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  • SQLの達人への道: MySQLでの高速・効率的クエリ作成術 - Qiita

    データベースとテーブルの作成 テスト用のデータベースtestdbを作成し、パフォーマンスチューニングを検証するためのcompanyおよびpersonテーブルを定義します。 CREATE DATABASE testdb; USE testdb; CREATE TABLE company ( company_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, company_name VARCHAR(255) NOT NULL, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); CREATE TABLE person ( person_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, company_id INT, person_name VARCHAR(255) NOT NULL, email VARCH

      SQLの達人への道: MySQLでの高速・効率的クエリ作成術 - Qiita
    • WindowsのChromeやEdgeでネットにつながりにくくなる現象、一部の家庭用ルーターが原因かも? DNSの“TCPクエリ”うまく扱えない機種も存在。ChromeのTCPクエリ送信が引き金に

        WindowsのChromeやEdgeでネットにつながりにくくなる現象、一部の家庭用ルーターが原因かも? DNSの“TCPクエリ”うまく扱えない機種も存在。ChromeのTCPクエリ送信が引き金に
      • 型キャストの場所のせいで、秒で終わっていたクエリに1時間超かかるようになってしまった話 - SmartHR Tech Blog

        SmartHRで届出書類という機能を担当しているプロダクトエンジニアのsato-sと申します。 今日は、以前私が調査にとても苦労したパフォーマンス上の問題の話を紹介したいと思います。 TL;DR PostgreSQLのアップグレードを実施した アップグレード後、今までは問題のなかった特定のクエリの実行に1時間超かかり、DBのCPU使用率がピッタリ100%に張り付くようになった 色々調査した結果、PostgreSQL上の型キャストの場所のせいで、良くないクエリプランが選択されることが原因だった 型キャストの場所には気をつけよう PostgreSQLのアップグレードと挫折 SmartHRでは基本的にWebアプリケーションのデータベースとしてGoogle CloudのCloudSQLによって提供されるPostgreSQLを利用しています。 私の担当している届出書類機能では、利用中のPostgre

          型キャストの場所のせいで、秒で終わっていたクエリに1時間超かかるようになってしまった話 - SmartHR Tech Blog
        • 高効率なSQLクエリの書き方 - Qiita

          概要 この記事では、SQLクエリをより効率的に記述するためのベストプラクティスとテクニックに焦点を当てています。データベースのクエリはシステム全体のパフォーマンスに直結するため、最適な書き方を知ることは重要です。インデックスの効果的な活用方法、適切な結合の選択、そして条件の効果的な書き方など、SQLの最適化に関する具体的な手法を解説します。各SQL文に関する実行計画の結果も掲載していますので、ぜひご確認ください。 なお、Oracle19cとOracle12cでの利用実績がありますが、他のデータベースやバージョンにおいての検証は行っておりません。 新しい情報は随時追加されますので、お楽しみにしてください。 SQLの最適化に関連する基本的なアイデア 以下の通りと考えています。 1.インデックスの利用 2.正しいJOINの選択 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOINなど、

            高効率なSQLクエリの書き方 - Qiita
          • もう人間がクエリを書く時代じゃない!SQLクエリの組み立てを自動化するSlack botを開発・導入しました - Pepabo Tech Portal

            こんにちは。SUZURI事業部の@kromiiiと申します。 私のメインの業務はWebアプリケーションの開発ですが、大学院時代のスキルを活かして並行してデータ分析業務も行っています。 データ分析業務ではデータベースのクエリを書くことが多いのですが、私自身SUZURI事業部に配属されたばかりで、テーブルの名前やリレーションを覚えるのが大変でした。そこでクエリの設計を自動化するツールをSlackに導入しました。 その名も tbls-ask bot です。どのようなものか先に見てみましょう。 ユーザーはSlackでメンションする形で、どのようなクエリを実行したいのか自然言語で入力します。 メンションされるとSlack botが起動し、どのDBスキーマを利用するかを尋ねます。 ユーザーがDBスキーマを選択すると、自然言語からSQLクエリを生成し、Slackに返答します。 今回はパブリックに公開する

