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
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. 2slides - An MCP server that provides tools to convert content into slides/PPT/presentation or generate slides/PPT/presentation with user intention. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS inte
awesome-scalability
The Patterns of Scalable, Reliable, and Performant Large-Scale Systems View the Project on GitHub View On GitHub An updated and organized reading list for illustrating the patterns of scalable, reliable, and performant large-scale systems. Concepts are explained in the articles of prominent engineers and credible references. Case studies are taken from battle-tested systems that serve millions to
はじめに こんにちは。メルカリ ハロでSRE TLをしている@nakaです。連載：Mercari Hallo, world! -メルカリ ハロ 開発の裏側- の3回目を担当させていただきます。 この記事では、メルカリの新規事業立ち上げにおけるSREの働きや役割に関して、紹介します。 メルカリでは、Platform Engineeringが提供するツールや仕組みを活用して、サービスを立ち上げていきます。新規事業立ち上げのチームだけで、完結するわけではありません。今回は、Platform Engineering時代の新規サービス立ち上げにおけるSREの役割と具体的な動きを、メルカリ ハロを例に取り上げて紹介します。SREが、Platform Engineeringとプロダクト開発チームと一丸となって「All For One」に動いてきた取り組みが少しでも臨場感を持って伝えられればと思います。
Beatrust で SRE をやっている Yuta (中川 裕太) です．運用がラクにできるように色々と改善したり，セキュリティ向上したり，インフラ作ったり API 開発したりしています． 今回のブログでは，Row Level Security (RLS) 下で現実的なレイテンシで大量データを扱うためにクエリをチューニングした結果とそこから学んだプラクティスを紹介します． モチベーション Beatrust ではセキュリティ向上のために，顧客 (テナント) ごとにデータを論理的に分離する RLS を用いています． tech.beatrust.com tech.beatrust.com おかげさまで Beatrust は BtoB サービスとして順調に成長しており，創業3年目のタイミングで 1 顧客あたり数万人規模のお客様の導入も現実味を帯びてきました．RLS はその性質上，データ量の増加に
はじめに 以前RustとWASMでマークダウンパーサーを自作したので、これを使ってブログを作ってみました。 ソースコードは以下にあります。 技術構成 技術構成は以下のようになっています。 全体構成 フロントエンド Next.js / Type Script Apollo Client(状態管理ライブラリ) styled-components emotion mantine ミドルウェア Prisma BFF GraphQL Yoga(GraphQLサーバー) Pothos GraphQL(GraphQL スキーマビルダー) バックエンド Rust+WebAssembly(マークダウンパーサー) (Vercel Postgress(サーバレスストレージ)) Supabase デプロイ先 Vercel(FE/BF共通ホスティング先) 認証・認可 NextAuth ドメイン取得 Cloudfla
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
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
行ロック+トリガーで並列リクエスト時のユニークキー制約違反を解決した話 - バイセル Tech Blog
はじめに はじめまして、バイセルテクノロジーズ(以降バイセル) テクノロジー戦略本部 開発 1 部買取 2 チームの長野です。 バイセルはリユース事業を行なっており Cosmos と呼ばれる買取から販売まで一気通貫にあらゆる機能を提供するシステムを開発しています。バイセルの買取事業は店舗での買取とお客様のご自宅へ伺う訪問買取に分かれています。私は 2025 年 4 月に新卒入社し、 Cosmos で店舗買取事業を支えるプロダクト（以降 Store ）のフロントエンドとバックエンド開発を担当しています。 この記事では、私がチームで長らく課題となっていた「並列リクエスト時のユニークキー制約違反」問題を解決した取り組みについて紹介します。 はじめに チーム体制と今回のアラートの焦点 チームのアラート体制 頻発していたアラート なぜこれらのアラートは長らく放置されていたか 並列リクエスト時にユニー
こんにちは。バクラク事業部 Platform Engineering部 データグループの@civitaspoです。2025年6月2日から5日にかけてサンフランシスコで開催されたSnowflake Summit 2025に現地参加してきました。本記事では、その様子や感想をレポートしようと思います。 Snowflake Summit 2025とは？ Snowflake Summit 2025（以下、Summit）は2025年6月2日から5日にかけてサンフランシスコのモスコーニ・センターで開催された、Snowflake社が年次で主催する最大のユーザーカンファレンスです。Snowflakeの最新技術やデータクラウドの未来を語る基調講演に始まり、500を超えるセッションやハンズオンが行われました。参加者は全体で20000人を超え、日本からも300人以上が参加しました。 モスコーニ・センターの外観 L
When it comes to database optimization, developers often reach for the same old tools: rewrite the query slightly differently, slap an index on a column, denormalize, analyze, vacuum, cluster, repeat. Conventional techniques are effective, but sometimes being creative can really pay off! In this article, I present unconventional optimization techniques in PostgreSQL. image by abstrakt design Table
Handling unique indexes on large data in PostgreSQL
