RDBMSのVIEWを使ってRailsのデータアクセスをいい感じにする【銀座Rails#10】｜TechRacho by BPS株式会社
morimorihogeです。しばらくぶりですが、この度銀座Rails#10 @リンクアンドモチベーションにて発表させていただきましたので、その内容をまとめたいと思います。 ※当日は時間が足りなくて端折ってしまう部分もあるかと思うので、その補遺としての意味合いもあります 注1：本記事では分かりやすさのためにTABLEやVIEWなどのSQL予約語は大文字で記載していきます。 注2：Rails 5.2.3、PostgreSQL 11環境で検証しています おさらい：VIEWについて 本記事におけるVIEWはRDBMSにおけるVIEWの話で、ActionViewではありません。 VIEWについて使ったことがない人もいるかなと思うので、最初に軽く解説します。 VIEWは一言で言ってしまえばSELECT文の実行結果に名前を付けて、TABLEと同じようにアクセスできるものです。 例えば、以下のようなpr
[レポート]DynamoDBデータモデリング (CMY304) #reinvent | DevelopersIO
DynamoDBのデータモデリングって、よくわからなくないですか？正規化してはいけないとか、一つのテーブルで全データを扱うんだとか聞きますが、具体的にどうしたらよいのか… という疑問に正面から答えてくれるセッションにre:Invent中に遭遇しました！具体的なアプリケーション例を挙げて、そこでのデータモデリング方法を詳細に解説してくれます。DynamoDBデータモデリング初心者の方は是非ご一読ください！ ※「DynamoDBとは」といった前段の説明が不要な方はここからどうぞ セッションタイトル CMY304 - Data modeling with Amazon DynamoDB セッション概要 DynamoDBであなたのデータをモデリングするには伝統的なRDSでモデリングする場合と異なるアプローチが必要です。 Alex DeBrieはDynamoDBを使ったアプリケーションをいくつか実装
![[レポート]DynamoDBデータモデリング (CMY304) #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/675bce0a60ea4951fd0f9587e0b829b31fbf1fb6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F10%2F1200x630_reinvent2019.jpg)
PostgreSQL Isolation について
トランザクションのACID特性のうち、Isolation(隔離性)について整理する。 検証環境検証には、PostgreSQL 10.5を独自ビルドしたものを利用する。 (gdbでデバッグできるように最適化オプションを無効にした) 参考 PostgreSQL 9.4.4をソースコードからインストールする # select version(); version --------------------------------------------------------------------------------------------------------- PostgreSQL 10.5 on x86_64-pc-linux-gnu, compiled by gcc (GCC) 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28), 64-bit (1 row) #
クラウドネイティブで変わる「NewSQL」の意味――地球規模でデータ分散を可能にする合意プロトコルの仕組みと課題
クラウドネイティブで変わる「NewSQL」の意味――地球規模でデータ分散を可能にする合意プロトコルの仕組みと課題：クラウドネイティブ時代のデータベース（終） クラウドネイティブ時代に求められるデータベースの3要件を満たすべく開発が進められているNewSQLの基本概念と、データの可用性を高める仕組みを解説する。 本連載第2回では、クラウドネイティブ化で高速化したアプリケーション開発と同様に、データベースもアジリティを獲得するためにKubernetesを利用する手法を紹介した。第3回では、クラウド事業者の障害も超えた可用性を獲得するために、マルチクラウドでデータベースを管理する手法を紹介した。 クラウドネイティブでもう一つ重要とされるスケーラビリティ、いわゆる水平方向の拡張性はこれまで部分的にしか言及してきていない。これは長い歴史を持つRDBMS（リレーショナルデータベースマネジメントシステム
DBMの設計と実装について20回くらいに分けて書いてみる。まずは全体の計画と意気込みから。 諸君 私はDBMが好きだ 諸君 私はDBMが好きだ 諸君 私はDBMが大好きだ ハッシュ表が好きだ 開番地法が好きだ 連鎖法が好きだ 赤黒木が好きだ B+木が好きだ スプレー木が好きだ トライ木が好きだ スキップリストが好きだ ブルームフィルタが好きだ 統計で 会計で 辞書検索で 文書検索で 言語処理で 画像処理で アカウント管理で 機械学習で シミュレーションで ゲームで ローカルで クラウドで この地上で使われるありとあらゆるデータベースが大好きだ 数値を並べただけのテーブルから一瞬で所望のレコードが探せるのが好きだ ノードの分割操作を繰り返していくと根にたどり着いて木の高さが上がった時など心が踊る 単一プロセスの操るライブラリだけでデータ管理が完結するのが好きだ メモリとスレッドに物を言わせて
リレーショナルデータを分析するための言語
let premium_users = select * from users where premium = 1; select count(*) from premium_users; select * from premium_users order by created_at; のようなことがしたいわけですよ。でも無理！ワハハ！！ 一貫性のなさ cast(expr as type) という関数のようでそうでもない謎の記法とか(MariaDBリファレンスだと"function"らしいですが)、 '2023-01-01' + interval 1 secondのinterval部分は何なんだとか、文法が複雑すぎる。 人間に厳しい 一貫性を捨てても便利な記法を採用して書きやすくしているのかと思いきや、
