データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
このサイトでは、SQL を高速化するためのちょっとしたパフォーマンス・チューニングの技術を紹介します。と言っても、『プログラマのためのSQL 第2版』の受け売りがほとんどなので、この本を読んでいただければ、本稿を読む必要はありません。 最初に、パフォーマンス・チューニングに関する全体の方針を述べておくと、それはボトルネック（一番遅いところ）を改善することです。当たり前ですが、既に十分速い処理をもっと速くしたところで、システム全体のパフォーマンスには影響しません。従って「処理が遅い」と感じたら、最初にすることは、SQL やアプリの改修ではなく、「どこが遅いのか」を調査することです。いきなりあてずっぽうで改善をはじめても効果は出ません。医者が患者を診るとき最初にすることが検査であるのと同じです。病因が何であるかを突き止めてからでないと、正しい処方はできないのです。 その基本を承知していただいた
大公開！バッチアプリケーションの品質を高めるZOZOの『バッチ開発ガイドライン』 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。MA部の田島です。 弊社では開発ガイドラインというものを用いて、システムの品質を担保しています。今回私がテックリードを務めているということもあり、バッチアプリケーションを開発するためのガイドラインを作成しました。本記事では「開発ガイドライン」と「バッチ開発ガイドライン」を紹介します。 バッチアプリケーション開発に限定したTipsはまとまっているものが多くないため参考にしていただければと思います。 開発ガイドラインについての紹介 冒頭でも紹介した通り弊社では、開発ガイドラインというものを用いてシステムの品質を担保しています。バッチ開発ガイドラインを紹介する前に、まず開発ガイドラインを紹介します。 開発ガイドラインの種類 開発ガイドラインは現在、以下の種類が存在します。 共通 Android iOS Frontend Backend Infra API Batch DB(Datab
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
We announced Cloudflare Workers in 2017, giving developers access to compute on our network. We were excited about the possibilities this unlocked, but we quickly realized — most real world applications are stateful. Since then, we’ve delivered KV, Durable Objects, and R2, giving developers access to various types of storage. Today, we're excited to announce D1, our first SQL database. While the w
「Postgres で試した？」と聞き返せるようになるまでもしくはなぜ私は雰囲気で技術を語るのか？ — Just use Postgres 読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 「Just use Postgres」という言葉を初めて聞いたのは、いつだったか覚えていません。Twitter か Hacker News か、あるいは社内の Slack か。どこで聞いたにせよ、私の反応は決まっていました。「また極端なことを言う人がいる」と。 「それ、〇〇でもできますよ」——この手のフレーズはもう100回は聞いてきました。そして大抵の場合、その〇〇は専用ツールに置き換えられていきます。技術が専門分化していくのは自然な流れです。 全文検索なら Elasticsearch。時系列データなら InfluxDB。メッセージキューなら RabbitMQ。それぞれの分野に専門家がいて、専用のソリューションがあって、ベストプラクティスがあります。「とりあえず Postgres で」なんて、それは思考停止ではないか、と。でも、心のどこかで気になっていたんです。 www.mann
はじめに こんにちは。WEARバックエンド部SREブロックの春日です。普段はWEARというサービスのSREとして開発・運用に携わっています。本記事では、約60％のコスト削減に成功したNATゲートウェイの通信内容の調査方法と通信量の削減方法についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 コストの把握 NATゲートウェイの通信内容の把握 CloudWatchメトリクスでの確認 VPCフローログでの確認 リゾルバーでのクエリログでの確認 調査結果をもとにNATゲートウェイ経由での通信量を削減する AWSサービスとの通信 Datadogとの通信 WEARのAPIとの通信 ECRパブリックリポジトリとの通信 結果 まとめ 背景 ZOZOではより効果的な成長を目指してコストの最適化を進めています。コストの増大はサービスの拡大を鈍化させる原因となるため、常に最適な状態に保つことが必要です。WEARで
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
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
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
こんにちは、SmartHR のプロダクトエンジニアの横山です！ 今日は、とあるプロダクト開発で実装した巨大な SQL において、一般的な構文（UNIONやJOINなど）の影に隠れがちですが、とても助けになった PostgreSQL の機能を紹介します。 巨大な SQL と聞くと、複雑性や可読性の観点から敬遠されることも多いです。しかし、パフォーマンス要件的に必要に迫られたり、アプリケーション層の複雑さを解消するために、あえて DB 側でロジックを解決し、1 クエリで完結させる選択が必要な場面も、稀にですが確実に存在します。 本記事では、実際のプロダクトコードで活用したテクニックの中から、痒いところに手が届いた機能をピックアップしました。ORM だけでは解決できない課題に直面したとき、あるいはパフォーマンスチューニングをするときの一助となれば幸いです。 目次 複雑なクエリを保守しやすくするた