              もう人間がクエリを書く時代じゃない!SQLクエリの組み立てを自動化するSlack botを開発・導入しました - Pepabo Tech Portal
            • BigQueryでクエリ一撃で29万円溶かしたけど助かった人の顔

              SolanaのPublic DataをBigQueryで取得したかった# えー、お笑いを一席. ブロックチェーンSolanaのデータがGoogle Cloud BigQueryで使えるようになったというニュースをたまたまネット推薦記事でみかけた1. おや, 面白そうだ. ちょっとやってみようかな… BigQueryはさわるのが1年以上つかってないかも, どうやるんだっけ… とりあえずカラムとかサンプルでちょっとデータをみたいよな, こんな感じだっけか? とりあえず動かしてみよう, ポチッとな. … 5秒でレスポンスが帰ってくる. おー、速い. えーっと, あれ課金データ309TB?! いちげきひっさつ、ハサンギロチン2. BigQueryでクエリ一撃5 秒で29万円溶かした人の顔# 話題の画像生成AI, DALL・Eをつかって BigQueryでお金溶かした人の顔を表現してもらった3. あ

              • 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
                • クエリのパフォーマンスチューニングの第一歩。実行計画や統計情報について入門する

                  SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割

                    クエリのパフォーマンスチューニングの第一歩。実行計画や統計情報について入門する
                  • MySQLでNested Loopなクエリはインデックスをどう辿っているか - $shibayu36->blog;

                    タイムライン的なものをSELECTだけで実装しようと思った時に、Nested LoopなクエリでUsing temporary; Using filesortが出るようなそこそこ遅いクエリになる。その時にMySQLがインデックスをどう辿っているかを知りたかったので調べてみた。MySQLバージョンは8.0.33。 あまり自信はないので、もし間違った話をしていたら教えて欲しい。 どのようなクエリを検証するか タイムラインの取得ができるような、ユーザー・フォロー関係・投稿の3つのテーブルを作る。スキーマは次の通り。 CREATE TABLE users ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(100) NOT NULL ); CREATE TABLE follows ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTO_I

                      MySQLでNested Loopなクエリはインデックスをどう辿っているか - $shibayu36->blog;
                    • GoでSQLの複雑なクエリのテストを書いてみた - ZOZO TECH BLOG

                      はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部FAANSバックエンドブロックの佐野です。普段はサーバーサイドエンジニアとして、FAANSのバックエンドシステムを開発しています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗で働くショップスタッフの販売サポートツールです。例えば、コーディネート投稿機能や成果確認機能などを備えています。投稿されたコーディネートはZOZOTOWNやWEAR、Yahoo!ショッピング、ブランド様のECサイトへの連携が可能です。成果確認機能では、投稿されたコーディネート経由のEC売上やコーディネート閲覧数などの成果を可視化しています。 本記事では、成果データの集計処理におけるBigQueryのクエリ実行処理のユニットテストをGoで実装した取り組みと、その際の工夫についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 成果データの集計処理とは 抱え

                        GoでSQLの複雑なクエリのテストを書いてみた - ZOZO TECH BLOG
                      • 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

                          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
                        • より信頼できるクエリを書くために、SQLでもテストを書く - ハヤオキスルフクロウ

                          はじめに こんにちは、久しぶりに技術系の記事を書きます、株式会社カンムで機械学習エンジニアをしている fkubota です。 今日はSQLについてです。 弊社に入社してから毎日のようにSQLのクエリを書いてきました。 クエリを書き始めてからもう3年が経とうとしています。 日々クエリを書きながら少しずつ自分のスタイルが出来上がってきているのを日々実感しています。 僕は 正確で 読みやすく 再利用しやすいクエリを 高速に 生み出すための工夫を重ねてきました。 結果的にテスト駆動開発ぽいスタイルが生まれたので今日は紹介してみようと思います。 似たような記事がないので少しドキドキですが温かい気持ちで読んでもらえると嬉しいです。 対象読者 対象読者は、分析のためにクエリを書いている人とします。 プロダクトに乗せるクエリというより、ビジネス的になにか示唆を得たいときにクエリを書く人を想定します。 痛み

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                          • [速報]GitHub Copilotが外部ツールと統合可能に。DBのクエリ性能の状況もフィーチャーフラグの状態もCopilotが答えてくれる。GitHub Universe 2023

