最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力
サブクエリの書き方を2万文字弱かけてすべて解説する
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。 今回はSQLのサブクエリについてまとめます。仕事でクエリを書く際、サブクエリは頻出の構文だと思うんですが、同時にサブクエリの書き方を完全に理解しているよという人は案外少ないのではないでしょうか？[1] 実際、MySQLの公式ドキュメントを見ると12ページくらいを割かれており、意外と奥深いのがサブクエリです。使いこなせると便利ですし、何よりちょっとSQLのコツみたいなのがわかって面白いよ、ということで記事にしてみました。 前提 この記事は以下の前提を含んでいます。 環境 MySQL8.0系 読者の知識 なんとなくサブクエリが書ける けど相関サブクエリとかになると「あーっ」つってGoogle meetを閉じてしまうくらいのレベル感 記事のボリューム 18,000文字 おれの卒論が20,000文字だった マサカリ 間違ってたら投げてくれ〜〜 それ
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
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
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
SOLID原則完全に理解した！になるための本
SOLID原則を学び、完全に理解した！になるための本
PCを使っていると、過去の操作内容やブラウザで閲覧していた情報を思い出したくなるタイミングが頻繁に発生します。そんな時に役立ちそうなPC操作記録アプリ「Windrecorder」がオープンソースで開発されています。 GitHub - yuka-friends/Windrecorder: Windrecorder is a memory search app by records everything on your screen in small size, to let you rewind what you have seen, query through OCR text or image description, and get activity statistics. https://github.com/yuka-friends/Windrecorder I made an o
SQL滅ぶべし | ドクセル
SQL • リレーショナルデータベースシステムと会話するための言語 • 1970年 Codd が RDB モデルと同時に提案 (Alpha言語) • 1974年 Chamberlin と Boyce が改良 • 元々は SEQUEL (Structured English Query Language) だったが、商標登録されていた • 読み方は エスキューエル とそのまま読む (Glliespie 2012)
はじめに 「テーブル・DBを設計するときのさいきょうの極意」を完全に理解したので 初心者（私）向けに共有する記事です。 どうぞ揉んでいただければ幸いです。対戦よろしくお願いします。 さいきょうの極意 初心者が「テーブル・DB設計して」と言われると、 「アソシエーションってあったよね・・・バリデーションも？中間テーブルを使うときと使わないときと・・・」と大変に混乱し、何から手をつけていいかわからなくなります。 そんなあなたにこれ！ テーブル・DB設計は「属性」と「関係」の２つだけ 「属性」は必要なものを書くだけ 「関係」は 1:1 / 1:N / N:N しかない（しかも、ほとんど 1:N） これが極意だ！！！ 一般的な、「ユーザーがいて、投稿ができて、コメントといいねができるサービス」で考えてみましょうか。 users / posts / comments / likes のテーブルが必要
切り替える理由 Go を採用したのは sqlc が使いたかったという理由 sqlc-gen-typescript が出てきたのでもう Go を使う理由がなくなった 自社サービスチーム全員が Go にまったく興味が無い sqlc 自体は便利 そもそも自社に Go への興味がある人がいない 自社サービスの規模ではボトルネックになるのはデータベースであって言語ではない もしアプリでスケールが必要なときは Rust や Erlang/OTP に切り替えれば良い コネクションプールは PgBouncer でいい TypeScript からは 1 コネクション 1 接続で問題無い どうせフロントエンドでは TypeScript を書く 自社では React 一択 Remix がよくできてる 当たり前だが VS Code の TypeScript サポートは素晴らしい ChatGPT や Copilot
はじめに 今回は私が3年間で読んだ技術書をひたすら紹介します。 私は2021年4月に新卒でSIerに就職し、2024年4月でエンジニア4年目となりました。 そんな私の入社時のスキル感はどうだったかというと... 非情報系学部卒の理系 学部4年生の時に研究室で少しPythonを触ったことがある程度 HTTP?なにそれ？ でした。 こんな感じでほぼゼロからのスタートでしたが、3年間でどのくらいのスキル感になったかというと、ざっくりと 基本的に一人称で開発業務ができる 小規模のシステム開発なら技術選定やアーキテクチャの検討も可能 某(若手向け)技術コンテストで入賞経験あり OSSコントリビューション経験あり IT関連の資格7つ取得 くらいには成長することができました。 これから紹介する技術書を読むだけでこのくらいのスキル感になれますという話ではなく、当然日々の業務であったり、その他のインプット/
