これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。最近めっちゃ元気！！ 今回は『データベースについて勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)』として、もりたがここ半年くらいでわーっと集めたデータベース周りの書籍（とか）を紹介していきます。アプリケーションって結局はデータベースみたいなところがあると思うんですが、おれは長いことデータベースをどう学んだら良いのか分かりませんでした。同じような気持ちを抱えているITエンジニアの人もいると思うので、学習ロードマップと合わせて紹介していきます。 なお具体的な対象読者は業務でなんとなくSQL書いてるけど、ウィンドウ関数とか言われると分からんな……くらいの人です。 扱う領域と扱わない領域 扱う領域としてはだいたい以下 再入門本 SQL 内部構造 論理設計 周辺知識 データベース理論 その他高度なもの モデリング、NoSQL、分散データ
大学の情報工学科に入学時に教科書として指定されたいわゆるパタへネを推します。 コンピュータの構成と設計 第5版 CPUの構造と基本は現代ではかなり複雑になりましたがこの本に書かれている基本を知っているかどうかで込み入った問題にぶち当たった場合の解像度が違います。 由緒正しいDBの読本というとオンラインで読めるRedbookとなりそうですがここは敢えて データ指向アプリケーションデザイン いわゆるイノシシ本を推します。名前からしてアプリケーションの話のように見えますし、分散システムに関する話が多いのですが最終章まで通して読むと「アプリケーションとデータベースの境界とは本来存在せず、入力されたデータを『いつ』『いかに』『安全に』加工・保存・出力するかがアプリケーションであり、その目的に対する最善手をフラットに考えるとある意味でアプリケーション全体が既にひとつのデータベースであってその仕事の一部
分類＜019（読書、読書法）＞の棚をブラウジングした。 （読みたい本を更に増やしてしまうかもしれないが、）読書法に関する資料を、積読に触れているものを中心に紹介する。 （1）本を速く読む方法・通読しなくてもいいという意見 資料1 『超速読力』 「超速読力」とは、本や書類を見た瞬間に内容を理解し、コメントを言えるという新しい力であるとし、その意義とトレーニング法について書いている。 資料2 『大学生のための速読法』 接する文献の多い大学生や大学院生のために、楽にポイントを読み取ることができる速読法を紹介している。 資料3 『読まずにすませる読書術』 読む必要のない箇所を見抜く技法や、本を読まずにすませる技法を紹介している。 資料4 『時間がない人のための即効読書術』 バスで読書する際に酔いにくい席の選び方（p.17-18）など、読書を効率化する具体的な技術を紹介している。 （2）多読や乱読な
全俳句データベース
ぜんぶの俳句のデータベースです
NewSQLはデータベースに革命を起こすか - NetflixにおけるCockroachDBのユースケース｜ミック
近年のデータベースの新潮流にNewSQLと呼ばれる一群のデータベース製品群の登場がある。そのコンセプトを一言でいうと、RDBとNoSQLのいいとこどりである。SQLインタフェースと強いデータ一貫性（ACID）というRDBの利点と水平方向のスケーラビリティというNoSQLの長所を兼ね備えた夢のようなデータベースである。下図に見られるように、RDBとNoSQLが鋭いトレードオフを発生させていたのに対して、NewSQLではそれが解消されているのが分かる。 RDB vs NoSQL vs NewSQL本当にそのような夢の実現に成功しているか、というのはまだ議論が続いているが（クエリのスループットを出すためにレイテンシを犠牲にしているので本当にトレードオフを解消はしていない、などの問題が指摘されている）、商用でも利用可能な製品としてGoogle Spanner、TiDB、YugabyteDB、Coc
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
どうして日本でだけカードのトランプのことを「トランプ」と言うのか、わかる児童書が読みたい。 | レファレンス協同データベース
①では、「ポルトガルから日本へやってきた」の項目では、「日本では１６世紀の南蛮貿易のころにトランプの元となるものがポルトガルから輸入されたようです。ポルトガル語ではカードのことを「カルタ」というので、当時の日本でも「カルタ」とよばれていました。その後、１９世紀の明治時代になると、今度は欧米流のトランプが日本でもはやりました。欧米の人がゲームをしているときに「トランプ（切り札）」といっているのを聞いた日本人が、カードそのものを「トランプ」とよぶようになったのではないかと考えられています。」と記載されている。 ②では、「室町時代に日本伝来！」の項目では、「トランプが日本につたわったのは、１６世紀ごろのこと。ポルトガルの宣教師によって持ち込まれ、当時は、「南蛮かるた」と呼ばれていました。というのも、トランプは、ポルトガル語で「かるた（carta）」を意味するからです。」とあり、さらに、「ちなみに
