まえがき ずっとJava11を使っていました。そのためすっかりラムダ式やStreamAPIでの書き方に慣れていたのですが、最近Java7を使って稼働しているプロジェクトに異動したので、何ができて何ができないのか、ちょっと調べてみました。 Javaの変遷 私見ですが主要だと思う仕様変更を並べてみました。アプリ実装に関係する部分のみピックアップしています。 このバージョンのこれは入れておいたほうが良いよ！との意見がありましたらコメントにぜひお願いします。 Java8 2014/03/18 正式リリース(GA) https://openjdk.java.net/projects/jdk8/ ラムダ式 https://openjdk.java.net/projects/lambda/ https://qiita.com/sano1202/items/64593e8e981e8d6439d3 pub
注目すべき最新データベース技術（パート１）
この記事は、著者の許可を得て配信しています。 https://blog.pragmaticengineer.com/the-developer-culture-test/ 私はデータベースの大ファンで、いわゆる「NoSQL」データベースに関する本を書いたり、影響力の高い分散型データベースRiakに携わったりと、技術職として最も実りある年のいくつかを過ごし、昨年は楽しみのためにPurpleというデータベースを構築したりもしました。 当然のことながら、私はTwitterやReddit、HackerNewsなどをさらっと読む場合、データベースやDB関連ツールの新しくて刺激的な開発に常に気にして見ています。今回の記事では、私が興味をそそられる最近登場した3つのデータベース技術についてお話したいと思います。 TileDB Materialize Prisma 後半では次の３つについてお話したいと思っ
Kaigi on Rails 2023
JSON Canvas
An open file format for infinite canvas data. Infinite canvas tools are a way to view and organize information spatially, like a digital whiteboard. Infinite canvases encourage freedom and exploration, and have become a popular interface pattern across many apps. The JSON Canvas format was created to provide longevity, readability, interoperability, and extensibility to data created with infinite
2019年6月20日追記： この度は、本ブログにて技術的に誤った記事を掲載したことをお詫び申し上げます。具体的には以下の通りです。 一方的にRDBがスケールしないという技術的根拠が薄い内容となっていました。 RDBとAmazon DynamoDB（以下、DynamoDB）/NoSQLデータベースを要件に応じて適切に選択するという内容になっていませんでした。また、本来考慮すべきアプリケーションの設計やデータアクセスパターンに言及しておらず、RDBのデメリットの部分にのみ焦点を当てる内容となっていました。 DynamoDBの具体的な活用やDynamoDBを使う上での注意点についても触れられていない不明瞭な記載でした。 当初の記事の目的としましては、特定のユースケースをサンプルとして、最適なデータベースを選択頂くことでした。近日中に正確な技術記事を掲載させて頂きます。 以下の内容は修正前の内容と
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
2024 ( 17 ) 4月 ( 3 ) 3月 ( 6 ) 2月 ( 1 ) 1月 ( 7 ) 2023 ( 20 ) 12月 ( 3 ) 11月 ( 3 ) 10月 ( 1 ) 8月 ( 1 ) 5月 ( 2 ) 4月 ( 2 ) 3月 ( 3 ) 2月 ( 5 ) 2022 ( 27 ) 12月 ( 5 ) 10月 ( 1 ) 9月 ( 1 ) 8月 ( 5 ) 7月 ( 4 ) 6月 ( 3 ) 4月 ( 1 ) 3月 ( 3 ) 2月 ( 2 ) 1月 ( 2 ) 2021 ( 22 ) 12月 ( 4 ) 10月 ( 2 ) 9月 ( 6 ) 7月 ( 1 ) 6月 ( 3 ) 5月 ( 3 ) 東京都オープンデータカタログサイトのCSVを使ってLOAD DATA LOCAL INFILEの練習をする サイボウズさんの開運研修(データベース)で話してきました オプティマイザヒント
［速報］Google、Amazon Auroraに対抗する高性能DB「AlloyDB for PostgreSQL」発表。通常のPostgreSQLよりOLTPが4倍高速、OLAPが100倍高速と