So many times I have been asked for help with a query, where the question really comes down to the understanding of the difference between INNER and LEFT or RIGHT JOINs. I created this poster a few years ago and I keep it posted on the wall at the office. This way when I am trying to explain JOIN types, I just refer to the poster. I have created the poster below to help describe JOIN types in My S
こんにちは、佐々木です。年末に書こうと思って、すっかり忘れていた宿題です。 2022年末のre:InventのキーノートでAWSのCEOであるAdam Selipskyが、『A Zero ETL future』という概念が提唱しました。言わんとすることは解るのですが、これは一体どういう文脈で、なんのためなのだろうと疑問に思う方は多いと思います。そこで、自分なりにデータ分析を取り巻く現状と課題、ゼロETLの概念が出てきた理由をまとめてみます。これは私自身の思考なので、全然違う可能性が高いですので、悪しからず。 データ分析とETLの現状と課題 ゼロETLの話をする前に、データ分析とETLの現状の話をしましょう。データ分析をする際には、必ずデータが必要です。では、そのデータはどこからやってくるのか？単一のシステム内で分析する場合もありますが、多くの場合はいろいろなシステムから必要なデータを集めて
The DuckDB Local UI
TL;DR: The DuckDB team and MotherDuck are excited to announce the release of a local UI for DuckDB shipped as part of the ui extension. The DuckDB project was built to make it simple to leverage modern database technology. DuckDB can be used from many popular languages and runs on a wide variety of platforms. The included Command Line Interface (CLI) provides a convenient way to interactively run
What's New In DevTools (Chrome 96) | Blog | Chrome for Developers
Preview feature: New CSS Overview panel Use the new CSS Overview panel to identify potential CSS improvements on your page. Open the CSS Overview panel, then click on Capture overview to generate a report of your page’s CSS. You can further drill down on the information. For example, click on a color in the Colors section to view the list of elements that apply the same color. Click on an element
「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
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
Consider SQLite
If you were creating a web app from scratch today, what database would you use? Probably the most frequent answer I see to this is Postgres, although there are a wide range of common answers: MySQL, MariaDB, Microsoft SQL Server, MongoDB, etc. Today I want you to consider: what if SQLite would do just fine? For those who are unfamiliar, SQLite is a implementation of SQL as a library — this means t
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
はじめに 2025年、私の開発者体験（DX）は大きく進化しました。 SQL、'use client'の分断、認証実装、Stripeの税金地獄...いよいよ、これらから解放される時が来たのです。 なぜ開発はつまらないと感じるのか。 もちろんAIの影響もあるでしょうが、私は根本原因として、「やりたくないことや面倒なことまで開発者自身がやらないといけない」というのが大きな原因だと思います。 また、開発というものはAIを使うにしても本来クリエティブであるべきと考えています。 もう面倒なことは手放し徹底的にDXを追求し、本来のあるべき開発を取り戻しましょう！ この記事では、私が実際に使って「もう戻れない」と感じた技術スタックを10個紹介します。 良いDXは良いUXを生み出します。開発者の心の余裕が、クリエイティビティが、ユーザーのことを考える余裕と素晴らしい体験を生むからです。 1. TanStac
