The Go gopher was designed by Renée French. Illustrations by tottie. はじめに この記事は、ドメイン駆動設計（DDD）の中核概念である「リポジトリ」についての理解を深めることを目的としています。リポジトリの基本的な役割と重要性を確認し、Go言語での実装の例を紹介します。 前提 リレーショナルデータベースからデータを取得（更新）するアプリケーションを想定しています サンプルコードは Go 言語で書かれています リポジトリとは まずは、リポジトリの定義を確認してみましょう。 リポジトリパターンとは: リポジトリは、データベースから取得したデータを構造体にマッピングし、ドメインオブジェクトにアクセスするためのインターフェースを提供します。 これは、一般的なリポジトリの理解と相違ないですね。次に DDDの文脈で、より詳しい定義をみ
ChatGPTのGPT-4Vを使ってSQL文を画像から作成する - Taste of Tech Topics
igaです。 ポケモンsleepを継続していますが、カビゴン評価がマスターになれません。 ChatGPTが見たり、聞いたり、話したりできるようになる、と言われている「GPT-4 with vision (GPT-4V)」が使えるようになったので、早速使ってみたいと思います。 openai.com 今回は、データベースのテーブル関連図を画像ファイルでもらった想定で、画像からテーブルのDDLが生成できるかを確認してみます。 やりたいこと 以下のような、テーブルの関連図とサンプルデータが描かれた画像ファイルをもらいました。 この画像ファイルをChatGPT-4に渡して、SQLのDDLが生成できるか確認します。 画像を解釈できるか確認する いきなりDDLを作らせる前に、まずは画像ファイルに書かれたテーブル構造を、マークダウンで出力してもらいます。 プロンプトの入力欄の左に絵のアイコン（画像の赤で囲
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
最強の本一式 揃えたぞー!! アフィリンクとかないので純粋に揃えたことをアピールしたい。書評することになる本の予告です。他にもおすすめがあればリコメンド待ってます! 結構それぞれ高いので、学生なら大学の図書館に取り寄せてもらうか、社会人なら気前よく購入!!という感じでいいんじゃないかと思います Designing Data-Intensive Applications 分散システムといえば!!!!この本一択!!! 一応日本語もある。一般的なエンジニアにもおすすめされている本 イノシシ本と呼ばれている https://www.amazon.co.jp/-/en/Martin-Kleppmann/dp/1449373321 Transaction Processing Concepts and Techniques トランザクション技術といえば...この本!! といっても当初は辞書みたいに使う
【Unit4 ブログリレー6日目】 こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループの福林 (@fukubaya) です。 最近まで開発していたm3ラウンジでは、goからRDBを利用していました。 m3ラウンジでは、SQLの組みやすさやテストのしやすさの観点で検討した結果、goquを採用しましたので、 そこで得られた知見とその実装例を紹介します。 これから試してみる方(と将来m3ラウンジの開発に新たに入ることになったメンバー)の参考になるように、サンプルコードも説明も多くなってしまいかなり長いです。 お時間ある時にお読みいただければ。 名古屋城は、日本の城のひとつ。尾張国愛知郡名古屋（現在の愛知県名古屋市中区本丸・北区名城）にある。本文には特に関係ありません。 m3ラウンジ goqu 実例 modelの構造体 mapper mapperの実装 goquのSQLの結果から構造体へのマッピング
こんにちは、ユビーでプロダクト開発エンジニアをしている Sosuke Suzuki です。 最近、チームのエンジニア間の連携がいい感じだなーと思ったので、その要因の一つであるモブプログラミングについて、実践したことを紹介します。 はじめに 最近、私の所属するチームでは、データベース、バックエンド、そしてフロントエンドにも大きな変更を加える必要がある、規模の大きなプロジェクトに取り組んでいました（そして、今も同じチームで別の大きなプロジェクトに取り組んでいます！）。 そのプロジェクトの具体的な内容を書くことはできませんが、大雑把に事情を説明します。 数年前に設計されたいくつかのテーブルがあり、それは当時からずっとユビーのビジネスにとって重要でした。しかしそれらのテーブルは、この数年の間に複雑になったビジネス要件には耐えられなくなっていました。 このままではビジネスの機会を毀損することになりま
データ基盤のためのリーダブルSQL