Google Cloudは開催中のイベント「Google I/O 2022」で、PostgreSQLフル互換の高性能な新データベースサービス「AlloyDB for PostgreSQL」のプレビューリリースを発表しました。 Google Cloudは以前からPostgreSQLのマネージドサービス「Cloud SQL for PostgreSQL」を提供しています。今回発表された「AlloyDB for PostgreSQL」は、Googleのクラウドインフラや機械学習の技術を積極的に投入し、より高性能かつミッションクリティカル向けのデータベースサービスとして構築したものです。 AWSと比較するならば、一般用途向けのデータベースサービスである「Amazon RDS」に対抗するのがGoogle Cloudの「Cloud SQL」であり、データベースをクラウドネイティブなアーキテクチャとして
公文書管理のデジタル化に向けて、政府の公文書管理委員会の作業部会は、事後に修正できない仕組みが導入されている決裁文書以外の文書についても、変更や廃棄ができないシステムを構築するなどとした報告書をまとめました。 報告書では、効率的に公文書を管理するため、保存期間や廃棄などの一時的な判断はAI＝人工知能を活用するなどして、手続きの迅速化を図るとしています。 また、公文書の改ざんや不適切な廃棄はあってはならないと指摘し、事後に修正できない仕組みが導入されている決裁文書以外の文書についても、変更や廃棄ができないシステムを構築するとしています。 財務省の決裁文書の改ざんなどを受けて、政府は、電子データでの公文書管理を進めており、報告書も踏まえ、令和8年度までの完全電子化に向けて取り組むことにしています。
CUE
Configure Unify ExecuteValidate, define, and use dynamic and text‑based data Learn more CUE makes it easy to validate data, write schemas, and ensure configurations align with policies. Get started learning about CUE with these links ..
コールセンターの担当者もSQLを叩く。モノタロウのデータドリブンな文化に惚れた｜株式会社MonotaRO（モノタロウ）
※本記事の内容は取材時のものであり、組織名や役職等は取材時点のものを掲載しております。 モノタロウの継続的なビジネス成長に伴い、月間セッション数や注文数は大幅な増加を続けています。指数関数的に増えるデータを扱いやすくするための技術的探求は尽きません。 なかでもデータハブの整理・構築を中心に技術開発・研究に携わるのが、エンジニアの中村さん（ECシステムエンジニアリング部門 EC基盤グループ コアロジックチーム）です。データ領域で「冒険したかった」という彼が、モノタロウを選んだ理由や技術的な面白さ、今後の展望について話を聞きました。 データが“いくらでも増え続ける”サービスでのチャレンジ ——はじめに、現在の業務について教えてください。 主にデータハブの整理や構築です。実際のデータからバッチ処理でデータを作り、API化していく手法を開発・研究しています。プラクティスを他の開発者に展開するなど、
インターネット上の保護されていないデータベースのほぼすべてが削除され、「Meow(ニャー)」というネコの鳴き声だけが書き残される「Meow Attack(ニャー攻撃)」が報告されています。記事作成時点で既に4000近くのデータベースがニャー攻撃によって削除されてしまったとのことです。 New ‘Meow’ attack has deleted almost 4,000 unsecured databases https://www.bleepingcomputer.com/news/security/new-meow-attack-has-deleted-almost-4-000-unsecured-databases/ Ongoing Meow attack has nuked >1,000 databases without telling anyone why | Ars Techn
こんにちは。 株式会社CHILLNNという京都のスタートアップにてCTOを務めております永田と申します。 弊社では宿泊施設様向けに宿泊施設の予約管理用のSaaSを提供しており、現時点で1000近くの施設様にご利用いただいています。 現在、これまでに溜め込んだ日本最大級の宿泊コンテンツの検索エンジンを構築しており、その過程でさまざまなデータベースを探索しています。 本記事では、AWSのKVSであるDynamoDBを題材に、公式ドキュメントに書かれているキー設計のベストプラクティスの背景を理解することを目的とします。 なお、本記事の執筆にあたって、こちらの動画を大変参考にさせていただきました。 DynamoDBとは DynamoDBとは、AWSで利用できる、あらゆる規模に対応する高速で柔軟なNoSQLデータベースサービスです。 DynamoDBが登場した背景は、アプリケーションの大規模化です。