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
MySQLのSQLクエリチューニングの要所を掴む勉強会を開催しました！ - ANDPAD Tech Blog
こんにちは！DBREの福間（fkm_y）です。先月、弊社でデータベースの技術顧問をして頂いてる三谷（mita2）さんに開発本部向けの「MySQL SQLチューニング」勉強会を実施していただきました。 今回はMySQLの得意不得意なことの説明やSQLチューニングの流れ、具体的な事例を元にした対応例、また最近話題のHTAPな製品も紹介していただきとても参考になったのでポイントをおさえてレポートをお伝えします！ 開催背景 本編 MySQL の得意なこと、苦手なこと データベースのチューニング手段と特徴 SQLチューニングの流れ インデックス SQLチューニング例 インデックスフルスキャンとカバーリングインデックス ソート まとめ 当日の資料 さいごに 過去開催されたデータベース勉強会レポート 開催背景 弊社では三谷さんによるデータベース勉強会を定期的に開催しています。数年前にも同じテーマで勉強会
2024年4月18日紙版発売 WEB+DB PRESS編集部 編 B5判／128ページ 定価3,300円（本体3,000円＋税10%） ISBN 978-4-297-14156-1 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 『WEB+DB PRESS』全号のバックナンバーを収録 Webアプリケーション開発のためのプログラミング技術情報誌「WEB+DB PRESS」は，2000年から2023年までの23年間という長きにわたり，現場で活躍するWeb開発者の方々に向けた技術情報を提供してまいりました。そして2023年8月発売のVol.136をもって，隔月刊誌としては休刊いたしました。 本総集編には，WEB+DB PRESSVol.1から隔月刊最終号となるVol.136までのバックナンバーと，今まで刊行した総集編7冊の書き下ろし記事を収録しています。1冊1ファイルの記
決済ステータス定義の最適解
ネットスーパーシステムの決済ステータス表現 (状態遷移) は複雑だ。 その理由は要求要件が多いことに起因しているが、多いことが悪いのではなく、それに応えなければシステムとして真の価値を発揮できないからで。逆に問題解決できなければ、著しく利便性を落としてしまうので、必須要件という位置付けにある。 前提文脈を汲み取りづらいモデリングなので、問題解決例を示すのはあまり見かけないが、自分が考えた決済ステータス定義の答えを示す。 この内容は過去にブログや登壇で話した内容の延長でもあるので、過去の内容も参考にすると良いかもしれません。 「E-Groceryにおけるカード決済処理の難しさと設計戦略」 「ネットスーパーの買い物体験を支える工夫と決済機能実現の過程」 前提条件 注文から支払い完了まで時間差がある注文後に注文内容の変更ができる品切れが発生するケースがある販売員が注文内容を変更できる0円での支払
WEBアプリケーション開発者です。 特別セキュリティのスペシャリストになりたいというわけでないですが、アプリケーション開発者として徳丸本に記載されている内容レベルのセキュリティ知識はあります。 システムのセキュリティに関してはベンダーの脆弱性診断を通して運用しており、個人的にはセキュリティに関して何か困ったことがいままでありません。 ただ、ふと考えてみると「情報漏洩やサイバー攻撃が発生した際などの有事にどのような行動をとるべきか」という観点ではあまり自信がないなと感じました。社内でもそのような場合の指針が整っているわけではないです。 徳丸先生は、一般的な開発者には最低限どのレベルのセキュリティ知識を求められていますか？ 回答の難しい質問ですが、ここは本音をさらけ出したいと思います。 私が「安全なWebアプリケーションの作り方（通称徳丸本）」を出したのが2011年3月でして、それから13年以
理化学研究所の寺尾知可史チームリーダーらは3000人以上の日本人のゲノム（全遺伝情報）データを解析し、日本人の祖先には大きく3つの系統が関わっているとの研究成果をまとめた。日本人の祖先は縄文人と弥生人の大きく2系統としてきた定説の修正につながる可能性がある。研究チームは、東京大学や理研が運営する日本人の遺伝情報のデータベース「バイオバンク・ジャパン」を使って、北海道から沖縄までの全国7地域から
民謡コレクション
ここは、古くから歌い続けられている日本民謡のページです。 ひと頃の「民謡ブーム」が落ち着いたようですが、ブームとは関係なく、かたくなに守られてきた民謡は、まだ生活の中に生きているように思います。 ここでは、わたくしがおすすめしたい、こだわりの民謡をご案内します。ついでに、わたくしのコレクション？のＣＤやら、本の類もご案内いたします。 なお、掲載している民謡は、日本の北から南から、隈無く…という訳ではなく、気まぐれにご紹介しているに過ぎません。
【魚拓】【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！｜kintoneにお...
