こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内（AI事業本部内）でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践（チーム開発）でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
バッチ処理は既に先人の方々が多くのナレッジを公開してくれていますが、それでもなお難しさが変わらないテーマだと思っています。 この記事は、筆者がこれまでの開発経験で気づいたバッチ処理の実装ナレッジを整理し、体系化を目指して文章にしました。 ここでの内容が、より良い課題解決に貢献できれば幸いです。 自身の断片的な思考整理(メモ書き)の延長で内容を整理したため、一部書き振りが統一されておらず、読みにくいかもしれません。ご了承ください。🙏 バッチ処理の難しさバッチ処理は難しい。 人によっては簡単なテーマかもしれませんが、自分は難しいテーマだと思っています。 「難しさの根源は何か？」を考えると、1. 考慮点が多様にあること 2. 解決する課題によって答えが大きく変わること に整理できました。 この2点は、どのソフトウェア開発にも当てはまる項目ではありますが、ことバッチ処理においては顕著に現れます。
はじめに タイトルのとおり、RDBのデータモデリング・テーブル設計を行う際に参考にしている考え方と関連資料をまとめました。 P.S. なんと本記事内でいくつか参考として挙げさせてもらっている増田さん・かとじゅんさん・奥野さん・そーだいさんからコメントいただくことができました。 本当にありがとうございます。 前提 RDBを採用するのは事実を無駄なく正しく記録するため 正規化、トランザクション、制約とデータ整合性 基本的には始めに理想として集合論・リレーショナルモデルに基づいて正規化を考え(論理設計)、パフォーマンスなどの現実問題に対して折り合いをつけていく(物理設計) 制約を最大限利用する cf: ↑P91〜 ↑P.29,41 ↑P56〜 ↑5章 ↑P347～ 情報とデータ データ：単なる事実の値→これを永続化して蓄えるものがRDB 情報：データから生み出される意味や目的のあるもの→RDBか
2年前の2019年8月に以下のブログを書きました。 knqyf263.hatenablog.com 今回はその続きです。前回のブログは多くの人に読んでもらうことを意識して書きましたが、今回はそうではないです。特に得た学びを書くわけでもなく何で作り始めたのか？とかどんなことがあったのか？とか思い出話を書いているだけなので、言ってしまえば自己満足の記事です。それで構わない人や前回の記事を見てその後どうなったか気になった人だけが読んでもらえますと幸いです。 誰かのためになるわけでもない過去の出来事について語るのは老人感が強くて基本的に好きではないのですが、自分の中で一番大きかった目標を達成したので節目として書いています。 英語版の記事も会社のブログから公開しています。英語版のほうが簡潔で良い可能性もあります。日本語版は誤った解釈をされると嫌だからもう少し詳細に書こう、を繰り返していつも長くなりす
技術選定の失敗 2年間を振り返る TypeScript,Hono,Nest.js,React,GraphQL はじめに 新たに書きました。 MySQLを使っても会社は潰れない 久々に記事を書いたのでどうぞお手柔らかに... 私が過去2年間で行った技術選定の成功と失敗を振り返り、その学びを共有したいと思います。 文才無いので淡々と箇条書きでいきます Twitterエンジニア垢作りました。エンジニアのお友達がいません。 @uncode_jp 注意 意見を押し付けるものではありません。ただ建設的な議論は大事だと思う。 自分の意見は明確に、歯切れのよい表現を意識している。人それぞれだよねみたいな感じに逃げたくない。技術選定に結論はある（過激）。 ただし技術選定にはコンテキストがあり、例えばプロダクトのフェーズや組織の事情によって当然結論は変わる可能性がある。 OSSの開発者さん達は偉大ですごい。あ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最新版はこちら 2025年に最新版のロードマップをリリースしました。こちらもご覧ください。 https://qiita.com/KurokawaKouhei/items/7889607418e817fd1cd3 お知らせ 2022年初頭に本記事を元にしたAWS書籍が技術評論社より全国出版決定いたしました。 関係者各位のご協力に深く感謝いたします。 タイトル：AWSエンジニア入門講座――学習ロードマップで体系的に学ぶ 本書籍出版までの制作プロセス、チーム執筆の方法論などをまとめました チームで技術書を出版して学べた共同執筆メソッド はじめ