Something went wrong! Hang in there while we get back on track A month ago, during a release to production, the feature I was working on failed to deploy due to a PostgreSQL restriction. It turned out to be a surprisingly fun and comprehensive learning moment. Backstory I have been working on a pretty huge release where we needed to: Add new functionality to our core feature. Remove all duplicated
はじめに PL/pgSQLに関して、個人的に作成したサンプルコードをまとめた記事となります。 基本的にPL/pgSQLの仕様については公式ドキュメントを見れば理解できると思いますが、 サンプルコードが少なく、どう実装すればいいんだっけ？となる場面も多々あったので、 PL/pgSQLを実装する際に、この記事がお役に立てば幸いです。 PostgreSQLのバージョンについて 本記事におけるpostgreSQLのバージョンは12.4で扱っていきます。 本記事で公開しているサンプルコードについて 本記事で公開しているサンプルコードは、GitHubにもまとめてアップロードしております。 目次 事前準備(テストデータ投入) PL/pgSQLの構造 ファンクションについて プロシージャについて 関数本文について 宣言 変数 / 定数 / デフォルト値について %TYPE / %ROWTYPEについて R
どうも、SupabaseでDevRelをしているタイラーです！ SupabaseはPostgreSQLをフル活用したBaaSで、バックエンドを１から構築しなくてもサクッとPostgreSQLを使ってアプリを構築できるサービスです。基本的には各種クライアントライブラリーを介してSupabaseに用意されたエンドポイントをコールしてデータを読み書きする形になるのですが、実はSupabaseはpg_graphqlというPostgreSQLの拡張機能開発していて、それを通じてGraphQLの機能も提供しています。Supabaseが提供しているGraphQLエンドポイントはSupabaseのRLSも使えて、セキュアなアプリが簡単に作れます。 そんなpg_graphqlのv1.0が最近リリースされたこともあって今回はせっかくなのでGraphQLを使って簡単なアプリケーションを作ってみようかなと思いまし
Node.js/TypeScript ORMのPrisma。 高機能なので理解することがたくさんあるので、はじめ方をまとめてみた。 既存のDBがすでにあって、あとからPrismaを導入するときのイメージ。 全体の流れ Prismaを使った開発の流れはこんな感じ。 事前準備 初期設定 ... npx prisma init 既存DBのスキーマ取得 ... npx prisma db pull 初期マイグレーションSQL生成 ... npx prisma migrate dev 開発時 DBスキーマの同期 ... npx prisma db push マイグレーションSQL生成 ... npx prisma migrate dev Prisma Clientの生成 ... npx prisma generate 本番 マイグレーション履歴の設定 ... npx prisma migrate r
JSer.info #597 - エンタープライズやWindows Serverなどの特定のOSを除いて、Internet Explorer 11のサポートが2022年6月15日で終了されました。 Internet Explorer 11 has retired and is officially out of support—what you need to know | Windows Experience Blog サポート終了となったOSでIEのアプリケーションを開くと、MSEdgeにリダイレクトされるようになっていきます。 また、MSEdgeのIEモード(下位互換モード)は、2029 年までサポートされる予定となっています。 ライフサイクルに関する FAQ - Internet Explorer および Microsoft Edge | Microsoft Docs Vue 2系
週刊Railsウォッチ: ruby/debugをChromeでリモートデバッグ、Rubyアプリの最適化ほか（20211019後編）｜TechRacho by BPS株式会社
こんにちは、hachi8833です。発表された新型MacBook Proのノッチが... 書きました。 新型MacBook Proでは「画面の中にノッチが降りてきた」のではなく、「フロントカメラの左右部分にまで画面が広がった」ことが、発表イベントでは語られています。ただし、好き嫌いは分かれそうです。https://t.co/NDBeh09JUv — 山口健太 / Kenta Yamaguchi (@tezawaly) October 19, 2021 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ウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように）社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 お気づきの点がありましたら@hachi8833までメンションをいただければ確認・対応いたします🙏 T
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
Rails: 認証gem 'Rodauth'を統合するrodauth-railsを開発しました（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: What It Took to Build a Rails Integration for Rodauth | Janko's Blog 原文公開日: 2022/10/12 原著者: Janko Marohnić 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 参考: 週刊Railsウォッチ20221025 RodauthをRailsと統合するのに必要だったこと 以下のrodauth-rails READMEもどうぞ。 Rails: 認証gem ‘rodauth-rails’ README（翻訳） Rodauthが登場した当時の既存のソリューションは、Rails（DeviseやSorceryの場合）か少なくともActive Record（Authlogicの場合）が必要だったので、ついにRailsに縛られないフル機能の認証フレームワ
PostgreSQL 18の新機能、仮想生成列の使い方や制約、格納生成列との使い分けについて | フューチャー技術ブログ
PostgreSQL 18連載の3本目です。 PostgreSQL 18がリリースされ、仮想生成列についてまとめます。PostgreSQLで従来から利用できた格納生成列や、生成列自体と合わせて紹介します。 生成列生成列は他の列から計算される列のことで、テーブルに対するビューをつくるように、ある列に対してビューのような列を作ることができます。ビューにも、MViewと通常のViewがあるように、生成列も「格納生成列」と「仮想生成列」の2種類があります。格納生成列は、登録/更新時に計算されて物理的にストレージが割り当てられます（MVIEWに似ています）。仮想列は列が読み取られる時に動的に計算されます（Viewに似ています）。 PostgreSQL 12で「格納」生成列が利用可能となり、今回18から「仮想」生成列が利用可能となりました。ここまで説明した内容をざっと、表でまとめました。 特徴格納生成
