらに発展させて AI にデータ分析 SQL を書かせる仕組みを作ったのでその紹介をします。 背景 データ分析において SQL を書くのは避けて通れない作業ですが、毎回ゼロから書くのは効率的ではありません。特に複雑な分析クエリや過去に似たような分析を行ったことがある場合、既存のクエリを参考にしたり再利用したりできれば大幅な時間短縮になります。 そこで4年前に分析 SQL の共有・検索ができる Bdash Server というアプリケーションを開発しました。これにより過去に書かれた分析クエリを蓄積し、キーワード検索で参考になるクエリを見つけることができるようになりました。今でも20件/日ほ
アプリケーションを開発するときに期間を表すデータを扱うことは珍しくない。 例えばイベントの開催時間、タスクの予定時間などである。 実際にイベントの開催をDBに保存する場合によく見るテーブルは以下のようなものだろう。 CREATE TABLE events ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL, start_at TIMESTAMP NOT NULL, end_at TIMESTAMP NOT NULL ); このテーブルはCopilotが提案してくれたもので、開始時間と終了時間をそれぞれ start_at と end_at カラムで保存している。 実際にみんなも現場でよく見る設計ではなかろうか。 AIが一発で提案してくるくらいには一般的な設計である。 ただ、期間を一つのテーブルに持たせることは常にベストというわけではないとい
The new wave of Javascript web frameworksMake sense of the proliferation of new Javascript web frameworks. A deep dive into the problems at scale and the recent evolution of innovation. IntroductionStaying current in the Javascript ecosystem is not for the faint of heart. It’s challenging for those entering the industry to follow what’s happening amongst the new libraries, frameworks, concepts, an
僕たちは本当のSQLite3を何も知らない（柔軟なデータ型と外部キー制約の罠について） - give IT a try
「えっ、SQLite3ってこんな仕様なの！？」と最近ビックリしたことを紹介します。 たとえばこんな2つのテーブルがあったとします。 CREATE TABLE blogs ( id int primary key, title varchar(32) ); CREATE TABLE comments ( id int primary key, content varchar(32), blog_id int, foreign key (blog_id) references blogs(id) ); ポイントはcommentsテーブルのblog_idにはblogs(id)への外部キー制約が貼ってあることです。 もちろん、blog_idもblogs(id)も、どちらもint型です。 で、以下のようなSQLを発行します（blog_idの値に注目）。 -- blogsにデータを追加 INSERT
ChatGPTを使ってDDLからER図をすばやく作成する - Taste of Tech Topics
最近、酢を飲むと健康に良いという話を聞き、頑張って毎日飲んでいるkonnoです。 何となくですが、朝の目覚めは良くなっている気がしますよ！ 今回はデータベース設計に欠かせないER図を、ChatGPTを使ってDDL（Data Definition Language：SQLのデータ定義言語）から簡単に作成できるのか試してみたいと思います。 サンプルとなるDDLを用意 DDLのサンプルとして、以下のMySQL公式サイトで公開されている従業員データベースを利用します。 dev.mysql.com 従業員データベースに必要なファイル類一式は、上記サイトで紹介されている以下のGithubリポジトリから、 "test_db-master.zip"としてダウンロードできます。 github.com ダウンロードしたtest_db-master.zipには、従業員データベースを設定するために必要なDDLとし
TIGの辻です。GoのORマッパー連載8日目です。本記事では sqlc を紹介します。早速ですが、結論から行きましょう。 sqlc まとめ SQLファイルからデータベースにアクセスできる型安全なGoのコードを生成するライブラリ 構造体のモデルの手書き実装不要 複数テーブルをJOINしたときのマッパー実装不要 生成されるコードは不要なリフレクションなし SQLをがんがん書きたい、でも面倒なマッパー構造体は書きたくない、という開発者にとっては大きな味方になります。 sqlc の紹介 sqlc はSQLファイルからGoのアプリケーションコードを生成するライブラリです。2020/2に v1.0.0 をリリースし、着々とスターを伸ばしています。2021/08現在は v1.8.0 をリリースしています。本資料で生成しているコードも v1.8.0 を用いています。 https://star-histor
Building a highly-available web service without a database
If you’ve ever built a web service or a web app, you know the drill: pick a database, pick a web service framework (and in today’s day and age, pick a front-end framework, but let’s not get into that). This has been the case for several decades now, and people don’t stop to question if this is still the best way to build a web app. Many things have changed in the last decade: Disk is a lot faster
1. 始めに こんにちは、morioka12 です。 本稿では、バグバウンティの入門として、主に Web アプリケーションを対象にした脆弱性の発見・報告・報酬金の取得について紹介します。 [更新 2026/02/02] お知らせ zenn.dev 1. 始めに [更新 2026/02/02] お知らせ 免責事項 想定読者 筆者のバックグラウンド Start Bug Bounty Bug Bounty JP Podcast [Blog] Intigriti Q1 2024 の成績 インタビュー記事 2. バグバウンティとは バグバウンティプラットフォーム Program Type Private Programs VDP (Vulnerability Disclosure Program) Asset Type 3. プログラムの選び方 Scope OoS (Out of Scope) 4.
