フリーBGMについて - 一般社団法人フリーBGM協会
Fault-tolerant TypeScript code execution made easyDBOS Cloud is a revolutionary serverless software platform rooted in research from MIT and Stanford. Transactional serverless computing in TypeScript DBOS sets a new standard for serverless computing with these unique advantages: Reduce and simplify your code base - fault handling and recovery are automatedGuaranteed once-and-only once executionDep
Introducing “Database Performance at Scale”: A Free, Open Source Book
Discover new ways to optimize database performance and avoid common mistakes that impact latency and throughput So many things have to align perfectly for impressive database performance. You need to think hard about factors like: The infrastructure your database sits on How it’s set up How you’re managing it How your application interacts with the driver How the driver interacts with your databas
コロコロコミックレビュー
Database Migrations
Table of Contents I consider database migrations one of the most annoying problems to deal with during a software engineer’s life. Not only that, if it goes wrong, as it often does, people tend to develop anxiety related to any schema changes. So why is it so annoying? It looks simple at first glance but is deceptively tricky when you start thinking about it. My primary framework of choice is the
LLMを構築する上で、ナレッジグラフ .vs. ベクトルデータベースの違いを知る｜鈴木いっぺい (Ippei Suzuki)
3年近くTiDBを使ってきた話 @ TiUG Kick Off #0 / My Journey with TiDB: Nearly Three Years On @ TiDB User Group Kick Off #0
3年近くTiDBを使ってきた話 @ TiUG Kick Off #0 / My Journey with TiDB: Nearly Three Years On @ TiDB User Group Kick Off #0
はじめに MySQL8.0 を使ったユニットテストがどうにも遅いので、気になって計測してみた。特に Truncate が遅い気がしたので検証。 MySQL5.7(5.7.44)と MySQL8.0(8.0.28)で比較する。 検証コード iwahara/mysql_performance: 記事用のパフォーマンス計測コード 検証用テーブル 検証に使うテーブル定義は以下の通り。主キーのみのテーブルと、index を１つ、２つ、３つ設定したテーブルを用意した。 照合順序は揃えてある。 CREATE TABLE `no_index` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(256) NOT NULL, `code1` varchar(8) NOT NULL, `code2` varchar(8) NOT NU
ダウンタイムを抑えてAWSからGoogle Cloudにデータベースを移行したはなし - JX通信社エンジニアブログ
こんにちは。kimihiro_nです。 今回はプロダクトで使用しているデータベース(MySQL 互換)を AWS から Google Cloud に引っ越ししたときのはなしを紹介します。 AWSから Google Cloud へ AWS では MySQL 5.7 互換の Aurora グローバルデータベースを利用していました。 グローバルデータベースを使っているのは、大規模災害時におけるリージョンレベルでの障害に備えるためのもので、万一リージョンレベルの障害が発生してもサービス継続できるような体制を作っていました。 今回ある事情から Google Cloud の CloudSQL へのお引っ越しを行い、同じようにホットスタンバイでのマルチリージョン構成を構築することになりました。 なぜ AWS から Google Cloud に 恐らく一番気になるのがこの理由の部分かもしれませんが、大人の
Introducing Amazon RDS Extended Support for MySQL databases on Amazon Aurora and Amazon RDS | Amazon Web Services
AWS Database Blog Introducing Amazon RDS Extended Support for MySQL databases on Amazon Aurora and Amazon RDS With the upcoming end-of-life of MySQL Community Version v5.7 in October 2023 (Page 24), Amazon Web Services (AWS) is actively preparing for this important transition. When MySQL 5.7 reaches community end of life, no further updates, bug fixes, or security patches will be released by the c
データベース 技術顧問 @mita2 FYI: 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
メダリオンアーキテクチャ
InfoQ Software Architects' Newsletter A monthly overview of things you need to know as an architect or aspiring architects. View an example
PostgreSQL と MySQL の比較 - リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) の違い - AWS