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
こんにちは、一休.comスパ(以下、「スパ」)の開発を担当しているshibataiと申します🙏 今回はスパのデータベースの在庫の持ち方で試行錯誤した話をさせていただきます。 背景 2024-03-29追記: 一休.comスパにおける在庫の特徴について 一休.comスパが扱う「在庫」は、「ある日付の特定の時間に対する空き枠」です。以降の説明では、スパ施設ごと、日付ごと、また時間ごとに増えていく「在庫」をいかに効率よく扱うかについて説明しています。 詳細については次のスレッドも参照してください！ https://t.co/Y0SPmDE4yZ この記事のコメントみてると、少し我々のシステムの要件が伝わってないというかそこの説明が記事に不足しているように思った。ので以下その補足— naoya (@naoya_ito) March 29, 2024 現在の実装 スパは予約を受け付けるために在庫の
世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」を開発― 処理性能456万TPSと応答遅延219ナノ秒を実現 ― 日本電気（株）と（株）ノーチラス・テクノロジーズはNEDOの「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」（以下、委託事業）において、世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」（以下、劔）を開発しました。 劔は、次世代のデータベースに用いられるハードウエア環境（メニーコア・大容量メモリーなど）に適合したシステムであり、ハードウエアの性能が向上するほどシステムの性能も高まる特性を有しています。32以上のコア数を有するハードウエアにおいては、世界最速レベルの処理性能456万TPSと219ナノ秒の応答遅延を実現しました。 劔の導入によって、複雑なバッチ処理とオンライン
ゲーム業界のデータベース事情。大量のシャーディングで複雑化する負荷分散、メンテナンスで止めないとスケールアップ・ダウンができないなどの課題。解決方法は？［PR］
ゲーム業界のデータベース事情。大量のシャーディングで複雑化する負荷分散、メンテナンスで止めないとスケールアップ・ダウンができないなどの課題。解決方法は？［PR］ 日常的に多数の同時アクセスが発生し、大量のデータが蓄積されるオンラインゲームのバックエンドは、データベースにとってもっとも過酷な環境の1つだといえます。 このバックエンドデータベースとしてよく使われているのがMySQLデータベースです。しかしその使われ方は一般的なMySQLとは異なり、データベースを細かく分割して多数のサーバに負荷を分散するシャーディングと呼ばれる仕組みを構築するなど、複雑なシステム構築と運用が行われているのが現実です。 そこで急速に注目度を高めているのが、MySQL互換でありつつ分散データベースの機能を備え、シンプルなクラスタ構成で高い負荷に耐える、いわゆる「NewSQL」と呼ばれる分野の代表的なデータベースの1
Rustでリレーショナルデータベースを自作したときの成果と反省と学び - Yoshisaurのメモ
はじめに この記事では、個人プロジェクトとしてRust言語でリレーショナルデータベースを開発した経験（もう五ヶ月も前...）について、その成果と反省、得た学びを共有します。 DBMSを自作した理由 自分がDBMSの自作に着手したのは、『Designing Data-Intensive Applications』という本の内容を深く理解するためでした。 この本は、データシステムの設計と運用において最も大切な「信頼性」、「拡張性」、「保守性」を保証する方法論を、豊富な文献を引用しつつ、理論と実践の橋渡しを巧みに行いながら、丁寧に説明している名著です。読んだことがない人は速攻購入してくだい。本当にいい本です。 この本は、データベースの内部構造に関する話も豊富に含まれていたので、「データベース自作してみようか...」という気持ちになりました。 Rustを採用した理由 データベースの実装のついでに、
「ファミコン互換機」は，なぜそこにある？ 世界初の本格的な非公認ゲーム互換機データベース「アノウソライズン」が伝えるもの