100万行の大規模なJavaScript製システムをTypeScriptに移行するためにやったこと | CyberAgent Developers Blog
現在ピグ事業部の主力サービスである「ピグパーティ」でサーバーサイドエンジニアをしております新卒2年目の川口です。普段はSRE関連の業務を主とし、サーバーサイドの業務効率改善や、システムの運用保守、時には機能の開発や修正なども担当しております。 ピグパーティは、2015年にiOS/Androidでリリースされたアバターコミュニティアプリで、サーバーサイドはNode.js(JavaScript)+MongoDBを採用しています。 ピグパーティではこれまでにプライベートクラウドからGCPへの移設、Kubernetes(GKE)の採用など、技術的負債の排除や新技術の採用などを積極的に行ってまいりました。今回は、サーバーサイド開発時の大きなボトルネックになっていた、型がわからないことに起因する複数の問題を解決するために、TypeScriptを導入することにしました。その結果、システム規模に対して少な
23億枚もの画像で構成された画像生成AI「Stable Diffusion」のデータセットのうち1200万枚がどこから入手した画像かを調査した結果が公開される
画像生成AI「Stable Diffusion」は入力したキーワードに沿って画像を出力してくれるAIで、簡単なお絵かきとキーワードを合わせて意図した画像を生成したり、「この画像っぽい○○」といった指示でイメージを形にできたりと、さまざまな機能や手法が生み出されています。そんなStable Diffusionについて、「画像を学習するAIは、ウェブ上のどのような画像を学習しているのか？」という疑問を解明するために、23億枚のデータセットから1200万枚を抜粋して集計した調査結果を、技術者・ブロガーのアンディ・バイオ氏が公開しています。 Exploring 12 Million of the 2.3 Billion Images Used to Train Stable Diffusion's Image Generator - Waxy.org https://waxy.org/2022/0
ZOZOTOWNの検索基盤におけるElasticsearch移行で得た知見 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ZOZOテクノロジーズZOZOTOWN部 検索チーム 兼 ECプラットフォーム部 検索基盤チームの有村です。 ZOZOTOWNでは、以前からキーワード検索時にはRDBと併用してElasticsearchを使用していました。本記事ではこれまでRDBで行っていたIDによる索引検索も含め、すべての検索をElasticsearchへ置き換えた事例と、その際に行った設定内容の一部をご紹介します。 背景 弊社CTOによるこちらの記事にもある通り、ZOZOTOWNでは現在マイクロサービス化を進めており検索システムについてもその対象となっています。検索の文脈では、全文検索/サジェスト/ロギング等関連する様々な課題への解決策として有効であるElasticsearchを採用しマイクロサービス化を進めています。 また、もう1つの背景として検索のパーソナライズ化があります。これまでZOZOTOWNでは
夏も終わりに近づいた時期ですが、エンジニア必読のストレージ入門が発売されました[1]。 基礎からの新しいストレージ入門 基本技術から設計・運用管理の実践まで こちらはゼットラボやSNIAで最新ストレージの情報発信をして下さっている坂下さんの待望の新刊技術書です。 クラウド時代にも陳腐化しないストレージ技術について、基礎からわかりやすく説明してくれています。 （私が考える）対象となる読者 アプリケーション開発をしている方からストレージ以外のインフラエンジニアまで、「ストレージなんもわからん」と感じている人々に、ぜひおすすめしたい入門書です。 特にクラウドからシステム開発に入って、 EBSとかEFSとか雰囲気で使ってる とりあえずS3、他は難しくて分からない ファイルストレージ？ファイルシステム？マウント？なんのこと？？ という方は、最初から最後まで本書を通して読んでもらえれば、会社に1人は居
データ視覚化やダッシュボードデザインは文字通り「視覚化」「デザイン」というくらいですので、目に見えているところだけを語られがちです。しかし、実は最も重要なのは徹底したオーディエンス（ユーザー）主義の意識、そして質の高い問いの設定です。なぜなら、オーディエンスは、つまらないと感じたり、わからないと感じるとすぐに離脱するからです。これはとても単純で当たり前とも言えるのですが、データ視覚化に夢中になっていると忘れがちなポイントです。 下図は、ダッシュボードに表れるものとその根底に潜む要素を模したものです。データ視覚化の深層部分はこのような氷山で説明できるのではと考えています。 上側半分はよく語られがちですが、下側は見過ごされがちです。ですので、本記事では、上側から下側まで一気通貫のチェックリストを紹介します。弊社では、プロジェクトの開始時から最後まで考えていることです。これらの要素は相互に影響し
