【※2024年4月より有料化】Rails アプリを公開しよう！ Render.com + PlanetScale デプロイ手順
個人的な意見としては、 就活用ポートフォリオアプリとして一時的に公開するだけなら、 Render.com の Individual + Free プランで無料で済ませる（90日以内に非公開にする前提）。 多少お金がかかってでも安定して長期的に運用したいなら、 Heroku の Starter プランで「無料SSL」「スリープ状態への移行なし」にしておく。 といった使い分けになるのかなと思います（Fly.io の Hobby プランも安価でありますが、他2つに比べて日本語ドキュメントが少ないので、初学者にはややハードルが高いと思います）。 最後に当記事の扱いについて、 Rails アプリの無料公開はできなくなりますが、Render.com + PlanetScale によるデプロイを行う際の参考情報にはなるかと思いますので、記事自体は残してくことにします。 以下、元の記事に戻ります。 ↓ ↓
グラフDBのNeo4jでカフェのレコメンド機能を実験してみた - オールアバウトTech Blog
お世話になります。オールアバウトのsutchanです。 今回は、"Neo4j“というグラフデータベースを触って遊んでみた話をしたいと思います。 Neo4j（グラフデータベース）とは まず、グラフデータベースとはなんぞやという話から。 グラフデータベースはグラフ構造を持ったデータを扱うのに特化したデータベースです。 グラフ構造は、電車の経路やSNSのソーシャルグラフ、ドラマの人物相関図のようなものと言えば、イメージしやすいかもしれません。 図にあるように、グラフデータベースは、データの実体であるNodeと、それらをつなぐRelationで構成されていることがわかります。 NodeとRelationには、Property（Key-Value形式の付加情報）も付けることができます。 グラフデータベースは、その特徴から、電車の乗換案内や地図アプリの経路探索、SNSの「知り合いかも？」など、レコメン
イミュータブルデータモデル - kawasima
CRUDのうちUPDATEがもっともシステムを複雑化する。更新には複雑なルールが伴うからだ。業務的に複雑なルールが存在するのは仕方ないこともあるが、システム、設計で複雑さを更に増さないようにしたい。UPDATEに着目し、その発生をできるだけ削ることによって複雑さをおさえるためには、まずデータモデルをそのように設計しておかなけれなならない。このイミュータブルデータモデルは、それを手助けする手法で、手順に沿って実施すればある程度のスキルのバラつきも吸収できるように組み立てられている。
Neo4jについてちょちょいと調べたまとめ :: Igreque -> Info
Neo4jについてちょちょいと調べたまとめ by Yuji Yamamoto on June 8, 2014 Neo4jについて、Eightでも使えないかな、なんて考えつつ調べていました。 なので本日はそれについて備忘録的なのを。 なお、調べた時点のNeo4jのバージョンは2.0です。 そしてこの文章はNeo4jを実際に使ってみた感想ではなく、 ちょちょっと本やブログ記事などを読んで得た程度の知識である点をご了承ください。 そもそもNeo4jって？ 「property graph」というデータモデルを採用した、GraphDBの一種です。 この分野では最も有名なものとして知られている模様です。 ひとまず、このへんの用語のお話は、参考にした下記のサイトや電子書籍にお任せします。 「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜 GraphDBに
[翻訳]ShopifyにおけるRuby on Railsで速いコードを書く方法
こちらの記事は翻訳記事となります。 原著者の許諾を得て翻訳・公開しております。 英語記事: How to Write Fast Code in Ruby on Rails原文公開日: 2019/10/08著者: Gannon McGibbonURL: https://engineering.shopify.com/blogs/engineering/write-fast-code-ruby-rails はじめにShopifyでは、ほとんどのプロジェクトの開発フレームワークにRuby on Railsを使用しています。 RailsとRubyはともにパフォーマンスに対するスティグマ（偏見）が存在します。 多くの個人や企業が、Rails以外での解決方法を探しています。 しかし一方で、私たちShopifyではRuby on Railsを採用して、毎分何百万ものリクエスト（requests per
![[翻訳]ShopifyにおけるRuby on Railsで速いコードを書く方法](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/30f8dce642738cd4af3a29747660c560f0d98458/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmiro.medium.com%2Fv2%2Fda%3Atrue%2Fresize%3Afit%3A1200%2F0%2Ao26-6XGJfoafCjrd)
ソシャゲエンジニアの自分が開発に必須だなと思った知識（MySQL編） - Qiita
この記事の目的 自分は、とある会社様の元でソシャゲの API 開発をさせていただいています。 ソシャゲは、リリース時やイベント時などに集中アクセスされやすく、負荷軽減の知識がない状態で開発を行ってしまうと、運用時に緊急メンテ祭りになりやすいジャンルかなと思っています。 これまで培ってきた MySQL の知識ですが、脳内メモリ量の関係上、暗記できないのでメモしておこうというのが主目的です。 ここ数年ほどソシャゲ開発しかしていないため、偏っている感がある内容ですのでご注意ください。 概要 ストレージエンジンは InnoDB。メインで扱っている MySQL バージョンは 5.6。 記事の内容ですが、これらのキーワードを見て、おおよそ分かる方は読む必要はないかと思います。 インデックス系 クラスタインデックス カバリングインデックス EXPLAIN で注意するべき値 トランザクション系 MVCC
