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  • 2024年度のサイバーエージェント新卒社内研修で「データベースの歴史」の話をしました | CyberAgent Developers Blog

    こんにちは。 AI事業本部の協業リテールメディアdivでバックエンドエンジニアをしている yassun7010 といいます。 先日、 AI 事業本部の新人研修で「データアプリケーション」の講師を同じチームの 千葉 と担当しました。 今回の記事では、主に私が担当した「データベースの歴史」の章の講義資料を公開し、資料を作成する際に考えていたこと・伝えたかったことを話します。 「データベースの歴史」で説明されている内容は、AI事業本部の新卒研修で毎年取り上げられているものです。こういった研修の資料は、同じテーマであっても講師をする人の好みが反映されやすく、今年の資料も先人が作られた昨年の資料を参考にしつつ、私が好きな話題を多く取り入れたものに仕上がりました。 SlideShare でも公開しています。 今年の構成は、データベースを RDS・NoSQL・NewSQL として分け、下記のような構成を

      2024年度のサイバーエージェント新卒社内研修で「データベースの歴史」の話をしました | CyberAgent Developers Blog
    • クラウド時代のデータベースを理解するために①

      最近、分散データベースとかNewSQLとかサーバレスなデータベースとか色々聞きますよね。 でも、専門ではない人たちにとって、「何が違うの?」「自分たちに必要なDBはどれなの?」という点が分かりづらいと思います。 私も良く聞かれます。 AuroraはNewSQLですか? NewSQLってサーバレスなんですか? スケールできないDBとか聞きますけど、リードレプリカ増やせますよね? などなど。この辺に基本的なところから答えられるように、順を追って解説していきましょう。 「コンピュートとストレージは別であれ」 と神が言うと、コンピュートとストレージは分離された。 と言うのは冗談ですが、まずはここからスタートしましょう。 クラウド以前のデータベースを使っていた人にはお馴染みのように、それまでデータベースは大きな1つの箱でした。 過去に私は下図でデータベース(厳密にはRDBMS)のコンポーネントを解説

        クラウド時代のデータベースを理解するために①
      • DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab

        こんにちは!サイオステクノロジーの安藤 浩です。DB設計書の生成が容易にできるDBMLをご紹介します。DBMLの入門として、DBMLの書き方、ER図生成方法、Github actionsでCIを実行して閲覧する方法をご紹介させていただきます。 DBMLとは DBML は DataBase Markup Language の略でDB構造を定義するために設計された言語です。 DB構造に焦点を当てており、可読性の高い言語です。 dbdiagram.io や dbdocs.io などを利用することでDBドキュメントの生成が可能です。 コードベースで図を生成できる点でPlantUMLと似ていますね。 DBMLの書き方 テーブルの書き方 まずはテーブルの定義の例をもとにDBMLの記法を紹介していきます。users というテーブルを作成してみます。コードは以下のようになります。 Table users

          DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab
        • SPAのアプリケーションで、外部のIdPを使ってOpenID Connect によるログイン機能を開発しようと考えています。IDトークンの保存先として、ブラウザのCookieかサーバーのDBに保存するかの2つの案があると思っています。調べた限り、サーバーサイドで持つべきという意見が多いように見えますが、以下のような背景がある中で開発しても、ブラウザのCookieでは持つべきなのではないのでしょうか? - IDトークン自体にも、個人の属性(氏名等)情報は無いことを確認している - サーバーサイドでIDトーク

          SPAのアプリケーションで、外部のIdPを使ってOpenID Connect によるログイン機能を開発しようと考えています。IDトークンの保存先として、ブラウザのCookieかサーバーのDBに保存するかの2つの案があると思っています。調べた限り、サーバーサイドで持つべきという意見が多いように見えますが、以下のような背景がある中で開発しても、ブラウザのCookieでは持つべきなのではないのでしょうか? - IDトークン自体にも、個人の属性(氏名等)情報は無いことを確認している - サーバーサイドでIDトークンの署名検証をして、IDトークンの改ざんが無いか確認する - Http Only属性:JSによるCookieへのアクセスを防ぐため - Secure属性:流出防止のため - SameSite=strict:CSRF対策のため 結論から言えば、「どちらでもよい」となります。しかし、恐らく話は

            SPAのアプリケーションで、外部のIdPを使ってOpenID Connect によるログイン機能を開発しようと考えています。IDトークンの保存先として、ブラウザのCookieかサーバーのDBに保存するかの2つの案があると思っています。調べた限り、サーバーサイドで持つべきという意見が多いように見えますが、以下のような背景がある中で開発しても、ブラウザのCookieでは持つべきなのではないのでしょうか? - IDトークン自体にも、個人の属性(氏名等)情報は無いことを確認している - サーバーサイドでIDトーク
          • MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第1回トランザクション分離レベル|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ

            MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第1回トランザクション分離レベル MySQL InnoDB および AWS Aurora や PingCAP TiDB におけるロックの仕組みやトランザクションの動作を全11回のシリーズで解説します! 最初はベースとして重要な MySQL 8.0 InnoDB 前提でユーザー視点でのロックの仕組みを学び、後半第10回以降では MySQL 互換 DB として人気の高い AWS Aurora や PingCAP TiDB と MySQL InnoDB との違いについて学びます。 1回目の今回はロック機構と切っても切り離せないトランザクションとその分離レベルについて、実際に挙動を確かめながら解説します。ライブ感のある説明も理解に役立ちますので、解説動画も付けてみました。合わせてご覧ください! ★ 第1回 トランザクション分離レベル ★ 第2回 ロ

              MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第1回トランザクション分離レベル|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
            • explainだけじゃわからない!MySQLのindexの考え方 - BASEプロダクトチームブログ

              はじめに こんにちは、バックエンドエンジニアのSakiです!バックエンドでPHPを書いたり、PHPという言語そのもののメンテナーもしています。 この度、注文データダウンロードAppのパフォーマンスをアップさせるため、とても入念にデータベースまわりの処理を見直しました。その中でも特に速度に関わってくる「index」についての考え方をまとめたいと思います。 この記事はMySQL(InnoDB)についての記事であり、他のRDBについては当てはまらない場合もあるということにご注意ください。 indexとは何か、おさらい ご存知の方ももちろん多いと思いますが、indexについておさらいさせてください。 indexとは辞書でいうところの目次に相当するもので、目的のデータをいち早く検索するために重要なものです。もし辞書に目次が存在しなかった場合、目的の情報を探すのにとても苦労するだろうというのは想像しや

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              • 存在するはなぜ二階の述語なのか|ミック

                拙著『達人に学ぶ SQL徹底指南書』の中で、EXISTS述語の使い方を解説している章があるのだが、そこでEXISTS述語だけが唯一SQLの中で二階の述語である、ということを説明している。これはEXISTS述語だけが行の集合を引数にとる述語だからである。それは分かるのだが、なぜ述語論理を考えた人(具体的にはゴットロープ・フレーゲ。タイトル画像のおじさんである)はこんな着想を得たのか、そこが分かりにくいという質問をしばしば受けることがある。確かに、数ある述語の中でなぜ「存在する」だけが二階の述語であるのか、というは直観的にすこし分かりにくい。なぜフレーゲはこんなことを考えたのだろう? この点について、述語論理の創始者でもあるフレーゲの議論を参照しながらかみ砕いて見ていきたいと思う。かなり理論的かつ哲学的な話になるので、興味ない方は読み飛ばしてもらってかまわない。とくにSQLの理解に支障のある話

                  存在するはなぜ二階の述語なのか|ミック
                • もっと調べる技術 国会図書館秘伝のレファレンス・チップス2 | 皓星社(こうせいしゃ) 図書出版とデータベース

                  本書の使い方 第1講 NDLデジタルコレクションは国会図書館のDXである 第2講 国会図書館にない本を探す法 第3講 リニューアルされたNDL サーチを使ってみる 第4講 デジコレの2022 年末リニューアルをチェック! ファミリーヒストリー編 第5講 デジコレの2022 年末リニューアルをチェック! 官報編 第6講 ネット上で確からしい人物情報を探すワザ 現代人編 第7講 推し活! アイドルを調べる 第8講 小さなお店の歴史を調べる ある模型店を事例とした生活史 第9講 分類記号(NDC)を使って戦前の未知文献を見つける 第10講 予算無限大の理想のコレクションから、現役のレファ本を見つけるワザ 第11講 洋書はCiNii。それって常識? 出たはずの本を見つける 第12講 風俗本(成人向け図書)を調べるには 国会図書館の蔵書を中心に 第13講 「ナウい」言葉が死語になる時 第14講 言葉

                    もっと調べる技術 国会図書館秘伝のレファレンス・チップス2 | 皓星社(こうせいしゃ) 図書出版とデータベース
                  • Next.jsとPrismaをCloudflareにデプロイして月300万のDBクエリに無料で耐える

                    はじめに Next.js を Cloudflare にホスティングしようとすると、必然的に Edge Runtime 環境になります。しかし、Edge Runtime 環境では、Node.js Runtime と異なり、Prisma がそのまま使えません。 最初に思い浮かぶ解決策は Prisma Accelerate です。Prisma Accelerate は公式のサービスで、接続プールイングやグローバルキャッシュ機能を備えており、Edge Runtime でも Prisma を使えるようにします。 しかし、無料プランだと月に 6 万クエリの制限があり、本番運用には不安が残ります。 そこで、今回は Prisma Accelerate を自前で Cloudflare Workers 上に構築し、本番運用に耐えうるサービスを無料で開発する方法を紹介します。この方法なら、無料プランでも 月に