・ 05月02日 07時 取得の修正をアップデートします ウェブ魚拓をご利用いただき、ありがとうございます。先日のアッ ... ・ 05月01日 19時 【追記】ウェブ魚拓のバージョンアップが終了しました 連携が上手に言ってなかった点から延長が行われてしまい、お手数 ... ・ 04月29日 23時 【重要・緊急】ウェブ魚拓のバージョンアップを行います ウェブ魚拓のやや大きいバージョンアップを行います。5/1 A ...
今更聞けないDBMSのメモリ管理について
DBMSのメモリ管理について データベース管理システム（DBMS）の設計では、大量のデータと複雑なクエリを処理するために、ハードウェアの特性を最大限引き出すことが求められます。 この記事では、DBMSがどのようにメモリを使ってデータアクセスの速度を向上させ、同時にデータの安全性を確保しているのかを解説します。 DBMSと記憶装置の関係について DBMSが使う記憶装置は次の2つです。 HDD HDDは磁気ディスクを使用してデータを記録・読み取りする記憶装置です。その主な特徴は大容量であり、コスト効率が良いことです。DBMSでは、データの永続的な保存にHDDが用いられます。これにより、システムがシャットダウンされた後もデータが保持され、必要に応じて再びアクセス可能となります。 しかし、HDDのデータアクセス速度はメモリに比べて遅いため、リアルタイム処理や高速なトランザクションが求められるアプリ
オープンソースによるFirebase代替を名乗るBaaS（Backend as a Service）「Supabase」が正式サービス化を発表しました。 Supabaseはこれまで約4年間ベータ版としてサービスを提供してきました。現在は100万以上のデータベースをホストし、新規データベースも1日あたり2500以上増加しており、モバイルアプリケーションからエンタープライズ用途まで十分な機能と安定性、スケーラビリティが実証されたとしています。 Supabaseの主な機能はデータベースや認証、ファイルストレージなど SupabaseはBaaSとして主に以下のマネージドサービス群から構成されています。 PostgreSQLによるデータベースサービス 認証サービス ファイルストレージ エッジロケーションにおけるNode.jsDenoベースのサーバレス基盤 マルチプレイヤーゲームなどに対応するリアルタ
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
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
最近、LLMにWeb Backendを書かせて遊ぶ、Hanabiというサービスを作っています。その開発過程で、前に試したLLMをAPIとして振る舞わせるアプローチを再検討したので、記事としてまとめました。 一年ちょっと前、私はChatGPTをWebフレームワークにしようと試みました...が、残念ながら全く実用的ではありませんでした。しかし、あれから一年、LLMは目覚ましい進歩で進化を遂げました。価格は下がり、速度も上がり、記憶容量の増加やRAGの発展など、もはや別物レベルで進化しています。 いまならもうちょっと実用的なヤツが作れるんじゃねってことで、色々な手法を面白がった再検討したまとめです。 余談ですが、一年前はLLM=ChatGPTという状況でしたね...懐かしい。ちょうどvicuna13Bが出た頃ですかね? ↓去年の記事(できれば読んでほしい)↓ 出来たもの 全部プロンプトに入れちゃ
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！｜kintoneにおまかせ！（VIP SYSTEMS 公式）
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！ 企業にとってデータは顧客の次に大切なものであり、その保持・管理・活用方法について各社の担当者は日々、頭を悩ませているところだと思います。 2010年代になってから話題になった「NoSQL」はデータベースの一つの選択肢としてすっかり定着し、2020年代になってからはWebブラウザからデータの入力・閲覧がすべてできてしまう「DBaaS（サービスとしてのデータベース）」とでも呼ぶべき製品も多数出てきました。それらを活用したいところですが、社内で運用しているRDBMSをすぐにやめるわけにもいきません。 これらを保守するには、担当者は最低でもSQLは覚えておかなければならないのですが、教育コストが掛かります。そこで今回は「先輩社員がいなくても、SQLを知らなく
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
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 https://findy.connpass.com/event/314602/
ファインディ株式会社主催のLT会「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」に登壇した際の資料です。
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