Railsアプリケーションを、Heroku上で1分間125,000リクエストに対応できるようにスケーリングする | POSTD
Railsアプリケーションを、Heroku上で1分間125,000リクエストに対応できるようにスケーリングする 要約： Herokuでは、Railsのスケーリングが非常に簡単できますが、考慮すべき重要なポイントがあります。DynoとPostgresのさまざまな設定がHerokuでのパフォーマンスにどのように影響を与えるかについて調べました。 スケーリングのテストをする理由 ZeeMee のサーバは、今秋、来たる大学入学のシーズンにリクエストが殺到する見込みです。学生はZeeMeeを使って入学願書に動画や写真を付加することができるので、当社のWebサービスが受ける負荷は非常に深刻なものになっています。ピーク時（大学入学の出願期限）には、リクエストのロードが平均の150倍にもなります。 今年の秋を迎えるにあたり、APIのリクエストの爆発的増加にしっかり備えておこうと考え、Herokuでパフォー
Rails: システムテストをRSpecで実行する（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Rails system tests with RSpec 原文公開日: 2017/12/28 著者: Mateusz Dominiak @jnchitoさんの以下の記事も合わせてどうぞ。 rspec-rails 3.7の新機能！System Specを使ってみた Rails 5.1のSystemTestCaseを試してみた 2018/01/25: 初版公開 2023/10/12: 更新 RSpec 3.7登場前のfeature spec は、実物（またはヘッドレス）のブラウザ環境でJavaScriptの絡むアプリのやり取りをフルスタックでテストする手段でした。最近リリースされたRSpec 3.7（訳注: 現在はRSpec 4.0です）では、Railsのシステムテストを元にしたsystem specが追加されました。Rails 5
リレーショナルデータベースの仕組み (1/3) | POSTD
リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
DB 設計時のサイズ見積り[最新版] - Qiita
こんにちは、すっかり秋ですね！@yone098 です。 みなさんDBの設計してますか？ DB設計時のサイズ見積り 以前はてなダイアリーで書いた記事は5年前のものであり、リンクが切れているものがあるので最新版として MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQLServer におけるDB設計時のサイズ見積りをまとめ直しました。 URL内のバージョン表記を変えると以前のバージョンの情報になります。 MySQLは、あまり情報に変化は無かったので Excel でマクロなどを作成して自社で自動算出出来るようにするのが良いと思います。 データタイプごとに必要な要求ストレージが決まっているのでレコードサイズが決まり、あとは要件次第で何レコードになるかを予測します。 データタイプごとに必要な記憶容量 テーブルの最大サイズ関連 http://dev.mysql.com/doc/refman/5
![DB 設計時のサイズ見積り[最新版] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f42e24e40ddeea81bc76c98ccc1f982252cd6b3c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9REIlMjAlRTglQTglQUQlRTglQTglODglRTYlOTklODIlRTMlODElQUUlRTMlODIlQjUlRTMlODIlQTQlRTMlODIlQkElRTglQTYlOEIlRTclQTklOEQlRTMlODIlOEElNUIlRTYlOUMlODAlRTYlOTYlQjAlRTclODklODglNUQmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWM5ZmIwOTA1Y2UwNjU4NDA0MzRmOTZlMmI2NDFlMGU1%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5b25lMDk4JTQwZ2l0aHViJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1iZDkzOTdmMGQ3NWNhMGM4M2I3NmMxNjM4ODQ2OWQxMA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g5qCq5byP5Lya56S-QWJieQ%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D6f836c4a275f61471b9e3f73ef123bda)
ありがちなデータベース設計を共有することができる『DB Patterns』 | 100SHIKI
これまたマニアックな苦笑。 DB Patternsでは、ありがちなデータベース設計を共有することができる。 フォトアルバムだったらこういうテーブルがあって、こことこのキーが共有されるとかなんとかをグラフィカルに見ることができる。 まだ投稿も少ないし、いろいろ突っ込みどころもあるのだが、初心者のうちは確かに悩むところだし、便利なサービスではなかろうか。 ユーザー登録をするとすでにあるパターンをForkしたり、新しく作ったりもできるようだ。興味がある方はどうですかね。