                      Next.jsとPrismaをCloudflareにデプロイして月300万のDBクエリに無料で耐える
                    • 期限の制約なく無料で提供される「Free Tier」クラウドサービスまとめ、DBaaS/BaaS/その他編(2024年版)

                      期限の制約なく無料で提供される「Free Tier」クラウドサービスまとめ、DBaaS/BaaS/その他編(2024年版) いくつかのクラウドサービスでは、新規ユーザーに対する1年程度の無料トライアルや一定額のクーポンなどの提供だけでなく、期限の制約なくずっと無料で提供される、いわゆる「Free Tier」や「Always Free」と呼ばれるサービスが提供されています。 こうしたサービスは評価や一時的なテスト環境、あるいはホビー用途などに適しています。 本記事では期限の制約なく無料で提供されている主なクラウドサービスを、2024年版としてまとめました。(有料サービスの追加機能として無料で提供されているものは除外しています)。 ただしこれらの無料のサービスは、提供側の都合により一時的に申し込みや利用が制限されたり、提供が終了することがあります。提供側の都合に留意しつつ、良心的な範囲でご利用

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                      • Javaで最低限おさえておいてほしいクラス・インタフェース35 - 2024年版 - きしだのHatena

                        ま、このくらい知っておいてもらわないと&とりあえずこんだけ知ってればだいたいの処理が書けるクラス・インタフェースをまとめてみました。2024年版。 詳しく知りたい人は「プロになるJava」を! java.lang.Class java.lang.Exception <- new java.lang.Integer java.lang.Object <- new java.lang.Runnable java.lang.String java.lang.System java.lang.Thread java.nio.file.Files <- new java.nio.file.Path <- new java.io.InputStream java.io.InputStreamReader java.io.BufferedReader java.io.OutputStream java.

                          Javaで最低限おさえておいてほしいクラス・インタフェース35 - 2024年版 - きしだのHatena
                        • なぜSQLiteはバイトコードを使うのか

                          以前にデータベースを自作しようとして、SQLiteのアーキテクチャを見てみたらVMだったことに疑問を感じ、それをツイートしたところ作者からリプをもらいました。 作者いわく、次のような背景があったとのことでした。 SQLiteを作った当初はデータベースエンジンのことをよく知らないがコンパイラのことをよく知っていた SQLデータベース・エンジンを書くという問題をコンパイラ構築の問題として扱うのは自然なことだった データベースエンジンのコアの部分をVMにするという発想がまったくなかったので、どんなメリットがあるのか?と気になっていました。 それを作者に聞いたら、詳細な説明ページを作ってくれました。 個人的にVMにしたことで、評価&実行のパフォーマンスは多少良くなると思うが、データベースエンジンのパフォーマンスにそれほど寄与していないんじゃないかな?って思ったりしました。 本記事はそのページについ

                            なぜSQLiteはバイトコードを使うのか
                          • SSDの寿命を30倍にするマニュアルが公開される

                            SSDに使われるNAND型フラッシュメモリには、メモリのセルに1ビットのデータを保存する「SLC」、2ビットの「MLC」、3ビットの「TLC」、4ビットの「QLC」があり、多くの情報を書き込むほど安価に大容量化できますが、耐久力は低くなります。PCパーツのレビューやオーバークロック関連のニュースを扱うThe Overclock Pageが、QLC NANDのSSDをSLC NANDとして扱ってSSDの寿命を大幅に長くする方法を解説しました。 Tutorial: Transforming a QLC SSD into an SLC SSD - Dramatically increasing the drive's endurance! - The Overclock Page https://theoverclockingpage.com/2024/04/28/transformando-u

                              SSDの寿命を30倍にするマニュアルが公開される
                            • 見えないものに着目すると上手くいく、モデリングの勘所 / invisible-driven-design

                              こちらのイベントの登壇発表資料です。 アーキテクチャを突き詰める Online Conference https://findy.connpass.com/event/314782/

                                見えないものに着目すると上手くいく、モデリングの勘所 / invisible-driven-design
                              • 話題のLLMローコード構築ツールDifyをAWSのマネージドサービスで構築してみた - エムスリーテックブログ

