sqlc を TypeScript で利用する
2024 年 12 月 25 日追記 sqlc と sqlc-gen-typescript は積極的なメンテナンスがされていないため、採用するときは注意してください。 まとめ sqlc-gen-typescript かなり良い 自分が TypeScript でウェブアプリを利用するなら間違いなく sqlc を選択する SQL は共通言語という点で本当に偉大 sqlc とは sqlc とは Go で書かれた SQL を元にコードを生成するツール。 なぜ sqlc ? 結局、それぞれの ORM 固有の技術を覚えるくらいなら SQL を覚えた方が早い 拡張に ORM が対応していようがいまいが関係ない SQL パーサーが libpg_query という実際の PostgreSQL サーバーソースを使用している wasilibs/go-pgquery を利用しているので信頼できる Wasm 化され
しくじり先生のように学ぶ「NFS+sqliteで苦労した話から学ぶ、問題解決の考え方」という勉強会をやってみました | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 インフラLinux勉強会SQLiteNFS こんにちは、羽山です。 今回は社内で実施した勉強会をほぼそのままブログ記事にしています。 ITエンジニアたるものドキュメントを残したり勉強会を実施したり分かりやすい設計にリファクタリングしたりなど、日々 知見の伝達 を意識していると思います。主要な知見はたいていそれらの方法で満たせるのですが、しかし残念ながら中には画一的な方法では伝えにくいものもあったりします。 ところで伝統芸能や工芸の世界では技術の継承において 背中を見て学ぶ という方法が用いられることがあるようです。 これと似た手法はITエンジニアの世界にもあって、先輩エンジニアとペアプログラミングをすることで文書では伝わりにくい技術や考え方・テクニックを学ぶ
![しくじり先生のように学ぶ「NFS+sqliteで苦労した話から学ぶ、問題解決の考え方」という勉強会をやってみました | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9477296f61e752f8b6816cb517cdb9166a028f2c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F10%2Fscience_hakase_shippai_s.png)
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
2025-05-06, Version 24.0.0 (Current), @RafaelGSS and @juanarbol We’re excited to announce the release of Node.js 24! This release brings several significant updates, including the upgrade of the V8 JavaScript engine to version 13.6 and npm to version 11. Starting with Node.js 24, support for MSVC has been removed, and ClangCL is now required to compile Node.js on Windows. The AsyncLocalStorage API
Dockerfile `�3 �� � � �� #!/usr/bin/env -S bash -c "docker run -p 8080:8080 -it --rm \$(docker build --progress plain -f \$0 . 2>&1 | tee /dev/stderr | grep -oP 'sha256:[0-9a-f]*')" # syntax = docker/dockerfile:1.4.0 FROM node:20 WORKDIR /root RUN npm install sqlite3 RUN <<EOF cat >/root/schema.sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS clicks ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, time INTEGER NOT NULL ); E
DuckDB in Actionの読書メモ
1章 イントロダクション DuckDBとは シングルノードでinmemoryな組み込みデータベース 処理中のデータが永続化されない 個人情報、機密データの扱いに困らない データパイプライン (ETL) ギガバイトなデータを効果的に扱える 数秒でハンドリング可能な処理機構 でもテラバイト級だとさすがに無理 MITライセンス 入出力として扱えるデータソース csv Json Parquet Arrow MySQL SQLite PostgreSQL Jupyterを経由して、PandasやPolarsから問い合わせできる 並列化されたクエリエンジン 費用面で高コストなAWS Athena SQLを使わずともすむ DuckDBのSQL 標準ANSI SQL Window関数, CTEも扱える 分析関数 count, min, max 独自拡張されたSQL構文 select exclude() /
www.mizdra.net 皆さんがどうしているのか知りたい！ 私も知りたい！！！ ちょっとはてブコメントで雑に書いてしまったので、私の場合をちょっと記事にしてみることにしました。 ただ、特に変わったことはやってないと思います。必要だと思うテストケースなら歯を食いしばって書いたりレビューしたりしています。 なのでこの記事を読む価値はほとんどありません。ご清聴ありがとうございました。 追記: 読み返すとまとまりの無さが酷い。酔った勢いでダラダラ書いてしまった良くない・・・ 私の場合（要約） テストを考慮してない実装についてはDBを使うテストを書いていました。 DBのテストデータは実際には自動生成することはありませんでした。良さそうなら試したいですが基本的にやりたいテストケースがあって書くのでランダム値を使おうとは思わないです。 DBの依存をRepository層としてインタフェースに切り出
