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  • GitHub - supabase/index_advisor: PostgreSQL Index Advisor

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      GitHub - supabase/index_advisor: PostgreSQL Index Advisor
    • 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

        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
      • 実績紹介(日本ケンタッキー・フライド・チキン様 オフィシャルアプリ) | ゆめみ

        日本ケンタッキー・フライド・チキン株式会社|可用性の高いシステム設計、高い分散処理性能を持つシステム開発 日本ケンタッキー・フライド・チキン株式会社「ケンタッキーフライドチキン 公式アプリ」のリニューアルを担当し、UX/UI設計~アプリ開発、コンテンツ運用をご支援させていただいております。 <プロジェクト詳細> One to One・パーソナライズドマーケティングという構想を実現するためのCRM強化を目的とした開発を実施しました。 本開発では、システム全体には「マイクロサービスアーキテクチャ」を採用し、各システムが疎結合となることで、今後も進化発展していくデジタルマーケティング基盤として、可用性の高いシステム設計となっています。 プラットフォームにおいては、全国の店舗から集約した膨大な購入データに対し、数十分でチキンマイル(※後述)を付与することが可能な高い分散処理性能を持つマイルプラット

          実績紹介(日本ケンタッキー・フライド・チキン様 オフィシャルアプリ) | ゆめみ
        • How we built JSR

          We recently launched the JavaScript Registry - JSR. It’s a new registry for JavaScript and TypeScript designed to offer a significantly better experience than npm for both package authors and users: It natively supports publishing TypeScript source code, which is used to auto-generate documentation for your package It’s secure-by-default, supporting token-less publishing from GitHub Actions and pa

            How we built JSR
          • SQLチューニングとは宣言型言語でリファクタリングをするということ

            これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。 タイトルの通りなんですが、SQLチューニングってつまり宣言型言語でリファクタリングするってことだよね、というのを書きます。なお具体的なリファクタの方法とか実行計画の読み方とかはスコープ外です(別で書く予定)。 SQLチューニングはリファクタリング まずSQLチューニングというと、パフォーマンス改善みたいな意味合いが強いと思います。ただ、SQLチューニングは本質的にはリファクタリング的な行為であるはずです。リファクタリングの定義を確認すると、 リファクタリングとは、ソフトウェアの外部の振る舞いを保ったままで、内部の構造を改善していく作業を指します。 引用元: 『リファクタリング 既存のコードを安全に改善する 第2版』 雑にいえば、結果を変えないでコードを改善することです。ここでいう改善とは内部品質を向上させることで、例えば保守容易性であったり

              SQLチューニングとは宣言型言語でリファクタリングをするということ
            • 「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】

                「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】
              • 【Developers Summit 2024フォローアップ】『グランブルーファンタジー』100万行を超える大規模なシステム再構築~10周年のその先へ~

                  【Developers Summit 2024フォローアップ】『グランブルーファンタジー』100万行を超える大規模なシステム再構築~10周年のその先へ~
                • git.postgresql.org Git - postgresql.git/commit

                  Doc: use "an SQL" instead of "a SQL" Although which is correct depends entirely on whether you pronounce SQL as "ess-que-ell" or "sequel", we have standardized on the former in our user-facing documentation, so use the correct article according to that pronunciation. Discussion: https://postgr.es/m/CAApHDvp3osQwQam+wNTp9BdhP+QfWO6aY6ZTixQQMfM-UArKCw@mail.gmail.com

                  • 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

                    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

                      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
                    • GitHub - stackframe-projects/pgmock: In-memory Postgres for unit/E2E tests

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                      • GitHub - drawdb-io/drawdb: Free, simple, and intuitive online database design tool and SQL generator.

