AWSのグラフデータベースがサーバレスに、「Amazon Neptune Serverless」正式サービス提供開始
Amazon Web Services（AWS）は、マネージドサービスとして提供しているグラフデータベースの「Amazon Neptune」のサーバレス対応となる「Amazon Neptune Serverless」の正式サービス提供開始を発表しました。 Take your business all the way to Neptune! The first serverless purpose-built graph database that scales instantly in fine-grained increments to your exact needs—offering 90% cost savings compared to provisioning for peak capacity. Deeeep! #AWS https://t.co/VURnBhqi1s pic
ヨドバシの中の人が初めて語る、ヨドバシ.comを支える内製プライベートクラウドの中身
ヨドバシカメラが運営する国内の代表的なECサイトの1つである「ヨドバシ.com」は、同社が内製するプライベートクラウドによって支えられています。 そのプライベートクラウドはどのように作られ、どのような機能を備えているのかについて、クリエーションラインが主催し10月14日に開催されたオンラインイベント「Actionable Insights Day 2022」でその内幕がはじめて語られました。 この記事では、その内容をダイジェストで紹介します。 はじめて語られるヨドバシ.com を支えるプライベートクラウドの全容 株式会社ヨドバシリテイルデザイン サービスデプロイメント事業部 事業部長 戸田宏司氏。 ヨドバシリテイルデザインの戸田と申します。よろしくお願いいたします。「はじめて語られるヨドバシ.comを支えるプライベートクラウドの全容」というタイトルでお話をさせていただきます。 弊社は「いつ
Googleのモバイル向けNoSQL「Firestore」が秒間1万回の書き込み制限を撤廃、事実上無制限のスケーラビリティを提供。Firebase Summit 2022
Googleのモバイル向けNoSQL「Firestore」が秒間1万回の書き込み制限を撤廃、事実上無制限のスケーラビリティを提供。Firebase Summit 2022 Googleは10月18日に米ニューヨークでモバイル向けのバックエンドサービスであるFirebaseにフォーカスしたイベント「Firebase Summit 2022」を開催しました。 GoogleはこのFirebase Summitで、Firebaseの機能の1つとして提供されるNoSQLデータベースであるFirestoreに存在していた秒間1万回までの書き込み制限を撤廃し、事実上無制限のスケーラビリティをFirestoreで提供すると発表しました。 FirestoreはFirebaseの機能の1つとして提供されるドキュメントストア型のNoSQLデータベースです。 Firestoreには、モバイルデバイス上のローカルデ
［速報］分散PostgreSQLをAzure Cosmos DBが提供開始、オープンソースの分散DBエンジン「Citus」を採用。Ignite 2022
［速報］分散PostgreSQLをAzure Cosmos DBが提供開始、オープンソースの分散DBエンジン「Citus」を採用。Ignite 2022 マイクロソフトは現在開催中のイベント「Microsoft Ignite 2022」で、グローバル規模の分散NoSQLデータベース「Azure Cosmos DB」でPostgreSQLをサポートする「Azure Cosmos DB for PostgreSQL」を発表しました。 Cosmos DBはデータを自動的にユーザーの近くのリージョンにレプリケーションすることで、どのユーザーに対しても高速なデータベースアクセスを実現し、かつグローバルな規模で稼働する大規模分散NoSQLデータベースです。 最大で数ペタバイトのデータ容量と秒間数百万トランザクションまでスケールする性能をカバーできる点を特徴としています。 Azure Cosmos DB
声優・小岩井ことりさん、電子情報通信学会で表彰される 研究向けオリジナル曲を50曲作り貢献
声優の小岩井ことりさんは9月15日、明治大学の森勢将雅専任准教授らと共同執筆した論文が電子情報通信学会で船井ベストペーパー賞を受賞したと発表した。作曲で音声合成分野の研究に貢献した。 受賞した論文は「レアなモーラを含む日本語歌唱データベースの構築と基礎評価」。著者は小岩井さん、森勢専任准教授、ライターの藤本健さん。内容は、AI歌声合成技術などの研究に使えるオリジナル曲を集めたデータベースを作成したというもの。 収録したオリジナル曲には、日本語の音素をできる限り含んだ歌詞、さまざまなパターンのメロディーが織り込んである。これまで歌声合成の分野では、著作権などの問題から童謡を使うことが多かったが、オリジナル曲のみでデータベースを構築することで利用条件の緩和を目指した。