                                こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームに所属している園田です。 普段の業務では AWS やサーバーサイド、フロントエンドで遊んでいるのですが、最近はもっぱら OpenAI や Claude3 で遊んでます。 今回は、最近巷で話題の LLM ローコード構築ツールである Dify の OSS 版を AWS のマネージドサービスのみを使って構築してみました。 DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。 引用元: DifyでSEO記事作成を試してみる|掛谷知秀 試しにAskDoctorsのガイドラインHTMLをナレッジ登録してみた ローカル環境で Dify を構築する記事はたくさん見かけますが、AWS のマネージドサービスで構築する内容は見かけなかった*1ので公

                                  話題のLLMローコード構築ツールDifyをAWSのマネージドサービスで構築してみた - エムスリーテックブログ
                                • RDBの主キー、UUID使った方がいいの?(DDD, CleanArchitecture対応)

                                  結論 お手軽モノリスならAutoIncrementが効率的だしこれでいいよ アプリケーション側で主キーを生成したい場合はLUIDを作る必要があるよ。GUIDで大は小を兼ねよう 主キーでGUIDを使うならULIDよりもUUIDv7がおすすめだよ ただし分散されているエンジンによってはUUIDv4の方が効率的になる場合もあるよ 主キーは原則公開しない方がいいよ UUIDv7やULIDはユニーク性を持ったInstant(timestamp)としても使えるよ 分散されたシステムでは厳密な時系列性を担保することはできないよ、あきらめてロックをかけつつ連番を一か所で生成しよう RDBのPrimary Key(主キー)とは? MySQL、PostgresQLなどのRDBでは各レコードを識別するために一意な値を必要とします。これをPrimary Key(主キー)と呼びます。別のカラムにUNIQUEなInd

                                    RDBの主キー、UUID使った方がいいの?(DDD, CleanArchitecture対応)
                                  • ベクトルデータの容量を96%削減するBinary Embedding

                                    導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 RAGのシステムの中では、どんな情報にアクセスするかを決定する際に、Embeddingと呼ばれる文章をベクトル化する技術が使用されています。そして多くの場合では小数(float)の多次元ベクトルが採用されています。 しかし、Embeddingの中には各ベクトルの数値を1Bitのデータとして扱うBinary Embeddingというものが存在します。 本記事では、Embeddingの手法の一つであるそのBinary Embeddingについて解説と検証を行います。 サマリー Binary Embeddingを採用することで以下のような効果を得ることができます。 保管するベクトルデータの容量を96%ほど削減で

                                      ベクトルデータの容量を96%削減するBinary Embedding
                                    • エンジニア以外でもSQLを使いこなす社内勉強会の取り組み - Qiita

                                      概要 CBcloudでは、各部署のKPIをモニターし、業務改善に必要なデータを可視化するために、Metabaseを活用しています。データに基づいた意思決定を迅速に行い、業務効率を高めることができます。 しかし、データの抽出や可視化においては、エンジニアのサポートが必要とされる場面が多く、迅速に対応することが難しい場面も多々あります。そこで、私たちはエンジニア以外の社員が自ら必要なデータを抽出できるようになることを目指し社内でSQL勉強会を開催したいな〜と思っていたところ、社内からGASやSQL学びたい!という声が!!! ということでSQL勉強会を @aipacommander と共に開催する事になりました!開催は発起人のパートナーズサクセス本部I.A氏を中心に進めてもらっています。いつもありがとうございます! 前提 CBcloudは物流ラストワンマイルの配送プラットフォーム「ピックゴー」を

                                        エンジニア以外でもSQLを使いこなす社内勉強会の取り組み - Qiita
                                      • CQRS設計パターンをモダナイズする

                                        CQRSとは CQRS(Command Query Responsibility Segregation、コマンド・クエリ責務分離)は、ソフトウェアアーキテクチャパターンの一つで、つまりシステムのコマンド部分をクエリ部分から分離します。基本的な考え方は、データの書き込み操作(コマンド)と読み取り操作(クエリ)を異なるモデルで扱うことです。これにより、スケーラビリティ/パフォーマンス/セキュリティの観点で柔軟な設計が可能となり、クエリ要件に合わせて最適化が実現できます。 CQRSの基本構成としては、 コマンドモデル(書き込みモデル):データの作成、更新、削除といった書き込み操作を担当します。このモデルは、データの整合性と一貫性を確保するために最適化されています。 クエリモデル(読み取りモデル):データの読み取り操作を担当します。このモデルは、クエリのパフォーマンスを最大化するために最適化され

                                          CQRS設計パターンをモダナイズする
                                        • 「脱 Oracle」 速習ガイド (PostgreSQL 11〜15 対応版)

