MongoDBを始めた頃に知っていたら、と思う14のことSpring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
自然言語からSQLクエリを機械学習で生成、業務データベースが言葉で検索できるように。セールスフォース・ドットコムがAIの研究成果を公開
自然言語からSQLクエリを機械学習で生成、業務データベースが言葉で検索できるように。セールスフォース・ドットコムがAIの研究成果を公開 セールスフォース・ドットコムの人工知能研究部門であるSalesforce Researchは、自然言語による質問とデータベーススキーマの情報を基に、質問に対応するSQLクエリを機械学習で生成する研究成果を公開しました。 これによってビジネスパーソンがSQL言語を学ぶことなく、業務データベースから必要な情報を自然言語で検索できることが期待できます。 自然言語を解析してSQLクエリを生成 下記の図は、公開された研究成果の概要を示したものです。 図の左上「How many engine types did Val Musetti use？」が自然言語の問いとなり、「Entrant / Constructor / Chassis / Engine / No / D
Apache Kafkaに対応したSQLエンジン「KSQL」リリース、ストリームデータをSQLで継続的に処理。Confluentがオープンソースで
Apache Kafkaを用いたリアルタイムデータ処理の商用サービスを提供しているConfluentは、Apache Kafkaに対応したオープンソースのSQLエンジン「KSQL」のデベロッパープレビューをリリースしました。 Apache Kafkaはスケーラビリティに優れ、大量のデータをリアルタイムに処理できるソフトウェアです。さまざまなアプリケーションから送られてくるログや大量のセンサーなどから生成されるデータなど、リアルタイムに送信されてくるストリームデータをいったんKafkaで受け止め、それをまとめてHadoopなどの分析エンジンに渡してデータの分析を行う、といった形で使われます。 KSQLは、このKafkaに対応したSQLエンジン。これによりJavaやPythonで複雑な処理を記述しなくとも、ストリームデータを柔軟に加工できるようになります。 SQLとKSQLの違いとは？ 一般的
第7回 UberエンジニアがブログでPostgreSQLにダメ出し、PostgreSQLコミッター石井達夫氏に反論を聞く | gihyo.jp
IT Cutting Edge ─世界を変えるテクノロジの最前線 第7回UberエンジニアがブログでPostgreSQLにダメ出し、PostgreSQLコミッター石井達夫氏に反論を聞く デジタルディスラプションを象徴する企業として、いまこの瞬間も破竹の勢いで成長を続け、交通サービスの世界を大胆に塗り替えているUber。未上場ながらすでに企業価値は6兆円を超えているとも言われており、世界最大のユニコーン企業として、その動向はつねに注目されつづけています。 クラウドやビッグデータ分析、オープンソースなど、最先端のITをフル活用し、ごく短期間で劇的にビジネスを拡大させたUberに対しては、やはり技術者からの強い関心があつまります。現在、1200名を超えると言われるUberのエンジニアたちは何をどんな環境で使い、どう動かしているのか ―Uberのエンジニアリングチームが公開している技術ブログ「Ub
クラウドに最適化したMySQLのフォーク「Drizzle」が正式版公開
MySQLからフォークし、クラウド用途に最適化して開発された「Drizzle」が3月15日に最初の正式版を公開しました。 MySQLはよく知られたオープンソースのリレーショナルデータベースです。そのMySQLを、トランザクション機能を維持したままクラウドのような大規模分散環境での並列処理とマルチコアCPUに最適化したのが「Drizzle」です。 多くのWebサービスのバックエンドでは、高速なデータベース処理を実現するために多数のMySQLサーバを用いた分散処理をしていますが、Drizzleではそうした用途に特化して設計されています。 NoSQLに対するSQLからの回答 Drizzleは、大規模なWebサービスのバックエンドデータベースとして利用することを想定しているため、Web系サービスのバックエンドとしてはほとんど使われないだろう機能が省かれています。例えば、ACL（アクセス制御リスト）
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