Pythonで簡単DB - Qiita
pythonでsqlite3データベースを簡単に使う SQLとかわかんないよみたいな方だってデータベースに触れたら世界が変わるかも知れない。わかんないけど。 ほとんどの場合ざっくりと簡単なクエリ発行で事足りる場合が多いので、SQLに詳しい方だって多分楽できるかも。 DBクラスとDBwrapperクラス ほぼ素に近い状態でsqliteを使うDBクラスと、そのDBクラスを継承して簡単に使えるファンクションを追加したのがDBwrapperクラス。 DBwrapperクラスはDBクラスのファンクションを全部使えるのでとりあえずDBwrapperクラスを取り込んで使えば便利。 たとえば dict型でデータを作って set とか読んでやればDBにデータを挿入・更新できたり get をforで回してやれば1行づつデータが取り出せる。 データの件数も count で取り出せるぞ、手軽だね。 詳しくは以下の
An interesting twist in my recent usage of SQLite was the fact that I noticed my research scripts and the database intertwine more. SQLite is unique in that it really lives in-process, unlike standalone database servers. There is a feature to that which does not get used very frequently, but can be indispensable in some situations. By the way, the talk about the system that made me me to explore S
sqlc generate は何をしているのかメモ
[2023-09-11 追記] 以下のブログの方が分かりやすいので、そちらを読むことをお勧めします。 sqlc internals - 薄いブログ 最近、個人開発で Go のアプリケーションからデータベースを操作するために sqlc を使っている。sqlc は SQL で書いたスキーマのファイルから sqlc generate コマンド一つで Go の構造体を、クエリのファイルから型安全な Go の SQL クライアントを生成することができる。1 私は普段の仕事で ORM が提供するメソッドやクエリビルダを使って SQL を組み立てている。ORM は便利ではあるが、最終的に実行される SQL は可読性が低くてデバッグしづらいことが多い。そのため「最初から SQL を書けば良いのでは…？」と考えるようになり、初めて sqlc を見たとき自分の好みに合うツールと確信した。 使い方は簡単で便利な
背景 https://github.com/orisano/sqlc-gen-ts-d1 というプラグインを作成していて生成コードの好みが人によって大きく異なると感じることがありました。 一つのプラグインで生成コードをカスタマイズできるアプローチには保守性的な意味でも限界があるだろうと思いました。 気軽にプラグインが作れるようになることで自分の好みのコードが生成できるし、好みが似通ったコミュニティにメンテンスされているプラグインが一つでもあれば幸せな人も増えるかなと思ったため記事を書くことにしました。 とはいえ sqlc を使い始めるとき最初にプラグインを書くことはまずないし、デフォルトの生成コードが好みでなかったりそもそも対応してない場合は選択肢から外れるだけだと思います。 なので sqlc を使いたいという情熱のある人やプラグインを作りたいという人の役に立てばと幸いです。 plugin
3/28に受けたOSWEに合格したので受験記書きます！ 若干冗長に書いてますがそこは許してください。 OSWE 自身のスキル AWAEコース 必要な知識 コースの感想 自分のスケジュール 勉強方法 試験 試験の予定 試験の現実 試験の感想とアドバイス？ 脆弱性発見手法(我流) Blackbox Whitebox grepキーワード 参考資料 whiteboxについての資料 grepベースの脆弱性発見 SQL Injection Directry Traversal SSTI XSS Deserialize XXE Command Injection TypeJuggling File Upload HackTheBox 最後に OSWE OSWEはOffensive Security Web Expertの略で、AWAEというコースを受講して試験に合格するとOSWEの認定がもらえます。名前
Current Best: 100M rows inserts in 33 seconds. (you can check the source code on Github) Recently, I ran into a situation where I needed a test database with lots of rows and needed it fast. So I did what any programmer would do: wrote a Python script to generate the DB. Unfortunately, it was slow. Really slow. So I did what any programmer would do: went down the rabbit hole of learning more about
Logging C Function Calls
