はじめに さっぶ。どうも、だーやまんです。 この記事は、本番環境でやらかしちゃった人 Advent Calendar 2019 - Qiitaの11日目の記事です。 これは、中途半端な知識でサービスを運用していた結果、タイトル通りの大失敗をしてしまったお話です。個人開発での出来事なので、業務で起きたことかと胃薬を握られていた方はご安心ください。 語るのもすごい恥ずかしいレベルですが、戒めのために晒しておきます。 この記事を読んでほしい人 初めてインターネット上にサービスを公開しようとしている人 喋太郎の利用者様(この場をお借りして、改めてお詫び申し上げます。本当に申し訳ございませんでした。) 背景とか Discord読み上げBot 「喋太郎」にてやらかしました www.dayaman.work 利用者が約10万人 さくらのVPSにてAppサーバ2台、DBサーバ1台で運用 各サーバの死活監視
AWS for Games Advent Calendar 2022 9日目の記事です。 Game Server Services(GS2) ではゲームに必要となるサーバー機能をマイクロサービス化し、皆さんに提供しています。 マイクロサービスには所持品の管理や、ゲーム内ストア、課金通貨の残高管理など30を超える機能を用意しており、これらを組み合わせながらゲーム内の仕様を実現できるようにしています。 さて、マイクロサービスの最も難しい課題はトランザクションにあると私は考えています。 今回は Game Server Services がどのようにこの課題に立ち向かい、そして問題を解決しているかお話ししたいと思います。 マイクロサービスとトランザクションの両立がなぜ難しいのか モノリシックなサーバーシステムは、大体の場合「所持品の所持数量」と「課金通貨の残高」は同じRDBに保存しています。 そし
はじめに はじめまして。Kyashでサーバサイドエンジニアを担当しているhirobeです。 Kyash Advent Calendar 2021の12/5担当分です。 Kyashでは、約30ほどのマイクロサービスが動いてます。 マイクロサービスは難しいです。 私が入社して2年半ほどの間、マイクロサービスの複雑さに苦しめられ、あがいてきた実経験をもとに、マイクロサービスにひそむ難しさを紹介したいと思います。 ここでは、ケースとして、弊社の機能のひとつである登録カードからのリンクを実装する上で発生する問題を紹介したいと思います。もちろん弊社サービスを使ったことない人でもわかるように説明をしますのでご安心ください。 なお、最初に注意書きしておくと、本ブログではあくまで「マイクロサービスにひそむ複雑さとその対応法」を説明するためのわかりやすさを優先して説明していきます。事実とは異なるケースがありま
SQLは滅ぶべきか｜ミック
でかい釣り針が来たので釣られてみる。とりあえず以下の資料を読んでいただきたい。そんなに長くないのでサクッと読める。 SQLの記述順序と思考の順序が違うので書きにくいし、エディタの補完機能の恩恵が受けられないのが嫌だ、という意見はもう大昔からある。何度も何度も何度も繰り返されてきた議論である。以下の2011年のスレッドでも「SQLはFROM句が最初に来るべきではないか？」という問いが提起されている。すぐに出てこないが、筆者はこれより古い文書も見た記憶がある。
米OpenAIは3月24日（現地時間）、20日にChatGPTを短時間オフラインにした理由を説明した。ユーザーに別のユーザーの氏名、メールアドレス、住所、クレジットカード番号の下4桁、カードの有効期限が表示される問題があったためオフラインにし、バグを修正したという。 個人情報が漏えいしたのは、有料版「ChatGPT Plus」の会員の約1.2％で、影響を受けた可能性のある全員に連絡したという。 この問題と同時に、一部のユーザーに別のユーザーのチャット履歴が表示されてしまう問題も発生していた。 ChatGPTのチャット履歴は、画面の左側にあるサイドバーに表示され、クリックするとチャットの続きを再開できるようになっている。このサイドバーに他人のプロンプトが表示されていた。 OpenAIによると、バグは修正され、「数時間分を除いて、チャット履歴を復元できた」という。 チャット履歴と個人データが他
キャッシュ入門 - Qiita
概要 モダンなウェブアプリケーションを開発していくにあたり、サービスのパフォーマンスを向上したいと思うケースってよくありますよね。 きっとその際に、インメモリデータストアとキャッシュ技術を利用し高速なパフォーマンスを実現することも解決策の１つになると思います。 Memcached や Redis、AWSを利用していればそれらソフトウェアの互換性のあるフルマネージドサービス Amazon ElastiCacheなどを利用しているんじゃないでしょうか。 今回は、そんなキャッシュ技術について、そもそもキャッシュってなんだっけを改めて振り返る記事となっております。 ※本記事は Umer Mansoor さんが執筆されたBrief Overview of Caching and Cache Invalidationの内容を基に翻訳し、加筆、独自解釈したものです。 ※ Umer Mansoor さんか
This post is also available in Français, Deutsch, Español, 简体中文, 日本語 and 繁體中文. We announced Cloudflare Workers in 2017, giving developers access to compute on our network. We were excited about the possibilities this unlocked, but we quickly realized — most real world applications are stateful. Since then, we’ve delivered KV, Durable Objects, and R2, giving developers access to various types of st