Still X.S.S. - なぜいまだにXSSは生まれてしまうのか？ - GMO Flatt Security Blog
XSSこわい 若頭: おいお前ら、なにかおもしろい遊びをしねえか。こんなにみんなで集まる機会もそうねえだろう エンジニア佐藤: そうですねえ、こんなのはどうでしょうか。人間誰しも怖いものが1つはありますから、それをみんなで教えあってみましょうよ 若頭: そりゃあおもしれえな。そうだなあ、おれはヘビが怖いね。ありゃ気味が悪くてしょうがねえ エンジニア山田: 自分はカエルを見ると縮み上がってしまいます、テカテカしていてどうにも苦手で。佐藤さんは何が怖いんですか エンジニア佐藤: 私は、XSSがこわいです エンジニア八島: あはは！何言ってんですか佐藤さん。XSSなんてこわいことないですよ エンジニア佐藤: ひいい、名前を聞くのも怖いです エンジニア山田: XSSなんて、フレームワークさえ使っていればきょうび起こらないですからねえ。佐藤さんは臆病だなあ その晩、エンジニア佐藤を目の敵にしている町
OpenAI API ドキュメント 日本語訳｜#2 GET STARTED 後編｜Nobue Otsu｜地方で老舗パン屋を第三者承継
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからLibraries 、Models、TutorialsそしてUsage policiesを抜粋した後編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 前回のおさらいはこちら Python library｜Python ライブラリWe provide a Python library, w
AI・機械学習チームの氏家 (@mowmow1259)です。 このブログはAI・機械学習チームブログリレー 8日目の記事です。 前日は高田さんによる「BETWEENに気をつけろ！ BigQueryの日次集計で罠にハマった話」でした。 最近LLMによるVibe Codingが世間を賑わせています。 エムスリーでも積極的にコーディングエージェントの導入が進んでおり、かくいう私もClaude Code君がいないと生きていけない体にされてしまいました。 コーディングエージェントのおかげで典型的な開発タスクはかなり効率化されてきているものの、面倒なタスクもまだまだ残されています。 分析です。 前日の高田さんの記事にもある通りエムスリーではBigQueryにデータを集約していますが、BigQuery上のデータでぱっと集計したかったりなど、大体どのテーブルを見にいけばいいか想像がつくけど面倒だな。。みた
As someone makes more money, expenses once considered luxuries can suddenly become seen as necessities: It’s called lifestyle creep. In the world of software development, we can suffer from a similar affliction: stack creep. Where hardware limitations once restricted developers to a minimalist approach, increased processing power, memory, and storage have led many down a more maximalist path. It’s
時雨堂クラウドサービスを支える技術 v1
v2 へ移行中です 円安の影響や、自社製品がスケールアウトに対応したこと、Cloudflare LB の WebSocket の挙動が残念だったことなどを踏まえ、サービス構成を変更を検討中です。 脱 Vultr Egress 料金が Linode だと Vultr の半額 Linode へ移行 脱 Cloudflare LB Linode の NodeBalancers へ移行 マルチリージョンでの利用は Linode の Akamai Global Load Balancer 公開待ち 脱 Cloudflare サポートに不安があるため Akamai へ移行 脱 TimescaledB 移行は Linode PostgreSQL の提供開始待ち OLAP は DuckDB + S3 互換オブジェクトストレージへ移行 ログ保存は VictoriaLogs へ移行予定 脱 DataPacke
MySQLのスロークエリを調査して、APIのレスポンスタイムを5分から20秒に改善した話 - freee Developers Hub
こんにちは。freee請求書エンジニアのshunです。 24卒未経験でfreeeに入社し、freee請求書プロダクトの開発を行っています。 この記事では、先日行ったAPIのスロークエリの改善について紹介します。 APIのエンドポイントで発生していた約5分のスロークエリを、原因調査からMySQLオプティマイザの挙動の読み解きまで行い、20秒まで短縮しました。 「SQL単体では正しそうなのに実行計画が壊れる」「オプティマイザが期待と違うインデックスを選んでしまう」というのは、地味ですがよく遭遇するテーマだと思います。最近はMCP経由でAIエージェントがAPIを叩くようにもなってきており、APIのパフォーマンスはこれまで以上に重要になっています。 なお、以降で登場するテーブル名・カラム名・SQLに出てくる日付や事業所IDなどの値は、記事のわかりやすさを優先して例示用の汎用的なものに置き換えていま
I've been using Claude Code as my primary development tool for approx 9 months, and the workflow I've settled into is radically different from what most people do with AI coding tools. Most developers type a prompt, sometimes use plan mode, fix the errors, repeat. The more terminally online are stitching together ralph loops, mcps, gas towns (remember those?), etc. The results in both cases are a
