こんにちは、一休.comスパ(以下、「スパ」)の開発を担当しているshibataiと申します🙏 今回はスパのデータベースの在庫の持ち方で試行錯誤した話をさせていただきます。 背景 2024-03-29追記: 一休.comスパにおける在庫の特徴について 一休.comスパが扱う「在庫」は、「ある日付の特定の時間に対する空き枠」です。以降の説明では、スパ施設ごと、日付ごと、また時間ごとに増えていく「在庫」をいかに効率よく扱うかについて説明しています。 詳細については次のスレッドも参照してください！ https://t.co/Y0SPmDE4yZ この記事のコメントみてると、少し我々のシステムの要件が伝わってないというかそこの説明が記事に不足しているように思った。ので以下その補足— naoya (@naoya_ito) March 29, 2024 現在の実装 スパは予約を受け付けるために在庫の
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
Boring Python: code quality
Boring Python: code quality December 19, 2022 Django, Python This is the second in a series of posts I intend to write about how to build, deploy, and manage Python applications in as boring a way as possible. In the first post in the series I gave a definition of what I mean by “boring”, and it’s worth revisiting: I don’t mean “reliable” or “bug-free” or “no incidents”. While there is some overla
Intro This guide is intended for people who are already familiar with Python 3 and looking to start a new project. This guide comes from experience building api backends for a variety of startups in different industries, it serves as a starting point for what the state of “best practise” is for how I think about organising Python projects, structuring code, testing, and common libraries I’ve reuse
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
In Hillel Wayne’s post “I am disappointed by dynamic typing”, he expresses his sense that the Python ecosystem doesn’t really make the most of the possibilities that Python provides as a dynamically typed language. This is an important subject, since every Python program pays a very substantial set of costs for Python’s highly dynamic nature, such as poor run-time performance, and maintainability
Litestar is worth a look
A few years ago at work, I had a project which offered an opportunity to look at the new generation of async-first, type-hint-driven Python web frameworks. For reasons which aren’t particularly relevant today, on that project I ended up choosing Litestar, which is the one that doesn’t have a ravenous all-consuming hype machine surrounding it. And I’m very glad I did, because today I’m more convinc
In 2023, we launched an AI-powered Chief of Staff for engineering leaders—an assistant that unified information across team tools and tracked critical project developments. Within a year, we attracted 10,000 users, outperforming even deep-pocketed incumbents such as Salesforce and Slack AI. Here is an early demo: By May 2024, we realized something interesting: while our AI assistant was gaining tr
Irrational Exuberance
Hey folks, I’m Will Larson! I wrote An Elegant Puzzle, Staff Engineer, The Engineering Executive’s Primer, and Crafting Engineering Strategy. You might also be interested in my collection of popular blog posts over the years, or to read my writing as it’s published via my newsletter or my RSS feed. An agent to use Notion docs as prompts to comment on Notion docs. July 20, 2025 Commenting on Notion
Django for Startup Founders: A better software architecture for SaaS startups and consumer apps
In an ideal world, startups would be easy. We'd run our idea by some potential customers, build the product, and then immediately ride that sweet exponential growth curve off into early retirement. Of course it doesn't actually work like that. Not even a little. In real life, even startups that go on to become billion-dollar companies typically go through phases like: Having little or no growth fo
はじめに こんにちは。Acompanyの田中(@tkrk_p)です。本記事はAcompany5周年アドベントカレンダー19日目の記事となります。 1日前の記事はこちら↓ 本記事では、先日ベータリリースされたデータ検証ライブラリ「Pydantic」のV2を紹介します。 Pydanticとは Samuel Colvin氏によって2017年に開発されたPythonのデータパース・変換ライブラリです。Pythonの型アノテーションを使用してデータモデルを定義し、入力データの検証や型変換、データのシリアライズ（シリアル化）およびデシリアライズ（逆シリアル化）などの便利な機能を提供しています。 2023年6月現在で月間 7,000 万件以上ダウンロードされていることから、ここ数年で非常に注目されていることがわかります。（ちなみにDjangoのダウンロード数は月間約950万件） PyPIでのDjango
他言語のフレームワークとRailsを比べてみる Railsにはたくさんゾルトラークがある 葬送のフリーレンという作品にはゾルトラークという魔法が出てきます。当初はその強力性から稀有な魔法と認識されていたものの、解析や研究が進んだ結果誰もが使える魔法となり一般攻撃魔法と認識されるようになりました。 Ruby on Railsというフレームワークも同様にファイルアップロードのActive Storage、複数データベース接続など従来はgemで実現していたものの一部が組み込み化され一般攻撃魔法になっています。 コアが大きくなったのでとあるバージョンから別ライブラリーに切り出しますというライブラリー、フレームワークもあるので組み込み機能が肥大化していくことは必ずしも善ではないのですが、メンテされる範囲で機能が増えていくのはいいことでしょう。 一方で他言語のフレームワークにはあるけれどRailsには
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
データベースの在庫の持ち方をビットで管理してる話 - 一休.com Developers Blog
Building modern Python API backends in 2022
Python’s “Disappointing” Superpowers
Building AI Products—Part I: Back-end Architecture
FastAPIを支えるデータ検証ライブラリ「Pydantic」のV2がベータリリースされたので使ってみた
Ruby on Railsにはない一般攻撃魔法