                                          はじめに 本ガイドの目的と対象読者 本ガイドは Oracle から PostgreSQL へのデータベース移行リファレンスである。移行に要する工数の算定を容易化することを目的として、考慮すべき非互換情報をシンプルかつ具体的に整理してある。「脱 Oracle」を推進するマネジャーやリーダーのみならず、すべてのメンバーにとって必携のガイドとなることを目指した。本ガイドの情報の多くはインターネット上に公開されているが、それらが体系的、一元的に、かつ最新の PostgreSQL に対応しているものが見当たらなかった(2023年3月12日現在)。そのため、読者の便宜を図る点において本ガイドの果たす役割は大きいと考えている。 本ガイドの前提 本ガイドの内容は下記のデータベース間の移行を前提に記載してある。 移行元データベース

                                            「脱 Oracle」 速習ガイド (PostgreSQL 11〜15 対応版)
                                          • Software Design 2024年5月号 連載「レガシーシステム攻略のプロセス」第1回 ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトの全体アーキテクチャと組織設計 - ZOZO TECH BLOG

                                            はじめに 技術評論社様より発刊されているSoftware Designの2024年5月号より「レガシーシステム攻略のプロセス」と題した全8回の連載が始まりました。 本連載では、ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトについて紹介します。2017年に始まったリプレイスプロジェクトにおいて、ZOZO がどのような意図で、どのように取り組んできたのか、読者のみなさんに有益な情報をお伝えしていければと思いますので、ご期待ください。第1回目のテーマは、「ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトの全体アーキテクチャと組織設計」です。 目次 はじめに 目次 ZOZOTOWNリプレイスの背景、目的 背景 目的 柔軟なシステム 開発生産性 技術のモダン化 採用強化 ZOZOTOWNリプレイスの歴史とアーキテクチャの変遷 アーキテクチャの変遷 2004年〜2017年:オンプレミス(リプレイス前) 2017年〜20

                                              Software Design 2024年5月号 連載「レガシーシステム攻略のプロセス」第1回 ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトの全体アーキテクチャと組織設計 - ZOZO TECH BLOG
                                            • [小ネタ] SQLの GROUP BY / ORDER BY には数字 (1, 2...) を指定しよう - Qiita

                                              -------------------------------------------------------- -- users テーブルについて、部署・役職・作成日ごとに件数を集計する -- (MySQL用) -------------------------------------------------------- SELECT u.department_code `部署コード`, u.role_code `役職コード`, DATE_FORMAT(u.created_at, '%Y-%m-%d') `作成日`, COUNT(*) `人数` FROM users u GROUP BY u.department_code, u.role_code, DATE_FORMAT(u.created_at, '%Y-%m-%d') ORDER BY u.department_code ASC

                                                [小ネタ] SQLの GROUP BY / ORDER BY には数字 (1, 2...) を指定しよう - Qiita
                                              • MySQL 8.4 LTS登場!!

                                                記事を書くのが遅くなってしまったが、先日MySQL 8.4シリーズが登場したので紹介をしておこうと思う。新機能の解説については機会を改めて書くとして、今回は主にアップグレードにまつわる重要なポイントを書き記しておく。 LTS = Long Term Support 以前の記事でも紹介した通り、MySQL 8.4はLTS = Long Term Supportのバージョンとなっている。長期間サポートするために互換性を最大限保証するバージョンである。前のメジャーバージョンであるMySQL 8.0シリーズのように、シリーズの途中で互換性が破壊されるような変更が入ることは基本的に無い。「バグ修正のためにどうしても仕様を変えなければならない」というような事態が生じる可能性はゼロではない。なので絶対に互換性が保たれるとは言い切れないところであるが、基本的には仕様変更はない方向で今後リリースされていくこ

                                                  MySQL 8.4 LTS登場!!
                                                • DuckDBでお手軽!データフェデレーション - Techtouch Developers Blog

                                                  tl;dr はじめに DuckDB とは DuckDB では何が読めるのか 使ってみる S3 上のJSON を読んでみる リレーショナルデータベース 他ツールではなく DuckDB を使うメリット しくじりポイント (特にリリースされたばかりの)バージョンには気をつける S3 のオブジェクト数が多い場合不都合がありがち スレッドの調整が必要な場合も Redshift には未対応 終わりに 付録 MySQL のデータを読み込む例の MySQL 側の準備 tl;dr DuckDB 便利だよ。分析以外でも使えるよ 色々な場所のデータを閲覧・結合できるよ。標準SQLも使えるよ ただし、細かい落とし穴は色々あるので気をつけてね はじめに2023年4月にデータエンジニアとして入社したmin(@not_rogue)です。暖かくなるにつれ、YouTube で見た南伊豆ロングトレイル | 松崎町に行く機運が

                                                    DuckDBでお手軽!データフェデレーション - Techtouch Developers Blog
                                                  • 2024年度 サイバーエージェント新卒社内研修の「データモデリング」の資料公開 | CyberAgent Developers Blog