これは何？ 私tenajimaがデータ基盤のパイプラインを作るとき、レビューするときに意識している点を言語化したものです データ基盤を作る上での考え方の一つに役立てていただければ幸いです この記事の前提 dbtを使ったデータ基盤構築を念頭に置いて書いています、dbtの記法が出てきます CTEsが使える環境を想定しています 記事内でデータエンジニアもアナリティクスエンジニアも総称してデータエンジニアと呼んでいます データ基盤を「使う側」のクエリと「作る側」のクエリの違い 最近ではファーストキャリアからデータエンジニアの方も出てきているかもしれませんが、データサイエンティスト、アナリスト、ソフトウェアエンジニアを経験してデータエンジニアを行っている人が一般的と考えています。 特にデータサイエンティスト、アナリストからデータエンジニアへの転向は私の周りでは多いように感じており、その方達は(過去の
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/
分散SQLiteを実現する「LiteFS」にスナップショット機能によるディザスタリカバリを提供する「LiteFS Cloud」、Fly.ioが発表
分散SQLiteを実現する「LiteFS」にスナップショット機能によるディザスタリカバリを提供する「LiteFS Cloud」、Fly.ioが発表 データセンターをグローバル展開し、アプリケーションプラットフォームサービスを提供しているFly.ioは、分散SQLiteを実現するLiteFSの付加機能として、バックアップとスナップショット、リカバリ機能などをマネージドサービスとして提供する「LiteFS Cloud」を発表しました。 LiteFS Cloud: now in preview. We love SQLite for distributed web apps! Introducing managed backups for LiteFS. Read more from Darla Shockley and @benbjohnson.https://t.co/nQxitx5x7d
結論 Taskを管理するならSnowflake Python APIを使おう Snowflake Python APIとは Snowflake公式のPythonのオブジェクト管理ライブラリ「snowflake.core」のことです(Public Beta)。Snowflake Python Connectorとは全く別物です。 Snowflake Python APIを使用すると、Pythonコードを使ってSnowflakeのリソース(Table、Warehouse、Task、Snowpark Container ServiceのCompute Poolなど)を管理することができます。 本記事では、Snowflake Python APIを使ってSnowflakeのタスクとDAG（Directed Acyclic Graph）を管理する方法を詳しく解説します。これにより、Streamlit
日本時間 2023/9/1(金)の深夜、AWSより以下のアップデートが発表されました！ 土曜の朝からXで早速話題になっています。 ニュースリリース ブログ ※全体的にまだ日本語ドキュメントに反映されていない情報が多いので、リンク先にRDS Extended Supportに関する言及が見られない場合は言語設定をEnglishに切り替えて再確認することをお勧めします。 3行でまとめると？ AWSはAuroraおよびRDSのDBエンジンの所定サポート終了後、最大3年の延長サポートを有償提供する 対象のDBエンジンはMySQL 5.7 & PostgreSQL 11および、それ以降の主要バージョン 2023年12月から延長サポートへのオプトインが可能。実際の課金開始はバージョン依存。最速でも2024年3月1日以降となる クラウドにおける「DBバージョンアップ」の扱い AWSクラウドが提供するマネ
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 はじめに こんにちは。廣瀬智史 (@satoshihirose) と申します。 Looker の LookML は便利ですよね。LookML はデータモデリングを抽象化してコードによる管理を可能にし、利便性を向上させました。 LookML については Google Cloud の LookMLの紹介 で次のように説明されています。 LookML は SQL データベース内のディメンション、集計、計算、データの関係を記述するための言語です。Looker は LookML で記述されたモデルを使用して、特定のデータベースに対する SQL
PHPカンファレンス沖縄2023 Track B での発表資料です。
歌声合成ソフト、Synthesizer Vでは一体何ができるのか。自身でさまざまなクリエイターに声をかけ制作したコンピレーションアルバム『AIボーカルコンピVol.1 with Synthesizer V AI』をリリースするなど、Synthesizer Vに造詣が深い音楽プロデューサーの鈴木Daichi秀行氏に、その全貌を解説していただこう。 Text by 鈴木Daichi秀行 はじめに TOPIC 1｜歌声を選んで歌詞を入力 TOPIC 2｜外部からMIDIファイルを取り込む TOPIC 3｜自動でテイクを作成するAIリテイク機能 TOPIC 4｜好みに合わせて声色を調節 TOPIC 5｜歌だけでなくラップにも対応 TOPIC 6｜プラグインとしての活用とオーディオデータの書き出し TOPIC 7｜直近のアップデートで追加された新機能 まとめ 【特集】夢ノ結唱 BanG Dream!