「ファミコン互換機」は，なぜそこにある？ 世界初の本格的な非公認ゲーム互換機データベース「アノウソライズン」が伝えるもの ライター：hally 巷にあふれるファミコン互換機。「手軽で助かる」という人もいれば，「再現性がいまいち」とお嘆きの人もいることと思うが，何にしても互換機のある風景は今やすっかり珍しくなくなった。かつては知る人ぞ知るマニアックな商品であり，もっと遡ればそもそも公に言及することすらはばかられる“海賊版”だったりもしたわけだから，隔世の感がある。 では，これらの互換機を作っているのは，そもそも何者なのだろうか。一体いつ頃，どこで，どのようにして互換機が生み出され，どういう経緯で広く流通するようになったのだろうか。私達はいまだ多くを知らずにいる。 ゲーム史の裏側で，決して讃えられることなく成長してきた鬼子たち。偉大なゲーム機が発売40周年を迎えた本日，改めて彼らの歴史について
法令データベース
日本研究のための歴史情報 法令データベース 本データベースについて 検索 全文 法令名のみ 法律 勅令 全て選択 全て解除 詳細検索 公布日 日付指定 範囲指定 年 月 日 〜 年 月 日 法令番号 年 第 号 検索 リセット
12年目を迎えた『ガールフレンド(仮)』におけるデータベースの負債解消への道のり【CAGC2024】
本セッションではPC/スマートフォン向けゲーム『ガールフレンド(仮)』のデータベースの負債とその解消の道のりをご紹介します。 当ゲームではデータベースにMySQLを採用しており、長年の運用を続けていく中で下記のような課題が発生してきました。 「突発的なユーザー増加で更新負荷に耐えられない」 「データ容量が肥大化しパフォーマンスやコストの悪化」 これら課題に対しどのような手段で対応したのか、またその対応によって新たな負債が生まれることとなったその経緯と解決策の歴史を解説します。 https://cagc.cyberagent.co.jp/2024/session/index.html?id=m7XRYTxp Copyright © CyberAgent, Inc.
金額などを正式に書くような時に使う数字（壱、弐、参など）のことを何と呼ぶか。また、参の次からはどう書... | レファレンス協同データベース
（１）日本国語大辞典で、まず「壱」をひいてみたところ、”【壱＝壹】大字として、数の一に代用する”とあり。 （２）”大字”を複数の国語辞典でひき、壱から拾まで記載がある資料を紹介。 （３）金額を記載する時の文字として使う場合の考え方については、日本語の事典、書類の書き方の事典などを調べる。 NDC 日本語 (81 ８版) 参考資料 （１）『日本国語大辞典 第１巻』(小学館・2000）|R813.1/ニ/1 （２）『広辞苑』（岩波書店・1998）|R813.1/コ （３）『大辞林』（三省堂・2006）|R813.1/タ (４）『日本語事典』（東京堂出版・1992）|R810.33/ノ (５）『事典日本の文字』（大修館書店・1985）|R811/シ (６）『便利な書類の書き方事典』（三省堂・1993）|R816.4/タ キーワード 大字 壱 弐 参 拾 照会先 寄与者 備考 その他、ビジネスマナ
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
プログラマーがソースコード内に書いた「アスキーアート」図2000点以上を収集 使われ方を分析しデータベース化【研究紹介】 レバテックラボ（レバテックLAB）
米カリフォルニア大学サンディエゴ校に所属する研究者らが発表した論文「Taking ASCII Drawings Seriously: How Programmers Diagram Code」は、ソースコード内で使用するアスキーアート（ASCII art）を収集し分析した研究報告である。 ▲ソースコード内で活用されたアスキーアートの一例 keyboard_arrow_down 研究背景 keyboard_arrow_down 研究内容 オープンソースのソフトウェア開発では、プログラマーがコードの中にアスキーアートを使って図を描き、アイデアを視覚的に表現することがよくある。アスキーアートはコードや自然言語では表現しにくい概念を視覚的に明快に説明でき、またコードよりも詳細度は低いものの、コードを理解するうえで「サムネイル」のような役割を果たす。 こうしたアスキーアートは、実際のソフトウェア開発
全俳句データベースVer.2
ぜんぶの俳句のデータベースです