                                                    協業リテールメディアdivでデータエンジニアをしている千葉です。 本日は、先日弊社内で実施をしたAI事業本部 新人研修の一部である「データモデリング」について記載をします。 同じく講師として登壇をした yassun7010 も「データベースの歴史」について、ブログとして公開をしているため、合わせて見ていただけると嬉しいです。 ※今回の記事作成に合わせて一部加筆修正をしています。 基幹系と情報系 今回の研修では、データモデリングを扱うシステムを 基幹系 情報系 に分けて説明をしています。 というのも基幹系と情報系では、そもそもデータの扱われ方やシステムの特性が異なります。 基幹系システムではOLTPと呼ばれる処理システムになっており、オンラインでかつリアルタイムにデータを追加更新します。そのため、重要となってくるのが多くのトランザクション(処理数)を正確にさばくことです。代表例としては銀行の

                                                      2024年度 サイバーエージェント新卒社内研修の「データモデリング」の資料公開 | CyberAgent Developers Blog
                                                    • クラウドサービスセキュリティチェックDB | マネーフォワード Admina

                                                      社内導入の前のセキュリティチェックにご利用いただける、クラウドサービスの基本情報、規約関連、セキュリティ関連機能をまとめたデータベースです。

                                                        クラウドサービスセキュリティチェックDB | マネーフォワード Admina
                                                      • シングルバイナリでローカル実行可能、高速なOLAP用オープンソースDB「DuckDB 1.0」正式リリース

                                                        シングルバイナリでローカル実行可能、高速なOLAP用オープンソースDB「DuckDB 1.0」正式リリース オープンソースとして開発されているOLAP用データベース「DuckDB」が正式版となるバージョン1.0に到達したことが発表されました。 OLAP用のデータベースといえば、クライアント/サーバ方式の大規模なサーバアプリケーションが一般的ですが、DuckDBは、SQLiteのようにローカル環境上でシングルバイナリでローカル環境でも簡単に実行できる点が最大の特徴です。 SQLでクエリを記述すると同時に、Python、Java、Node.js、Rust、Go、C/C++、R、ODBCなどから呼び出せるAPIも備えており、クライアントアプリケーションに組み込むこともできます。 対応するプラットフォームはWindows(x86_64)、macOS(Intel/Apple Silicon)、Lin

                                                          シングルバイナリでローカル実行可能、高速なOLAP用オープンソースDB「DuckDB 1.0」正式リリース
                                                        • MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第2回ロックモニターの読み方【動画解説付】|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ

                                                          MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第2回ロックモニターの読み方【動画解説付】 MySQL とその互換 DB のロックやトランザクションの挙動を紹介する入門シリーズ、「第1回 トランザクション分離レベル」 では READ COMMITTED や REPEATABLE READ でどういう挙動になるか紹介しました。 第2回目の今回は MySQL InnoDB のロックモニターの読み方、使い方について解説します。MySQL のロック機構を理解するツールとして便利なのでぜひご一読ください! ★ 第1回 トランザクション分離レベル ★ 第2回 ロックモニターの読み方 ★ 第3回 ロック読み取り、共有ロックと排他ロック ★ 第4回 インテンションロック ★ 第5回 レコードロック ★ 第6回 ギャップロック ★ 第7回 ネクストキーロックと降順インデックス ★ 第8回 共有ロックで発生

                                                            MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第2回ロックモニターの読み方【動画解説付】|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
                                                          • [Software Design連動企画] 実践クエリチューニング | gihyo.jp

                                                            この記事は、『Software Design 2024年6月号』(2024年5月17日発売)の第1特集「SQLチューニングする前に知っておきたい 実行計画&インデックスのしくみ」の連動企画です。ぜひ本誌特集1もお読みください。 適切なインデックスを設計する インデックスの調整によるクエリの高速化は、RDBMSを使用する際の数あるチューニングテクニックの中でも最もお手軽なものです。テーブルのカラムの定義を変えるわけではないので、クエリの結果に違いが生じず、アプリケーションを変更する必要性がないからです。適切なインデックスを付与するだけでチューニングが済むというのは極めて効率的です。それでは適切なインデックスとはどのようなものでしょうか。本記事では、まずインデックスを設計する際に重要なポイントを解説します。 インデックスとSQL構文 「どのカラムの組み合わせに対してインデックスを作成すべきか」

                                                              [Software Design連動企画] 実践クエリチューニング | gihyo.jp
                                                            • GitHub - nucleuscloud/neosync: Open source data anonymization and synthetic data orchestration for developers. Create high fidelity synthetic data and sync it across your environments.

