その②：通知をONにする モデルが強化されるにつれて、長時間の作業を自律的に行えるようになっています。その間、人間がずっと見ている必要はないため、作業が終わったら通知で連絡をもらうように設定しましょう。 個人的に参考になったブログはこちらです。 その③：音声入力を活用する 音声入力なら、タイピングの 3 〜 4 倍の情報量を、背景や意図を含めて自然に伝えられます。入力の負担が減って思考に集中できます。 個人的に参考になった動画はこちらです。 2. CLAUDE.md を作成し、育てる CLAUDE.md とは？ CLAUDE.md は、Claude にプロジェクトの背景知識（コンテキスト）を持たせるための設定ファイルです。通常、AI は会話のたびにプロジェクトの構成やルール（コーディング規約など）を忘れてしまうため、毎回説明する必要があります。しかし、プロジェクトのルートディレクトリに C
レバテック開発部ではエンジニアを募集中です！ カジュアル面談はこちら ■ 主な開発業務 オウンドメディアの開発 SFAシステムの開発 各システムの改善やリプレイス ■ 最近のトピック TiDB, NewRelicの導入 Devin等のAI導入 ■ エンジニア支援制度 MacBookPro/HHKB/MagicTrackPad/アーロンチェア等の貸与 毎月1万円の技術書購入支援 認定スクラムマスターなどの資格取得支援 外部技術顧問への相談
この記事はLivetoon Tech Advent Calendar 2025の11日目の記事です。 本日はCTOの私がよく使ってるSQLModelについてお話します。 宣伝 今回のアドベントカレンダーでは、LivetoonのAIキャラクターアプリのkaiwaに関わるエンジニアが、アプリの話からLLM・合成音声・インフラ監視・GPU・OSSまで、幅広くアドベントカレンダーとして書いて行く予定です。 是非、publicationをフォローして、記事を追ってみてください。 SQLModelとは SQLModelは、 Pydantic と SQLAlchemy のいいとこ取りをしたPython ORMライブラリです。FastAPIの作者（tiangolo）が開発しており、以下の特徴があります： Pydanticの書き心地: バリデーション・型安全性をそのまま活用 SQLAlchemyの互換性:
MySQL互換の分散データベースで高可用性と水平スケーラビリティを備え大規模データをリアルタイムで処理できます。 詳細はこちら
はじめに 「Just use Postgres」という言葉を初めて聞いたのは、いつだったか覚えていません。Twitter か Hacker News か、あるいは社内の Slack か。どこで聞いたにせよ、私の反応は決まっていました。「また極端なことを言う人がいる」と。 「それ、〇〇でもできますよ」——この手のフレーズはもう100回は聞いてきました。そして大抵の場合、その〇〇は専用ツールに置き換えられていきます。技術が専門分化していくのは自然な流れです。 全文検索なら Elasticsearch。時系列データなら InfluxDB。メッセージキューなら RabbitMQ。それぞれの分野に専門家がいて、専用のソリューションがあって、ベストプラクティスがあります。「とりあえず Postgres で」なんて、それは思考停止ではないか、と。でも、心のどこかで気になっていたんです。 www.mann
この記事は「 本番環境などでやらかしちゃった人 Advent Calendar 2025」の1日目です。 はじめに 「慣れてきた頃が一番危ない」 あれ、ほんとです。 当時の私は作業にも環境にも慣れてきて、油断が出始めていました。 「いつもの作業だし、サクッと終わらせよう」 完全にそんな気持ちでした。 何が起きたのか ECサイトの保守運用をしていた頃のことです。 本番／検証（STG）／ローカルの3環境でphpMyAdminを使っており、 なぜか3つとも同じテーマ・同じ色・同じUI。 ローカル 検証 仮に言えばこんな状況。 「URLをよく見ないと、どこで作業してるかわからない」 そんな、今思えば事故るためのレールはピカピカに敷かれた状態でした。 本来やる予定だった作業＆何を間違えたのか やりたいことは単純です。 STGのDBをエクスポートしてそれをローカルに流し込む。 こんなものは、お腹が空い
Node.jsでSQLを高速に単体テストするライブラリ @rawsql-ts/pg-testkit を紹介します。 生SQLは当然として、PrismaやDrizzleなど既存ORMとも併用可能で、既存アーキテクチャを壊さず導入できます。 従来の問題点 SQLの単体テストを行う場合、一般的には以下の手順で行います。 マイグレーション（テーブル環境構築） シーディング（テストデータ投入） テスト クリーンアップ（ロールバック、テーブル環境破棄） 通常の単体テストと異なり、マイグレーション、シーディング、クリーンアップという工程が必要です。 さらに、DBという共有ストレージを使用するため、テスト間の競合に注意が必要です。 上記の問題を回避して高速化するのは難しく、現状では DBインスタンスをたくさん立てる DBにスキーマをたくさん作る テストデータが競合しないように気を付ける といった力業に頼る
