列指向、行指向データベースの特性を木構造を用いた集計クエリから理解する
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ "Loglass Tech Blog Sprint" の 34 週目の記事です！ 1 年間連続達成まで 残り 19 週 となりました！ 株式会社ログラスの龍島（りゅうしま）です。最近はもっぱら新生姜をガリにしてクラフトビールのつまみにする毎日を送っています。今日はデータベースとデータ構造の話です。 この記事でやること データ集計の高速化のため、多くの場合、列指向データベースが選ばれます。列指向が大量のデータ操作を効率的に処理できるためです。行指向のデータベースを利用している状況で、データ集計のパフォーマンス向上のため列指向データベースへの移行をすることはよくある例です。しかし、行指向データベースで有効なデータ構造やクエリが列指向で同様に優れているとは限りません。この記事では、行指向のPostgreSQLと列指向のBigQueryを使って、それぞれに
心穏やかにDBバージョンアップ！ロジカルレプリケーションで安全にバージョンを切り戻せるようにした話
はじめに みなさん、DBをバージョンアップして酷い目にあったことありますよね？ 先日ログラスの本番データベースのバージョンアップをしたのですが、Site Reliability Engineeringの観点で非常に良いトライが出来たので共有します。 PostgreSQLのロジカルレプリケーションを使って、データを最新に保った新旧のインスタンスを用意した。結果的に安心安全にバージョンアップ作業ができました。 データベースのバージョンアップはサービス運用やっていくと絶対にやらないといけない作業ですが、影響範囲は甚大です。この記事では工夫することで、何か問題が起こってもすぐに切り戻すことが出来るという話をします。 このメンテを通じて、ログラスで利用していたAurora PostgreSQLをエンジンバージョン11.19（PG11）から15.2（PG15）にバージョンアップしました。 バージョンア
Four Keysだけじゃない開発者生産性フレームワーク
本記事は株式会社ログラス Productチーム Advent Calendar 2022の20日目の記事になります。 昨日はtkamaiさんのto B SaaS企業を2社経験して感じた、プロダクトマネージャーに大切なことでした。 はじめに 昨今、開発生産性や開発者体験、Four Keys(DORA Metrics)にDeveloper Productivity Engineering(DPE)などの言葉を耳にする機会が少しづつ増えてきたように思います。 生産性可視化・改善の動きは弊社でも強まってきており、先月11月からログラス開発組織初のnot フィーチャーチーム、チームトポロジーで言う所のイネーブルメントチームが誕生しました。 私は上述のイネーブルメントチームの中で、特に開発生産性・体験の向上を役割として持つことになったため、開発生産性は個人的にもホットトピックです。 様々な企業の取り組
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