Firebaseのセキュリティルールの設定を誤っていることが原因で数百のサイトが平文パスワードや機密情報を含む合計1億2500万件のレコードを公開してしまっているとセキュリティエンジニアの「Logykk」「mrbruh」「xyzeva」という3人がブログに投稿しました。 900 Sites, 125 million accounts, 1 vulnerability - env.fail https://env.fail/posts/firewreck-1/ セキュリティエンジニアの3人はChattr.aiというサービスでFirebaseの設定が間違っていることを発見しました。Chatter.aiではウェブサイト上の正規ルートで登録するとアカウントの権利が適切に制限されるものの、FirebaseのAPIを直接使用してアカウントを作成するとFirebase上のデータベース全てに対する権限が取
Snowflake の Copilot が優秀すぎる件について
マーケティングテクノロジーの情報やノウハウ・TIPS、エクスチュア社の情報を発信。【ブログネタ募集】ご興味のある分野を教えてください！ご要望の内容を記事に起こします！メニューの「ブログへの」リクエストよりお送りください。 menu こんにちは、喜田です。 いままでSnowflakeのライトユーザーで一部機能だけに特化して触っている状態でしたが、最近はData Superheroes 2024になったこともあり、いままで関わりの薄かった製品領域も調査したり、海外リージョンでしか出ていないプレビューを触ったりしています。 そのうちの一つがCopilotで、いまは北米など一部リージョンでのみパブリックプレビュー中の、Snowflakeコード開発が一段と捗るAIおしゃべり機能です。 この右側のパネルがCopilotとのチャット。出力が多くてチャットっぽくないですが、上から会話が続いております。 C
note ではメインデータベースとして Aurora MySQL を採用し、日々発生する膨大なトラフィックを処理しています。Aurora MySQL v2 (MySQL 5.7 互換) の標準サポートは2024/10/31 に終了するため、これを機に v3 (MySQL 8.0 互換) へのアップグレードを行いました。 アップグレードは無事に完了しましたが、いくつかの問題にも直面しました。これらを共有することで、これからアップグレードを検討している方へ参考になればと思います。 事前に検討した課題アップグレード後に致命的な問題が起きたらどうするかv3 へのアップグレード後に v2 へ切り戻すことは容易ではなく、スナップショットなどからの復元が必要になります。データをロールバックすることになるため、ユーザ影響が極めて大きく避けたい事態です。 そのため、基本的に切り戻しはできないという前提でアッ
リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 株式会社リクルートは、日本国内のHR・販促事業及びグローバル斡旋・販促事業をおこなう事業会社です。リクルートでは、『スタディサプリ』というスマートフォンアプリ、パソコンで利用可能なオンライン学習サービスのデータベースとして Amazon Aurora PostgreSQL を採用しています。 2023 年 5 月にこの Aurora PostgreSQL を Aurora Serverless v2 に変更しました。採用検討から 1.5 ヶ月と短期間で導入を決定しましたが、入念な検証の結果 Aurora の運用負荷を大幅に削減し、サービスの安定運用も実現しています。本ブログは、『スタディサ
以前に アプリケーションを停止させずにRDBのスキーマ変更する話 を書きました。 developer.feedforce.jp 今日は、その実践編というか、実例として EC Booster というサービスで請求関連テーブルのスキーマを変更した話をしようと思います。 はじまりのテーブル 元々、 EC Booster の請求を管理するテーブルは、このような形でした。 create_table "monthly_charges", id: :uuid, default: -> { "gen_random_uuid()" }, force: :cascade do |t| t.uuid "shop_id", null: false t.integer "year", null: false t.integer "month", null: false t.datetime "created_at"
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
GitHub - nalgeon/redka: Redis re-implemented with SQLite
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関数としてのテーブル - 写像と命題関数｜ミック