3行まとめ テーブルの撤退時にはテーブルの参照回数を見ることが多いと思いますが、テーブル単独の参照回数を見るだけだと不十分なことが多いです 派生先のテーブルの参照回数まで考慮すると、テーブルが撤退できるか安全に判断することができます リネージ上の親子関係をWITH RECURSIVEで考慮しながら、累積参照回数をSQLで導出できるようにし、安全にテーブル撤退を判断できるようにしました 3行まとめ 背景: テーブルの撤退にはテーブル単独の参照回数を見るだけだと不十分 アイディア: 累積参照回数を計算する 実装 テーブル間の親子関係を抽出する WITH RECURSIVEでテーブルの親子関係を辿る テーブルの親子関係を考慮しながら、累積参照回数を計算する まとめ 背景: テーブルの撤退にはテーブル単独の参照回数を見るだけだと不十分 データエンジニアやアナリティクスエンジニアの仕事をしていると、
なんかいけそうな気がしたので Code Interpreter でシュッと Web アプリつくってもろた｜bbz
ちゃっす(/・ω・)/ 今日も ChatGPT Code Interpreter さんと戯れていましたの。 で、タイトルの通りなのだけれど、仕様書書いて渡したら Web アプリシュッと作ってくれんじゃね？( ・ω・) という闇の遊戯をした。 という話。 目標実行や指示はすれどもワタクシは一切コードを書かぬ！！ 普通にエラー修正とか自分でやった方が早いけどやらぬ！！ 全てを ChatGPT への指示で完結する！！ で、納品されたもの(/・ω・)/ 納品物 トップページ 登録画面 ログイン画面 Activity 一覧 Activity 修正 レポート画面 すごない？( ・ω・) やったこと～ChatGPT との対話を残すでござる( ・ω・) ※ ChatGPT Code Interpreter Plugin が使えないと同じ事はできないぞ☆ 仕様書を提供しますので、 仕様にそった Flask
Claude 3 OpusはGPT-4では難しい「オホーツクに消ゆ」ライクなアドベンチャーゲーム生成ができる - ABAの日誌
ChatGPTにGPTsが搭載されたころ、テーマを与えるとそれに沿ったアドベンチャーゲームが作れないかと試していた。特に「オホーツクに消ゆ」のような、コマンド選択式のミステリーアドベンチャーを色々と遊べたら楽しいかなと思っていた。 結果としてはうまくいかなかった。GPT-4が作成するストーリーは具体性に欠け、実在（しそうな）人物やローケーションなどに沿った展開を持たせることが難しかった。 最近Claude 3とよばれる、GPT-4を凌駕するといわれるLLMが現れた。なので今度はこれを使ってアドベンチャーゲーム生成を試してみた。使うモデルはProユーザーが使えるClaude 3 Opus。 例えば「上野駅」をテーマにして生成すると、以下のようなゲームができる。 上野駅4番ホーム。午前9時頃。 ホームの端で、男性の刺殺体が発見された。あなたは、現場に駆けつけた刑事の沢村。 目の前には血まみれの
はじめに 本記事は、trocco® Advent Calendar 2023の9日目の記事になります。 trocco®だけを取り上げるわけではありませんが、この内容をおさえておくとその価値や使い方が理解しやすいと思いますし、もちろんユーザー以外でもデータエンジニアリング入門として読んでいただければと思います。 さて、私は今年の2月にtrocco®を提供する株式会社primeNumberに転職し、現在はtrocco®を利用したデータパイプライン／BIツールによるダッシュボード構築などを行っています。 前職は広告代理店でTableauを使ったマーケティングデータ分析を行っていたのですが、総合職の異動でたまたまデータ関連部門にいただけですし、プログラミング経験もなかったので、異業種異職種への転職でこの1年はめちゃくちゃ勉強をしてきました。 エンジニア出身の方向けには、『実践的データ基盤への処方箋
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
All of Graphite’s data lives on Amazon Aurora Postgres. Our database load is sizable — far larger than a typical startup of our size. This is because we sync bidirectionally with GitHub for everything a user does on Graphite, so Aurora plays a crucial role in helping us handle and scale massive amounts of data. If Uber were to sign up for Graphite tomorrow, we could handle the countless webhook ev