SQL Tutorial
グループ合同の新卒研修で行った SQL 入門向けの解説 + ワークショップです。 基本的な部分の解説のみで、一部触れていない構文もございます。 ご了承ください。 KKK: 価格, TNK: 単価, MST: マスタ, IDX: インデックス # URL HomePage: https://nrslib.com Twitter: https://twitter.com/nrslib
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
はてなリモートインターンシップ2021の講義資料を公開します - Hatena Developer Blog
CTOのid:motemenです。2021年8月から9月にかけて開催した「はてなリモートインターンシップ2021」も無事に終了しました。 今年のインターンシップは下記のエントリーで発表したように、前半の1週間が講義、後半の2週間は開発を実践する2部構成で、ともにオンラインで実施しました。 はてなリモートインターンシップ2021のカリキュラムを発表します！ このうち講義パートは、Web技術に関するエンジニアリング講義とブートキャンプ、そしてエンジニアリング以外の領域をとりまぜて実施しました。この記事では、それぞれの講義で使用したスライド資料を公開するとともに、内容を簡単に紹介します。 エンジニアリング講義で使用したスライド資料 Web API ─ REST GraphQL gRPC Webサービスインフラ入門 コンテナ技術とDocker Kubernetesの仕組みとハンズオン マイクロサー
シードデータで動作確認して大丈夫だったのに、本番反映してみたら想定してなかった挙動・エラーが出た😱そんな経験はありませんか。 恥ずかしながら私は今までに何回もありました。機能開発だけじゃなくバッチやマイグレーションなんかでも発生しがちなコレ。またはシードデータで動作確認できても、本番データでも通用するか検証ができないままプルリクを作る、なんていうこともあると思います。今回はこちらを無くす試みをしたお話です。 「もう本番DBで開発しちゃえばいいじゃない」の問題点 この課題を解決するには、極論すると本番DBで開発するしかないのですが、そうなると言うまでもなく以下の問題が出てきます。 レビュー通過してないコードが本番に影響を与える トライ＆エラーができない 個人情報をはじめとするセンシティブな情報が開発者の端末に漏れる データ量が多すぎてローカルに持ってこれない しかし言い換えると、これらをク
GraphQL実践ノウハウ https://speakerdeck.com/sonatard/graphql-knowhow GraphQL実践ノウハウv2 https://speakerdeck.com/sonatard/graphql-knowhow-v2 宣言的UIの状態管理とアーキテクチャSwiftUIとGraphQLによる実践 https://speakerdeck.com/sonatard/swiftui-graphql
大きく変化した「人とシステム」の関係 企業におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みが加速する中で、「マイクロサービスアーキテクチャ」（以下、マイクロサービス）の注目度が増している。マイクロサービスは、複数の小さなサービスを組み合わせて一つのシステムを構成するという考え方だ。 マイクロサービスのような「疎結合アーキテクチャ」自体は以前からあるが、「クラウド」「モバイル」といった技術や考え方が普及したことで最近特に注目されている。こう語るのは、Scalarの深津 航氏（CEO、COO＜最高執行責任者＞）だ。 「技術の進歩によって人とシステムの関係が大きく変化した2000年ごろは、社内の情報は社内のシステムに格納され、他社と情報をやりとりするのは主に“人”だった。しかし、2010年ごろになると企業と企業のやりとりも、メールや電話だけでなく、スマートフォンのアプリケーションやWe
package main import ( "net/http" "github.com/labstack/echo/v4" ) func main() { e := echo.New() e.GET("/", func(c echo.Context) error { return c.String(http.StatusOK, "Hello, World!") }) e.Logger.Fatal(e.Start(":1323")) } # syntax=docker/dockerfile:1 # Comments are provided throughout this file to help you get started. # If you need more help, visit the Dockerfile reference guide at # https://docs.