                            GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。1日目の基調講演で、GitHub Copilotがサードパーティの開発者向けツールやオンラインサービスなどと統合可能になることが発表されました。 例えば、Copilot Chatのチャットで、Datastax社が提供するNoSQLデータベース「Cassandra」の現在のクエリ性能に問題がないかを質問し、回答を得ることができます。 また、Cassandraの性能を改善するにはどうすればいいか、といったサードパーティ製品が備えるナレッジもCopilotに提供され、回答できるようになります。 Copilotとサードパーティ製品との統合はパートナープログラムを通して行われ、第一段としてDatastax、LaunchDarkly、Postman、Hashicorp、Datadogなどを含む25社以上が

                              [速報]GitHub Copilotが外部ツールと統合可能に。DBのクエリ性能の状況もフィーチャーフラグの状態もCopilotが答えてくれる。GitHub Universe 2023
                            • 年末だしRedashのクエリ棚卸しでもしましょう (調査用サンプルクエリ付き) - エムスリーテックブログ

                              これはエムスリー Advent Calendar 2023の9日目の記事です。 前日の記事はSREチーム後藤の「共有会をより効果的にするために考えたあれやこれ」でした。 エムスリーエンジニアリンググループ データ基盤チームの木田です。 師走です。12月といえば年末に向けて大掃除の季節です。 古来日本では12月に宮中で「煤払い」という行事を行う風習があったことが、今日年末の時期に大掃除をする由来とされているそうです。 私の自宅はまだ何も手をつけられていませんが、せめてBIツールの中だけでもということでRedashのクエリ棚卸しをした話*1をご紹介します。 エムスリーにおけるRedashの活用状況 長年の運用の結果起きた性能問題 問題の特定と発生原因 Workerの増設 クエリの棚卸しと改善 使われていない定期実行クエリの停止 サンプル1 直近参照なしかつ定期実行クエリ クエリの実行時間改善

                                年末だしRedashのクエリ棚卸しでもしましょう (調査用サンプルクエリ付き) - エムスリーテックブログ
                              • DNS屋さん目線で2023年を振り返る――「HTTPS RR」クエリ数が48%も増加、「ランダムサブドメイン攻撃」からの教訓など、今年の「DNS DAY」の話題から【Internet Week 2023】

                                  DNS屋さん目線で2023年を振り返る――「HTTPS RR」クエリ数が48%も増加、「ランダムサブドメイン攻撃」からの教訓など、今年の「DNS DAY」の話題から【Internet Week 2023】
                                • Solr クエリを速度改善したら Solr 全体のパフォーマンスが向上した - 一休.com Developers Blog

                                  この記事は 一休.com Advent Calendar 2023 6日目の記事です。 一休レストランの開発チームでエンジニアをしている香西です。 今回は Solr クエリの速度改善についてお話します。 背景 2023年10月、一休レストランのスマートフォン用 レストラン詳細ページをリニューアルしました! UI/UX の見直しとともに、使用技術も一新しました。 バックエンド言語:Python から Rustへ フロントエンドフレームワーク:Nuxt.js から Next.jsへ*1 スマートフォン用 レストラン詳細ページ 課題 「日付を選ぶカレンダーの表示が遅い」 社内限定リリースの直後、多方面からこの声が聞こえてきました... レストランへ行く日付を選ぶカレンダーは予約フローの第一ステップなので、表示速度が遅いことは致命的です。 特に、設定データ(料理のコース種類・席の種類など)が多いレ

                                    Solr クエリを速度改善したら Solr 全体のパフォーマンスが向上した - 一休.com Developers Blog
                                  • BigQuery クエリ - pokutuna

                                    BigQuery 関連: Colaboratory 標準 SQL 語彙の構造  |  BigQuery  |  Google Cloud リテラル等の仕様 その場でデータを作ってクエリする 動作確認に便利 code:struct.sql SELECT MIN(status) FROM UNNEST([ STRUCT('unexamined' AS status), STRUCT('unexamined' AS status), STRUCT('ng' AS status) ]) 型ほしい時は型を書く code:complex_struct.sql SELECT * FROM UNNEST( ARRAY<STRUCT<count INT64, time TIMESTAMP>>[ STRUCT(3, TIMESTAMP "2020-07-01 10:00:00"), STRUCT(5, TIM