ChatGPTのGPT-4Vを使ってSQL文を画像から作成する - Taste of Tech Topics
igaです。 ポケモンsleepを継続していますが、カビゴン評価がマスターになれません。 ChatGPTが見たり、聞いたり、話したりできるようになる、と言われている「GPT-4 with vision (GPT-4V)」が使えるようになったので、早速使ってみたいと思います。 openai.com 今回は、データベースのテーブル関連図を画像ファイルでもらった想定で、画像からテーブルのDDLが生成できるかを確認してみます。 やりたいこと 以下のような、テーブルの関連図とサンプルデータが描かれた画像ファイルをもらいました。 この画像ファイルをChatGPT-4に渡して、SQLのDDLが生成できるか確認します。 画像を解釈できるか確認する いきなりDDLを作らせる前に、まずは画像ファイルに書かれたテーブル構造を、マークダウンで出力してもらいます。 プロンプトの入力欄の左に絵のアイコン（画像の赤で囲
RedwoodJS RedwoodJS は JavaScript/TypeScript で構築されたフルスタック Web アプリケーションフレームワークです。RedwoodJS プロジェクト自体は Tom Preston-Werner 氏 (GitHub 創設者であり Gravatar や Jekyll などの作成者) が中心となり始まりました。 私自身もつい最近になって同じ職場の @sakitoさんに存在を教えてもらったばかりです。 RedwoodJS は、READMEから抜粋するだけでも、次のような機能を持ちます。 フォーマット・ディレクトリ・ビルドなどに関するデフォルト構成 単一ファイルによるルーティング定義 GraphQL Client / API (with Serverless deploy) の構築 ページ・レイアウトなどのジェネレータ CRUD 操作に特化した Scaffo
Amazon CodeWhispererでどの程度コーディングが効率化できそうか試してみた - Taste of Tech Topics
ここのところ気温も暖かくなり、外に出かけるのが楽しみになってきた、カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 いま世間を賑わせている生成系AI、ChatGPTは私にとって欠かせないものになりました。 そんな中つい先日、AWSから「Amazon CodeWhisperer」がGAになりました。 といことで、さっそく試してみました。 目次 概要 特徴 サポート サポートされるプログラミング言語 サポートされるIDE サポートされる自然言語 使い方 利用開始方法 基本操作 Lambdaで、DynamoDBのレコードを取得する処理と、そのユニットテストを書いてみた コード参照（Code references）を試してみる セキュリティスキャンを試してみる ドキュメントからわかったこと 安全性・セキュリティ ProfessionalとIndividualの違い 料金と制限 オプトアウト方法
TL; DR Google Cloud 上で Rails をできるだけインフラ運用しなくて済むように構築するとしたら、こういう構成にするのはどうだろうか？ メインの Web アプリは Cloud Run メインのデータベースには Cloud Spanner 非同期ワーカーには GKE Autopilot 非同期メッセージングキューには Cloud Pub/Sub DB マイグレーションには GKE Autopilot rails console には GKE Autopilot はじめに 先日、Cloud Spanner の ActiveRecord アダプターのバージョン 1.0 がリリースされました。 Scale your Ruby applications with Active Record support for Cloud Spanner | Google Cloud Blog
マルチテナントにおけるRow Level Securityの具体的な実装と注意点 - そーだいなるらくがき帳
文脈、背景や問題点の説明 マルチテナントを実装するうえで企業情報（以下company）単位で最小限の情報を扱うようにしたいがcompany単位にTableを作ったりDatabaseを作るのはALTERなどの運用が大変。 そこでRLSを採用するために実際の技術検証をした上での注意点と実際の運用について必要な情報をまとめる。 PostgreSQL 14を前提としている 公式ドキュメント CREATE POLICY 必ず一読はすること。 困ったとき、わからないときはまずは公式ドキュメントを都度見ること。 このドキュメントのゴール RLSの概要をつかめる RLSの最低限の注意点を理解し、実装時に罠を踏まない 自分たちでRLSのポリシー自体をメンテナンスすることができ、デバッグできる テーブル構成 create table if not exists company ( id uuid defaul
はじめに 株式会社イエソドのCEO兼CTOの竹内(@chimerast)です。 データベース設計の書籍やブログを読むと、EAV（Entity-Attribute-Value）は「アンチパターン」として紹介されることが少なくありません。SQLアンチパターンの代表格として挙げられ、「やめておけ」と言われがちな設計パターンです。 しかし、筆者はこれまで2つのBtoB SaaSプロジェクトでEAVを採用してきました。1つ目は、前職ユーザベースの全世界の数百万社の企業および数十万件の勘定科目、数十億の値を扱う「Speeda」という大規模な経済情報サービスの財務諸表機能。2つ目は、現職イエソドの人・組織・会社・オフィス・プロジェクトといった多様なEntityの関係性を管理する、「YESOD」という企業内の人・組織をマスタ管理した上でシステムのアカウント管理に繋げる大規模ID管理サービスです。どちらのプ