対象 一般的なWebアプリケーション 特に、学生などはクレジットカードが使えずそもそも支払いができないという状況もあるので無料のものをまとめてみました。 結論として Supabase Next.js Drizzle Cloudflare Pages Cloudflare D1 / KV どんな要素が必要か Webアプリの開発に必要なのはフロントエンドと、バックエンドです。 バックエンドといっても、その中身は実際の処理に加え、DB、またログイン認証機構が必要になります。 フロントエンド フロントエンドとしては、Next.js一強です。 すでにコミュニティも成熟しているので使いやすく、いろんなところに統合できます。 バックエンド処理 バックエンド処理は、Next.jsの"use server";を使えば簡単に行えるので、別にAPIを作ったりする必要はなさそうです。 フロント・バックエンドのデプ
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。最近めっちゃ元気！！ 今回は『データベースについて勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)』として、もりたがここ半年くらいでわーっと集めたデータベース周りの書籍（とか）を紹介していきます。アプリケーションって結局はデータベースみたいなところがあると思うんですが、おれは長いことデータベースをどう学んだら良いのか分かりませんでした。同じような気持ちを抱えているITエンジニアの人もいると思うので、学習ロードマップと合わせて紹介していきます。 なお具体的な対象読者は業務でなんとなくSQL書いてるけど、ウィンドウ関数とか言われると分からんな……くらいの人です。 扱う領域と扱わない領域 扱う領域としてはだいたい以下 再入門本 SQL 内部構造 論理設計 周辺知識 データベース理論 その他高度なもの モデリング、NoSQL、分散データ
私の愛しいアップルパイへ はじめてNotionを使い始めたときは「Evernoteよりもエディタがリッチ」くらいの感想しかなかったのですが、3ヵ月ほど前から改めて本格的に使い始めてようやくNotionのすごさが分かってきました。 身近のNotionを使い込んでいる方の話を聞いたり、メディアで活用事例を見ていくうちに、NotionはEvernoteとはまったく違う概念で情報を整理していけることに気がつきました。 それは、Evernoteよりもずっとパワフルな情報整理機能を備えていたのです。 プログラマーならきっと感動すら覚えるではないでしょうか。私自身、Notionのすごさがストンと腹落ちしたときには、ツツーと頬をつたう涙のような暖かさで体中が満たされました。 鍵は「データベース」です。Notionは単なるノートアプリケーションというより、直感的な操作に対応したデータベース管理システムなので
株式会社SODAの社内勉強会で使用した資料です こちらは株式会社SODAのエンジニア社内勉強会にて @decoch が発表したときの資料です。 株式会社SODAについては以下リンクなどをご覧ください。 これはなに？ いま流行りの Notion を使っている方は多いと思うのですが、いまいち使いこなせていない、メモ帳としては使っているけどデータベースってなに？ というエンジニアの方向けに Notion の使い方を書いた入門記事です。 Notion とは notion.so からお借りしました ドキュメントやテーブルだけでなく望み通りに機能するようにカスタマイズできるワークスペースです。 基本的な使い方 新しくページを作りメモをとったりチェックボックスでタスクを管理したり、Markdown のように使うことができます。 / と打つことでサジェストされ /page と入力し決定をすると新しいページ
はじめに この記事はLipersInSlums Advent Calendar 2024 「スラムで年収をあげる〜だが僅かばかりの友の他は、皆、スラム民を嘲った。資格取得で年収アップに挑むなどと〜」の大遅刻組の記事である。シモンは泣いていい。 筆者がプログラミングを初めた頃はインターネットの検索技術は発達しておらず、良質なコンテンツにたどり着くには一苦労だった。そのため、何か新しいことを学ぶのに最初に手を取るのは技術書であった。 今では検索技術は高度に発達し、必要な情報は検索すればたちまち手に入る用になった。しかしながらそれらの断片的な知識群を体系化し、習得するのは未だ難しい。体系的に知識を習得する上で技術書は未だ最も有力な候補となる。 この記事では主にジュニア(?)エンジニア向けに、読むとプログラミングに必要な比較的陳腐化しにくい様々な知識が体系的に身に付いて役に立つお得な技術書を簡単に