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
Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS | Amazon Web Services
Artificial Intelligence Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS The seeds of a machine learning (ML) paradigm shift have existed for decades, but with the ready availability of scalable compute capacity, a massive proliferation of data, and the rapid advancement of ML technologies, customers across industries are transforming their businesses. Just recently, generative AI appli
Another year passes. I was hoping to write more articles instead of just these end-of-the-year screeds, but I almost died in the spring semester, and it sucked up my time. Nevertheless, I will go through what I think are the major trends and happenings in databases over the last year. There were many exciting and unprecedented developments in the world of databases. Vibe coding entered the vernacu
「値オブジェクト」の定義について不勉強だったので「DDDの値オブジェクト」の定義とDDD以外の「値オブジェクト」との違いについて、改めて関連書籍を読み直し整理してみました。 すごい長いし細かいので他人に読ませるような記事ではなく、自分のために書いたメモです。 もし読むなら興味がある人だけで。 自分向けのメモですが、一応 この記事の前提や意図を書いておきます。 「DDDの値オブジェクト」以外を否定する記事ではありません。 原理主義のように書籍の理想どおり実践するべきだと主張するつもりはありません 「理想に従えばよい」「理想に従うの無意味だ」と決め付けの二項対立的な思考ではなく、理想と現実の絡み合ったグレーゾーンを見極めつつ、現場で手を打つのが優れた実践者ではないでしょうか 下記に紹介する、それぞれの値オブジェクトの優劣について細かく議論し、論破する・されることを目的としていません。 言い訳と
インデックスの"正解"を探せ！決済レスポンスタイムを改善したパフォーマンスチューニング - inSmartBank
はじめに サーバーサイドエンジニアの kurisu(ryomak) です。 普段は、カード決済やあとばらいチャージに関連する機能の開発・運用を行っております。 本記事でお話しすること 本記事では、インデックス追加によって決済レスポンスタイムを改善した事例をご紹介します。具体的なインデックス設計の検討や実行計画の見直しを通じて、どのようにレスポンスタイムを最適化したのか、その裏側を詳しく解説します。インデックス追加によるパフォーマンスチューニングの際の参考になれば幸いです。 はじめに 本記事でお話しすること 決済処理の遅延の検知 事の発端 実行環境 原因調査 遅くなったクエリの特定 対応検討 方針 検証項目 インデックスの「アタリ」をつける ① オーソリゼーション履歴：(オーソリゼーションID, 承認番号,受信日時) ② オーソリゼーション：(カードID, 初回受信日時) ③ オーソリゼーシ
Let’s Architect! Designing architectures for multi-tenancy | Amazon Web Services
AWS Architecture Blog Let’s Architect! Designing architectures for multi-tenancy Understanding architectural patterns for multi-tenancy has become crucial for architects and developers aiming to deliver scalable, secure, and cost-effective solutions. Isolating tenant data is a fundamental responsibility for Software as a Service (SaaS) providers. In this edition of Let’s Architect!, we talk about
歴史・年表でみるAWSサービス(Amazon S3編) －単なるストレージではない機能・役割と料金の変遷－ - NRIネットコムBlog
本記事はNRIネットコム Advent Calendar 2021 1日目の記事です。 🎄 0日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 2日目 🎅 小西秀和です。 現在、AWSでは年に一回のAWS re:Inventというイベントの真っ最中で多数の新サービスの発表やセッションがおこなわれています。 そんな状況ですが、今回は当ブログ初のアドベント企画ということで、最新情報とは真逆のアプローチで記事を書いてみました。 最新情報を追うことに疲れた方はこちらの記事で、自分の歴史と照らし合わせながらチルアウトしてみてはいかがでしょうか。 さて、今回のテーマはAmazon S3の年表を作って歴史やアップデートを振り返ろうというものです。このテーマにしたきっかけは2つあります。 まず、1つ目は2006年3月14日にサービス開始したAmazon S3が今年、2021年3月14日に15周年を迎えたことです。 そして2つ