拙著の一つに『おうちで学べるデータベースのきほん』というデータベース初心者向けの入門書がある。2015年刊行なのでそれなりに年月が経っているのだが、ありがたいことに今でもコンスタントに読んでいただいている。 この本の中で「リレーショナルデータベースのテーブルは関数として捉えられる」という話をしているのだが、ある読者の方からそこがよく分からなかった、という質問をいただいた。ちょうどよい機会なので、少しこの点を補足説明しておきたいと思う。 テーブルが関数だと言うとき、二つの含意がある。一つは集合から集合への写像としての意味、もう一つが述語論理における命題関数としての意味である。一般的にテーブルが関数だという場合は、前者の意味で言われることが多い。こちらは関数従属性や正規形の概念にも繋がっていくから、関係モデルの理解という点でも広がりのあるオーソドクスな解釈だ。拙著でもこの意味で説明している。し
Why SQLite Uses Bytecode
1. Introduction Every SQL database engine works in roughly the same way: It first translates the input SQL text into a "prepared statement". Then it "executes" the prepared statement to generate a result. A prepared statement is an object that represents the steps needed to accomplish the input SQL. Or, to think of it in another way, the prepared statement is the SQL statement translated into a fo
GitHub - HexaCluster/pgdsat: PostgreSQL Database Security Assessment Tool
PGDSAT is a security assessment tool that checks around 70 PostgreSQL security controls of your PostgreSQL clusters including all recommendations from the CIS compliance benchmark but not only. This tool is a single command that must be run on the PostgreSQL server to collect all necessaries system and PostgreSQL information to compute a security assessment report. A report consist in a summary of
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複数の企業でデータエンジニアとして求められたスキル - yasuhisa's blog
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
PCの操作をすべて録画＆文字起こしして過去の操作を丸ごと検索可能にするアプリ「Windrecorder」
テーブル・DB設計するときの極意 - Qiita
自社サービスのバックエンドを Go から TypeScript へ切り替えるための整理
新入社員に向けて私が3年間で読んだ技術書を紹介する - Qiita
WEB+DB PRESS総集編［Vol.1～136］
「SQL」の読み方論争に決着？ 「しーくぇる」vs「えすきゅーえる」にPostgreSQLがケリ／冠詞にはくれぐれも注意【やじうまの杜】
WEBアプリケーション開発者です。 特別セキュリティのスペシャリストになりたいというわけでないですが、アプリケーション開発者として徳丸本に記載されている内容レベルのセキュリティ知識はあります。 システムのセキュリティに関してはベンダーの脆弱性診断を通して運用しており、個人的にはセキュリティに関して何か困ったことがいままでありません。 ただ、ふと考えてみると「情報漏洩やサイバー攻撃が発生した際などの有事にどのような行動をとるべきか」という観点ではあまり自信がないなと感じました。社内でもそのような場合の指針が
日本人の祖先、大きく3系統か 理化学研究所がDNA解析で新説 - 日本経済新聞
オープンソースによるFirebase代替を名乗るBaaS「Supabase」が正式サービスとして提供開始
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
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
LLMをWebフレームワークにしたら、未来が見えた #2024
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
DMMプラットフォームがTiDB Cloudを採用した背景
検証を通して見えてきたTiDBの性能特性
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？
数百サイトがFirebaseのセキュリティルール設定を誤って合計1億2500万件の機密情報が公開されてしまっていた
note の Aurora MySQL を v2 から v3 へアップグレードしました｜tic40
請求関連テーブルのスキーマ変更をした話 - Feedforce Developer Blog
BigQuery クエリ - pokutuna