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 こんにちは！！@Sicut_studyです！ 先日出しました記事が多くの方に見ていだきました！ 今回はAWSのロードマップの紹介です。 AWSを勉強しようとしている人からよく聞くのが AWS勉強したいけど何からしたらよいかわからないから資格の勉強しています 資格を勉強するのもいいですが最速でAWSを実践的に使えるということを目的にするなら、その方法は個人的には微妙かなと思います。 私もこのロードマップを行ったあとに試しに資格をとってみましたが、あまり実務に速攻的に役立つという感じではありませんでした (高度なものなら違うかもし
（年収270万で）プログラマーを引退して、医学部にきた俺が真面目に考えてやろう。 ① 言葉は正しく使おう真面目に読んでいて、ちょっと気になる箇所がある。たとえば PostgreSQL を postgre とか書くヤツは現場では嫌われるぞ。少なくとも postgres と書いてくれ。お里が知れるぞ。 ② プライドが高い消えていくエンジニアの特徴だけど、叱責されたり馬鹿にされるのが嫌で VCS にコミットしないヤツ、または貪欲にコードレビューをされるのが嫌がるやつは、成長しない。 ③ エリート意識この業界は数年前には『デジタル土方』と揶揄される業界でした。ちなみに、アメリカでも「テック系はハードだから避ける」という雰囲気でした。つまり何をいいたいのかというと、ソフトウェアの開発者っていうのは「泥臭い領域」なんだよ。エリートとは程遠い場所にあるというね。 ④ 「某天市場の先輩には，ここ仕事量少な
はじめまして。そーだい（@soudai1025）です。私は普段は技術コンサルティングや受託開発を請け負う合同会社HaveFunTechの代表として、また、予防治療の自社サービスを展開する株式会社リンケージのCTOという二足の草鞋を履き、日々、さまざまなWebサービスの開発に携わっています。 これまでの開発経験のなかで、データベース設計に関わるさまざまな問題に遭遇してきましたが、本稿ではとくに、アジャイル開発時に発生しやすい問題とその対処についてお伝えしたいと思います。開発の現場で目にしやすい実装におけるアンチパターンを示しつつ、アジャイルという指針を維持しながら、対処となるデータベース設計についてご紹介します。 会員登録のアンチパターンと処方箋 イージーな実装とシンプルな実装 Userと言う名の罠 拡張と破綻 データベースは変化に弱い 仕様変更とテーブル変更 Addで変化に追従する 正規化
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 今でも語り継がれる「原則」は、それだけ価値のあるコンセプトです。 歴史を振り返ることは、失敗を防ぐための効率の良い方法になります。 👑 DRY (Don't repeat yourself) 「同じことを繰り返すな。」 Andy Hunt と Dave Thomas の著書『達人プログラマー』（1999 年）で提唱された原則で、プログラミングに関する最も重要な原則といっても過言ではありません。 DRY 原則だけでなく、どんなデザインパターンやベストプラクティスでも、同じ処理が重複することは基本的に許されていません。 これには
「プログラミング教育について語る会 」で話した内容をまとめておきます。 「AI時代のプログラミング教育」としたのだけど、内容的には「コンピューティング能力を伸ばそうぜ、その道具としてプログラミングしよう」みたいな話になりました。 https://nextbeat.connpass.com/event/346052/ 資料はこちら まず前提として、AIのコーディング能力が7ヵ月で倍になっているというのがあります。なので、今現在の能力で話をしてもあまり意味がなく、ゆくゆくはかなりのレベルでAIがコードを書くという想定をしておいたほうがいいです。 元ネタのツイートはこれ https://x.com/METR_Evals/status/1902384481111322929 論文はここ [2503.14499] Measuring AI Ability to Complete Long Tasks
はじめに inspired mogaさんのブラウザで動くサービスを作るときの技術選定が素晴らしい記事だったので、自分も書いてみる事にしました。 幸いにも技術選定からのお仕事をする機会が多くて、自分の中でパターンが大体決まってきているので言語化してみます。前提が同じサービスは無いので絶対的な正解は無いですが、なんかしらの参考になれば幸いです。 ※2022/02時点 私/よくあるお仕事について Web系のサービスなんかいい感じにするマンとして、フリーランスとして働いています。 準委任という形でスタートアップ企業をお手伝いする事が多いです。 MVPを作りたい、もしくはMVPは行けたのでちゃんと作り直したい、という要望があって参画して、まるっと作ってそのまま運用をします。作って終わりではなくて、運用や拡張性を考えてやってます（サービスに必要なのはもちろん、運用する自分が楽だから）。 前提 エンジニ