May 19th, 2022 @ justine's web page Logging C Functions One of my favorite features of the Cosmopolitan Libc runtime is its --ftrace flag that logs C function calls. It's the simplest system for debugging programs I've ever used and it surprises me that I found no evidence of someone having invented it before. Here's one of its most important use cases. Have you ever had you debugger stupified by
Published on 2022-01-04, 1640 words, 6 minutes to read It is clear that most of the world has decided that they want to use JSON for their public-facing API endpoints. However, most of the time you will need to deal with storage engines that don't deal with JSON very well. This can be confusing to deal with because you need to fit a square peg into a round hole. However, SQLite added JSON function
概要 コマンドライン使ってますか！ シェル芸人の皆さんは日常茶飯事でしょうけど、そこまで極めることなしに手軽に身近なデータ分析に組み込むことのできるツールをご紹介します。 その名も！ csvkit！ github.com すぐに特定の変換方法が知りたいせっかちなあなたは下記の目次から飛んでください。 概要 インストール データの変換 Excel → CSV CSV → SQL文 CSV → RDB RDB → CSV JSON → CSV データの閲覧 データの抽出 データの並び替え テストデータは公式のものを使って試しています。 内容は公式のチュートリアルから抜粋しているだけなので、もっと機能を知りたい方はぜひ公式ドキュメントを参考にして下さい。 インストール v1.0.2では警告メッセージが大量に出力される不具合が観測されたため、pipからダウンロードすることのできるv1.0.5を使用
PythonとSQLの連携: データベース操作の新しい次元 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
**** SQL（Structured Query Language）はデータベース管理システムで広く使用される言語であり、Pythonとの連携により柔軟で効率的なデータベース操作が可能です。今回は、PythonからSQLを利用してデータベースに接続し、クエリを実行する手法について具体的なコードとともに解説します。 1. PythonからSQLiteデータベースに接続する 最初に、PythonからSQLiteデータベースに接続する例を見てみましょう。SQLiteは軽量でシンプルなデータベースエンジンであり、Python標準ライブラリにも含まれています。 Pythonのコード import sqlite3 # SQLiteデータベースに接続 conn = sqlite3.connect('sample.db') # カーソルを取得 cursor = conn.cursor() # データベー
AWS App Runner × FastAPI で作る REST API パターン 3 選 - サーバーワークスエンジニアブログ
こんにちは。アプリケーションサービス部の河野です。 アプリケーションサービス部では、週に一回、技術発表会という形で、発表者が興味がある技術について自由にプレゼンテーションしています。 その中で「App Runner で REST API 開発するの良いぞ」っていう話をしたので、本ブログでも紹介したいと思います。 導入 コールドスタート問題 デプロイ容量問題 serverless.yaml 書くのツラい問題 ローカルのテストしづらい問題 App Runner とは？ FastAPI とは？ 環境 パターン①: データストアなし パターン①: 実践 ローカルで動作確認 ECR を作成 イメージをビルド&プッシュ App Runner デプロイ 上手くいかない場合は？ パターン②: DynamoDB パターン②: 実践 ローカルで動作確認 fastapi コンテナ localstack コンテナ
Sketch of a Post-ORM
I’ve been writing a lot of database access code as of late. It’s frustrating that in 2023, my choices are still to either write all of the boilerplate by hand, or hand all database access over to some inscrutable “agile” ORM that will become a crippling liability in the 2-3y timescale. This post is about how I want to use databases, from the perspective of an application server developer—not a DBA
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
Node.js — Node.js v24.0.0 (Current)
#!/usr/bin/env docker run
DBが関わるテストコードについて、私の場合 - 日々量産
Supercharge SQLite with Ruby Functions
sqlc plugin を書こう - 薄いブログ
OSWE Review(受験記) - 高林の雑記ブログ
Towards Inserting One Billion Rows in SQLite Under A Minute - blag
Bashing JSON into Shape with SQLite
データの変換をコマンドラインで！csvkit - ばいばいバイオ