GitHub - kysely-org/kysely: A type-safe typescript SQL query builder
Kysely (pronounce “Key-Seh-Lee”) is a type-safe and autocompletion-friendly TypeScript SQL query builder. Inspired by Knex.js. Mainly developed for Node.js but also runs on all other JavaScript environments like Deno, Bun, Cloudflare Workers and web browsers. Kysely makes sure you only refer to tables and columns that are visible to the part of the query you're writing. The result type only has th
オープンソースで話題のBaaS「Supabase」を使ってみた | DevelopersIO
その他詳細の料金プランページはこちら 今回はホビー用途となっているFreeプランを使います。無料でプロジェクトを2つ作ることができますが、APIを1週間未使用の場合はデータベースが一時停止となるようで再開する場合はダッシュボードから起動し直す必要があるようです。 サービスへの登録 では、早速Supabaseのサービスに登録を行っていきます。 Supabase.io Supabase.ioへの登録はGitHubアカウントを利用するようです。 「New Project」から新規プロジェクトを作成します。 プロジェクト名とデータベースのパスワード、リージョンを指定します。今回は「Tokyo」リージョンを選択しました。 「Create new project」を押下後、数分待つとプロジェクトが作成されます。 完了後に画面に表示されるProject API keyとURLを後ほど利用するのでメモして
Adding support for cross-cluster associations to Rails 7
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
MySQLのquery review helperを作ってみた - tom__bo’s Blog
せっかくのGWなので、おもちゃを作りました。 Query Review Helperです。 github.com 背景 最近MySQLで実行されるクエリをレビューするタスクが異常に多くなってきました。 開発者の全員がindexやjoin, partition, limit offsetなどなどのハマりどころを知っているというのが理想ではありますが、そうも行きません。 大体EXPLAINをかけてtable scanになっていないか、sortやlimit offsetで劇的に重いクエリがないか確認すれば、すぐに問題になるようなことはありませんがいくつか問題があります。 複数のサービスを横串に見ていると各サービスのテーブル設計の詳細を知らない 大きいサービスだとテーブル数やカラム数が異常に多い(数百テーブル, 各テーブルに数十カラムとFKが、、、とか) tableやcolumn, subquer
データベースをリファクタリングしたお話 - BASEプロダクトチームブログ
基盤チーム所属の沖中( @okinaka )です。 「リファクタリング」という言葉、エンジニアのみなさんならご存知でしょう。 システムの振る舞いを変えずに内部を改善することを指す言葉です。 一般的に、コードの修正を指すことがほとんどですが、今回はデータベース設計のリファクタリングについてお話ししたいと思います。 絶版になってしまいましたが、データベース・リファクタリング という書籍に様々な手法が紹介されていて参考になります。英語で良ければ 原書 はまだ入手可能ですね。 データベース・リファクタリング 作者:スコット W アンブラー,ピラモド・サダラージ発売日: 2008/03/26メディア: 単行本 Refactoring Databases: Evolutionary Database Design (Addison-Wesley Signature Series (Fowler)) (
ダンジョンを攻略しつつSQLインジェクションの脆弱性について学べるサイト「Lord of SQLInjection」
アプリケーションが想定しない文字列を実行することにより、データベースを不正に操作する攻撃はSQLインジェクションと呼ばれ、攻撃によってクレジットカード情報や住所などの重要な個人情報が流出した事例も存在します。「Lord of SQLInjection」は、そんなSQLインジェクションを駆使してダンジョンを攻略していくウェブサイトです。 Lord of SQLInjection https://los.rubiya.kr/ まずはLord of SQLInjectionにアクセスして「[enter to the dungeon]」をクリック。 Lord of SQLInjectionを利用するのは初めてなので「Join」をクリック。 Lord of SQLInjectionで使用するID、メールアドレス、パスワードを入力して「Join」をクリックします。 先ほど登録したIDとパスワードを入力