こんにちは、メルカリMicroservices SREチームの藤本(@jimo1001)です。 私は現在、Embedded SRE として サーチインフラチームに入り活動しています。このサーチインフラチームは、Elasticsearchを使用した検索基盤を管理し、様々なマイクロサービスに検索機能を提供するチームです。この検索基盤は非常に巨大なプラットフォームで、メルカリ全体のマシンリソースの高い割合を占めており、メルカリの検索を支える非常に重要なものです。私の Embedded SRE としてのミッションは検索基盤の信頼性の向上と自動化を推進することです。 今回は、メルカリの検索基盤で利用している Elasticsearch における運用のノウハウを紹介したいと思います。 Elasticsearch とは Elasticsearch は、Elastic社が開発する Apache Lucen
読者対象 ある程度データベースに関する知識を持っている，経験年数 1 年以上のバックエンドエンジニア 特定のプログラミング言語に依存する部分は含めないため，すべての SQL 使用者を対象とする また，ゼロからの丁寧な説明というよりは，リファレンス感覚で使える記事という形にまとめる。 RDBMS の対象バージョン PostgreSQL: 9.4 以降 MySQL: 8.0.28 以降 id （データ型と INSERT 時のデフォルト埋め） 導入 一般的に採用されやすいプライマリキー用の値として，以下を考える。 連番整数 MySQL では AUTO_INCREMENT， Postgres では IDENTITY や SERIAL と呼ばれるもの UUID v1: ハードウェアごとにユニークな単調増加値 UUID v4: ランダム値 UUID v7（ドラフト）: 単調増加であるタイムスタンプとラ
株式会社モアでバックエンドエンジニアをしているrevenue-hackです！ 普段はGo言語でバックエンドを中心にやっています〜 ↓登壇したときの資料です！ より図を入れて詳しく書いております！ 今回はデータベースの特にRDBの仕組み(アーキテクチャ)についてざっくり理解して、なにかに役立てようぜ〜 というような内容になります。 ↓記事はこちらに移しました！↓ AI駆動開発&DB設計やクラス設計(DDDやクリーンなど)に力を入れていて、 弊社では適宜エンジニアを募集しているので、興味のある方はご連絡ください！ 株式会社モア
※月単価80万円を基準に、7ヶ月分の工数として560万円相当と換算しています。 最初に こんにちは！ 普段はIT企業でWebエンジニアとして働いています。 現在はフリーランスとして活動し、Ruby（Ruby on Rails）、TypeScript（Next.js, React）、Pythonなどを使って、フロントエンドとバックエンドの両方に携わっています。 将来はソフトウェアエンジニアとしてアーキテクチャ・設計について自ら意思決定した上、プロジェクトを推進する事が出来るようになりたいです。 そのためさらにスキルを磨いていきたいと思っており、日々技術に対して情熱を持って仕事に取り組んでいます。 以前Qiitaで 退職して560万円相当の工数をかけてお金を稼ぐサービスを開発した という事でBizRankというビジネス書籍を紹介するサービスを開発しました。 今回はその後としてのお話になります。
あけましておめでとうございます！ 今年は異世界放浪メシのアニメが放送されるらしいので楽しみなバックエンドの原田 (tomtwinkle)です。 内部で運用しているSQLレビューチェックリストの一部を抽出し思いつきで追記して行った結果、結構な分量になってしまいました。 暇な時でも流し読みして頂けるとありがたいです。 Motivation SQLレビュー観点 大きくSQLが変更される修正の際にはEXPLAINをレビュー内容に加える 検索のキーにINDEXを使用しているか SQL発行回数がN+1(1+N)の構造になっていないか サブクエリを利用したSQLはパフォーマンス要チェック Viewの利用は基本的に禁止 CROSS JOINは禁止 WHERE句で十分に絞った検索をしているか 必要なcolumnだけSELECTしているか レコード数だけ必要な場合にCOUNT用のSQLを発行しているか 集計関
みなさんこんにちは。電通国際情報サービス(ISID) 金融ソリューション事業部の水野です。 これは電通国際情報サービス Advent Calendar 2022の16日目の記事です。 今回は、ISID金融事業部で運用しているスキルマップについてご紹介します。 テックリードとは 実は、ISIDの少なくとも金融事業部にテックリードと言うポジションはありません。 実在するのはチーフアーキテクトと言う職種のみで、各プロジェクトでリードエンジニアやテックリードという仮想的なロールがあるのが実態です。 一時期はフルスタックエンジニアと呼んでいる時期もありましたが、近年このワーディングが好まれない印象なので、大々的に使っていません。 主観ですが、フルスタックエンジニアはインフラ知識／運用系の知識のウェイトが高いエンジニアで、テックリードはソフトウェアアーキテクチャ、Webアプリケーション実装技術寄りのエ