Jack Wallen （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2024-04-10 07:30 「Linux」は長年にわたりクラウド上のサーバーに搭載されてきたが、クラウドが急激に拡大したこと、そしてLinuxがクラウド専用に設計されたものではないことを考慮すると、何かを変える必要があることは明らかだった。 その変化をもたらすのは、「Ingres」「PostgreSQL」「VoltDB」の開発に携わったMichael Stonebraker氏と、「Apache Spark」の生みの親でDatabriskの共同創設者／最高技術責任者（CTO）であるMatei Zaharia氏かもしれない。両氏はマサチューセッツ工科大学（MIT）のチームと協力して、「DBOS」（別名「DataBase OS」）という革新的なOSを開発した。 DBOSの開発は2022年に始まった。D
生成AIの可能性を広げる「ベクトルデータベース」への関心が急速に高まっている。ベクトルデータベースとは、生成AIが扱う非構造化データの格納・管理・照会で利用されるデータベースのこと。ここではベクトルデータベースの基本をわかりやすく解説するとともに、生成AIの普及において、どのような役割を果たすのか、注目される理由などと合わせて紹介しよう。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト、ゲームエンジンを活用し
大規模サービスのデータベースエンジンを MySQLからAurora MySQLへの移行 〜リードレプリカ, DNSを利用した最小ダウンタイム移行方法〜 - メドピア開発者ブログ
バックエンドエンジニアの徳富(@yannKazu1)です。先日、メドピアのメインサービスであるmedpeer.jpで使われているデータベースエンジンを、MySQLからAurora MySQLへと移行しました。今回はその移行のプロセスについて詳しくお話しします。 移行したデータベースの簡単なインフラ構成 移行方針 今回移行するデータベースは複数のアプリケーションから参照されており、ダウンタイムによるユーザー影響が大きいため、移行方針の検討の段階で重視したのは、ダウンタイムの最小化でした。これを達成するために、DNSのCNAMEレコードと、Auroraのリードレプリカを活用し、移行させることにしました。 DNSのCNAMEレコードの使用 データベースエンドポイントをアプリケーションに直接記述する代わりに、DNSのCNAMEレコードを利用して間接的に参照するようにしました。これにより、データベー
Amazon RDSからAuroraへ Mackerelのデータベース移行で何が改善したか - Hatena Developer Blog
こんにちは、MackerelチームでSREをしている id:heleeen です。 2023年3月に実施したMackerelのメンテナンスでは、データベースをAmazon RDSからAmazon Auroraに移行しました。この記事ではAuroraを選択した背景や、移行で考慮したことについてお伝えします。 データベースのアップグレードを機に検討 Auroraへ移行することによるメリット パフォーマンスの改善 マイナーバージョンアップのダウンタイムが短く サイジングを適切にできリソース活用も効率的に リードレプリカの運用負荷も改善 Auroraのリードレプリカを利用した移行 RDSにAuroraのリードレプリカを作成する リードレプリカの昇格と切り替え 本番のAurora移行に向けて準備したこと 検証環境で移行して課題を確認 本番メンテナンス時のバックアッププランを用意 Mackerelのメ
Stack Overflowが約9万人のITエンジニアにアンケート。最も使われている言語はJavaScript、データベースはMySQLを抜いてPostgreSQLが1位に。Stack Overflow 2023 Developer Survey
Stack Overflowが約9万人のITエンジニアにアンケート。最も使われている言語はJavaScript、データベースはMySQLを抜いてPostgreSQLが1位に。Stack Overflow 2023 Developer Survey 代表的なITエンジニアのコミュニティサイトの1つである「Stack Overflow」などを運営するStack Overflowは、約9万人のITエンジニアにアンケートを行った結果をまとめた「2023 Developer Survey」を発表しました。 The 2023 Developer Survey is here! We asked, and over 90,000 developers answered, sharing their top programming languages and tools they admire and d
「CTOという立場にとらわれ過ぎていた」はてなmotemen氏が、今あえて現場でコードを書く理由 - what we use（技術スタックデータベース）