トランザクション中の文の失敗の扱いの違い - Write and Run
(読みづらいタイトルだな) ことの発端はこのツイート。 MySQLは、以下を満たさないという理解でいいのか？ エラーが出た時にPostgreSQLのようにロールバックを行わないので Atomicity（原子性）・・・トランザクションの実行結果は「全て成功」か「全て失敗」のいずれかでなければならない#mysql— imaharu (@imaharuTech) July 2, 2020 さすがの MySQL でもそこを破ってくることはないだろうと思いつつ、トランザクション野郎としてはちゃんと確かめねばならないと思い、早朝にも関わらず布団から出てラップトップを開いた(午前10時)。 実験1 以下のような docker-compose.yml と sql/script.sql を用意し、実験をする。 version: '3.3' services: db: image: mysql:8 envir
外部キー制約は何も考えずに適用するとよくない - かとじゅんの技術日誌
このブログが話題になってますね。制約を付けること自体はよいことだけど、無目的に適用すると害も生じると思います。 無目的という言い方はおかしいな…。外部キー制約をどのように使えばいいのか、逆にどんなときに使うとまずいのかを考えてみたいと思います。 tech.tabechoku.com 例えば、これ。外部キー制約はできるだけ付けるとか、何も考えずに付けるとよくないと思います。 外部キー制約は、可能な限りつけるようにしています。 DBが別れている場合、外部キーはもちろん貼れないのですが、そうでない場合はとにかく何も考えず貼っています。データベース設計の際に気をつけていること - 食べチョク開発者ブログ テーブル設計をシミュレーションする いいたいことの結論はこれ。以上終了なのですが、もう少しわかりやすく書いてみよう。 何も考えずに外部キーを貼るのは良くないな。トランザクション境界の外で結果整合性
データベース設計の際に気をつけていること - 食べチョク開発者ブログ
皆さんこんにちは、エンジニアの西尾です。 新しい機能・サービスを開発する際、私は特にデータベース設計に気をつかいます。 データベースはシステムの土台です。 土台が不安定だと、その上に積み上げていくアプリケーションコードがいびつなものになり、つらい思いをします。 また、一度動き出してしまったシステムのデータベース設計を変えるのは、容易なことではありません。 データベース設計には”これだ！”という正解はないと思っています。 サービスの特徴、システムの性質、toB向け/toC向け、Readが多い・少ない、Writeが多い・少ない。 その他もろもろの背景により、データベース設計の仕方も変わってきます。 このテーブルは正規化していないから駄目だ、この設計はいわゆるポリモーフィック関連だから使ってはいけない、などということはありません。 アンチパターンと呼ばれるものも時と場合によっては正解になります。
イミュータブルデータモデル(入門編)
6. Step1 エンティティの抽出 発送担当者が受注リストをもとに、商品の在庫を確認し、在庫が あれば商品を発送する。 ① 要求仕様の「動詞」を抜き出しエンティティとする。 ② ①に関わる「名詞」を抜き出しエンティティとする。 ③ エンティティ間の関連に線を引く ④ 属性や候補キーも分かる範囲で書いておきます。 間違い！ この段階で実装をプロパティファイルにするとか、Enum にするとか決め打ちでエンティティとして表さないのはや めましょう。 まず、はじめにエンティティを抽出します。
プライマリキーを使った1:1関連でカラム数の多いテーブルを分割する - Hidden in Plain Sight
おそらく多くのソーシャル系アプリにあてはまるRailsのプチ・デザインパターン的な話。 ぼくが今やっているEast Meet Eastには、ユーザごとに数多くのプロフィール属性があります。名前、性別、生年月日、郵便番号、職業などなど、カラム数にしてざっと25個。これを、全部ひとつのusersテーブルに詰め込むのは、コードの見通しという観点からも性能の観点からも、あまりよろしくありません。 なぜならば、ユーザ関連の情報を扱う局面としては主に メールアドレスとパスワードなどを使ってログインする（アカウント情報） プロフィール情報で条件を指定してユーザを検索・推薦する（プロフィール情報） という２つの独立性の高いユースケースにわかれるため、ログイン処理をやってるときにはプロフィール情報はいらないし、プロフィールを検索してるときにはメールアドレスやパスワードをロードするのは無駄です。また、開発やデ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
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