みなさん、おはようございます！ CARTA fluct エンジニア の なっかー@konsent_nakka です。 CARTA TECH BLOG アドベントカレンダー 12/14ということで、普段DBのロックについてあまり意識したことがない人に向けた実は覚えておきたいロックについての知識をざっとまとめてみました。 とりあえずこれだけ読んでおけば最低限は困らない、もし何か困った時にはあそこで出てきた内容をもう少し深く調べて見るか、というきっかけになれば良いなと思います。 厳密な定義よりも普段DBを扱う中でロックについてあまり意識したことがないような人にもすっと入ってくるように簡単な表現を優先して書いていますがご了承ください。 目次 留意事項 排他ロックと共有ロック トランザクション分離レベル SELECTのロックレベルを変更する 共有ロック: LOCK IN SHARE MODE 排他ロ
※ この記事はUdemyメディアにも掲載されています。下記のリンクよりお読みください ▶️ 独力でWebサービスを開発・構築できるフルスタックエンジニアへのロードマップ─幅広いスキルをUdemyで学ぶ！ ※ Udemy「夏のビッグセール」とはてなによるプレゼントキャンペーンは終了しました。記事で紹介しているフルスタックエンジニアのスキルは、引き続きUdemyの講座で学習できます。 Webで新規サービスを立ち上げる際に、UIからインフラ周りまで一人で面倒を見られるエンジニアは、少人数のスタートアップでなくとも非常に頼れる存在です。どんな課題に直面しても技術力で乗り越える、そんなスキルフルなエンジニアに憧れる方も多いでしょう。 この記事では、フロントエンドのプログラミング（JavaScript周辺）からサーバーサイド、インフラ、さらに開発手法まで、Web開発で必要になるさまざまなレイヤーのフル
DDD失敗パターン集 DDDという方法論それ自体に対する僕の立場はあんま好きじゃない寄りのフラット（といいつつほぼ忘れかけている）なんですが、過去何度もDDDでプロジェクトが爆死するのをみたり、爆破してしまったり……というのを見てきたので供養したいとおもいます。 メンバーの大半がDDDを知らない 「えっ!? ドメイン駆動を知らずにDDDを?」 「出来らぁっ!」 DDDを知らずにDDDをする、という前提がすでに禅問答じみてる気がしますが、たぶん一番よく見かける失敗パターンなんじゃあないでしょうか。 どういうことかというと、オニオンとかレイヤードとかクリーンなアーキテクチャのモジュールの命名ルールと構造を採用（採用できているとは言っていない）しただけの状態です。 私見ですが、アーキテクチャというのはメンバー全員がそれを理解できていない限り*1即破綻します。 理解できない人はどこに処理を書いてい
前々からこの手のことを書きたいとは思ってたけど id:k0kubun さんの下記エントリに触発されて書きました。 k0kubun.hatenablog.com tl;dr; 個人アプリ開発歴 前提 Heroku GCP Google App Engine Cloud Run Firebase Cloud Functions GitHub Pages 2022/8/14追記 GitLab Pages 2022/5/7 17:00追記：ブコメレス tl;dr; HerokuやFirebaseを駆使すれば割と無料でいける 若干お金を払えばもっと選択肢は増える 個人アプリ開発歴 2001～2002年あたりから個人HPでアプリを公開。後にVectorにも公開 アカウントは残ってるのでいまだにVectorからのレポートメールが毎月届いてます 2009年くらいから色々ウェブアプリを開発 Google A
サーバーサイドからみたGraphQL Serverlss Meetup#19 2021/03/31 に行われた Serverlss Meetup#19 で上記のタイトルで登壇してきました。サーバーサイドの話をしようと思ったけどGraphQLの解決している話をしようと思ったらクライアントの事もかなりはいってしまったので記事のタイトルは変えました。 以下内容です。記事の最後に資料を書くにあたって参考になった資料のリンクを置いてます。 GraphQL and me この1年書いたQiita記事 GraphQLの特徴を分解する ~API インターフェース・Universal BFF・API Gateway~ GraphQLはサーバーサイド実装のベストプラクティスとなるか GraphQLの全体像とWebApp開発のこれから 今回話す事 そもそもGraphQLはなんで作られたのか、何を解決しようとして