背景 間違って入ってしまったSI企業での開発経験談です。 入社前に「バックエンドの経験しかない」と伝えたがフロントもやる羽目に。 入って知ったLAMP環境での開発。あと顧客の窓口もやる羽目に。 私の担当するシステムは二期目で、引継ぎなし・ドキュメントなし・前任者なし、のトリプルコンボ。 PCは13インチのラップトップ、サーバはレンタルサーバ。 Gitなし、CIなし、規約なし、静的チェックなし（エディタはサクラ）。 既存コードがPHPなのにオブジェクト指向じゃない。フレームワーク使えない。 開発規模はだいたい20人月。期限は3か月。 偉い人「OSSﾊｾｷｭﾘﾃｨｶﾞｰ」 開発の流れ ローカル環境（MAMP）で実装。 実装したファイルをFTPソフトでレンタルサーバのテスト環境にアップロード（上書き）。 テストを行って（テスト仕様書なし）動けば本番環境にアップロード なお、開発環境を変える裁量は
ランキング参加中プログラミング はじめに この記事では、Immutable Data Modelと呼ばれる設計手法をもとに、リレーショナル・データベースにおける、テーブル設計の話を書いています。また、今回の実践で利用する、別の考え方の背景を理解するために、Out of the tar pitという小論文の内容にも言及します。 「状態とは何か？」というややこしい話がたくさん出てきますし、データベースのテーブル設計についての話であることから、たくさんのSQLが出てきます。なので、データモデリングとか状態管理とか、特にSQLとかに興味がない人には面白くないと思います。 そのあたりに興味ある方は、読んでみて欲しいです。 Immutable Data Modelを、実際のアプリケーションで使うデータベースに採用するにあたり、どういう考え方で、どのようにテーブルを構成したか、自分なりの経験を書いていま
AWS、Amazon PrimeやKindle、Alexaなどで使用していた約75ペタバイト7500のOracleデータベースをダウンタイムなしで自社データベースサービスへ移行したと報告
AWS、Amazon PrimeやKindle、Alexaなどで使用していた約75ペタバイト7500のOracleデータベースをダウンタイムなしで自社データベースサービスへ移行したと報告 AWSはAmazon PrimeやAmazon Music、Alexa、Kindleなどを含む同社のコンシューマ向けビジネスで使われていた75ペタバイト、7500個以上のOracleデータベースを、ダウンタイムなしでAWSのデータベースサービスであるDynamoDBやAman RDS、Aurora、Redshiftなどへ移行したことを明らかにしました。 下記は今回移行を完了したシステムです（「Migration Complete – Amazon’s Consumer Business Just Turned off its Final Oracle Database」から引用） This include
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
関わっているあるプロジェクトで、Javaでのコンポーネントベース開発を進めるためのクラス図が出来上がりつつある。DDD（ドメイン駆動設計）に関心を持つ技術者にとってお手本になるような端正なドメインモデルだ。それを眺めながら関係者がしみじみと感じていることがある。どんなに優秀なドメインエキスパートと組んだとしても、DDDにもとづいてこのモデルを「先に」生み出すことは不可能だっただろう。 どういうことか。我々はまず、泥臭い分析と設計を重ね、あるべきデータモデルを完成させた。そのうえで実装方式の専門家の協力を仰ぎ、クラス図が出来上がった。つまり、データモデルからドメインモデルが導かれたのであって、その逆ではない。じっさい、ドメインモデルからデータモデルを導くことが不可能であったことは、両者を並べたら一目瞭然なのであった。 これは重要な論点だ。データモデリングとドメインモデリングのどちらを先行させ
ER図の自動生成について、dbdiagram.io, DBeaver, A5M2 を比較してみる。 - Qiita
はじめに データベース設計のER図について、自動で生成する以下３つのツールを比較した記事です。 dbdiagram.io DBeaver A5:SQL Mk-2（A5M2） 先日、こちらの記事をQiitaに投稿したところ、多くの方に記事を見ていただき、コメントも多数いただきました。 ER図に関するお勧めのツールをコメントいただく方が多くいらっしゃいました。 今回はその中から、無料でも利用できる3つのツールの「ER図の自動生成」の機能を試します。 比較の結論としては、〇〇が一番良いという感想ではなく、どのツールも多機能で、できることは違うので、今後使うときは用途や業務の環境によって使い分けていけたらと思っています。 目次 それぞれのツールについて、下記の内容を書いていきます。 1. dbdiagram.io 1-1. 始める 1-2. 使う 1-3. 感想 2. DBeaver 2-1. 始
この記事は本番環境でやらかしちゃった人のアドベントカレンダー9日目の記事です。 https://qiita.com/advent-calendar/2019/yarakashi-production もう15年以上前の事なので記憶も定かではないところがありますが、ご容赦下さい。 当時の状況 当時自分は30人くらいの、孫請・曾孫請を中心に受託開発を行う小さなSIerに居ました。 この会社、自社製品も一応あるのですが売上のメインは圧倒的に受託開発で、 PHPやPerlでのガラケーサイトの開発やら、Javaや.NETを使った業務アプリケーションの開発、大手プロバイダシステムの開発保守など、わずか3年ほどの在籍期間でしたが、実に多彩な開発案件があったように思います。 プロジェクト内容 あるWebサイトのシステム移行でした。 Windows Server上に構築されたIIS+ASP+SQL Serv
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
文部省指導要項「情報」で高校生に教えることがネットワーク構築、開発手法、 DB、プログラミング、設計などと幅広く定められているが教えられる先生はいるのか
むらかみふくゆき Fukuyuki @fukuyuki 文部省指導要項「情報」がすごい。ネットワーク構築、開発手法(WFとアジャイル)、 DB(RDB/KVS)、デザイン、フォント、音声編集(MIDIまである)、動画編集、プログラミング、設計(E-R/状態遷移図)、情報デザイン、情報倫理、社会情報学。 これ全部教えれるやつ教師やってない。 mext.go.jp/content/140707… pic.twitter.com/C4uYWFGZVB 2022-06-26 15:03:41
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