週刊Railsウォッチ: スライド『Rails 7.1をn倍速くした話』、Rails 7.1でMessagePackをサポートほか（20230502）｜TechRacho by BPS株式会社
こんにちは、hachi8833です。RubyKaigi 2023のグルメ情報も出ましたね。 はてなブログに投稿しました #はてなブログ #rubykaigi ☕️Coffeehouse スポンサー & 松本グルメ情報🍴 - ESM アジャイル事業部 開発者ブログhttps://t.co/s0t8wkX6Yi — ESM, Inc. (@rubyagile) April 28, 2023 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ウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように）社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 お気づきの点がありましたら@hachi8833までメンションをいただければ確認・対応いたします🙏 TechRachoではRubyやRailsなどの最新情報記事を平日
This document contains various resources and quick definition of a lot of background information behind distributed systems. It is not complete, even though it is kinda sorta detailed. I had written it some time in 2019 when coworkers at the time had asked for a list of references, and I put together what I thought was a decent overview of the basics of distributed systems literature and concepts.
What is Prisma ORM? (Overview)
Prisma ORM is a next-generation Node.js and TypeScript ORM that provides type-safe database access, migrations, and a visual data editor. Prisma ORM is open-source and consists of: Prisma Client: Auto-generated, type-safe ORM interface Prisma Migrate: Database migration system Prisma Studio: GUI to view and edit your data Prisma Client works with any Node.js or TypeScript backend, whether you're d
多くのデータベースに対応したマイグレーションツール migrate を MySQL で試した - kakakakakku blog
データベースのマイグレーションを行うツール migrate を試した．migrate は MySQL / MariaDB / PostgreSQL / Amazon Redshift / MongoDB / Cassandra など，多くのデータベースに対応している．GitHub リポジトリを見るともっと多くのデータベースに対応していることがわかる．他にも GitHub や Amazon S3 に置かれたマイグレーションファイルを直接読み込む機能や Go ライブラリとしてアプリケーションに組み込める機能などもある．今回は MySQL を使ってマイグレーションの基本的な機能を試す❗️ github.com インストール macOS だと Homebrew を使って簡単に migrate CLI をインストールできる．今回は v4.15.2 を使う． $ brew install golang
GoでCloud SQLを使うことになったのですがライブラリが複数ありどのライブラリを選んでいいか迷ったので比較してみます。 ライブラリを導入する上でほしい機能は以下です。 migration: Railsみたいにマイグレーションファイルがかけてマイグレーションやロールバックがしたい transaction: トランザクションが書きやすく直感的 orm: データベースへのクエリを抽象化でき、Goのstructへのマッピングも可能 connection pool: データベースへのコネクション数を制限できる multiple environment support: 本番・ステージング・開発環境など複数の環境で設定Sを使い分けられる TL;DR スキーマを一度だけ書き、Goのstructもそれから生成してほしい場合は、マイグレーションをk0kubun/sqldef, ORMをvolatile
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
PostgreSQLで時間枠を適切に扱う設計 - そーだいなるらくがき帳
MySQLとOracleの実行計画を比較してみた - ASMのきもち
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
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
できるだけインフラ運用したくない Ruby on Rails on Google Cloud
Blue/Green デプロイを使用した、RDS MySQL/PostgreSQLのアップグレード
メルカリ ハロ立ち上げ時のSRE | メルカリエンジニアリング
RLS + 大量データ下でクエリチューニングして100倍高速化した話 - Beatrust techBlog
自作マークダウンパーサーとNext13+Prisma+GraphQL+Supabaseでブログを自作した
Changing std::sort at Google’s Scale and Beyond
今年も現地参加して良かった！Snowflake Summit 2025！ - LayerX エンジニアブログ
Unconventional PostgreSQL Optimizations
【PL/pgSQL入門】PL/pgSQLを勉強したのでまとめてみた - Qiita
SupabaseのGraphQL機能を使ってNext.jsで簡単なアプリを作ってみる - Qiita
TypeScript ORM「Prisma」のはじめかた - くらげになりたい。
2022-06-21のJS: Internet Explorer 11のサポート終了、Vue 2.7 Beta、社内のReactコンポーネントのメンテナンス
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
A Distributed Systems Reading List
Go言語のデータベース用のライブラリを比較する | wapa5pow blog