この記事は？ それぞれが専門にしている領域に関わらず、Webエンジニアリングの基礎知識として知っておきたいと思う事を対話形式でまとめていく。知識はインプットだけではなく、技術面接や現場では、専門用語の正しい理解をもとにした使用が必要なので、専門がなんであれ理解できるようなシンプルな回答を目指したものになっています。解答の正しさはこれまでの実務と各分野の専門書をベースに確認してはいますが、著者は各技術の全領域の専門家ではなく100%の正しさを保証して提供しているものではないので、そこはご認識いただき、出てきたキーワードの理解が怪しい場合各自でも調べ直すくらいの温度感を期待しています。なお、本記事で書いている私の回答が間違っている箇所があったりした場合、気軽にコメント欄などで指摘いただけるとありがたいです。 Webエンジニアリングの基礎 この記事でカバーしている領域は、以下のような領域です。W
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
こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2021年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2021年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2020年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 205個 です。 まとめるにあ
Skip to the content. 自作RDBMSやろうぜ! このサイトの目的 RDBMS（いわゆるリレーショナルデータベース）というものはプログラミング言語の処理系や、OSなどと同様に、世の中で広く使われているソフトウェアであるにも関わらず、いざ自作してみようと思うと日本語で記述されたサイトや書籍で、必要な情報・情報源がまとまったものがないことに気づきました そこで、叩き台として、本サイト管理人および数名のコミッタで開発している自作RDBMSである SamehadaDB が軌道に乗るまでの経験をベースに、自作RDBMSするための道筋をある程度整理して書き記してみました 各々の情報・情報源は多くが英語で記述されていますが、その点はご容赦下さい なお、本サイトは技術的な解説を提供するのではなく、適切と思われる情報・情報源をポイントするようなサイトとなることを想定しています GitHub
AWS Lambda を使用した Web アプリケーションの開発プロジェクトで、バックエンド・フロントエンド・インフラを一貫して開発をしてきました。 改めてどのように開発をしていたのか、使った技術スタックや各サービスをどのように活用したかを整理したいと思い記事にしました。今後サーバーレス開発を行う際の技術選定の参考にしていただければ幸いです。 前提 Web アプリケーションです。 管理画面用の内部 Web API、外部のサービスと連携するための外部 Web API があります。 処理としてはリソースの CRUD がメインです。 管理画面は SPA で、バックエンドの Web API にリクエストします。 開発メンバーは 4 人ほどで、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアといった区分けはしていませんでした。 機能ごとにメンバー全員がバックエンドからフロントエンドまでを一気通貫で実
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※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。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに Transformerの登場以降、著しい技術革新が続くここ数年、特にOpenAI社のChatGPTのサービス開始以降、おびただしい数の技術ブログや記事がインターネット上に存在する中、本記事に目を留めていただいてありが
2024年度のサイバーエージェント新卒社内研修で「データベースの歴史」の話をしました | CyberAgent Developers Blog
こんにちは。 AI事業本部の協業リテールメディアdivでバックエンドエンジニアをしている yassun7010 といいます。 先日、 AI 事業本部の新人研修で「データアプリケーション」の講師を同じチームの 千葉 と担当しました。 今回の記事では、主に私が担当した「データベースの歴史」の章の講義資料を公開し、資料を作成する際に考えていたこと・伝えたかったことを話します。 「データベースの歴史」で説明されている内容は、AI事業本部の新卒研修で毎年取り上げられているものです。こういった研修の資料は、同じテーマであっても講師をする人の好みが反映されやすく、今年の資料も先人が作られた昨年の資料を参考にしつつ、私が好きな話題を多く取り入れたものに仕上がりました。 SlideShare でも公開しています。 今年の構成は、データベースを RDS・NoSQL・NewSQL として分け、下記のような構成を
