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
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
This article was written in collaboration with Bohan Zhang and originally appeared on the OtterTune website. There are a lot of choices in databases (897 as of April 2023). With so many systems, it’s hard to know what to pick! But there is an interesting phenomenon where the Internet collectively decides on the default choice for new applications. In the 2000s, the conventional wisdom selected MyS
Difyで生成AIアプリケーション入門 前編：生成AIアプリケーションをノーコードで開発 | フューチャー技術ブログ
概要Dify （DeFiではない）と Anthropic Claude （OpenAI でも OpenRouter 経由の何かでもOK）を使って簡単に生成AIアプリケーションを構築する方法をご紹介します。 前編：ノーコードで生成AIアプリケーションを構築するチュートリアル 後編：自作プログラムで機能追加して生成AIの指向性と精度を高めるサンプル の2本立ての予定です。 対象読者 生成AIに興味があるがまだチャット以上の利用法を見出せず手を出せていない方 お試しに手軽に生成AIアプリケーションを構築してみたい方 特にOpenAIに月額費用に躊躇っている方 前提知識・環境 Docker (Docker Compose)。Windows なら Docker Desktop。後編ではホスト名 host.docker.internal を使用します “時々生成AIをチャットで活用している”程度のプロ
Amazon RDS for PostgreSQLがpgvectorモジュールに対応しベクトル検索できるようになりました | DevelopersIO
近年は機械学習のモデル・アルゴリズムを使ってオブジェクトをベクトル表現し(embedding)、テキストやメディアなど様々なオブジェクトの検索や分類が盛んに行われており、LLMの流行と共にその勢いが増しています。 RDBのPostgreSQL向けにベクトル管理・検索を行う拡張モジュール pgvector がAmazon RDS for RDSでも利用できるようになり、Pineconeのようなベクトル検索特化型のデータベースを用意することなく、RDSインスタンス単体でベクトル検索ができるようになりました。 データベースのマネージドサービスとしては、これまでも Supabase 等が pgvector に対応していましたが、RDS PostgreSQL もついに対応しました。 制限 pgvector 対応する最近傍探索 exact Approximation 対応距離 ユークリッド(L2)距離
In 2006 Microsoft conducted a customer survey to find what new features users want in new versions of Microsoft Office. To their surprise, more than 90% of what users asked for already existed, they just didn't know about it. To address the "discoverability" issue, they came up with the "Ribbon UI" that we know from Microsoft Office products today. Office is not unique in this sense. Most of us ar
週刊Railsウォッチ: Evil MartiansのDocker+Rails記事が大幅更新、Railsガイドが電子書籍でほか（20220328前編）｜TechRacho by BPS株式会社
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に公開しています。TechRacho記事をいち早くお読みになりたい方はTwitterにて@techrachoのフォローをお願いします。また、タグやカテゴリごとにRSSフィードを購読することもできます（例:週刊Railsウォッチタグ） 🔗Rails: 先週の改修（Rails公式ニュースより） 今回は以下のChangelogから見繕いました 更新差分: Comparing @{2022-03
rails8_1_new_features.md これはなに 2025/10/22にRails8.1がリリースされましたね Ruby on Rails 8.1 Release Notes — Ruby on Rails Guidesにリリースノートが書かれている 上記メジャーフィーチャーに含まれなかったマイナーフィーチャーのうち、気になったものをざっくりまとめています 間違いの指摘や、これも追加してくれ〜という物があればコメントお願いします railties ヘルスチェック用のパスに来たリクエストをログに残さない、の拡張 allow path regexp in SilenceRequest middleware by rainerborene · Pull Request #53561 · rails/rails · GitHub Silence healthcheck requests