IIJ Technical NIGHTは、2020年9月11日にオンラインで開催した技術勉強会です。ここで熊坂氏が、SOC（Security Operation Center）のアナリストを支援するインシデント調査システム「CHAGE（チャゲ）」を社内で開発した理由と、その実装について紹介しました。 IIJのインシデント調査システム 熊坂駿吾氏（以下、熊坂）：IIJの熊坂から、社内で作成しているインシデント調査システムに関して紹介いたします。「インシデント調査システムが内製すぎる件」というところで、IIJの中で作成しているCHAGE（チャゲ）を紹介します。 まず私は2015年にIIJに新卒入社しまして、2018年度からSOCで業務を行っています。アナリスト的なことは詳しくやっていなくて、どちらかというとアナリストたちが業務を行うための環境の整備をしています。 具体的には、Windowsのメ
うちの郷土料理：農林水産省
「うちの郷土料理～次世代に伝えたい大切な味～」では、各地域で選定された郷土料理のいわれ・歴史やレシピ、郷土料理を生んだ地域の背景等についてデータベースを作成し、情報発信します。 ご家庭での調理や外食企業でのメニュー化、食品製造企業での商品化、郷土料理の調査などに是非、ご活用ください。
齊藤明紀 on Twitter: "客が逃げにくいようにしてからバンバン値上げというORACLE DB商法が怖いのでOracle Cloudは使う気になれない。「複数のOracleDB利用システムがあれば、全部保守に入るか全部入らないかどっちかしか選べない」とかいろ… https://t.co/PghH9SiMx0"
客が逃げにくいようにしてからバンバン値上げというORACLE DB商法が怖いのでOracle Cloudは使う気になれない。「複数のOracleDB利用システムがあれば、全部保守に入るか全部入らないかどっちかしか選べない」とかいろ… https://t.co/PghH9SiMx0
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
こんにちは、今回はデータ基盤構築を担当しているmarushoがお送りします。 今日はestieで実践しているデータベースのドキュメント管理方法をご紹介します。 はじめに 独自成長していくデータベースたち 失われたドキュメント どうすれば低コストなドキュメント管理ができるのか そして生まれた、schema collectorという自動化ツール SchemaSpy Mysql diff Priv Page ECS タスクスケジューラ ドキュメントを腐らせない おわりに はじめに estieはオフィスを中心とした不動産データを取り扱うスタートアップ企業です。 estie（オフィス探しサービス）とestie pro（不動産事業者向けデータプラットフォーム）の2つのサービスを運営しています。 詳しくは、こちらの記事をご覧ください。 inside.estie.co.jp estieでは、不動産に関する
Takramは、Notionで「知」を構造化する。学びの点と点をつなぐ、Notion活用法 | キャリアハック（CAREER HACK）
「Notionで、知の構造化を進めています」こう語ってくれたのは、デザイン・イノベーション・ファームTakramで働く野見山真人さん。プロジェクト単位や個々人に閉じてしまいがちな「学び」の点をつなぎ、「組織の知」として昇華しているという。Notionの使い方に宿る、Takramの思想とはー。 【プロフィール】Takram 野見山真人 Creative Technologist / Technical Artist 「感性 x エンジニアリング」をテーマに、サービスの設計からメディアアートの制作まで実用と象徴の軸を行き来しながら活動する。心の機微や人の行動原理を観察することで、感情に働きかける形を創造し、どこか捉えどころのない感性をエンジニアリングする。「感性 x エンジニアリング」を原動力に暮らしを豊かにするデザインを実現する。2018年に東京大学大学院（知能機械情報学）を修了。同年よりT