Amazon Web Services（AWS）は、オープンソースとして開発されているリレーショナルデータベース「MariaDB」の最上位スポンサーとなるダイアモンドスポンサーになったことを明らかにしました。 AWS is now the first diamond sponsor of the MariaDB Foundation @mariadb_org AWS engineers are significant contributors to the #opensource databases that our managed services are built on and that our customers depend on. Read more: https://t.co/VWzxIQzdPK #AWSCloud pic.twitter.com/97va28nHKl —
Deno、SQLiteベースのキーバリューストア「Deno KV」のスタンドアロン版を公開。ソースコードもオープンに
Deno、SQLiteベースのキーバリューストア「Deno KV」のスタンドアロン版を公開。ソースコードもオープンに JavaScriptランタイムを提供するDenoは、SQLiteベースのキーバリューストア「Deno KV」をスタンドアロンで実行可能なバイナリの提供開始を発表しました。オープンソースとして公開もされています。 スタンドアロン版Deno KV（もしくはSelf-hosted版Deno KV）は、Denoと接続してバックエンドデータベースとして利用可能です。 これまでのDeno KVとの違い これまでDenoは、Deno KVを2つの方法で提供してきました。 1つ目は、Deno自身にSQLiteを組み込み、Denoの内臓データベースとしてDeno KVを実装することで、JavaScript/TypeScriptのためのデータストアとして提供する方法です。 この方法では、Den
■『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
AWS、Redisをフォークした「Valkey」を、同社サービスのElastiCacheとMemoryDBで採用すると明らかに
AWS、Redisをフォークした「Valkey」を、同社サービスのElastiCacheとMemoryDBで採用すると明らかに Amazon Web Servicesは、同社のマネージドサービスとして提供しているAmazon ElasticCacheとAmazon MemoryDBで、インメモリデータストアのRedisをフォークした「Valkey」を採用すると、同社のブログに投稿した記事「Why AWS Supports Valkey」で明らかにしました。 Why #AWS Supports #Valkey. https://t.co/PMXv0Zv8B4 — Werner Vogels (@Werner) April 5, 2024 Valkeyの採用について、上記のブログで次のように記されています。 AWS is committed to supporting open source
型は型、どうもかわしんです。SQLite では型は絶対ではなく、あくまでも尊重です。信用しすぎると裏切られます。 最近 Rust で SQLite をフルスクラッチで再実装しています。 github.com なるべく本家の SQLite と compatible にするために SQLite のドキュメントやコードを読んで挙動を理解しながら作っています。これを作ることになった経緯はこの記事で紹介していますが、その過程でいろいろ知らなかった面白い仕様や実装があったので紹介していきたいと思います。今回はその第一弾です。 kawasin73.hatenablog.com データ型と Type Affinity SQLite のドキュメントの中で、今の所一番面白いのがこれです。 www.sqlite.org まず、SQLite の内部的には 5 つのデータ型しかありません。 NULL INTEGER
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。
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
そうです。わずか10行しかないデータですが、 15,000列 あります。 「それデータモデリングをミスってるやん」というツッコミはあると思いますが、今回はそのあたりについてはノーコメントです。諸事情ありこのようなデータを扱うことになりました。 今回は Snowflake でもなかなか扱うことが難しい (横方向に) クソデカデータの世界 をご案内したいと思います。 クソデカテーブルを作る まずテーブルを作ります。 この時点でエラーが出てくれるならまだ良かった。。。 なんとこのクエリは問題なく実行でき、テーブルは作成できます。 作成できてしまいます。 作成できてしまったが故に、「さすが Snowflake、列数が多いテーブルも簡単に扱えるんだね!!」と高をくくってしまいます。 ちなみに PostgreSQL の場合は1テーブルあたり最大 1,600 列だそうです。まぁそれだけあれば普通は困らな
GitLab.com
新たなサーバサイドJavaScriptランタイム「WinterJS 1.0」正式リリース、WebAssemblyへのコンパイルも可能。Wasmerが開発