                                                              You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                                                                GitHub - nucleuscloud/neosync: Open source data anonymization and synthetic data orchestration for developers. Create high fidelity synthetic data and sync it across your environments.
                                                              • GitHub - quarylabs/quary: Open-source BI for engineers

                                                                You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                                                                  GitHub - quarylabs/quary: Open-source BI for engineers
                                                                • DBaaSのトレンドは「Kubernetes対応」と「マルチクラウド」 NTTデータ小林氏が語る、クラウドネイティブなデータベースの今と選定のポイント

                                                                  「@IT Cloud Native Week 2024冬」の基調講演に、NTTデータグループ テクニカルリード 小林隆浩氏が登壇。「今から学ぼう!クラウドネイティブなデータベースの世界」と題して、クラウドネイティブ環境でデータベースを選択する上での基礎知識や、現在のトレンドと今後の展望を解説した。 DBaaSの利用率が圧倒的に高く、コンテナ環境でのDBはまだ少ない状況 クラウドネイティブが浸透する中、データベースをクラウドで提供するDBaaS(Database as a Service)の在り方は絶えず変化している。小林氏は「私は普段から『データベースをKubernetesで動かしましょう』という話をします。今日はその辺りの話から始め、データベースのマルチクラウド展開とはどのようなものなのか、今後どうなるのかといった話までたどり着きたい」と切り出した。 小林氏は、「Oracle Datab

                                                                    DBaaSのトレンドは「Kubernetes対応」と「マルチクラウド」 NTTデータ小林氏が語る、クラウドネイティブなデータベースの今と選定のポイント
                                                                  • グラフィックデザインとオンライン・アーカイブ|ARTICLES|The Graphic Design Review

                                                                    デジタル情報によるデータベースはコンピュータの黎明期から構想されてきた。現代では演算能力の向上やネットワーク環境の発達を背景に、世界各地にさまざまなテーマのオンラインアーカイブが構築、公開されている。 グラフィックデザインやタイポグラフィも例外ではない。とくに2010年代以降は20世紀のグラフィックデザインに対する歴史的な関心の高まりを受け、多種多彩なイメージアーカイブが構築されている。 そこで本記事では筆者の独断に基づいてデザイナーや学生に向け、グラフィックデザイン関係のオンラインアーカイブを、古き良きインターネットの伝統であるリンク集というかたちで紹介していきたい。 グラフィックデザインのアーカイブは対象とするリソースの蓄積や環境という側面から、アメリカやヨーロッパの団体、機関による取り組みが先行してきた。しかし、2010年代以降には、個人や任意団体によるインディペンデントなアーカイブ

                                                                      グラフィックデザインとオンライン・アーカイブ|ARTICLES|The Graphic Design Review
                                                                    • 高速インプロセスデータベースDuckDB 1.0.0がリリース | gihyo.jp

                                                                      DuckDB Foundationは2024年6月3日、オープンソースのインプロセス分析データベース「DuckDB」の正式リリースバージョン1.0.0(コードネーム“⁠Snow Duck⁠”⁠)をリリースした。 Announcing DuckDB 1.0.0 DuckDBは高速に動作するインプロセス分析データベース。ビルドする際に外部依存関係がなく、インストールとデプロイが簡単で、ホストアプリケーション内でインプロセスで実行したり、単一のバイナリとして実行できる。Linux、macOS、Windowsや、すべての一般的なハードウェアアーキテクチャ上で実行可能で、 Python、Rに深く統合されているほか、Java、C、C++といった主要なプログラミング言語用のクライアントAPIを備えている。また豊富なSQL方言が利用可能で、CSV、Parquet、JSONなどのファイル形式で、ローカルファ

                                                                        高速インプロセスデータベースDuckDB 1.0.0がリリース | gihyo.jp
                                                                      • FractalDB: LINEヤフーのオンプレミス・マルチテナンシー型データベースシステムの紹介

                                                                        こんにちは、LINEヤフー株式会社でデータベース部門に所属している、今野です。現在は、先日LINEヤフー社内にて提供を開始したFractalDBの開発と運用を担当するチームに所属しています。 FractalDBは、LINEヤフーのオンプレミス環境に向け開発された、データベースプラットフォームです。この記事では、FractalDBの概要として、開発に至った背景や設計目標から、その特徴およびアーキテクチャの概要について紹介します。 また、LINEヤフーでは今夏のインターンシップを募集しています。FractalDBチームも募集してますので、ページの最後の紹介をぜひ確認してみてください。 FractalDBとは FractalDBは、LINEヤフーのオンプレミス環境に最適化されたデータベースプラットフォームとして開発されています。リレーショナルデータベースとNoSQLデータベースの利点を融合させた