Linuxのコマンドラインで文字列を検索する際に必要不可欠なコマンドといえば「grep」です。しかし、grepは動画ファイルやPDFファイルの文字列を検索できないのが弱点。そんなgrepの弱点を克服し、動画ファイルのメタデータやデータベースのレコード、画像ファイル内の文字列まで検索可能なコマンドが「ripgrep-all(rga)」です。 GitHub - phiresky/ripgrep-all: rga: ripgrep, but also search in PDFs, E-Books, Office documents, zip, tar.gz, etc. https://github.com/phiresky/ripgrep-all rgaはLinuxに限らずWindowsやmacOSでも利用することが可能。今回はUbuntu 20.04でrgaを利用してみます。以下のコマンドを
リーガルテック領域のリーディングカンパニーである株式会社LegalForceが、「検索インフラTechTalk!」を開催しました。インフラ領域の中でも「検索インフラ」にフォーカスした今回は、検索インフラに関する具体的な事例や取り組みについて各スピーカーから発表がありました。野口真吾氏は、AWSを用いたデータレイクの基礎について紹介しました。 企業規模に関係なく起こるデータのサイロ化 野口真吾氏（以下、野口）：みなさんこんばんは。本日は「検索インフラ Tech Talk!」ということで、検索インフラから少し広げた話題にはなるんですが、「AWSを用いたデータレイクの基礎」というお話をします。よろしくお願いします。 最初に簡単に自己紹介します。アマゾンウェブサービスジャパンでスタートアップ担当のソリューションアーキテクトをしている野口真吾と申します。Twitterでは＠nogというIDを使って活
FAQサイト、サポート問い合わせをせずとも自分で疑問を解決できて便利ですよね。でも、検索した単語が一件もヒットしないと、ちょっとガッカリしてしまします。そういったガッカリを減らすために、簡単なデータ分析を使ってFAQサイトを継続的に改善する話を書いてみます。 ...というのも、自分が仕事で関わっているMackerelでは最近FAQをリニューアルしたからなのでした。 MackerelのFAQではZendesk Guideを利用していますが、Zendesk Guideは便利なAPIが用意されているので、それと既存のデータ基盤を組み合わせて改善していく形です。 FAQサイト内の検索語を列挙する まず、FAQサイト内でどういった単語が検索されているのかを列挙します。Google Tag Manager経由でFirebase Analyticsにデータを飛ばすと閲覧状況が分かりますが、そのログをBi
はじめに 個人でフロントエンド(react)、バックエンド(node.js)、データベース(postgreSQL)を利用したWebサービスを公開したいと考えていました。 まずはテスト的に無料で外部公開できるサービスがないか調査しましたが、2022年8月に有料化されたHerokuの記事ばかりヒットしてしました。 結果的には無料で使用できる構成があり、実際にテストプログラムを動作させることができましたので構成例として記載しておきます。 ※無料なので比較的厳しい条件も含まれていたりするのでそれぞれのサービスを確認お願いします。 例えばsupabaseは数日間利用がないとインスタンスが一時停止して手動で起動させないといけないなどがあります。 今回試したサービス できるだけ同じサービスに集約したいと考えていましたが、実際にはフロントエンド、バックエンド、データベースはそれぞれ異なるサービスになってし
Do You Really Need Redis? How to Get Away with Just PostgreSQL
Do You Really Need Redis? How to Get Away with Just PostgreSQL There’s a tried-and-true architecture that I’ve seen many times for supporting your web services and applications: PostgreSQL for data storage Redis for coordinating background job queues (and some limited atomic operations) Redis is fantastic, but what if I told you that its most common use cases for this stack could actually be achie
Railsで秒間1000コミットを捌くにはどうすればいいのか (Kaigi on Railsのフリースペースより) - joker1007’s diary