                                      BigQuery クエリ - pokutuna
                                    • LLMベースの新しい言語『SUQL』が示唆する「非構造化データのクエリ」を処理するパラダイム | AIDB

                                      スタンフォード大学の研究者たちは、新しいプログラミング言語『SUQL』(Structured and Unstructured Query Language)を開発しました。 この言語は、SQL(Structured Query Language)の概念を拡張し、非構造化データのクエリ処理を可能にする新しいパラダイムを導入しています。構造化データ(例えばデータベース内のデータ)と非構造化テキストデータ(自由形式のテキストなど)の両方を処理する能力を持つ初めての言語として位置づけられています。 『SUQL』の開発は、データソースをより効果的に活用するための手法を模索する研究の一環です。従来の技術では、構造化データと非構造化データを一元的に処理することには課題がありました。 大規模言語モデル(LLM)に基づくプロンプトコンポーネントで構成される『SUQL』は、今後の開発トレンドを牽引する研究と

                                        LLMベースの新しい言語『SUQL』が示唆する「非構造化データのクエリ」を処理するパラダイム | AIDB
                                      • VSCode GitHub Copilotでいい感じのクエリを作ってもらおう

                                        この記事はVisual Studio Code Advent Calendar 2023 19日目の記事です。 もうすぐクリスマスですね。我が家は3歳の息子がいるのですが、今更「ツリー買い忘れたけどなんか飾り付けほしいなぁ」と思ってダイソーでツリーが印刷された布を買い、布を壁に貼ってシールや工作物をペタペタ貼ることでそれっぽいものができました。ツリーのゴミも散らからないので、もし悩んでいる方がいればぜひお試しください DALL-Eで出力してもらったイメージはこちらになります(こんなにちゃんとしていませんが) はじめまして、LayerX 機械学習チームの @yakipudding です。 突然ですが、私はSQLを書くのが好きではないです。業務での調査や分析によくSQLを使用するのですが、構文やJOIN、どの項目がどのテーブルにあるのかなどを都度確認しながら書くのが面倒で、億劫に感じます。 そ

                                          VSCode GitHub Copilotでいい感じのクエリを作ってもらおう
                                        • LangChainを使ってHyDEによるクエリ変換の効果を検証する - Ahogrammer

                                          ChatGPTやGPT-4をはじめとする大規模言語モデルの能力が向上し、多くの注目を集めています。とくにRAG(Retrieval Augmented Generation)と呼ばれる手法を使って、手元のデータを生成時に活用する手法がよく使われていますが、その性能を改善する方法は様々あります。その中でも、この記事ではRAG内部の検索性能を改善するためのクエリ変換に着目し、HyDEと呼ばれる手法の効果を日本語の検索用データセットを使って検証した結果を示します。 記事の構成は以下のとおりです。 HyDEとは 実験設定 実験結果 実装の詳細 参考資料 HyDEとは HyDE(Hypothetical Document Embeddings:仮の文書の埋め込み)は、入力されたクエリに対して仮の文書を生成し、その文書を埋め込み、検索に使用する手法です[1]。典型的な文書検索では、ユーザーが入力したク

                                            LangChainを使ってHyDEによるクエリ変換の効果を検証する - Ahogrammer
                                          • ZOZOTOWNのクエリ解釈機能の改善に向けたAPIリプレイスの取り組み - ZOZO TECH BLOG

                                            はじめに こんにちは。検索基盤部 検索技術ブロックの今井です。 検索基盤部では検索機能や検索精度を改善する中で検索クエリの意図解釈にも取り組んでいます。ZOZOTOWNで検索窓にクエリを入力して検索ボタンを押すと、クエリに応じて検索の絞り込み条件に変換するクエリ解釈機能の処理が動作します。 例えば、「ワンピース 白色」と検索した時、「ワンピース」を洋服のカテゴリー、「白色」を色のカテゴリーと解釈し、「白色のワンピース」を検索する絞り込み条件に変換します。 2024年5月現在ではスマートフォン向けWebサイト(https://zozo.jp/sp/xxx)とアプリのみ、クエリ解釈機能の処理が適用されています。クエリ解釈機能では意図解釈や検索の絞り込み条件に変換しています。 現在はシンプルな辞書ベースの手法を用いていますが、カバーしきれない課題も出てきており、改善のモチベーションが少しずつ上が