HSEとは何か
Heterogeneous-Memory Storage Engineについて解説します これは2020年6月6日に行われた カーネル/VM探検隊 online part1での発表資料です 参考文献 Heterogeneous-Memory Storage Engine: https://www.micron.com/hse Don't stack your log on my log: https://www.usenix.org/node/187064 電源を切っても消えないメモリとの付き合い方: https://speakerdeck.com/fadis/dian-yuan-woqie-tutemoxiao-enaimemoritofalsefu-kihe-ifang この資料のサンプルコード: https://github.com/Fadis/hse_demo カーネル/VM探検隊
PartiQL :: PartiQL
PartiQL's extensions to SQL are easy to understand, treat nested data as first class citizens and compose seamlessly with each other and SQL. This enables intuitive filtering, joining and aggregation on the combination of structured, semistructured and nested datasets. PartiQL enables unified query access across multiple data stores and data formats by separating the syntax and semantics of a quer
Rust大好きっ子のためのデータベース考
経緯 趣味プロジェクトとしてRustをサーバーサイドに採用したWebアプリケーションをぼんやり考えています。その過程で、データベースのチョイスについてかなり悩んだので、一度ここでまとめておきます。 前提 データベースに入れるデータは ・ユーザーデータ（名前、メールアドレスなど） ・アイテムデータ（ユーザーが登録するもの。アイテム名、更新時間など） といったごく一般的なものを考えます。 サーバーサイドのフレームワークは、actix-web…で考えていましたが、最終的には非同期ランタイムとしてtokioを使うaxumにしました（理由は後述）。 また、データ量やアクセス頻度については仮定をおきません。巨大なデータを扱うということになれば、おそらくその時点でかなり候補が絞られることになるかと思いますが、今回は運用面でのパフォーマンスの差については扱わないものとします。 特に今回は「趣味」なので、趣
Deep Dive: NewSQL Databases
Overview One of my colleagues, @margo_hdb, recently posted a great article Database Architectures & Use Cases - Explained here on dev.to. In response a user asked for a deeper dive on NewSQL databases, so I thought I would put one together. The term NewSQL was coined in 2011 by 451 Group analyst Matthew Aslett. Wikipedia defines the term below: “ NewSQL is a class of relational database management
背景などは https://wrsn0.hatenablog.com/entry/2024/02/22/092703 へ
マイクロソフト、NoSQLデータベース「Extensible-Storage-Engine」をオープンソースで公開。25年以上、ExchangeやActive Directoryなどで利用
マイクロソフト、NoSQLデータベース「Extensible-Storage-Engine」をオープンソースで公開。25年以上、ExchangeやActive Directoryなどで利用 マイクロソフトは、Windows NT 3.51に初めて搭載されて以来、何度もコードを書き換えられてExchange 4.0やActive Directoryのバックエンドなど、さまざまなマイクロソフト製品に組み込まれ、文字通り何百万台ものマシンで稼働してきたNoSQLデータベースエンジン「Extensible-Storage-Engine」のソースコードを公開しました。 Extensible-Storage-EngineはISAMベースのデータベースエンジン。 トランザクションに対応した更新処理と検索による一貫性を備え、また一貫性を保持するためのクラッシュリカバリ機能も搭載。ライトアヘッド処理とスナッ
MySQLの実運用とこれからについて掘り下げる「LINE Developer Meetup #73 - MySQL」。ここで登壇したのは、LINEの従業員でもある日本MySQLユーザ会のyoku0825氏。MySQL 8.0.28を選んだ経緯や評価のポイントについて説明しました。 セッションの要約と登壇者の自己紹介 yoku0825氏（以下、yoku0825）：「ぼくらが選んだ次のMySQL 8.0」の話をします。私たちは、次のMySQLを8.0.28にしました。みなさんには、それぞれ29や30や自分の使いたいバージョンについて調べてもらいたいのですが、量が膨大になるので、今いるバージョンから新しいほうに向かって調べていくのではなく、最新のものからこれはダメだというものまで遡って調べていくのがおすすめです。 パラメーターに現れない、いきなり挙動が変わるかもしれないものは「What Is N