先日のKaigi on Rails中の雑談として @ima1zumi さんから、RDBに対して秒間1000コミットぐらいで処理が詰まってる場合ってどうするのが良いのか、という質問を受けまして、雑談の中で色々答えてたんですが、せっかくだから記事にまとめておこうと思います。 ちょっとしたKaigi Effectって感じですね。 今回のKaigi on Railsのトークの中では、 数十億のレコードを持つ5年目サービスの設計と障害解決 by KNR - Kaigi on Rails 2023 の話なんかは割と関連がありますね。ユーザーの行動履歴というのは、ユーザー数 * N * タイムスパンで増えていくレコードなので、書き込みとデータ量が爆発しがちです。トランザクションで堅牢に処理しなければいけないケースもそこまで多くないので、RDBだと書き込みに対する処理が過剰なケースが多い。実際のところこの
DB に JSON を保存したいときに Protobuf を使うと便利 #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。バクラク事業部 Enabling チームの @izumin5210 です。最近「HUNTER×HUNTER」の既刊を全部読みました。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の9日目の記事です。 前回「1人目データアナリストとしてデータチームに異動しました 」 次回「Slack × Zapier × MiroでKPTでの振り返りをラクにする」 RDB や KVS などのデータ保存先において、データを正規化せずにそのまま保存したいと思うことはありませんか？ 8月にリリースされた「バクラク請求書発行」というプロダクトには「柔軟なレイアウトカスタマイズ」機能が搭載されています。リンク先の画面操作イメージを見ていただくと、この機能の雰囲気を理解していただけると思います。この機能が扱うレイアウトデータはまさに「関係の正規化をせずに保存したいデータ」でした。 bakuraku.jp こ
モノリスの分解において、マイクロサービスは必然ではない - QCon LondonにおけるSam Newman氏の講演より
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
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Java7からJava16までの変遷。 - Qiita
数十億のレコードを持つ 5年目サービスの 設計と障害解決
データベースにRDBを選択するときの注意事項について考える（追記あり） - Qiita
BigQueryでクエリ一撃で29万円溶かしたけど助かった人の顔
サイボウズさんの開運研修(データベース)で話してきました
公文書管理デジタル化 事後変更や廃棄できないシステム構築を | NHKニュース
NASでも動く！ Excel感覚で使えるウェブデータベース「Baserow」と「NocoDB」【イニシャルB】
データベースの中身がほぼ削除されてネコの鳴き声だけが書き残される謎の「ニャー攻撃」が活発化
DynamoDBのベストプラクティスを技術的詳細から理解する
「基礎からの新しいストレージ入門」は、2023年夏の課題図書
データ視覚化/ダッシュボードデザインを成功させるための95のチェックリスト
毎日本番DBをダンプして、ローカルと開発環境で利用して生産性を上げてる話
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
マイクロサービス化による「DB分割」で開発、運用が難しくなるこれだけの理由
今からDockerを始める人へ！Docker Initがアツい！
「よろしい。ではDBも内製だ」 IIJのインシデント調査システムが内製すぎる件
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
データベースのドキュメント管理を自動化した話 - estie inside blog
画像ファイルやデータベースの文字列を「grep」のように検索できる「ripgrep-all」
AWSで“データのサイロ化”を防げ すべてのデータを1ヶ所に集めるデータレイクの作り方
データ分析を元にFAQサイトを継続的に改善する - yasuhisa's blog
コストをかけずにWebサービスを公開するための構成例 - Qiita