Node.js has undergone a remarkable transformation since its early days. If you’ve been writing Node.js for several years, you’ve likely witnessed this evolution firsthand—from the callback-heavy, CommonJS-dominated landscape to today’s clean, standards-based development experience. The changes aren’t just cosmetic; they represent a fundamental shift in how we approach server-side JavaScript develo
November 1, 2023 Hello! I’m slowly working on explaining git. One of my biggest problems is that after almost 15 years of using git, I’ve become very used to git’s idiosyncracies and it’s easy for me to forget what’s confusing about it. So I asked people on Mastodon: what git jargon do you find confusing? thinking of writing a blog post that explains some of git’s weirder terminology: “detached HE
Postgresqlのltreeを活用した階層構造の便利な利用法 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに ltreeとは ltree型 ltreeの操作 活用法 1. 承認フローの構築 事前準備 テーブル作成 データ追加 2. テーブルに細かくアクセス制御をかける 事前準備 ltreeの有効化 テーブル作成 ポリシー作成 行セキュリティポリシーの有効化 ポリシーの設定 データを追加 ユーザー作成 試す 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ltreeについて調べ、その活用法を考えてみました。 ltreeについて、ltreeの活用法の2段構成です。 ltreeとは 階層ツリー構造を模した構造を格納する機能を提供する拡張機能です。 詳しくはドキュメントをみてください。 ltree型 階層ツリー構造を表す型です。 例）`Company.Department.Team1 ドット区切りで大文字小文字は区別しないようです。 各データはラベルと呼びます（上記でのC
Tauri 2.0 Stable Release
We are very proud to finally announce the stable release for the new major version of Tauri. Welcome to Tauri 2.0! What is Tauri? In a Tauri application the frontend is written in your favorite web frontend stack. This runs inside the operating system WebView and communicates with the application core written mostly in Rust. When Should I Use Tauri? If you check any of the boxes below, you should
TL;DR RDS の メジャーバージョンアップグレード を行なった PostgreSQL 11.6 -> 15.5 MySQL 5.7.44 -> 8.0.36 PostgreSQL は AWS CDK を利用した、自前での手動切り替えをベースにした Blue/Green デプロイによるアップグレードを行なった MySQL は AWS コンソールから AWSが提供している機能である RDS Blue/Green Deployments による MySQL のアップグレードを行なった nginx の ngx_http_proxy_module を活用してサービスのダウンタイムを防止した はじめに 初めまして。株式会社ジーニーの GENIEE CHAT開発チームのマネージャーを担当しています。 今回は、データベースのメジャーアップグレードを行った際の手順やポイントなどを書いていこうと思います
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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
Claude Codeで分析エージェントを作って3か月運用した話｜田口 信元
PostgreSQLで時間枠を適切に扱う設計 - そーだいなるらくがき帳
SQL Training 2021
Rails vs Node.js
M1Mac × Docker × SchemaSpy × MySQL8.0でテーブル定義書とER図を自動生成してみる
MySQLとOracleの実行計画を比較してみた - ASMのきもち
MySQL 8.0アップグレード後に性能劣化したクエリ: セミジョイン編 - inSmartBank
MySQL で複合インデックスを作成する際には必ず Explain の key_len を確認すべきという話
チームで本格的に Docs as Code を運用しているので紹介します - エムスリーテックブログ
標準SQL＋データベース入門 | 技術評論社
データモデルのイベントの期間の設計のコツ - そーだいなるらくがき帳
The new wave of Javascript web frameworks
SQLファイルから型安全なコードを生成するsqlc | フューチャー技術ブログ
バグバウンティ入門(始め方) - blog of morioka12
RedwoodJS を Ruby on Rails と比較してみる
できるだけインフラ運用したくない Ruby on Rails on Google Cloud
「アンチパターン」と呼ばれるEAVを、あえて採用した話 ── 数十万件の属性、数十億件の値と向き合って
Modern Node.js Patterns for 2025
Confusing git terminology
Blue/Green デプロイを使用した、RDS MySQL/PostgreSQLのアップグレード