メルカリの取引ドメインにおけるモジュラーモノリス化の取り組み | メルカリエンジニアリング
この記事は「連載：連載：技術基盤強化プロジェクト「RFS」の現在と未来」として書かれたものです。 メルカリのトランザクションチームでバックエンドエンジニアをしている @adachang です。今回は前回の記事に引き続き、メルカリの取引ドメインに属するコードベースのメンテナンス性・拡張性を改善するための取り組みを紹介します。 前回の記事では、この取り組みの背景や課題、ドメイン分析や依存関係をデカップリングするアプローチについて説明しました。その中でメルカリの “取引” を扱う大きなドメインを、商品代金の支払いとそれ以降のプロセスに分割し、前者を「Checkout ドメイン」、後者を 「Transaction ドメイン」と呼ぶことにしました。この記事では、Transactionのドメインを取り上げ、PHPのモノリスをモジュラーモノリスに移行するための現在進行中の取り組みをご紹介します。私たちが
主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ | コーソルDatabaseエンジニアのBlog
Microsoft SQL ServerMySQLOracle DatabasePostgreSQLSolarWinds DPAデータベース運用主要RDBMS製品の比較 2022.09.01 渡部 亮太 主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ Oracle ACE Proの渡部です。 主要なRDBMS製品についてアーキテクチャを比較します。 大枠を整理することが最大の目的です。細かい例外事項や拡張機能は適宜記載を割愛しています。 2022年9月時点の最新バージョンをベースに記載していますが、記載内容にバージョン依存は少ないはずです。 時間ができた時に随時追記予定です。 もし誤りを見つけた場合は、優しく教えていただけると嬉しいです。→ https://twitter.com/wrcsus4 or ryota.watabe at cosol dot
仕様書を浸透させるために仕様書のあれこれを決めた - パルカワ2
仕様書を浸透させるために何が必要か？ 品質の作り込みをしていきたい・仕様を把握するコストが高いので仕様書を書くことを会社全体で浸透させたいと思っていて、そのために書く・読むの負担軽減が重要だと考えて以下をやることにした。 仕様書の項目を減らす 仕様書フォーマットの統一 仕様書の命名規則を決める 統一されたフォーマットに沿ったテンプレートの作成 管理方法の明示化・単純化 仕様書作成・更新・廃止プロセスの明示化 仕様書の具体例の作成 仕様書を書くときに迷いそうなときに参照するガイドの作成または作成の依頼 実は一回シンプルなフォーマットを決めたのだが、自分の進め方が悪くそれが全く浸透しなかった。その反省を踏まえて上記を考えた。 仕様書の話は、このあたりの話に関係する。 仕様書は必要か？ - パルカワ2 チームが品質を作り込むために必要なこととは - パルカワ2 ちなみに仕様書は、Notionで記
ドキュメントDBかリレーショナルDBどっち使う？ - Qiita
はじめに ドキュメントデータベースかリレーショナルデータベース、どちらを選ぶか。 この選択で、アプリケーションのパフォーマンス、コスト、コードの可読性など幅広い影響が出るため、慎重な判断が必要です。この記事では、自分が思う「考慮すべきポイント」を解説したいと思います。 考慮すべきポイント 1. どのデータモデルがアプリケーションコードに最適か スキーマ制約を課さずに、データレコードをドキュメント（つまりJSONオブジェクト）として保存すべきか？それともスキーマを正規化してデータをいくつかのテーブルに分けるべきか？ このような判断をするために、開発しているアプリケーションのモデルの関係性（例: UserとTaskの関係が1:N）と、一度に読み込むデータの種類を見た方がいいです。 ドキュメントDBがおすすめの時 アプリケーションのデータは、以下のような木構造で表現できますか？普段そのデータを一
サービスを停止せずにデータベースリファクタリングする - Pepabo Tech Portal
2022年7月13日にカラーミーショップで提供開始した「副管理者機能」のアップデートにあたって、従前の挙動を変えずにデータベーススキーマの構造を変える必要がありました。また、サービスの提供を停止することなく、スキーマの構造の変更を進める必要がありました。 この記事では、サービスを停止せずにデータベースの構造を徐々に変更するデータベースリファクタリングをどのように進めたかについて紹介します。 「データベースリファクタリング」とは データベースリファクタリングについて体系的に述べた書籍として"Refactoring Databases"があります。この本では、データベースリファクタリングのさまざまなパターンにおいて、スキーマの変更、データマイグレーション（既存データの移行）、アプリケーションの変更それぞれをどのように進めるべきかについて解説しています。ここでは、"Refactoring Dat