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                        • leontrolski - Postgres locks

                          ⇦ 2024-04-03 Postgres Locks Explorer Details/sources Postgres table-level locking docs Postgres row-level locking docs django-pg-zero-downtime-migrations A more comprehensive list of queries with locks - at some point I may add these into this site All of the data in this page is derived from these tests, so is true by some definition of true. Notable is this test - given an arbitrary SQL statemen

                          • スロークエリを改善したらECSの負荷が爆下がりした話(TypeORM)

                            TL;DR TypeORMで発生していたスロークエリを改善 スロークエリを改善したらECSの負荷も減少 はじめに スロークエリを改善したら、ECSコンテナ側の負荷も下がってなんでだろ?と思ったので記事にしようと思います。 環境 TypeORM v0.3.20 Node.js v18.x バックエンドインフラ ECS on Fargate => Amazon Aurora MySQL 負荷改善の前と後 まずはどのくらい改善したのかを示します。 この時ECSコンテナ8台動いてました。(4vCPU 8GBMem) 改善前 改善後 改善前と改善後は一日前の同じ時間帯のものです。 ちゃんと動いてるのか不安になるくらい下がってました笑 どのような対応をしたのか スロークエリの出ていたクエリでMySQLの実行計画を確認しました。 TypeALL,index, Using Filesort等はなかったので

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                            • ローカルからCloud SQLに接続する方法 by Cloud SQL Auth Proxy

                              お久しぶりです。GMO NIKKOのharuです。 私が担当するサービスGood!Appsは、GCPを用いて本番環境をクラウド上に構築しております。当然データベースもCloud SQLを使用しているのですが、次のような用途でローカルからCloud SQLに接続したいことがあります。今回は、公式が提供しているCloud SQL Auth ProxyというCloud SQLコネクタを使用した方法をお伝えします。 主な用途 データ確認: 開発中にCloud SQL内のデータを確認したい場合。 データ修正: 何らかの理由でCloud SQL内のデータを直接修正する必要がある場合。 データベースマイグレーション: Cloud Runなどのコンテナ環境からCloud SQLにデータを移行したい場合。 注意点 本番環境のデータベースに接続するため、操作は慎重に行ってください。 不要な時は接続を閉じること

                                ローカルからCloud SQLに接続する方法 by Cloud SQL Auth Proxy
                              • MySQL 101 for Developers

                                背景などは https://wrsn0.hatenablog.com/entry/2024/02/22/092703 へ

                                  MySQL 101 for Developers
                                • プログラミング言語をすぐに試せる「プレイグラウンド」まとめ。2024年版

                                  新しいプログラミング言語やライブラリ、フレームワークを学ぶには、実際にそれらを試して挙動などを見てみることが大事ですが、実行環境を用意するのは手間がかかります。 そこで役立つのが、いわゆる「プレイグラウンド」と呼ばれる、Webブラウザでプログラミング言語やライブラリ、フレームワークをすぐに試すことができるサービスです。 主要なプログラミング言語の公式サイトには、実際にその言語をすぐに試せるプレイグラウンドが用意されていることも多く、また公式サイト以外にもネット上にはさまざまなプレイグラウンドがあります。 プレイグラウンドを使えば、気軽にいろんなプログラミング言語やライブラリ、フレームワークを試せます。 この記事ではそうしたプレイグラウンドをまとめてみました。ここで紹介したプレイグラウンドの他にも、あなたのお気に入りのプレイグラウンドがあればX/Twitterやブックマークのコメント、メール

                                    プログラミング言語をすぐに試せる「プレイグラウンド」まとめ。2024年版
                                  • How we built Text-to-SQL at Pinterest

                                    Adam Obeng | Data Scientist, Data Platform Science; J.C. Zhong | Tech Lead, Analytics Platform; Charlie Gu | Sr. Manager, Engineering Writing queries to solve analytical problems is the core task for Pinterest’s data users. However, finding the right data and translating an analytical problem into correct and efficient SQL code can be challenging tasks in a fast-paced environment with significant

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                                    • xzパッケージに仕込まれた3年がかりのバックドア、スケール直前に見つけたのはMicrosoftの開発者 | gihyo.jp

                                      Linux Daily Topics xzパッケージに仕込まれた3年がかりのバックドア⁠⁠、スケール直前に見つけたのはMicrosoftの開発者 “アップストリームのxzリポジトリとxz tarballsはバックドア化されている(The upstream xz repository and the xz tarballs have been backdoored)⁠”―2024年3月29日、Microsoftに所属する開発者 Andres Freundが「Openwall.com」メーリングリストに投稿したポストは世界中のオープンソース関係者に衝撃を与えた。 backdoor in upstream xz/liblzma leading to ssh server compromise -oss-security 主要なLinuxディストリビューションにはほぼ含まれているデータ圧縮プログラ