                                              ZOZOTOWNのクエリ解釈機能の改善に向けたAPIリプレイスの取り組み - ZOZO TECH BLOG
                                            • 自然言語からSQLのクエリ生成ができるAmazon Q generative SQLを触ってみた(プレビュー)

                                              eventid venueid catid dateid eventname starttime 4410 7 9 1836 Linkin Park 2008-01-10 14:00:00 3044 245 7 1843 The Frogs 2008-01-17 15:00:00 2428 243 7 1854 The Frogs 2008-01-28 19:00:00 2360 238 7 1856 Macbeth 2008-01-30 19:30:00 8596 112 9 1859 Missy Higgins 2008-02-02 15:00:00 2911 231 7 1873 November 2008-02-16 19:30:00 1278 247 6 1889 High Society 2008-03-04 20:00:00 6583 123 9 1891 Black Eye

                                                自然言語からSQLのクエリ生成ができるAmazon Q generative SQLを触ってみた(プレビュー)
                                              • BigQueryでクエリを書いたときにハマった罠集 - 唯物是真 @Scaled_Wurm

                                                自分がなんとなくBigQueryのクエリを書いていてハマった罠について列挙しておきます。 ドキュメントをちゃんと読めば書いてあったりするのですが、普段はそこまで細かく見てなかったりするんですよね……。 BigQueryのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita の16日目の記事です。 CAST(value AS INT64) は切り捨てではない 他のプログラミング言語などをやっているとなんとなく整数型にキャストすると切り捨てのような気がしてしまいますがBigQueryは違います。 四捨五入的な挙動になります。 SELECT CAST(1.5 AS INT64) -- => 2 Returns the closest integer value. Halfway cases such as 1.5 or -0.5 round away from zero. h

                                                  BigQueryでクエリを書いたときにハマった罠集 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
                                                • Rails 7.1正式リリース。本番デプロイ用のDockerfile自動生成、遅いクエリの非同期化など新機能

                                                  Rails 7.1正式リリース。本番デプロイ用のDockerfile自動生成、遅いクエリの非同期化など新機能 Ruby言語によるWebアプリケーションフレームワークの最新版となる「Rails 7.1」正式版がリリースされました。 Rails 7.1: Dockerfiles, BYO Authentication, More Async Queries, and more!https://t.co/c32MdUifNs — Ruby on Rails (@rails) October 5, 2023 メジャーバージョンアップとなったRails 7の登場が2021年12月。 Rails 7は、フロントエンド開発環境が刷新されてNode.jsを用いない構成がデフォルトとなり、TurboとStimulusという2つのフレームワークを搭載したHotwireなどが搭載されるなど、大型のアップデートで

                                                    Rails 7.1正式リリース。本番デプロイ用のDockerfile自動生成、遅いクエリの非同期化など新機能
                                                  • dbtではじめる クエリの再利用と正確性の向上について

                                                    複雑なドメインを扱うプロダクトの探索フェーズではいつどのようにテストをするのか / How to testing during exploratory phase

                                                      dbtではじめる クエリの再利用と正確性の向上について
                                                    • Amazon CloudWatch のクエリを自然言語で生成できるようになりました (プレビュー) #AWSreInvent | DevelopersIO

                                                      どんなクエリを投げれば良いのか分からない こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはCloudWatch Logs InsightsやCloudWatch Metrics Insightsにどんなクエリを投げれば良いのか分からないなと思ったことはありますか? 私はあります。 CloudWatch Metrics Insightsにはビルダー機能は存在しますが、それでも慣れていない方からするとハードルは高いように思えます。 今回、アップデートによりCloudWatch Logs InsightsやCloudWatch Metrics Insightsにて自然言語でクエリ生成ができるようになりました。 (2023/11/26時点ではプレビューです) AWS Blogsも公開されています。 Use natural language to query Amazon CloudWat