ブログサービス「はてなブログ」やソーシャルブックマークサービス「はてなブックマーク」、SaaS型サーバー監視サービス「Mackerel」などの有名サービスを開発・運営する株式会社はてな。 同社は他にも、株式会社KADOKAWAと共同で小説投稿サイト「カクヨム」を、株式会社集英社と共同でマンガ家のための作品投稿・販売プラットフォーム「マンガノ」を開発するなど、技術力やシステム構築の実績を活かして大手企業との協業を積極的に行っています。 はてなのCTOである大坪弘尚（通称：motemen）さんは、2008年に同社へと新卒入社して以来、15年近くにわたりプロダクト開発を支え続けてきました。そんな大坪さんに、過去に行った組織的・技術的意思決定のなかで印象に残るものを聞きました。 エンジニア自身がプロダクトオーナーシップを持てるように――今回のインタビューでは、過去に取り組んだ組織的・技術的意思決定
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
国立大学法人東海国立大学機構 名古屋大学大学院法学研究科の佐野 智也 講師、増田 知子 特任教授、同大学院情報学研究科の外山 勝彦 教授、同大学数理・データ科学教育研究センターの駒水 孝裕 准教授らの研究グループは、明治 19年から平成 29年（1886～2017）までに公布された法律と勅令を全文検索できるデータベースを作成・公開しました。このデータベースは、日本政府の、現在有効な法令データを提供する「e-Gov法令検索」では検索できない過去の法令データを提供するものであり、「e-Gov法令検索」を補完する意味を持ちます。 これまで多くの法学研究において法令や判例情報の調査収集にデータベースを利用する際は、個別の事件処理等を意識した限定的利用が主でした。それを越えて、大規模データを使って政策や法令を俯瞰し、経時的に解析しようという研究は、国内的にも国際的にもほとんど例がありません。 今回の
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 日立製作所（日立）は、Amazon Web Services（AWS）上で構築可能な超高速データベースエンジン「Hitachi Advanced Data Binder」（HADB）のベストプラクティス構成（検証済みのシステム構成）の提供を開始した。 この構成は、「Amazon EC2」のインスタンス選定方法や、「Amazon S3」、「Amazon EBS」のボリューム構成・設定をDBデータの容量別にパターン化している。また安価なAmazon S3をDBデータ格納に利用するとともに、処理性能を向上させるため高速なAmazon EBSをDBデータのキャッシュとして利用する。これによりストレージのコストを抑えられるとしている。 この構成を
■『推しの子』 この前アニメ『推しの子』を見ていたら、作中人物の黒川あかねが、前世代アイドルの人柄について調べるため、国会図書館（NDL）にしか見えない図書館で文献調査をし、プロファイリングをするといった場面【図7-1】が出てきた。私は、まさにこの場所（旧・目録ホール）で案内役をやっていたので、この子はちゃんと「ウェブ大宅」（後述）を案内されたかしら、とちょっと心配になってしまった。 【図7-1】NDL端末を使うの図（アニメ『推しの子』第7話17分頃） 「そういえば拙著『調べる技術』で索引項目に「アイドル研究」があったな」と思い出し、手元の本を引いてみたら、意に反して第4講「ネット上で確からしい人物情報を拾うワザ」でなく、第7講「その調べ物に最適の雑誌記事索引を選ぶには」が出てきた。もちろん、黒川あかねは雑誌記事索引のうち「Web OYA Bunko」（以下、Web大宅）を検索したに違いな
B+木入門：PHPで理解する データベースインデックスの仕組み/b-plus-tree-101
PHPerKaigi 2024 の登壇資料です
本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。下記セッションでは、本記事の内容以外にデモンストレーションも実施する予定です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 はじめに 2022年暮れ、ChatGPTの登場以降、あらゆる企業がDXの在り方を問われはじめ、大規模言語モデルの仕組みをどのように業務に取り入れるかを検討されていると思います。 その検討の一つとして、「GPT(LLM)が学習していない企業内のデータや最新のデータも有効活用すべき」 という点は非常に大きな論点なのではないでしょうか。 ご存じの通り、LLMとはインターネット上に存在するドキュメントデータをクローリングにより大量に収集し、それを学習データとして機械学習にかけたモデルです。 従って、至極当たり