新たなサーバサイドJavaScriptランタイム「WinterJS 1.0」正式リリース、WebAssemblyへのコンパイルも可能。Wasmerが開発 WebAssemblyランタイム「Wasmer」の開発元として知られているWasmer社は、新しいサーバサイドのJavaScriptランタイム「WinterJS」の正式版となる「WinterJS 1.0」のリリースを発表しました。 ❄️ Introducing WinterJS 1.0 - the fastest WinterCG Javascript runtime in the world powered by Rust and SpiderMonkey ...and #WebAssembly compatible! Now supporting: React Server Components Cloudflare mode 150
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
無料でQRコードを貼って資産・アセット・在庫・物品をスマホから管理できる「Shelf」レビュー、オープンソースで開発されセルフホストも可能
会社にある物品を管理するための「QRコード」を無料で作成できるネットサービスが、「Shelf」です。印刷したQRコードを物品に貼り付け、ユーザーがそのQRコードをスキャンすると、位置情報が記録されます。このサービスを実際に使って使い心地を確かめてみました。 Shelf | Asset Tracking Made Simple https://www.shelf.nu/ まずはユーザー登録を行います。Shelfにアクセスし、「Sign Up for Free」をクリックします。 メールアドレスを入力して「Continue with Magic Link」をクリック。 入力したメールアドレス宛にメールが届くので、メール内の「Confirm your email」をクリック。 名前とユーザーネーム、パスワードを入力して「Submit」をクリック。 これで登録完了。Shelfの管理画面に移ります。
Aurora MySQL におけるロック競合（ブロッキング）の原因を事後調査できる仕組みを作った話
こんにちは。 DBRE チーム所属の @p2sk です。 DBRE（Database Reliability Engineering）チームでは、横断組織としてデータベースに関する課題解決や、組織のアジリティとガバナンスのバランスを取るためのプラットフォーム開発などを行なっております。DBRE は比較的新しい概念で、DBRE という組織がある会社も少なく、あったとしても取り組んでいる内容や考え方が異なるような、発展途上の非常に面白い領域です。 弊社における DBRE チーム発足の背景やチームの役割については「KTC における DBRE の必要性」というテックブログをご覧ください。 本記事では、Aurora MySQL でロック競合（ブロッキング）起因のタイムアウトエラーが発生した際に根本原因を特定することができなかったので、原因を後追いするために必要な情報を定期的に収集する仕組みを構築した
RDS Proxyを用いたオンラインスイッチオーバーによるMySQLのアップグレードについて - freee Developers Hub
おはこんばんちは、DBREの橋本です。 今回は、Amazon RDS Proxy（以降RDS Proxyとよぶ）を用いたRDS for MySQLインスタンスおよびAurora MySQLクラスタのオンラインスイッチオーバーの手法について、ある程度社内での運用が確立してきましたので解説いたします。 従来のアップデート手法 AWS上でRDS for MySQLインスタンスやAurora MySQLクラスタ（以降これらをデータベースとしてまとめてよぶ）を運用している場合、それらのエンジンバージョンの更新を行ったり、OSバージョンの更新に伴う再起動を実施する必要があります。これらの更新を行う場合、以下のような方法が考えられます。 対象のデータベースに直接更新を適用する スナップショットを作成し、更新済みのデータベースとして復元する 更新済みの空のデータベースを新規作成し、そちらにデータを移行し、
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。
パスワードがハッシュ値で保存されているサイトのSQLインジェクションによる認証回避の練習問題解答 - Qiita
この記事は、以下の問題の想定正解です。まだ問題を読んでいない方は、先に問題を読んでください。 まず、多くの方に記事を読んで頂きありがとうございます。解答もいくつかいただきましたが、その中で、以下のhm323232さんの解答は非常に優れたもので、これに付け加えることはほとんどありません。 しかし、気を取り直して、解答を書きたいと思います。 まず、ログイン処理の中核部分は以下に引用した箇所です。 $sql = "SELECT * FROM users WHERE userid = '$userid'"; $stmt = $pdo->query($sql); $user = $stmt->fetch(); if ($user && password_verify($password, $user['password'])) { echo "ログイン成功:" . htmlspecialchars(
CQRS設計パターンをモダナイズする