                                                        Amazon CloudWatch のクエリを自然言語で生成できるようになりました (プレビュー) #AWSreInvent | DevelopersIO
                                                      • CloudWatch Logs Insights クエリを定期的に実行して結果をS3に置く(EventBridge Scheduler, Step Functions, Lambda) - KAYAC engineers' blog

                                                        カヤックSREの今です。 SRE連載8月のエントリーになります。 techblog.kayac.com Amazon CloudWatch Logs Insights(以下Insights)は、CloudWatch Logsのログを期間を指定して検索、集計、簡単な文字列処理を行うことが出来ます。 Webコンソールから手軽に利用することができ、エラーが起きた際のログ調査に日常的に利用しています。 クエリは非同期で実行されますが、Webコンソールからクエリを実行して結果の表示前にページを離れてしまうと、クエリ結果をWebコンソール上で確認することができません。 Webコンソール上の履歴からリクエストIDを取得し、AWS CLIからaws logs get-query-result --query-id=[リクエストID]を実行することで結果をjsonで得ることができます。 今回は自動で日時の集

                                                          CloudWatch Logs Insights クエリを定期的に実行して結果をS3に置く(EventBridge Scheduler, Step Functions, Lambda) - KAYAC engineers' blog
                                                        • DNSクエリでTCPを使うことが増えている? 6月23日開催の「DNS Summer Day 2023」で調査報告&考察 参加申し込み受付中、オンライン配信も~無料

                                                            DNSクエリでTCPを使うことが増えている? 6月23日開催の「DNS Summer Day 2023」で調査報告&考察 参加申し込み受付中、オンライン配信も~無料
                                                          • Googleはどのようにクエリを解釈しコンテンツをランク付けするのか?

                                                            [レベル: 初級] Google 検索がどのようにして検索結果を配信するのかを、Gary Illyes(ゲイリー・イリース)氏が動画で解説しました。 検索の仕組みを YouTube で解説する「How Search Works」シリーズのエピソード 4 です。 SEO 初級者向けの内容ではありますが、個人的に、今までのエピソードのなかでいちばん好きな内容だったのでこの記事で紹介します。 SEO 上級者でも(知識確認のために?)役立つ解説です。 クエリ解釈とランク付けの仕組み ゲイリーは、クエリ解釈とランク付の仕組みを説明します。 概要は次のとおりです。 Google 検索では、ストップワード(不要な語)の削除や対象の認識、類似語への拡張などを処理し、ユーザーの検索内容を解析する Google は、解析した検索内容をもとに、インデックスの中から検索結果を抽出する 検索結果のランキングは、ウェ

                                                              Googleはどのようにクエリを解釈しコンテンツをランク付けするのか?
                                                            • ブログ4ヶ月目。どんな記事が見られているのかサーチコンソールで検証。Googleのクエリや掲載順位を上げるためにできること。 - ハピチわブログ

                                                              こんにちは。 面倒くさがりの主婦です。 日々、苦手な家事に奮闘しながら生活しています。 この記事では開設4ヶ月目までのブログ記事を通して、どんな記事がよく見られていて、Googleの掲載順位はどうなっているのか、をサーチコンソールの結果とともに公開しています。 さらに、その記事が見られている理由と今後更に見てもらえるようにするための工夫や解決策を検証しています。 最も人気のコンテンツ Google検索で最も検索されたクエリ(検索ワードの組み合わせみたいなもの) 1位 Villa お伽噺 2位、大谷翔平 ヨーグルト 3位 中学受験 E判定からの合格 その他 10月にブログを始めて早4ヶ月目。 現時点で投稿記事数は180を超えています。 ブログを開設するにあたってまずははてなブログのKindleテキストを読み、色んなブロガーさんの記事を参考にしてきました。 はてなブログおすすめテキストはこちら

                                                                ブログ4ヶ月目。どんな記事が見られているのかサーチコンソールで検証。Googleのクエリや掲載順位を上げるためにできること。 - ハピチわブログ
                                                              • メルカリの本番環境で流れているクエリを使って、MySQL互換のTiDB Cloudを評価。40TBを越えるDBの大規模トラフィックに耐えられたか?[PR]