Speaker: Karan Thanvi TiDB at PayPay : Why we chose & How we operate ? A brief introdcution of PayPay application & features with the diversed team behind it. Abstract overview of TiDB & the backend architecture around payment microservice of paypay backend. Issues with payment database bottleneck and it's remedy with TiDB. Also, information on TiDB deployment architecture with internal tools for
「Offersエージェント」では、業界で活躍するプロフェッショナルがあなたの転職を徹底サポート。CxO経験者を含む現役エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーが在籍し、職種に特化した専門的なアドバイスをご提供・非公開求人の紹介も可能です。 →【かんたん30秒】無料登録で転職相談する 開発スピードを向上させるFirebase ーー：早速ですが、まずは村本様とFirebaseの関わりについてお伺いしてよろしいでしょうか。 村本：もともと、いくつかの会社でアプリエンジニアとして働いており、現在は独立して複数の企業の技術顧問を勤めています。特にFirebaseのコンサルティングに力を入れていますね。 日本最大のコミュニティグループである Firebase Japan User Groupを立ち上げ、オーガナイザーとしても活動しています。 ーー：既存のプラットフォームで開発するのと比べて、Fi
Linux Foundation Launches Open Source Valkey Community
6 MIN READ Linux Foundation Launches Open Source Valkey Community The Linux Foundation | 28 March 2024 Community maintainers, contributors, and users will continue collaborative development of an open source, in-memory data store under the new Valkey name. SAN FRANCISCO – MARCH 28, 2024 – Today, the Linux Foundation announced its intent to form Valkey, an open source alternative to the Redis in-me
本記事は、『Software Design 2019年8月号』の第2特集「ゲームを題材に学ぶ 内部構造から理解するMySQL」をWeb掲載用に再編集したものです。 本記事のテーマを、より基本的なところから丁寧に解説した『SQLの苦手を克服する本 データの操作がイメージできれば誰でもできる』が2019年8月26日に発売されました。本記事と併せてご活用ください。 「NoSQLはRDBMSより高速」は本当か？ NoSQLが登場したころ（あるいは、今でも）、「NoSQLはRDBMSに比べて20倍高速」などというホワイトペーパーが出たりすることがあり、「20倍」という表現が独り歩きすることがよくありました。この倍率については、レコード長やページサイズ、その他もろもろのチューニング項目をどうするかで、いかようにも変化しますからほぼ意味がないうえ、実際のシステムでそれほどの差が出ることはありませ
細かすぎるけど伝わってほしい脆弱性診断手法ドキュメント #始めに #本書は、ISOG-J WG1の新技術に対する診断手法分科会によってまとめられたさまざまな技術に関する脆弱性診断手法ドキュメントです。 クロスサイトスクリプティングやSQL Injectionなどの著名な脆弱性は診断手法や対策なども浸透し、日本語で読める良質なドキュメントが複数あります。 本ドキュメントでは、これらの脆弱性ではなく、一般に診断が困難であったり特有の確認方法が必要となるような脆弱性についてターゲットを絞って記載しています。 脆弱性診断員はもとより開発者の方々も、本ドキュメントを参考に、自身のアプリケーションに脆弱性が紛れ込んでいないか確認していただければ幸いです。 執筆者一覧 (敬称略、順不同) #三井物産セキュアディレクション株式会社 廣田 一貴三井物産セキュアディレクション株式会社 山本 健太三井物産セキュ
サーバレスでApache Cassandraを提供する「Amazon Keyspaces for Apache Cassandra」正式リリース。事実上無制限スケール、使った分だけ課金
サーバレスでApache Cassandraを提供する「Amazon Keyspaces for Apache Cassandra」正式リリース。事実上無制限スケール、使った分だけ課金 Amazon Web Servicesは、代表的なNoSQLデータベースの1つであるApache Cassandraをマネージドサービスとして提供する「Amazon Keyspaces for Apache Cassandra」を正式版としてリリースしたと発表しました。 New #AWSLaunches! Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra) is now generally available AWS IQ waives fees until June 30, 2020 Amazon Aurora with PostgreSQL Compatibility for
Powering the world's most advanced and fastest feature store; Hopsworks RonDB as a managed version provides advanced technology with a user friendly interface. You can launch a cluster in less than a minute. Scales to hundreds of million of operations per second. There are no other existing managed databases available today that can do this.