1億3400万件のウェブページに基づくオープンソースのAIナレッジツール「Sphere」をMetaがリリース
Facebookの親会社であるMetaが、インターネット上に存在する膨大な情報を利用して、AIやその他のシステムが機能するためのナレッジベースを提供するためのAIツール「Sphere」を発表しました。 Introducing Sphere: Meta AI’s web-scale corpus for better knowledge-intensive NLP https://ai.facebook.com/blog/introducing-sphere-meta-ais-web-scale-corpus-for-better-knowledge-intensive-nlp/ How AI could help make Wikipedia entries more accurate https://tech.fb.com/artificial-intelligence/2022/07/
排他制御のためだけに Redis 渋々使ってませんか？データベース単独でアドバイザリーロックできるよ！
トランザクション分離レベルについての教養があったほうがこの記事の内容を理解しやすいため，必要に応じてまず以下を参照されたい。 背景 以前， Qiita で以下の記事を投稿した。今回の議題に直接的な関係はないが，関連している部分があるため引用する。 MySQL/Postgres とも， MVCC アーキテクチャの恩恵で， SELECT と UPDATE は基本的には競合しない。 単一レコードのシンプルな UPDATE でも排他ロックされ，排他ロック中のレコードへの UPDATE での変更操作は トランザクション分離レベルによらず ブロックされる。UPDATE 文に含まれる WHERE 句での検索もブロックされ，これはブロックされない SELECT による検索とは別扱いになる。 但し UPDATE 文の WHERE 句上で，更新対象をサブクエリの SELECT から自己参照している場合は例外。
MySQLで発生し得る思わぬデッドロックと対応方法
はじめに この記事は実際の業務で発生した MySQL のデッドロックとそのいくつかの回避方法や対応方法を（テーマは変えて）手元で実行できるコードを用いて解説する記事です。具体的には「トランザクション張っておけば大丈夫」と思ってませんか？ バグの温床になる、よくある実装パターンの記事で紹介されている「1on1 チャットサービス」で紹介されているデッドロックとデータベースレイヤでは同じ状況だったのですが、記事で紹介されている方法とは別の方法でデッドロックを回避する必要があったため、同じ状況に遭遇した人の助けになればという思いで記事を書きました。また、こちらの記事が無ければ私自身も現象を理解するのにもっと苦労したと思うので、この場を借りてお礼申し上げます！ 出金サービス履歴登録サービスを例に考える コードと説明が https://github.com/shuntagami/withdrawal_
リリース手法多すぎﾜﾛﾀｧ B/G、カナリア、機能フラグ、ダークローンチ、A/Bテスト、、など - Qiita
この記事でCloudWatch Evidentlyについて調べていると、「機能フラグ」や「A/Bテスト」などインフラエンジニアには若干聞き慣れないリリース用語が出てきました。 アジャイル開発やCI/CDの台頭に伴い多数出現したこれらのリリース戦略用語をまとめて整理してみることにします。 インフラエンジニアやSREと呼ばれるロールの方々も、リリース戦略を知っておくとCI/CD環境の構築やIaC、はたまたミドルウェアのバージョンアップなどで役立つと思います。 以下ウェブサイトを参考に、各用語を「デプロイ戦略」と「テスト戦略」の大きく2つに分けて紹介します。 デプロイ戦略 従来型のデプロイ（インプレースデプロイ） システム本番環境が一種類のみ存在し、新バージョンの資材デプロイによって旧バージョンの資材を上書いてしまうパターンです。 環境の設計や管理、維持コストをシンプルに抑えられるメリットがあり
MongoDB、暗号化したままのデータベースを検索「Queryable Encryption」発表。データ格納時、メモリ上、データ転送、ログ、バックアップのすべてが暗号化データのまま