2023年9月26日に行われたファインディ社主催の「データベース移行のウラガワ- 円滑なリリースのために取り組んだLT」の登壇資料です。 https://findy.connpass.com/event/294868/ RDBやアプリケーションの機能を止めずにデータベース移行を実施した事例について紹介しました。 https://techblog.yahoo.co.jp/entry/2022102430369838/ に執筆した内容になります。
ブラウザベースのデザインツール「Figma」のデータベース(DB)は2020年以来100倍に拡大しました。当初は単一のPostgreSQLで構築されていたDBをどのようにして分散システムへと移行したのかについて、公式ブログで詳しく説明されています。 How Figma's Databases Team Lived to Tell the Scale | Figma Blog https://www.figma.com/ja-jp/blog/how-figmas-databases-team-lived-to-tell-the-scale/ Figmaではまず、「Figmaファイル」や「組織」などテーブルごとにDBを分割する「垂直分割」を行いました。2022年までに10個のパーティションに分割し、それぞれのパーティションを監視することでスケーリングの優先順位を付けたとのこと。 Figmaの利
ガシカ👨💻在庫金額ってなんぞよの件 @skill___up 他部署から要請 「すみませんがうちの課のデータベースに情報入力お願いします」 『とりあえずデータ見させて下さい』 ポチポチ （7000行位か まぁここを絞り込めば…） 💢😑💢 pic.twitter.com/dFAjqMbN0f 2024-03-15 10:47:21
スマートフォンゲーム「ブルーアーカイブ」が6月21日午後8時から緊急メンテナンス中だ。同日午前11時から午後7時にかけて実施していた定期メンテナンス中、データベースに関する作業ミスがあったといい、22日午後12時55分時点で緊急メンテナンスを継続している。 「6月21日午前11時に実施されたメンテナンス中、開発チームによるデータベースに対する高可用性修正において、作業ミスが発生した」（ブルーアーカイブ公式Twitterアカウント）という。これにより、21日午前9時から11時、午後7時から8時にかけてのゲームプレイのデータが一部正しく保存できなかったという。 保存できなかったデータについては「最大限にデータの復元ができるよう、対応を行う」という。メンテナンスの終了予定時刻は随時発表する。 ブルーアーカイブはゲームパブリッシャーのYostar（東京都千代田区）が2021年にリリース。アップデー
あらゆる商品を扱う商品データベースを再設計した話 / product db re-architecture
2024/3/26 ＠Offers 各社事例で振り返る データ構造x技術負債LT vol.2 マイベストの商品データベースを再設計した実例を通して、データベースやアーキテクチャを再設計をする際の進め方について発表しました。
現場で役立つシステム設計の原則・データベースの設計 - ROBOT PAYMENT TECH-BLOG
こんにちは！株式会社ROBOT PAYMENTの林です。 弊社の請求管理ロボシステムの機能がどんどん増えていて、成長しています。今後機能の開発またはメンテナンスのために、「現場で役立つシステム設計の原則」の本を読んで、輪読会を引き続き開催しています。前回は「現場で役立つシステム設計の原則」のことを紹介しましたが、今回もその本の中に印象が残る感想を共有いたします。 データベース設計が悪いとプログラムの変更が大変になる プログラム開発を行う際には、データベースを利用することが避けられません。しかしながら、設計が不適切なデータベースを利用すると、以下のような問題が発生しやすくなります。 - データの重複が発生しやすく、データの取得が混乱する - カラムの用途が分かりにくく、理解に時間がかかる - テーブル間の関係性が分かりにくく、参照が困難 このような問題のあるデータベースを利用すると、データの
Goにおけるデータベース操作とテスト Goでデータベースを操作する際には、標準パッケージであるdatabase/sql、GORM、entなどの様々な選択肢が存在します。多くのライブラリではGoのコードを定義してSQLを生成しますが、sqlcはSQLをコンパイルしてGoのコードを生成するのが特徴のライブラリです。 このアプローチには、最終的に実行されるSQLが明らかであることやデータベースとやりとりするためのデータ構造を自分で定義する必要がないことといったメリットがあります。また、コンパイル時にSQLを解析し型や引数名の間違いを検出できます。そしてなにより、非常にシンプルです。 本記事では、sqlcの一歩進んだ使い方としてdockertestと組み合わせたテストの書き方について紹介します。dockertestとは、Dockerコンテナを立ち上げてテストを実行するための使いやすいコマンドを提供
