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
最近では、PythonのWebアプリのバックエンドで使うことが多く、 そのRDBのDriverとして、SQLAlchemyを採用することが多いです。 （使っているDBはpostgreqlです。） 今回は、SQLAlchemyの実際によく使う使い方をまとめてみました。 どうやって実装したっけ？とよく昔のプロジェクトのソースコードを参照することが多かったので、自分向けのメモとしても残しておきます。 Model編 Base Class 以下のような基底クラスを定義しておき、それを継承させると便利です。 from sqlalchemy.ext.declarative import as_declarative, declared_attr @as_declarative() class Base: @declared_attr def __tablename__(cls): return cls.
![[Python]SQLAlchemyのよくやる使い方まとめ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/98b707ad6d5d298a86bd6f495719cf5bdf2147e2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.kumano-te.com%2Factivities%2F85%2Favatar.png%3Frev%3D244){kind=avatar}
SQLAlchemy 2.0 - Major Migration Guide — SQLAlchemy 2.0 Documentation
Note for Readers SQLAlchemy 2.0’s transition documents are separated into two documents - one which details major API shifts from the 1.x to 2.x series, and the other which details new features and behaviors relative to SQLAlchemy 1.4: SQLAlchemy 2.0 - Major Migration Guide - this document, 1.x to 2.x API shifts What’s New in SQLAlchemy 2.0? - new features and behaviors for SQLAlchemy 2.0 Readers
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
Open sourcing Querybook, Pinterest’s collaborative big data hub
An efficient big data solution for an increasingly remote-working world. Charlie Gu | Tech Lead, Analytics Platform, Lena Ryoo | Software Engineer, Analytics Platform, and Justin Mejorada-Pier | Engineering Manager, Analytics Platform With more than 300 billion Pins, Pinterest is powering an ever-growing and unique dataset that maps interests, ideas, and intent. As a data-driven company, Pinterest
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
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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
[Python]SQLAlchemyのよくやる使い方まとめ
Python’s “Disappointing” Superpowers