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                                      • Cloudflare、世界中からのデータベースアクセスを高速化する「Hyperdrive」正式サービスに。CDNを用いてDBのコネクションプーリングやキャッシュを提供

                                        Cloudflare、世界中からのデータベースアクセスを高速化する「Hyperdrive」正式サービスに。CDNを用いてDBのコネクションプーリングやキャッシュを提供 Cloudflareは、グローバルなCDNレイヤでデータベースのコネクションプーリングとクエリのキャッシュを提供することによりデータベースへのアクセスを高速化する新サービス「Hyperdrive」の正式サービス化を発表しました。 We kick off the week with announcements that help developers build stateful applications on top of Cloudflare, including making D1, our SQL database and Hyperdrive, our database accelerating service, g

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                                        • データ分析のためのSQLを書けるようになるために

                                          はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ

                                            データ分析のためのSQLを書けるようになるために
                                          • Reddit Migrates Media Metadata from S3 and Other Systems into AWS Aurora Postgres

                                            InfoQ Software Architects' Newsletter A monthly overview of things you need to know as an architect or aspiring architects. View an example

                                              Reddit Migrates Media Metadata from S3 and Other Systems into AWS Aurora Postgres
                                            • 【訃報】「PostgreSQL」の開発に携わったソフトウェアエンジニアのサイモン・リッグス氏が航空機事故で死亡

                                              2024年3月26日、データベース管理システムのPostgreSQLの開発やデータサーバーソリューション会社の2ndQuadrantの立ち上げに携わったソフトウェア開発者のサイモン・リッグス氏が亡くなりました。 PostgreSQL: Remembering Simon Riggs https://www.postgresql.org/about/news/remembering-simon-riggs-2830/ First picture of pilot who died in crash at Duxford aviation museum https://www.telegraph.co.uk/news/2024/03/27/plane-crash-imperial-war-museum-duxford/ 'Truly great' Bedfordshire man named

                                                【訃報】「PostgreSQL」の開発に携わったソフトウェアエンジニアのサイモン・リッグス氏が航空機事故で死亡
                                              • GitHub.com を MySQL 8.0にアップグレード

                                                Authors Jiaqi Liu Daniel Rogart Xin Wu GitHubは、15年以上前に単一のMySQLデータベースを持つRuby on Railsアプリケーションとしてスタートしました。それ以来、GitHubは高可用性を構築する、テスト自動化を実装する、データのパーティショニングを行うなど、プラットフォームのスケーリングと可用性のニーズを満たすために、MySQLアーキテクチャを進化させてきました。今日、MySQLはGitHubのインフラストラクチャの中核を担い、選択可能なリレーショナルデータベースの一部です。 このブログは、1200台以上のMySQLホストを8.0にアップグレードした物語です。私たちのサービスレベル目標(SLO)に影響を与えることなくフリートをアップグレードすることは小手先の技で済むようなものではありませんでした。計画、テスト、そしてアップグレード自体

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                                                • DBセキュリティ性能検証「検証と結果」編 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ

                                                  ※注意:本記事内での計測結果は記載の条件下によるものとなります。異なる環境においては異なる結果が予想されますのでご認識ください。 こんにちは。 株式会社ラクスにて、主に先行技術検証を担当している「技術推進課」という部署に所属している鈴木(@moomooya)です。 ラクスの開発部ではこれまで社内で利用していなかった技術要素を自社の開発に適合するか検証し、ビジネス要求に対して迅速に応えられるようにそなえる 「技術推進プロジェクト」というプロジェクトがあります。 このプロジェクトで「DBセキュリティ」にまつわる検証を行なったので、その報告を共有しようかと思います。 今回はDBセキュリティの中でも、DBデータの暗号化の話が中心となります。 ちなみに中間報告時点で公開した記事はこちらになります。 tech-blog.rakus.co.jp DBセキュリティについて 本記事におけるDBセキュリティ

                                                    DBセキュリティ性能検証「検証と結果」編 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
                                                  • SQL/コマンドインジェクション、XSS等を横串で理解する - 「インジェクション」脆弱性への向き合い方 - Flatt Security Blog