テーブル内に格納されているメールアドレスのデータを使って、1日ごと、1週間ごとに全ユーザーに対してメールを送信したいというバッチがあったとしましょう。 とある1人のユーザーのメールアドレスを調べること自体はQuery操作で可能ですが、バッチ処理の性質上それを全ユーザーに対してやると考えると、実質的にはテーブル全Scanと同等の処理が要求されてしまいます。 システムを利用しているユーザーから登録情報の参照・変更を随時受け付けるたびに、このテーブルへのCRUD処理が行われます。そのため、このテーブルへの全Scanはユーザー体験を損なう可能性が高いです。 解決策の模索 「とあるテーブルに対してバッチで大量アクセスするのを防ぎたい」という要件に対して、考えられるアプローチを挙げてみます。 リードレプリカの作成 コピーテーブルの作成 リードレプリカの作成 RDSやAuroraの場合は、同じデータを持
GitHub - dragonflydb/dragonfly: A modern replacement for Redis and Memcached
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チームのデータ基盤技術の審美眼を育てるために取り組んでいること - ann-toque’s diary
前提と想定読者 本記事の私見以外の情報に関しては、一般に公開されている資料のリンク集のようになっています。 取り組んでいる内容は、私が現在勤務している会社に関連していますが、その詳細には触れません。 以下に類する方は参考になるかもしれません。 データエンジニアやBIエンジニアのように、データ基盤を構築しようとしている方 データアナリスト、データサイエンティスト、マーケッターなど、データ基盤を利用する方々で、なぜそのシステムが選ばれているのか考えられるようになりたい方 データエンジニアリングチームをマネジメントしており、チームメンバーのスキル向上のための教材を探している方 背景 WEB業界で新卒からデータエンジニアとしてキャリアをスタートし、現在はデータストラテジスト/BIエンジニアとして活動中のやすです。 現在、私は5-10名規模のチームをマネジメントしており、チームメンバーのほとんどは2
[セッション詳説] Amazon DynamoDBのデータモデリング #CMY304 #reinvent | DevelopersIO
Data modeling with Amazon DynamoDB 本記事はre:Invent 2019のセッション「CMY304 - Data modeling with Amazon DynamoDB」を 開発者視点で噛み砕いた レポート兼解説記事です。 本記事ではセッション内容を元とした形の感想記事ですので、スピーカーが語っていない個人的な感想が多く含まれています。もしオリジナルの内容に絞った情報を知りたい場合は公式のセッション動画およびスライドの公開をお待ちいただければと思います。 Speaker Alex DeBrie (@alexbdebrie) Serverless Inc.のEngineering Manager, AWS Data Heroの方です。 DynamoDBのことが学べる「DynamoDBGuide」および「DynamoDBBook.com」を執筆されています
![[セッション詳説] Amazon DynamoDBのデータモデリング #CMY304 #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9419c6cf4ac1d0e1323fa1560dfc995d191622f5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Freinvent2019_report_eyecatch.jpg)
Read your data in milliseconds, worldwide. Enjoy seamless data consistency with ACID transactions. Develop and test locally using Deno CLI, where KV is built right in. Open a KV store in any Deno program with one line of code. It doesn't matter whether your code runs locally, or in any of our data centers around the world. Deno KV works anywhere, with zero setup and zero provisioning.
Our previous post in this series “What is Distributed SQL?” highlights the common architectural principles as well as the business benefits of distributed SQL databases. In this post, we compare distributed SQL databases against NewSQL databases so that we can better understand their differences. Before we dive into NewSQL, it is important to understand why NoSQL databases like MongoDB and Apache
Oracle Database 21c正式版が登場。データベース内でJavaScript実行可能、改ざんできないブロックチェーンテーブルなど新機能
Oracle Database 21c正式版が登場。データベース内でJavaScript実行可能、改ざんできないブロックチェーンテーブルなど新機能 米オラクルは、最新のデータベースソフトウェアとなる「Oracle Database 21c」正式版を発表しました。 Oracle Databaseのバージョン番号は、2017年に発表された「Oracle Database 18c」から西暦を基にしたバージョン番号となりました。つまり今回発表された「Oracle Database 21c」の21は来年2021年の21から、cはクラウドのcから取られています。 オラクルはOracle Databaseにおいて、マルチデータモデルへの対応やマルチテナントへの対応など、さまざまな機能を集約したコンバージドデータベース（Converged Database）と呼ばれる方針で開発を進めています。 すでにOL
Redis® with wings.Dragonfly is a simple, performant, and cost-efficient in-memory data store. Dragonfly is fully compatible with Redis APIs but without the Redis management complexity.