CQRSとは CQRS（Command Query Responsibility Segregation、コマンド・クエリ責務分離）は、ソフトウェアアーキテクチャパターンの一つで、つまりシステムのコマンド部分をクエリ部分から分離します。基本的な考え方は、データの書き込み操作（コマンド）と読み取り操作（クエリ）を異なるモデルで扱うことです。これにより、スケーラビリティ/パフォーマンス/セキュリティの観点で柔軟な設計が可能となり、クエリ要件に合わせて最適化が実現できます。 CQRSの基本構成としては、 コマンドモデル（書き込みモデル）：データの作成、更新、削除といった書き込み操作を担当します。このモデルは、データの整合性と一貫性を確保するために最適化されています。 クエリモデル（読み取りモデル）：データの読み取り操作を担当します。このモデルは、クエリのパフォーマンスを最大化するために最適化され
[「ドラゴンボール」のナメック星で人類は生きていける？ 専門家が語る、惑星の生態系とは]｜ 【公式】ドラゴンボールオフィシャルサイト
ブルマたちが、ドラゴンボールを集めるべく着陸したナメック星。そこは地球では見慣れない高木が生え、ところどころが水に浸っている閑散とした星でした。 作中でも印象的な舞台として名前が挙げられることの多いナメック星ですが、実際はどういう星なのでしょうか？ 今回は、東京工業大学教授でドラゴンボールに精通している関根康人先生に、このナメック星を惑星科学の観点から考察してもらいます。
![[「ドラゴンボール」のナメック星で人類は生きていける？ 専門家が語る、惑星の生態系とは]｜ 【公式】ドラゴンボールオフィシャルサイト](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4d95deb7413fad5ad1660d234689442e6ea9dd34/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdragon-ball-official.com%2Fdragonball%2Fjp%2Fnews%2F2023%2F06%2F01%2Fnamek1.jpg)
はじめに CastingONEでバックエンドエンジニアをやっている清水です。 この記事ではクリーンアーキテクチャについて学んだけど具体的にどのように実装すれば良いのかという悩みがあったので実装例をまとめてみた記事になります。 クリーンアーキテクチャで実装されたサンプル実装のうちGitHubのスター数が多いリポジトリをピックアップして、設計内容を紹介していきます。 具体的にどこにどんな実装をするべきなのかも含めて紹介していきます。 処理を一部省略して紹介するため実際の処理内容を確認したい場合はGitHubでご確認お願いします。 クリーンアーキテクチャとは クリーンアーキテクチャは、ソフトウェア設計の原則を適用して、依存性の方向性を逆転させ、ビジネスロジックから詳細（フレームワークやデータベース）を分離するアーキテクチャパターンです。これにより、テストしやすく、メンテナンス性が高く、柔軟性のあ
GitHub - drawdb-io/drawdb: Free, simple, and intuitive online database design tool and SQL generator.
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DDDを実践するためのリポジトリ層の設計（Go言語による例）
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～
自分の研究内容(DBMS実装)に関する最強の本一式揃えた - Yoshisaurのメモ
goquを駆使してgoでSQL構築も構造体マッピングもRDBテストもやる - エムスリーテックブログ
開発スピードを維持しながらモブプログラミングを実施した話
DMMプラットフォームがTiDB Cloudを採用した背景
モダンなタスク管理を可能にするSnowflake Python API
【塩漬けダメ絶対】AWSのAurora＆RDSがDBエンジンの延長サポートを有償提供！ - Qiita
Lookerライクな新興BIツールの比較検討
Unit of Workパターンで永続化とトランザクションを制御する
Synthesizer Vとは？〜使い方から最新機能まで徹底解説！ - サンレコ 〜音楽制作と音響のすべてを届けるメディア
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1年前の自分が読みたかった、データエンジニアリング入門 - Qiita
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
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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
SQLite のおもしろ仕様 (1) : データ型 - kawasin73のブログ
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