MySQL は、データを行と列を含むテーブルとして保存できるリレーショナルデータベース管理システムです。多くのウェブアプリケーション、動的な Web サイト、組み込みシステムを支える人気のシステムです。PostgreSQL は MySQL よりも多くの機能を提供するオブジェクトリレーショナルデータベース管理システムです。これにより、データ型、スケーラビリティ、同時実行性、およびデータ整合性がより柔軟になります。 MySQL について読む » PostgreSQL について読む » PostgreSQL と MySQL はどちらもリレーショナルデータベース管理システムです。これらは、共通の列値を介して相互に関連するテーブルにデータを格納します。例を示します。 ある会社では、顧客データを Customers という名前のテーブルに customer_id、customer_name、custo
はじめに データアナリティクス事業本部のおざわです。 今回はdbt docs generateでデータベースに接続せずにドキュメントを出力してみた結果を共有します。 今回使用したdbtのバージョンです。 ❯ dbt debug 02:00:02 Running with dbt=1.7.3 02:00:02 dbt version: 1.7.3 ...略... 02:00:03 adapter type: redshift 02:00:03 adapter version: 1.7.0 本記事ではRedshiftを使っていますが、他のDBでもドキュメントの生成自体は問題ないかと思います。 実行したコマンド データベース接続できない環境でも以下のコマンドでドキュメントを生成することができます。 dbt parse dbt docs generate --no-compile --empty-
As both a search person and something of a veteran of the NoSQL days, I wonder to myself, often, “how can so many vector databases need to exist?”. Even in our current AI age, where everyone and their mom is trying to build the next chat / AI powered whatever. Even today when it seems everyone is putting vectors somewhere to retrieve them… I have to ask the tough question - when have we reached pe
N+1 ハントの話
食べログネット予約における非同期メッセージ発行の設計パターン - Transactional Outbox のメリット - Tabelog Tech Blog
この記事は 食べログアドベントカレンダー2023 の11日目の記事です🎅🎄 こんにちは。食べログシステム本部 技術部 マイクロサービス化チームの 栗山 です。マイクロサービス化チームは「巨大なモノリシックサービスにおける開発の辛さを解消し、少人数のチームが自律的に意思決定しながら開発するためのシステム基盤を作る」をミッションに活動しています。本記事は以前ご紹介した汎用性の高いマイクロサービス基盤技術 Change Data Capture の活用事例になります。 目次 食べログネット予約のがっかり体験 - 予約を取ろうとしたら既に席が埋まっていた メッセージ発行処理の設計パターン選定 二重書き込み(Dual Writes) 予約業務テーブルの Change Data Capture Outbox テーブルの Change Data Capture 各設計の特長まとめ まとめ 食べログネ
Neosync
Anonymize PII, generate synthetic data and sync environments for better data privacy, testing and developer experience.
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
全国の満蒙開拓団情報をデータベース化 入植地・出身地・死者数など 阿智村の平和記念館が公開へ｜信濃毎日新聞デジタル 信州・長野県のニュースサイト
書籍からデータを一元化し、ウェブサイトで公開するファイルを確認する三沢亜紀さん＝２３日、阿智村の満蒙開拓平和記念館 下伊那郡阿智村の満蒙(まんもう)開拓平和記念館は、全国各地から満州（現中国東北部）へ渡った千以上の開拓団や満州開拓青年義勇隊などについて、名称や入植地域、在籍者数などのデータを一元的にまとめ、２５日から同館ウェブサイトで公開する。全国から約２７万人が送り出され多くの犠牲を生んだが、各団体の情報を網羅したデータベースはなかった。横断的な検索などができるようになり…
Oracle Database 23aiの新機能「AI Vector Search」で、テキストをベクトルデータに変換して検索してみた / 開発者向けブログ・イベント | GMO Developers
Oracle Database 23aiの新機能「AI Vector Search」で、テキストをベクトルデータに変換して検索してみた 5/2に発表およびリリースされた、Oracle Databaseの最新バージョン「23c」改め「23ai」 自らaiと呼称する通り、AIにフォーカスを当てた新機能であるベクトル検索機能「AI Vector Search」が導入されています その新機能である「AI Vector Search」を実際に導入し、ベクトル変換およびベクトル検索を試してみましたのでご紹介します
ChatGPTとデータベースを連携させるText to SQLの魅力と実用性とは？ - AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム
データベーススペシャリストの参考書を呼んでいて、リレーショナルモデルが主流になったのはデータ独立を実現したことにより変更容易性が高くなり生産性が上がったからだと書いてありました。 個人的には流行ったメインの理由はRDBMSが優れたトランザクションの仕組みを持っていたためだと考えていました。 なぜRDBMSが主流になったと思いますか？ RDBMSが流行った理由はトランザクションのお陰ではありません。何故ならリレーショナルモデル登場前からトランザクションをサポートしたデータベースは複数あったからです。 リレーショナルモデルの提唱者であるEdgar F. Codd氏がその当時勤務していたIBMが売っていた製品がInformation Management System(以下IMS)というデータベースで、階層型データモデルというデータ型でデータを表現していました。これは例えるならファイルシステムの
key-value storeを設計するにあたって,リカバリのためにwalを設計するとします。walを可変長にしたい場合,各wal recordにrecord長を表すheaderをつけるような実装が素直な実装の一つとしてあると思うのですが,wal recordを格納しているファイルが破損し,あるwal recordのheader部分が信頼できなくなった場合,各recordの長さがわからなくなってしまうため当該wal record以降のすべてのwal recordが信頼できなくなるような弱点があるように思えるのですが,この問題はうまく回避できるのでしょうか 前提として世の中にあるデータベースは基本的にログファイルが破損する事を想定していません。ログは信頼できるストレージに複製込で保存されており、化けたり消えたりする事はないという前提を置いています。想定する一番大きな障害でもMedia Fai
GitHub - apecloud/kubeblocks: KubeBlocks is an open-source control plane that runs and manages databases, message queues and other data infrastructure on K8s.