こんにちは。データアナリティクス事業本部の松村です。ジョインブログを投稿してから2ヶ月以上経ってしまいましたが、ようやく2本目に漕ぎ着けました。これからはもう少しペースを上げていきたいです！ 今回はデータベースからのCSVエクスポートを自動化する方法を紹介します。 ツールとしてDBeaverを使用します。Windows/Mac/Linuxと、主要なデスクトップOSで動作し、機能も多彩です。以前も弊社ブログでご紹介したことがあります。 DBeaver Community | Free Universal Database Tool 複数のデータソース(Redshiftや主要RDBMS等)及びOS(Mac/Windows/Linux)対応の無償SQLクライアントツール『DBeaver』 DBeaverにはTaskというDBに対する定形作業を自動化する機能があり、これを使います。実際の運用におい
Amazonが、検索・分析エンジンの「Elasticsearch」、およびElasticsearchと連携してデータ解析を行う「Kibana」について、オープンソースで今後も利用し続けられるように、Apache License Version 2.0ライセンス版をフォークすることを決定しました。 Stepping up for a truly open source Elasticsearch | AWS Open Source Blog https://aws.amazon.com/jp/blogs/opensource/stepping-up-for-a-truly-open-source-elasticsearch/ Elastic 社による Elasticsearch および Kibana のライセンス変更にともなう AWS の対応方針のご案内 | Amazon Web Servi
技術ネタ中心にその他雑多なことを
その1（リソースグループ / App Service / Cosmos DBを紹介） → 本記事 その2（OpenAI Service / Log Analytics / API Managementを紹介） OpenAIで開発するならAzureはマストになってきた ChatGPTを始めとする生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の勢いが止まりません。 もはや小回りのきくWeb系スタートアップに限らず、そろそろエンタープライズな組織でも「わが社もChatGPTを使ってなんか作るぞい！」的なムーブが広がっている頃ではないでしょうか。 大企業でシステムを作ろうとするとセキュリティやコンプライアンスの壁があるため、ChatGPTのようなSaaSを気軽に活用するのは大きなハードルになってしまいます。そこでプライベートな環境で安全にOpenAIのAPIサービスを活用できるMicrosoft Azu
UMLをテキストベースで記述できるPlantUMLを使っている方は多いのではないでしょうか。クラス図を流用する形でER図も描くことができます。そして、データベースはすでにあり、そこからPlantUML用に出力できればいいのに、と考えている方もまた多いでしょう。 そんな方にお勧めなのがplant_erdです。各種データベースに対応したER図エクスポートソフトウェアです。 plant_erdの使い方 出力した内容をPlantUMLで表示しています。 plant_erdはSQLite3、MySQLそしてPostgreSQLに対応しています。各データベースの内容をそのままPlantUML向けに出力が可能です。特定のテーブルだけを出力対象にもできます。リレーションも再現され、データベース構造をドキュメントに書き出すのにぴったりです。 plant_erdはGo製のオープンソース・ソフトウェア（MIT
Keyv is a simple key-value storage with multi-backend support
It supports MySQL, PostgreSQL, SQLite, Redis, Mongo, DynamoDB, Firestore, Memcached, and more
DynamoDB から Redshift へデータ移送する話 （RedshiftのSUPER型の利用事例） - KAYAC engineers' blog
こんにちは。技術部のSRE所属の池田です。 この記事では、昨年の2020年12月にPreviewが発表されたRedshiftの汎用データ型 SUPER の利用事例として、DynamoDBからRedshiftへデータ移送する話をします。 汎用データ型SUPERは、2020/12/9に 『Amazon Redshift が、ネイティブ JSON と半構造化データ処理のサポートを発表 (プレビュー) 』という記事が公開され、2021年04月時点でもPreview状態です。 このSUPER型は、ログやDynamoDBストリームに見られるJSONおよび半構造化データと非常に相性がよく、使い始めてみると【素晴らしい！】と言う感想を得るので、皆様も是非使ってみてください。 背景 2021年4月現在では、Tonamel という大会プラットフォームサービスのデータ基盤 構築業務・整備を行っております。 To
「将来、大規模なデータバンクにおいては、データがマシン内でどのように編成されているか（内部表現）について、ユーザーが意識しなくて済むようにしなければならない」 これはリレーショナルデータベース（RDB）の生みの親、エドガー・フランク・コッド博士が1970年に発表した、いわゆる「コッド論文」の冒頭にある言葉である。原文は次の通りで筆者が訳した。 “Future users of large data banks must be protected from having to know how the data is organized in the machine（the internal representation）.” コッド博士の提言を実現するには、ビジネスの現場を担うユーザーが理解でき、場合によっては自ら記述できるデータの定義と、定義に沿ったデータをつくり出し、処理する情報システ
