Firestore だけで Algolia を使わず全文検索 - Qiita
（この記事は先日2019年9月22日に開催された技術書典7にて頒布した『りあクト！ Firebaseで始めるサーバーレスReact開発』の「4-6. Firestore だけで全文検索を実現する」の内容を紹介したものです） やっぱりまだ Firestore で提供されない全文検索機能 昨日（2019年9月26日）、スペインのマドリードで開催された Firebase Summit 2019 ですが、新機能が大量にリリースされて開発者は嬉しい悲鳴を上げているようです。詳しくは公式ブログやセッションの動画を参照していただくとして、個人的には Firebase Extension に可能性を感じてて、分散カウンターや Firestore コレクションの BigQuery 同期が手軽に使えるようになったの嬉しいですね。これからめっちゃ活用していきたいです。 しかしそれでも今回も、Firestore
初めてのElasticsearch with Docker - Qiita
はじめに Elasticsearchの公式チュートリアルやってみました。 公式ドキュメント以外にも色々調べながら進めたのですが、「7.0系（type新規作成廃止後）」×「Docker」の記事が少なかったので、備忘も兼ねたまとめです。 Elasticsearchとは Elasticsearchは、オープソースの高スケーラブルな全文検索および分析エンジンです。大容量のデータをすばやく、ほぼリアルタイムで保存、検索、分析できます。通常、検索の機能と要件が複雑なアプリケーションを強化する基礎となるエンジン/技術として使用されます。 （Elasticsearchリファレンスより） つまり、めっちゃ検索ができるすごいミドルウェアです。 座学 実際に触る前にお勉強です。 用語とイメージ 論理構成 点線で囲った部分がElasticsearchの外側から見た構成（論理構成）です。 cluster > ind
簡潔ビットベクトルでRubyをlog N倍速くした - クックパッド開発者ブログ
技術部のフルタイムRubyコミッタの遠藤（@mametter）です。昨日の Hackarade #04 の開催報告に続き、2日連続で記事を投稿します。 今回は、ある条件下でのRubyの実行速度を高速化した話を紹介します。この改善はすでにMRIの先端にコミットされていて*1、年末リリース予定のRuby 2.6に含まれる予定です。 ひとことで言うと、「簡潔ビットベクトルを索引に使うことで、プログラムカウンタから行番号を計算するアルゴリズムをO(log N)からO(1)に改善した。これにより、TracePoint有効時やコードカバレッジ測定下で、長さ N のメソッドの実行が O(N log N) から O(N) に高速化される」ということです。順に説明します。 背景：Rubyのバイトコードの構造 この最適化を理解するにはまず、Rubyのバイトコードのある特徴を知る必要があります。 たとえば x
ソフトウェアが持つべき機能と仕事の粒度を見極める～The Platinum Searcherの作者に聞いてみた - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
ソフトウェアが持つべき機能と仕事の粒度を見極める～The Platinum Searcherの作者に聞いてみた GitHubでスター数2,000以上を獲得したOSSである「The Platinum Searcher」。作者の三宅悠介さんに、シンプルでありつつも、高い性能を持つソフトウェアを作り出すための思考を聞きました。 一つのことを、うまくやれ──。 ソフトウェア開発の規範として、多くのエンジニアに影響を与えたUNIX哲学には、こうした言葉があります。事実、過去お話を伺ったOSS開発者たちも、この言葉の重要性を口にしてきました。非常にシンプルな言葉にも感じますが同時にある疑問も浮かびます。ソフトウェア開発において、どのように「一つのこと」を定義し、どのように「うまくやる」をイメージするのか、と。 find：ファイルを検索する grep：文字列を検索する print：検索結果を表示する パ
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