                                                    こんにちは、@hamayanhamayan です。 本稿ではWebセキュリティに対する有用な文書として広く参照されているOWASP Top 10の1つ「インジェクション」について考えていきます。色々なインジェクションを例に挙げながら、どのようにインジェクションが起こるのかという発生原理から、どのようにインジェクションを捉え、より広くインジェクションの考え方を自身のプロダクト開発に適用していくかについて扱っていきます。 SQLインジェクションやコマンドインジェクション、XSSのようなインジェクションに関わる有名な手法について横断的に解説をしながら、インジェクションの概念を説明していきます。初めてインジェクションに触れる方にとっては、インジェクションの実例や基本的な考え方に触れることができ、その全体像を把握する助けになるかと思います。 また、既にいくつかのインジェクション手法を知っている方にと

                                                      SQL/コマンドインジェクション、XSS等を横串で理解する - 「インジェクション」脆弱性への向き合い方 - Flatt Security Blog
                                                    • 14 tools and gems every Ruby developer would love

                                                        14 tools and gems every Ruby developer would love
                                                      • PostgreSQL LISTEN/NOTIFY, Goを利用したリアルタイム配信

                                                        はじめに 本記事では、PostgreSQLのLISTEN/NOTIFY機能とGoを組み合わせた、メッセージをリアルタイム配信するための仕組み・実装を紹介します。 私たちが開発しているMiROHA eConsentでは本記事で紹介する仕組みを利用して、ユーザが見ている文書のページをリアルタイムに知らせる機能をリリースしました。 MiROHA eConsentは、治験業務支援サービス MiROHAのシステムの一部で 、治験の同意取得プロセスをオンラインのみで完結させることができるプロダクトです。医師とCRC[1]・被験者が同じルームに入室し、ビデオ通話を繋ぎながら治験に関する説明から同意署名、署名した文書のダウンロードまで一気通貫で行うことができます。 MiROHAシステムの全体図。医師/CRCと被験者の間で同意取得ができる機能を提供しているのがMiROHA eConsentになります。 プロ

                                                          PostgreSQL LISTEN/NOTIFY, Goを利用したリアルタイム配信
                                                        • 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

                                                          • GitHub - Florents-Tselai/pgJQ: jq extension for Postgres

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                                                            • Unexplanations: sql is syntactic sugar for relational algebra

                                                              Unexplanations: sql is syntactic sugar for relational algebra This idea is particularly sticky because it was more or less true 50 years ago, and it's a passable mental model to use when learning sql. But it's an inadequate mental model for building new sql frontends, designing new query languages, or writing tools likes ORMs that abstract over sql. Before we get into that, we first have to figure

                                                              • Screwtape / sqlite-schema-diagram · GitLab

                                                                GitLab.com

                                                                  Screwtape / sqlite-schema-diagram · GitLab
                                                                • Blue/Green デプロイを使用した、RDS MySQL/PostgreSQLのアップグレード

                                                                  TL;DR RDS の メジャーバージョンアップグレード を行なった PostgreSQL 11.6 -> 15.5 MySQL 5.7.44 -> 8.0.36 PostgreSQL は AWS CDK を利用した、自前での手動切り替えをベースにした Blue/Green デプロイによるアップグレードを行なった MySQL は AWS コンソールから AWSが提供している機能である RDS Blue/Green Deployments による MySQL のアップグレードを行なった nginx の ngx_http_proxy_module を活用してサービスのダウンタイムを防止した はじめに 初めまして。株式会社ジーニーの GENIEE CHAT開発チームのマネージャーを担当しています。 今回は、データベースのメジャーアップグレードを行った際の手順やポイントなどを書いていこうと思います

                                                                    Blue/Green デプロイを使用した、RDS MySQL/PostgreSQLのアップグレード
                                                                  • DuckDB as the New jq

                                                                    Recently, I’ve been interested in the DuckDB project (like a SQLite geared towards data applications). And one of the amazing features is that it has many data importers included without requiring extra dependencies. This means it can natively read and parse JSON as a database table, among many other formats. I work extensively with JSON day to day, and I often reach for jq when exploring document