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog LINEで働くエンジニアに色々と話を聞いていく「LINE Engineer Insights」。LINEの技術組織で働く個々人に、何を重視して技術者としてのキャリアを歩んでいるのか、今LINEで何に取り組んでいるのか、今後実現していきたいことなどを聞いていきます。 今回登場するのは、LINEのMessaging Platformのサーバーサイド開発者として、これまで主にHBase関連のプロジェクトに携わってきたZ Partチームのシニアソフトウェアエンジニア鶴原翔夢。「LINEは大規模なサービスだからこそ、ここでしか出会えないトラブルや大変さがある。それらを解決していくことで、エンジニアリングのスキルを向上させてきた」と彼は語
Building Uber’s Fulfillment Platform for Planet-Scale using Google Cloud Spanner
You’re seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Introduction The Fulfillment Platform is a foundational Uber domain that enables the rapid scaling of new verticals. The platform handles billions of database transactions each day, ranging from user actions (e.g., a driver starting a trip) and system actions (e.g., cre
Introducing Amazon CloudFront KeyValueStore: A low-latency datastore for CloudFront Functions | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon CloudFront KeyValueStore: A low-latency datastore for CloudFront Functions Amazon CloudFront allows you to securely deliver static and dynamic content with low latency and high transfer speeds. With CloudFront Functions, you can perform latency-sensitive customizations for millions of requests per second. For example, you can use CloudFront Functions to modify head
【新機能】Amazon DynamoDB Table を S3 に Export して Amazon Athena でクエリを実行する | DevelopersIO
テーブルのデータを S3 へエクスポート DynamoDB にエキサイティングな機能が追加されました。Data Export 機能です。この新機能を使えば、No Code で DynamoDB Table のデータを S3 に出力できます。 New – Export Amazon DynamoDB Table Data to Your Data Lake in Amazon S3, No Code Writing Required | AWS News Blog ユースケースは？ そもそも DynamoDB は NoSQL データベースです。大量のデータを保存するワークロードに向いている一方、集計、走査、検索については効率の面で限界があります。では「DynamoDBに保存されたデータを集計して分析したい」という要件にどう応えるかというと、分析したいデータはとりあえずS3に入れておいてETL
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DBMの設計と実装 その0 全体の計画 - 豪鬼メモ
MySQL 101 for Developers
致命的なバグを含まない最新版MySQLを探すには？ 『MySQL徹底入門』共著者が語る、バージョン選びのポイント
TiDB at PayPay : Why we chose & How we operate
Firebaseの導入を躊躇しているのはなぜ？モバイルファーストの考え方とは | Offers Magazine
第4回 NoSQLとSQLの使いどころを知ろう | gihyo.jp
細かすぎるけど伝わってほしい脆弱性診断手法ドキュメント
RonDB - World's fastest Key-Value Store
DynamoDBはバッチ処理よりストリーム処理との相性が良いという話
Deno KV - a global database for global apps
Distributed SQL vs. NewSQL | YugabyteDB
Dragonfly - The Fastest In-Memory Data Store
DBeaverでデータベースからのCSVエクスポートをお手軽に自動化する | DevelopersIO
Amazonがライセンス変更した「Elasticsearch」をフォークしオープンソース版として提供続行することを決定
Go で RDBMS のいろんな Utility を作ってみた
エンプラでOpenAI使うためにAWSエンジニアがAzureに入門してみた！（その1） - Qiita
plant_erd - ER図をPlantUML用にエクスポート
「RDB生みの親」の提言から50年、データの泥沼から出られない日本企業
絶え間なく課題を乗り越え、スキルを向上させてきた。LINEだからこそ実現したキャリア