2023年はエッジコンピューティングとデータベース接続の分野において、Cloudflare Workers(以下CFWorkers)が中心となり多くの進歩が見られました。本記事では、この1年間の重要なトピックと、それがどのように開発体験を変えたかを振り返ります。特に、CFWorkersのエコシステムの成長、機能拡張、およびDB接続の課題と解決策に焦点を当てています。 エコシステムの進化とCFWorkers上からのDB接続需要の増加 2021年頃から2022年にかけて、いくつかのWebアプリケーションのフレームワークやエコシステムが、CFWorkers上での動作やデプロイをサポートしたことがきっかけとなり、エッジランタイム・コンピューティングの注目を集めるようになりました。 Remix Remixは、フロントエンドのフレームワークであり、エッジランタイムへのデプロイをサポートしています。 2
Cloudflare、CDNエッジでサーバレスなSQLiteを提供する「Cloudflare D1」正式リリース。非同期レプリケーションによる分散データベース機能も
Cloudflare、CDNエッジでサーバレスなSQLiteを提供する「Cloudflare D1」正式リリース。非同期レプリケーションによる分散データベース機能も Cloudflareは、これまでベータ版として提供してきたSQLiteベースのデータベースサービス「Cloudflare D1」の正式サービス化を発表しました。 D1, Cloudflare’s SQL database, is now generally available. With new support for 10GB databases, data export, and enhanced query debugging, we empower developers to build production-ready applications with D1 to meet all their SQL needs.
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データベースを勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)
コンピュータサイエンスで1冊ずつ本を上げるとしたら何になりますか？就職前にバイブル的な本を勉強したいと思いました。 -コンピュータアーキテクチャ -データベース -os -アルゴリズムとデータ構造 -セキュリティ -ネットワーク -プログラミング -仮想化技術 | mond
本を読むたびに読みたい本がどんどん増え、積読が解消されないがどうすればいいか。 | レファレンス協同データベース
データベースの在庫の持ち方をビットで管理してる話 - 一休.com Developers Blog
世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」を開発
データベース指向の新OS「DBOS」--クラウド時代に対応する新たなアプローチ
ベクトルデータベースとは何かを解説、生成AIで「必須の存在」はどんな役割を担うのか
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
過去の法令を全文検索できるデータベースを公開 ～法制度の移り変わりを調査する出発点に～
日立製作所、AWS上で構築できる「超高速データベースエンジン」のベストプラクティス構成を提供
第7回 推し活！――アイドルを調べる | 皓星社（こうせいしゃ） 図書出版とデータベース
【ChatGPT】とベクトルデータベースによる企業内データの活用(いわゆるRAG構成) - Qiita
RDB無停止移行への挑戦 #データベース_findy
Figmaは多大なアクセスをさばくためにどのようにデータベースのスケーリングを行ったのか？
他部署から要請「すみませんがうちの課のデータベースに情報入力お願いします」→どう見ても正規化出来ないデータで絶望
「ブルアカ」緊急メンテ 約17時間経過 定期メンテ中にデータベースの作業ミス
sqlcとdockertestでデータベースを使ったテストを書こう | gihyo.jp
2023年振返り: Cloudflare Workersとデータベース接続の進歩