PlanetScale Postgres is the fastest way to run Postgres in the cloud. Plans start at just $5 per month. Learn more Matt Robenolt | January 4, 2023 Over here at PlanetScale, we offer you a MySQL database. As a part of this offering, it is critical that we offer you a MySQL protocol-compatible interface to access. This enables using mysql-client as well as any MySQL-compatible driver for your favori
マイクロソフト、NoSQL標準の策定を目指し、Cosmos DBで使われている「DocumentDB」をオープンソースで公開。PostgreSQLをベースに
マイクロソフト、NoSQL標準の策定を目指し、Cosmos DBで使われている「DocumentDB」をオープンソースで公開。PostgreSQLをベースに マイクロソフトはNoSQLデータベースの実装として「DocumentDB」をオープンソースで公開したことを発表しました。 DocumentDBは、Microsoft Azure上のvCore-based Azure Cosmos DB for MongoDBとして提供されているNoSQLデータベースのオープンソース実装です（AWSもMongoDB互換の「Amazon DocumentDB」と呼ばれるサービスを提供していますが、別の実装です）（追記：当初、「Azure DocumentDB」のオープンソース実装と記述していましたが、間違いでしたので記述を改めました。お詫びして訂正します）。 Announcing DocumentDB,
Falco Feedsは、オープンソースに焦点を当てた企業に、新しい脅威が発見されると継続的に更新される専門家が作成したルールにアクセスできるようにすることで、Falcoの力を拡大します。 本文の内容は、2025年8月22日に Alessandro Brucato が投稿したブログ(https://sysdig.com/blog/build-your-aws-incident-response-playbook-with-open-source-tools/)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 イントロダクションクラウドにおけるセキュリティ侵害は頻繁に発生しており、積極的な計画が不可欠です。しかし、あらゆる脅威を防ぐことはできません。 強力な予防的セキュリティ体制があればインシデントを免れると考える人も多いですが、実際にインシデントが発生すると不意を突かれることになります
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
Another year has gone by, and I’m still alive. As such, it is an excellent time to reflect on what happened in the world of databases last year. It was quiet in the streets as the benchmark wars between DBMS vendors have quieted down. I had fun writing last year’s retrospective, so I am excited to share with you the things that stand out from 2022 and my thoughts on them. Big Database Funding Has
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
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SQLを速くするぞ―お手軽パフォーマンス・チューニング
RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
Announcing D1: our first SQL database
NATゲートウェイの通信内容を調査して対策し、コストを約60％削減した話 - ZOZO TECH BLOG
How I built a modern website in 2021
複雑な要件を1クエリで完結させる、PostgreSQL活用術 - SmartHR Tech Blog
MySQL JOIN Types Poster - Steve Stedman
AWSが提唱するゼロETLとは何か？概念と登場の背景の推察 - NRIネットコムBlog
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
標準SQL＋データベース入門 | 技術評論社
The new wave of Javascript web frameworks
【厳選】もう戻れない！2025年版 快適すぎる開発スタック 10選 - Qiita
退屈な分析はAIにやらせよう - エムスリーテックブログ
Marie Kondo your software stack with open source
How I Use Claude Code | Boris Tane
Databases in 2025: A Year in Review
メモ:値オブジェクトの定義と差異について - かとじゅんの技術日誌
Faster MySQL with HTTP/3 — PlanetScale
オープンソースツールでAWSインシデント対応プレイブックを構築する | Sysdig
Modern Node.js Patterns for 2025
Databases in 2022: A Year in Review
Confusing git terminology