                                                                メルカリの本番環境で流れているクエリを使って、MySQL互換のTiDB Cloudを評価。40TBを越えるDBの大規模トラフィックに耐えられたか?[PR] 国内最大級のフリマアプリ「メルカリ」のバックエンドデータベースは、50台以上のMySQLサーバがオンプレミスのデータセンターで稼働しており、40TBを越えるデータサイズのデータベースを保持していると、2023年12月に都内で開催されたイベント「db tech showcase 2023 Tokyo」のセッションで、同社のDBRE(Database Reliability Engineer)を務める本田恭氏が明らかにしました。 そしてそのデータベースの規模の大きさゆえにいくつかの課題もあるため、新たなデータベースの候補として、MySQL互換でNewSQLの代表的なデータベースサービスである「TiDB Cloud」をPoC(Proof of

                                                                  メルカリの本番環境で流れているクエリを使って、MySQL互換のTiDB Cloudを評価。40TBを越えるDBの大規模トラフィックに耐えられたか?[PR]
                                                                • BigQuery ExportしたGA4のデータに対するクエリをGUI操作で簡単に生成できる「GA4 SQL」を試してみた | DevelopersIO

                                                                  BigQuery ExportしたGA4のデータに対するクエリをGUI操作で簡単に生成できる「GA4 SQL」を試してみた さがらです。 BigQuery ExportしたGA4のデータに対するクエリをGUI操作で簡単に生成できる「GA4 SQL」を試してみたので、本記事でその内容をまとめてみます。 GA4 SQLとは GA4 SQLは、BigQuery ExportしたGA4のデータに対するクエリをGUI操作で簡単に生成できる無料のサービスです。 Metrics、Dimension、日付範囲、クエリ対象のBigQuery上のテーブルの名前を選択すると、ツールはBigQueryから関連データを取得するためのSQLクエリを自動的に生成します。 実際に使いたい場合には、下記のリンク先からすぐに使用することが出来ます! 参考 なぜこのツールを私が知ったのかと言うと、@ryuka01さんのツイート

                                                                    BigQuery ExportしたGA4のデータに対するクエリをGUI操作で簡単に生成できる「GA4 SQL」を試してみた | DevelopersIO
                                                                  • メルカリの本番環境で流れているクエリを使って、MySQL互換のTiDB Cloudを評価。40TBを越えるDBの大規模トラフィックに耐えられたか? - Qiita Zine

                                                                    sponsored by PingCAP株式会社 | 制作:Publickey 国内最大級のフリマアプリ「メルカリ」のバックエンドデータベースは、50台以上のMySQLサーバがオンプレミスのデータセンターで稼働しており、40TBを越えるデータサイズのデータベースを保持していると、2023年12月に都内で開催されたイベント「db tech showcase 2023 Tokyo」のセッションで、同社のDBRE(Database Reliability Engineer)を務める本田恭氏が明らかにしました。 そしてそのデータベースの規模の大きさゆえにいくつかの課題もあるため、新たなデータベースの候補として、MySQL互換でNewSQLの代表的なデータベースサービスである「TiDB Cloud」をPoC(Proof of Concept:概念検証)として評価。その結果も発表されました。 メルカリ

                                                                      メルカリの本番環境で流れているクエリを使って、MySQL互換のTiDB Cloudを評価。40TBを越えるDBの大規模トラフィックに耐えられたか? - Qiita Zine
                                                                    • GoogleのマルチモーダルAI「Gemini Pro」を開発者や企業がAPI経由で利用可能に、1分あたり60クエリまで無料

                                                                      Googleは2023年12月6日、文字・音声・画像を同時に処理できるマルチモーダルAI「Gemini」を発表しました。現地時間の12月13日、Geminiのミドルモデルである「Gemini Pro」がAPIを介してアクセス可能となり、開発者や企業が独自のユースケース向けに構築できるようになりました。 Google Gemini API: New developer and enterprise AI products https://blog.google/technology/ai/gemini-api-developers-cloud/ Google: Gemini API, Imagen 2, Duet AI and more updates https://blog.google/technology/ai/google-gemini-pro-imagen-duet-ai-upd