.NETエンタープライズWebアプリケーション開発技術大全 SQL Serverのロック管理（1/4） - ＠IT
.NETエンタープライズWebアプリケーション 開発技術大全 ― エンタープライズWebアプリ開発に必要な知識と設計セオリー ― .NETエンタープライズWebアプリケーション 開発技術大全 Vol.5 トランザクション設計編 2005年3月22日発売！ 本記事は、日経BPソフトプレス／マイクロソフトプレスより2005年3月22日に発行予定の書籍『.NETエンタープライズWebアプリケーション開発技術大全 Vol.5 トランザクション設計編』より、同社の許可を得てその内容を転載したものです。 同書はマイクロソフトのコンサルタントが執筆した.NETシステム設計／構築のための技術解説書で、全5巻で構成されています。 シリーズ最終巻となるこの第5巻では、大規模システムにおけるデータベース処理には欠かすことのできないトランザクション処理について、詳細かつ実践的に、多くの図版を交えながら解説していま
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL (Transact-SQL)
適用対象: SQL Server Azure SQL Database Azure SQL Managed Instance Azure Synapse Analytics Analytics Platform System (PDW) SQL Server への接続によって発行される Transact-SQL ステートメントの、ロックと行のバージョン管理に関する動作を制御します。 Transact-SQL 構文表記規則 構文 -- Syntax for SQL Server and Azure SQL Database SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL { READ UNCOMMITTED | READ COMMITTED | REPEATABLE READ | SNAPSHOT | SERIALIZABLE } -- Syntax for Azure Sy
CAST および CONVERT (Transact-SQL) - SQL Server
Applies to: SQL Server Azure SQL Database Azure SQL Managed Instance Azure Synapse Analytics Analytics Platform System (PDW) Microsoft Fabric の SQL 分析エンドポイント Microsoft Fabric のウェアハウス これらの関数は、あるデータ型の式を別のデータ型に変換します。 構文 CAST 構文: CAST ( expression AS data_type [ ( length ) ] ) CONVERT 構文: CONVERT ( data_type [ ( length ) ] , expression [ , style ] ) Transact-SQL 構文表記規則 引数 式 (expression) 任意の有効な式。 data_
MySQLがおかしい！あなたならどうしますか？ – MySQL Casual Advent Calendar 2011 - As a Futurist...
しわっす！DBA 兼オペレーションエンジニア兼タスクマネージャやってる riywo です。何のネタを書こうかなぁと考えたのですが、正直ネタを仕込む時間もなかったので僕がいつもやってることをさらっと紹介するということで勘弁して下さい＞＜ MySQL がおかしい！ 03:14 hidek: なんかエラー出まくってるんだけど！ 03:14 zigorou: MySQL と通信してるとこっぽい 03:15 riywo: 見ます こんなやりとりは皆さん日常茶飯事ですよね？ね？ね？こんな時に、DB に責任を持つものとして真っ先に対応するのが僕らの仕事です。でも、じゃあ具体的にこのあと何をしましょう？既にサービスはエラーだらけで一刻を争う状態です。 (対応開始) まずはエラーメッセージ 今回の様な場合はアプリのエラーログにどばっと MySQL に関するエラーが出ているでしょう。まずはそれを見ることが始ま
DBアプリケーションのパフォーマンス・チューニング（1/2） - ＠IT
アプリケーションのギアを上げよう ― Visual Studio 2010でアプリケーションのパフォーマンス・チューニング ― 第4回 DBアプリケーションのパフォーマンス・チューニング 亀川 和史 2011/11/15 業務用アプリケーションでは、リレーショナル・データベースを使用するアプリケーションが多いだろう。そこで今回は、データベース・アクセス・アプリケーションにおけるパフォーマンスの調査・チューニング方法および、パフォーマンスを考慮した設計に関して解説する。 本稿では、C#で記述したサンプル・プログラムを示す。 ■ データ・アクセスについて ●LINQとストアド・プロシージャ 本稿では、LINQの中でもLINQ to Entities（Entity Framework）および、LINQ to SQLといった、データベース・アクセスを行うための機能に限って取り扱う。LINQ to
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つらくないマルチテナンシーを求めて: 全て見せます！ SmartHR データベース移行プロジェクトの裏側 / builderscon 2018
SQL Server データ層アプリケーションの展開の方法 | 初心者サーバ運営野郎の Windows に関する、ちょっとしたワザ
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