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 「SELECT文なんて読み取りだけだし、大した影響ないでしょ」 そう思っていた時期が私にもありました。 今回は、Django Adminで作成した機能によって、本番システムを停止しかけた経験を共有します。 環境 モノリス構成（Web、DB、Appが全て1つのVM上で稼働） MariaDB 10.x系 Django + Django Admin 何が起きたのか ある日、本番環境のディスク使用率が急激に上昇していることに気づきました。みるみる増加するディスク容量に心臓が止まりだったことを今でも鮮明に覚えています。 調査してみると、
本番環境でデータ量が増えた瞬間、アプリケーションが突然重くなる すべてのエンジニアが一度は直面するこの悪夢。その原因の多くは “気づかぬうちにDBを苦しめているSQL” です。 この記事では、実務で特に被害が大きかった 5つの致命的なSQLアンチパターン と、追加で バッチ処理の最適化（バルクINSERT）、EXISTS vs IN の違い を取り上げ、 なぜ遅くなるのか（原理） どう直すべきか（改善策） どんな落とし穴があるか（トレードオフ） 実務チェックリスト を、技術書レベルでわかりやすく整理します。 目次 インデックスを殺す「関数・演算子」利用 アプリ性能を破壊する「N+1問題」 隠れたパフォーマンスキラー「SELECT *」 前方一致以外の LIKE 検索 バッチ処理最適化：バルクINSERT EXISTS vs IN の違い 補足：EXPLAINを使った実践的な確認フロー 現場
この記事は hacomono Advent Calendar 2025 の12日目の記事です。 基盤本部で今後のhacomonoのアーキテクチャ設計をしている @bootjp と申します。 今年はマイクロサービス化に向けての社内共通のイベントバスの設計や基盤周りの設計/実装を行っていました。 以前にはこのような記事を書き、分散システムや分散データベース、分散ストレージなどが大好きです。 「Goで作って理解するRaftベースRedis互換KVS」という同人誌も書いています。 もし興味のある方はお手にとってみてください。 はじめに 今回は「クラウドネイティブデータベース」と言われる、昨今のデータベースにおけるコンピューティングとストレージの分離について、どのような動機でこの構成になったのか、利用者としてどのようなメリットがあるのか、そしてトレードオフは何かということについて記事を書かせていただ
はじめに Dress Code Advent Calendar 2025 の 15 日目の記事です。 Dress Code 株式会社で、プロダクト開発しながらアーキテクト、組織設計、採用、技術広報などなど担当しているかわうそです。 今日は「履歴」というデータを取り扱うことために考えていること・戦い方について整理してみたので、その内容を共有したいと思います。 履歴のデータはとても重要になる場合があり、履歴管理や監査証跡、時点復元、法令対応などで「過去の状態を正確に残したい」という要件が発生することがあります。 概要 「状態（Current State）」の保存は一見シンプルだけど、履歴要件が入ると破綻しやすい Bi-temporal は強力な設計手法だが、クエリ・運用の複雑さが課題になりやすい Event Sourcing は「変化（イベント）」を中心に据えることで、履歴が自然に残すことがで
AWS News Blog Introducing Database Savings Plans for AWS Databases Since Amazon Web Services (AWS) introduced Savings Plans, customers have been able to lower the cost of running sustained workloads while maintaining the flexibility to manage usage across accounts, resource types, and AWS Regions. Today, we’re extending this flexible pricing model to AWS managed database services with the launch o
AWS Database Blog Protect sensitive data with dynamic data masking for Amazon Aurora PostgreSQL Today, we are launching dynamic data masking feature for Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition. This addition to the Aurora security toolkit enables column-level protection, working in tandem with PostgreSQL’s native row-level security to deliver comprehensive, granular access control. Amazon Auro
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