                                                                          FractalDB: LINEヤフーのオンプレミス・マルチテナンシー型データベースシステムの紹介
                                                                        • オープンソースの分析データベースシステム「DuckDB」 バージョン1.0.0公開

                                                                          DuckDBチームは2024年6月3日(オランダ時間)、オープンソースの分析データベースシステム「DuckDB」の正式バージョン1.0.0を公開した。 DuckDBは、2018年にプロジェクトの最初のソースコードが作成された。現在のC++エンジンのコードは30万行を超える。速度、信頼性、ポータビリティ、使いやすさに重点を置いて設計されており、豊富なSQLの方言をサポートしている。サードパーティーによる拡張機能も複数構築、配布されている。 スタンドアロンのCLI(コマンドラインインタフェース)アプリケーションとして利用可能で、Python、R、Java、Wasmといったクライアントがあり、pandasやdplyrなどのパッケージと深く統合されている。 DuckDB 1.0.0の重点ポイント 関連記事 PostgreSQLの主要コントリビューター「EDB」が語る、クラウドネイティブデータベース

                                                                            オープンソースの分析データベースシステム「DuckDB」 バージョン1.0.0公開
                                                                          • 私たちはなぜNewSQLを使うのかTiDB選定5社が語る選定理由と活用LT【イベントレポート】 - Findy Tools

                                                                            公開日 2024/05/24更新日 2024/05/24私たちはなぜNewSQLを使うのかTiDB選定5社が語る選定理由と活用LT【イベントレポート】 近年データベースが急速に進化し、開発にも大きな影響を与えています。そこでファインディでは「私たちはなぜNewSQLを使うのか TiDBを選定・導入した5社が語る選定と活用」と題したイベントを開催。PingCAPの日下さん、LINEヤフーの佐伯さん、アイスタイルの鈴木さん、DMM .comのpospomeさん、コロプラの曽我さん、さくらインターネットの江草さんをお招きし、NewSQLの一つである TiDBについて語っていただきました。 ■パネリスト 日下 太智さん / @ksk_tic PingCAP株式会社 プロダクトマネージャー / シニアソリューションアーキテクト SIerにて国内外問わずEC/小売/製造/サービス/メディア/出版など様

                                                                              私たちはなぜNewSQLを使うのかTiDB選定5社が語る選定理由と活用LT【イベントレポート】 - Findy Tools
                                                                            • Heroku PostgresがAmazon Auroraベースに移行。新プラン「Heroku Postgres Essential」正式リリース

                                                                              アプリケーションプラットフォームサービスを提供するHerokuは、Amazon Auroraを採用したデータベースサービス「Heroku Postgres Essential」プランの正式リリースを発表しました。 Heroku Postgresは今後Amazon Auroraベースへ移行 Heroku Postgresは、マネージドなデータベースサービスがまだ一般的ではなかったクラウド初期の頃から提供されてきた、代表的なデータベースサービスの1つです。 そのHeroku Postgresを開発、運営してきたHerokuは昨年(2023年)、AWS主催のイベント「AWS re:Invent 2023」でAmazon Auroraチームとの協力を発表し、今後Heroku Postgres全体をAmazon Auroraベースへ移行することを明らかにしています。 「We are migratin

                                                                                Heroku PostgresがAmazon Auroraベースに移行。新プラン「Heroku Postgres Essential」正式リリース
                                                                              • 23年夏、過去2000年で最も高温 研究で判明

                                                                                【5月15日 AFP】2023年の北半球の夏は過去2000年で最も暑かった。研究論文が14日、発表された。 科学誌「ネイチャー(Nature)」に掲載された論文は、人為的な気候変動が影響していることを示す研究結果だとしている。昨夏の気温をめぐっては、1850年の観測開始以来で最高であることはすでに判明していた。 独ヨハネス・グーテンベルク大学(Johannes Gutenberg University)の研究者らは、北半球各地から集められた木の年輪データを分析し、1世紀から1850年までの世界気温を推計した。 その結果、この期間に北半球で最も暑かったのは246年の夏だったと判明。しかし、23年夏の平均気温はこれよりも高く、少なくとも0.5度以上暑かったことが分かった。(c)AFP/Linda GIVETASH

                                                                                  23年夏、過去2000年で最も高温 研究で判明
                                                                                • Announcing DuckDB 1.0.0

                                                                                  To install the new version, please visit the installation guide. For the release notes, see the release page. It has been almost six years since the first source code was written for the project back in 2018, and a lot has happened since: There are now over 300 000 lines of C++ engine code, over 42 000 commits and almost 4 000 issues were opened and closed again. DuckDB has also gained significant

                                                                                    Announcing DuckDB 1.0.0