                                                                        GoogleのマルチモーダルAI「Gemini Pro」を開発者や企業がAPI経由で利用可能に、1分あたり60クエリまで無料
                                                                      • 1日50万件貯まるクエリのログを活かして、SQLの生成に挑戦している話

                                                                        2023/12/14「データ基盤×LLM」勉強会にて発表 https://forkwell.connpass.com/event/302234/

                                                                          1日50万件貯まるクエリのログを活かして、SQLの生成に挑戦している話
                                                                        • ユーザーの質問からSQLクエリを生成するPython RAGフレームワーク「Vanna 0.0.31」がリリース

                                                                          CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

                                                                            ユーザーの質問からSQLクエリを生成するPython RAGフレームワーク「Vanna 0.0.31」がリリース
                                                                          • GA4のデータをBigQuery&SQLで分析するときのポイント3選! データ構造とよく使うクエリを知ろう | GA4最前線コラム

                                                                              GA4のデータをBigQuery&SQLで分析するときのポイント3選! データ構造とよく使うクエリを知ろう | GA4最前線コラム
                                                                            • Amazon Timestream でスケジュールドクエリを使用して、クエリのパフォーマンスを向上させ、コストを削減する | Amazon Web Services

                                                                              Amazon Web Services ブログ Amazon Timestream でスケジュールドクエリを使用して、クエリのパフォーマンスを向上させ、コストを削減する 本ブログでは、 Amazon Timestream のスケジュールドクエリを使用してクエリのパフォーマンスを向上させ、コストを削減する方法を紹介します。スケジュールドクエリにより、リアルタイム分析がよりパフォーマンスとコスト効率に優れたものになるため、データからさらなる洞察を引き出し、より良いビジネス上の意思決定を継続的に行うことができます。 Timestream はサーバーレスの時系列データベースであり、幅広い業種のお客様がリアルタイムの洞察を引き出し、重要なビジネスアプリケーションを監視し、ウェブサイトやアプリケーションで何百万ものリアルタイムイベントを分析するために採用しています。これらの多様なワークロードを、クエリ

                                                                                Amazon Timestream でスケジュールドクエリを使用して、クエリのパフォーマンスを向上させ、コストを削減する | Amazon Web Services
                                                                              • Google Apps Scriptでデータを組織に流通させる:①BigQueryにクエリを叩いてSlackに投稿する - Qiita

                                                                                はじめに せっかくダッシュボードを作ったものの見に行くのが面倒で、だんだん使わなくなるというのは意外とよくあることです。これを防ぐための一つの施策として、ダッシュボード化している情報の一部をコミュニケーションツールに流し込むというのがあります。データの方にいくのが面倒なのであれば、データに来てもらえばよいのです。 今回は、そのための方法として、 ①BigQueryにクエリを叩いてSlackに投稿する(今回の記事) ②Looker StudioのダッシュボードキャプチャをSlackに投稿する(次回の記事) の2種類を2回に分けて説明します。 これができると、 シンプルなKPIの把握や、リンクに飛んで詳しく見たいものの導線設計はそれがしやすい①で パッと全体像を把握したいものは視覚的に理解しやすい②で 情報を取得できるので、簡易に状況を理解しつつ、より深く調べたければダッシュボード等に移動する

                                                                                  Google Apps Scriptでデータを組織に流通させる:①BigQueryにクエリを叩いてSlackに投稿する - Qiita
                                                                                • Looker StudioレポートごとのBigQueryクエリ課金額を調べる方法 - G-gen Tech Blog

                                                                                  G-gen の杉村です。Google Cloud (旧称 GCP) の BigQuery と BI ツールである Looker Studio のネイティブ統合機能である BigQuery native integration in Looker Studio が2023年10月2日に Private Preview (申込制) で公開されたため、その機能を活用して Looker Studio レポートごとの BigQuery 課金額を調査してみました。 はじめに やること 調査方法 留意事項 情報取得方法を理解する INFORMATION_SCHEMA.JOBS の構造 クエリ ID からのレポート特定 検索ボックス URL 集計クエリ その他の Tips はじめに やること 当記事では、Looker Studio レポートごとに、そのレポートからのクエリが BigQuery 課金のうちの

                                                                                    Looker StudioレポートごとのBigQueryクエリ課金額を調べる方法 - G-gen Tech Blog