                                                                    • 基幹系への安易なOSS採用は禁物、バージョンアップ多発で運用保守が重荷に

                                                                      基幹系システムのような社内システムにおいても、オープンソースソフトウエア(OSS)の利用が当たり前になってきた。クラウドサービスを利用する場合や、開発担当者と運用担当者が連携する開発手法DevOpsを採用する場合など、OSSの利用を避けられない。 多くの企業でOSSの利用が進む中、OSSを採用した当初は想定していなかった誤算に直面するケースが浮上している。商用のソフトウエアに比べてサポート期間が短かったり、サポートが充実していないため脆弱性が見つかっても放置してしまったりといった課題だ。ユーザー企業は安易に導入コストだけを見てOSSを採用するのは禁物だ。その後の長期間の運用・保守も含めた体制の検討が求められる。 「OSSの採用がここ数年で周辺システムから基幹系に広がった。その結果、ユーザー企業からは長期間、同じバージョンのソフトウエアを使いたいという要望が増えている」。OSSのデータベース

                                                                        基幹系への安易なOSS採用は禁物、バージョンアップ多発で運用保守が重荷に
                                                                      • The problem with using a UUID primary key in MySQL — PlanetScale

                                                                        Universally Unique Identifiers, also known as UUIDs, are designed to allow developers to generate unique IDs in a way that guarantees uniqueness without knowledge of other systems. These are especially useful in a distributed architecture, where you have a number of systems and databases responsible for creating records. You might think that using UUIDs as a primary key in a database is a great id

                                                                          The problem with using a UUID primary key in MySQL — PlanetScale
                                                                        • インデックスを理解したい - Qiita

                                                                          はじめに みなさんはDBのインデックスを正しく使えていますか? 私はなんとなく「DBのパフォーマンスを向上するためのもの」という認識はあったのですが、 どのような場面で使うものなのか、逆にどのような場面では使うべきでないのかなど 明確に理解できていませんでした。 今回はそんなインデックスについての理解を深めたいと思います。 インデックスとは インデックスとは、その名の通り「索引」です。 表現の仕方と変えると、(x, a)という形式の配列であるとも言えます。 xというキー値とそれに結びつくaというデータ情報があり、 これを利用することですべてのデータを網羅して見ることなく、 まさに本の索引のように目的のデータにたどり着くことができます。 インデックスはSQLのパフォーマンスを改善するための非常にポピュラーな手段であり、 理由としては下記の3点が挙げられます。 アプリケーションのコードに影響を

                                                                            インデックスを理解したい - Qiita
                                                                          • Look ma, I wrote a new JIT compiler for PostgreSQL – Pinaraf's website

                                                                            Sometimes, I don’t know why I do things. It’s one of these times. A few months ago, Python 3.13 got its JIT engine, built with a new JIT compiler construction methodology (copy-patch, cf. research paper). After reading the paper, I was sold and I just had to try it with PostgreSQL. And what a fun ride it’s been so far. This blog post will not cover everything, and I prefer other communication meth

                                                                            • dalibo / transqlate · GitLab

                                                                              transqlate transpile SQL snippet from a dialect to another using an AST

                                                                                dalibo / transqlate · GitLab
                                                                              • MySQL(InnoDB)のSQLパフォーマンスチューニングのエッセンス

                                                                                はじめに MySQL(InnoDB)でSQLのパフォーマンスチューニングをするときに役に立つ知識をエッセンスとしてまとめました。結合(JOIN)やB-treeインデックスの探索の仕組み、実行計画の基本的な見方を紹介します。 想定する読者は、SQLのパフォーマンスを改善する必要があるが実行計画をみてもいまいちピンと来ない方です。インデックスの作成の経験や、複合インデックスやカーディナリティの知識があることを前提にしています。目標は、実行計画の内容がよく分からない読者が、実行計画をみただけでクエリが実行される様子をイメージでき、自信を持ってクエリの改善にあたることができるようにすることです。 ストレージエンジンはInnoDBを前提としています。また、インデックスはB-treeインデックスを想定しています。全文検索の転置インデックスや空間検索のR-treeインデックスについては触れません。 イン

                                                                                  MySQL(InnoDB)のSQLパフォーマンスチューニングのエッセンス
                                                                                • モダンなタスク管理を可能にするSnowflake Python API

                                                                                  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

                                                                                    モダンなタスク管理を可能にするSnowflake Python API