MongoDB、暗号化したままのデータベースを検索「Queryable Encryption」発表。データ格納時、メモリ上、データ転送、ログ、バックアップのすべてが暗号化データのまま MongoDBは、6月7日から9日にかけて米ニューヨークで開催されたイベント「MongoDB World 2022」で、データを暗号化したまま検索できるMongoDBの新機能「Queryable Encryption」を発表しました。 現代の主要なデータベースであれば、データベース内にデータを暗号化して格納する機能を備えていますが、データ格納時に暗号化して格納し（Encryption at Rest）、検索時にはメモリ上でデータを復号して操作する実装が一般的です。 今回のMongoDBが実装を発表したQueryable Encryptionは、データ格納時に暗号化するだけでなく、復号することなく暗号化したまま
MongoDBが時系列データ対応、サーバレス対応、HTTPS経由でのAPI操作対応など機能強化を相次いで発表
MongoDBが時系列データ対応、サーバレス対応、HTTPS経由でのAPI操作対応など機能強化を相次いで発表 NoSQLデータベースには、MongoDBに代表されるドキュメントデータベース、InterSystems IRISに代表されるオブジェクトデータベース、Neo4jに代表されるグラフデータベース、Redisに代表されるキーバリューストアなど、さまざまな製品があります。 ガートナーが発表したNoSQL専業ベンダに関する調査結果によると、NoSQL市場の中で過去5年において圧倒的に高い成長率を見せ、市場のリーダーとなっているのがMongoDBです。 ガートナーは2016年に発表したクラウドサービス「MongoDB Atlas」がこの成長を支えてきた大きな要因だと分析しています。 そのMongoDBはMongoDBは、6月7日から9日にかけて米ニューヨークで開催されたイベント「MongoD
まだ PostgreSQL の開発で疲弊してるの？ - Qiita
{ "plpgsqlLanguageServer.database": "データベース名", "plpgsqlLanguageServer.user": "ユーザ名", "plpgsqlLanguageServer.password": "パスワード", "plpgsqlLanguageServer.definitionFiles": [ // glob をサポート。 "**/*.sql", "**/*.psql", "**/*.pgsql" ], // Language Server が対応するファイルの拡張子はデフォルトで ['*.pgsql', '*.psql'] です。 // （ SQLite など他の RDS と競合させないためです。） // '*.sql' のファイルも対応させたい場合は、下記の設定を追加してください。 "files.associations": { "*.sq
ドメインロジックとSQL - Martin Fowler's Bliki (ja)
以下の文章は、Martin Fowler による Domain Logic and SQLの日本語訳である。 データベース指向ソフトウェア開発者とメモリ上(in-memory)アプリケーションソフトウェア開発者との間のギャップは、ここ数十年、徐々に広がってきている。このギャップが原因で、データベースの機能(SQLやストアドプロシージャ)をどのように扱えばよいのかという議論が数多く巻き起こっている。ここでは、ビジネスロジックを SQL に置くべきか、それともメモリ上のコードに置くべきかといった問題について、主にパフォーマンスと更新性の観点から考察を行う。考察には簡単な例を使うが、SQL クエリはしっかりとしたもの（rich SQL queries）を用いるので悪しからず。 エンタープライズアプリケーション（訳注：以下、EA）構築に関する本（私の近著『P of EAA』など）を読むと、ロジック
データベースのテーブル定義の仕様書を自動生成しよう | CyberAgent Developers Blog
AI事業本部 DX本部の黒崎(@kuro_m88)です。 社外(取引先など)向けに作成する仕様書を自動生成する取り組みを試しているので、アイデアを紹介します。今回はSnowflakeで構築されているデータ分析基盤のテーブル定義の仕様書を例に紹介していきます。ツールはGoを使って開発しました。 仕様書の運用コストを減らしたい DX本部でのプロジェクトは、開発環境を社内向けに別途用意することが大半なので、取引先に許可を取らないと何かを試すことができないということは今のところほとんどありません。 そのため、実際の開発フローとしては詳細な仕様書を書き起こしてから実装することはあまりなく、大まかな方針を決めてから軽く実装してみて、うまくいきそうであればそれを仕様としてまとめつつ実装することが多いです。 データベースのテーブル定義であれば、それらの定義はGitHub上で管理されており、リリース時に自動
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