週刊Railsウォッチ: RuboCop実行結果のキャッシュ機能が追加、ZJIT登場ほか（20250430）｜TechRacho by BPS株式会社
こんにちは、hachi8833です。RubyKaigi 2025お疲れさまでした。以下のscrapboxまとめがものすごい量になっていますね。 参考: RubyKaigi 2025 - ruby-jp 来年は函館ですね。 来年のRubyKaigiの会場情報が更新された。函館アリーナと市民会館のW使いだった！すごい。 たしかにアリーナ単体だと複数セッションがちょっとしんどいので、2つ使うのは大正解な気がする。楽しみ。https://t.co/hzmjZwxsDN https://t.co/Qo099IYEpg — 941 / kushii (@941) April 22, 2025 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X.com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
週刊Railsウォッチ: insert_allやupsert_allのタイムスタンプ自動更新、app/contextsにロジックを置くほか（20211025前編）｜TechRacho by BPS株式会社
こんにちは、hachi8833です。供給そんなにヤバいのかしら。 多方面から『お前が言うとネタかマジかわからんw』と突っ込まれ...勿論サイカノのコピペで8割ネタです。が、半導体に限らず部品全般が買えないのはまじです。納期50週とかザラ。結果偽物も結構出回ってて、身近な所での被害も発生。アニメのように世界は終わりませんが、来年もこの状態は続くでしょう — 和蓮和尚 (@warenosyo) October 18, 2021 つっつきボイス:「電子部品の他に鉄も値上がりしてると聞いてますね」「あ〜」「給湯器の値上がりが著しいとか」「新型MacBook、部品のあるうちに買っとくのがいいのかな...」「Appleはそれなりに部品の流通を確保していると思いますけど、どれかが滞ったら詰まったりして」「欲しいときに買うのが一番」 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
はじめに こんにちは、サーバーサイドエンジニアの @shiroemons です。 プルリクエストにDBスキーマの変更が含まれた場合、ER図を自動生成するために、tblsとGitHub Actionsを組み合わせた設定を行いました。 DBスキーマの変更は開発プロセスにおいて頻繁に発生しますが、手動でER図やドキュメントを更新することは煩雑で効率が悪い作業です。 そこで、GitHub Actionsとtblsを使用することで、ER図の自動生成と更新を容易に実現できました。 今回は、設定したGitHub Actionsの設定ファイルを紹介します。 必要なツールと環境 今回紹介するツールと環境はこちらです。 CI: GitHub Actions DB: PostgreSQL マイグレーションツール: psqldef テーブル定義書作成: tbls tbls について github.com tbls
週刊Railsウォッチ: RailsからOpenStructを削除、Playwrightベストプラクティスほか（20240425前編）｜TechRacho by BPS株式会社
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に公開しています。TechRacho記事をいち早くお読みになりたい方はTwitterにて@techrachoのフォローをお願いします。また、タグやカテゴリごとにRSSフィードを購読することもできます（例:週刊Railsウォッチタグ） お知らせ: 来週および再来週の週刊Railsウォッチはお休みをいただき、通常記事を公開します。 🔗Rails: 先週の改修（Rails公式ニュースより） T
ToolJetの構築・操作 ToolJetとは オープンソース（AGPL 3.0）で開発されているローコード開発プラットフォームです。 様々なデータソースに接続することが可能で、画面デザインもドラッグ&ドロップで簡単に作成することができます。 これまでローコードと呼ばれるツールには多少触れてきました（Oracle Apex、Kintone等々）が、これほど容易にアプリケーションを作ることができるプラットフォームはありませんでした。 かと言ってシンプルなものしか作れないかというと、そうでもなさそうです。 接続可能なデータソースは"MySQL"や"PostgreSQL"などオープンソースのRDBのほか、"Oracle"や"SQL Server"といった商用RDBもOKです。そのほか"Elasticsearch"や"MongoDB"などのデータベース、"Notion"や"Slack"、"AWS
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
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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
The Part of PostgreSQL We Hate the Most
Lesser Known PostgreSQL Features
Rails8.1のマイナーフィーチャーで気になったもの
GitHub ActionsとtblsでDBスキーマ変更に対応するER図の自動生成する - トレタ開発者ブログ
ローコード開発プラットフォーム「ToolJet」で爆速Webアプリ開発 - Qiita
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