ウイングアーク１ｓｔ・CTO 島澤甲氏島澤甲氏：みなさんこんにちは。私はウイングアークでCTOをしている、島澤と申します。このセッションでは、これから技術者を目指されているみなさんに対してなにかヒントになるようなものを伝えられたらいいかなと思っています。 （スライドを示して）まずウイングアークですが、私たちは、帳票やBIと呼ばれるところでトップシェアを占めています。今日は、「このセッションは会社の宣伝をしなくてもいいよね」という話をしたら「別にかまわん」ということだったので、会社の宣伝はもうしません。気になる方はちょっとホームページを見てもらえればと思います。業績などもありますが、順調であるということぐらいにしておきましょうかね。 （スライドを示して）私は猫がすごく好きなエンジニアで、今はCTOをやっています。ちょっとキャリアをお伝えすると、私は学生時代は実は化学の専攻で、ITの専攻ではあ
週末にちょっとしたウェブサイトというかリンク集（？）を作った。 今回は生成AIツールをフル活用していつもより効率よく作業ができた。 生成AIツールについては日々、新しいものがヤバイすごいと宣伝されているけど、実際にどう使っているのかという情報が少ないと感じている。 なので具体的な使い方を書いてみることにした。 作ったもの 開発の概要 最終的なアーキテクチャ UI開発に生成AIツールを使う 初期デザインの参考元 デザインツールの選定と比較 Next.jsの利用 Cursorを活用した開発 データ整形にLLMを使う スクレイピング Amazonの商品データ取得 LLMの選定 動的なコードと静的なコードの使い分け TypeScriptを使わない範囲を定めた 静的サイト生成（SSG）の採用 柔軟なデータベース設計 まとめ 作ったもの 『最も重要な「最も重要なマンガ10選」10選』は「最も重要なマン
概要 スケーラビリティが高く1000万ユーザに耐えるAPIサーバを作成しました。TwitterのようなSNSです。実装はGitHubで公開しています。 開発環境は次の通りです。 Node 16.14 Express 4.17.3 DynamoDB 2012-08-10 機能要件は次の通りです。 ツイート機能 ツイートに対してコメント機能 フォロー機能 タイムライン機能 導入 Facebook、Amazon、Youtubeのような数億人のユーザを抱えるサービスでは大量のトラフィックを捌く必要があります。大量のトラフィックを捌くためのアプローチとして一般的に使われるのはスケールアップではなくスケールアウトです。スケールアップは性能の高い機器を使うためにコストが高いです。また、1つのサーバで運用するためにパフォーマンスの限界が存在します。 スケールアウトについて考えます。アプリケーションは大きく
はじめに 最近趣味で個人開発をしながらアーキテクチャの検討を行なっていたのですが、自分なりにいい感じの結論に辿り着いたので今回はそのアーキテクチャの紹介しようと思います！ インフラ、バックエンド、フロントエンドの各セクションに自分が使用しているテンプレートのリポジトリのリンクを載せてあるので興味のある方は参考にしてください。 また今回紹介するアーキテクチャはあくまで一例なので、間違いや不備などがあればご指摘いただければ幸いです。 前提条件 個人開発で使用するアーキテクチャを考える上で、自分の中でいくつか前提条件があります。 ランニングコストを抑える いくつか前提条件がある中で、個人的に一番重要な要素になります。 バズるサービスを作りたいという気持ちはありますが、そのためにいくらでもコストをかけられるかと言われるとそうではありません。むしろ個人開発となると、抑えられるコストはできる限り抑えた
2021年9月18日に開催されたXP祭り2021で「マイクロサービスに至る歴史とこれから」という講演をしました。資料は次の通りです。本来は75分ぐらいかかるのを45分で話そうとして、余裕で時間オーバーしてすみませんでした。 テクノロジーとテクニックによる進化の流れ テクノロジーやテクニックは、ITの改善サイクルを向上させるために進化を続けています。「技術そのもの」であるところのテクノロジーに対して、テクニックというのは「人による技術の活かし方」を示します。なので、基本的にはテクノロジーが生まれ、それを使いこなしたテクニックが登場することになります。 テクノロジーとテクニックの進化の歴史現在、進化中のテクノロジーであるCloud NativeやServerlessを前提としたテクニックを示す用語、つまり、マイクロサービスに次に来るかもしれない言葉というのは、時間軸からすると再来年ぐらいに出て
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