KubeBlocks is an open-source control plane software that runs and manages databases, message queues and other data infrastructure on K8s. The name KubeBlocks is inspired by Kubernetes and LEGO blocks, signifying that running and managing data infrastructure on K8s can be standard and productive, like playing with LEGO blocks. KubeBlocks could manage various type of engines, including RDBMSs (MySQL
ヨシモトコレクション >> 標本・資料データベース :: 国立科学博物館 National Museum of Nature and Science,Tokyo
国立科学博物館 地球館3F展示室「大地を駆ける生命」の剥製の大半は、ハワイの実業家、故ワトソンT.ヨシモト氏(1909~2004)より寄贈された「ヨシモトコレクション」の一部である。ヨシモト氏はハワイのオアフ島で、1909年に日系二世として生まれた。働きながら独学で建築を学び、後に自らの会社を創立し、大きな成功を収めた。家族の食料を得るために始めた狩猟は、実業家として名を上げてから全世界への旅へと本格化し、狩猟家としても世界的に著名である。｢ヨシモトコレクション｣は世界的規模の大型哺乳類剥製標本を主とする約400点からなり、現在では調査が困難な地域の標本も多数含まれており、きわめて学術的価値の高いものである。収集された剥製はハワイの人々に野生動物の魅力を伝えるために、私設博物館（Wildlife Museum）に展示されていたが、 晩年、コレクションの保存を考慮して、1997年に当館へ寄贈
LINE LIVE クロージング連載 Vol.2 - DBのReplication Delayとの奮闘
Deno is designed to streamline web and cloud development with built-in modern tools, direct access to web platform APIs, and the capability to import modules via npm. Web apps very often require some persistent application state. Setting up a database involves numerous configuration steps and the subsequent integration of an ORM or other systems. What if you could access such a database without an
GitHub - Shelf-nu/shelf.nu: shelf is open source Asset Management Infrastructure for absolutely everyone.
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RDS for MySQL・Auroraの機能を改めて学び直す #AWSreInvent | DevelopersIO
Techouse社内勉強会の内容を紹介します(2) データベース<分離性編> - Techouse Developers Blog
Techouseの「エンジニア基礎勉強会」とは Techouse では「基礎勉強会」と称して2週間に1回、わたしが OS・ネットワーク・データベース・ハードウェア・セキュリティ・システムアーキテクチャなどをお話する勉強会を開催しています。 今回お試し的に、勉強会の内容を公開してみます。 データベース(1) ACID データベース(2) 分離性 今回は前回「データベース<ACID編>」の続きです。 ご笑覧くださいますと幸いです。 データベース(2) トランザクション <中編: 分離性> 前回で扱った「銀行口座」の例をそのまま使っていきます。 BEGIN; DROP TABLE IF EXISTS accounts; CREATE TABLE accounts ( id serial PRIMARY KEY, name varchar NOT NULL, balance decimal NOT
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 列指向ストレージ形式 Apache Parquet や ORC は、データを高速に取得できるように最適化された、AWS 分析アプリケーションで使用されている、列指向ストレージ形式です。 列指向ストレージ形式には以下の特性があるため、Athena での使用に適しています。 列のデータ型に合わせて選択された圧縮アルゴリズムによる列ごとの圧縮で、Amazon S3 のストレージ領域を節約し、ディスク容量とクエリの処理中における I/O を削減します。 Parquet および ORC での述語プッシュダウンにより、Athena クエリが必要なブロックのみを取得できるようになり、クエリパフォーマンスが向上します。Athena クエリがデータから特定の列値を取得すると、データブ
外部IPを持たないCloud SQLにIAPを使ってローカルマシンからアクセスする | Tech-Tech
All Your Data in One App DB Pilot is a Database GUI client and SQL editor for PostgreSQL, MySQL, SQLite, DuckDB & more.
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DBOS - Transactional Serverless Platform for TypeScript
MySQL5.7とMySQL8.0のパフォーマンスの違いを計測してみた
クイズ形式で学ぶ DB インデックス - Qiita
MySQL の SQL クエリチューニングの要所を掴む勉強会
Architecting with Java Persistence: Patterns and Strategies
ORM のポリモーフィック関連は使うべきか？
dbt docs generateをDB接続なしで実行してみた | DevelopersIO
Are we at peak vector database?
データベーススペシャリストの参考書を呼んでいて、リレーショナルモデルが主流になったのはデータ独立を実現したことにより変更容易性が高くなり生産性が上がったからだと書いてありました。 個人的には流行ったメインの理由はRDBMSが優れたトランザクションの仕組みを持っていたためだと考えていました。 なぜRDBMSが主流になったと思いますか？ | mond
key-value storeを設計するにあたって,リカバリのためにwalを設計するとします。walを可変長にしたい場合,各wal recordにrecord長を表すheaderをつけるような実装が素直な実装の一つとしてあると思うのですが,wal recordを格納しているファイルが破損し,あるwal recordのheader部分が信頼できなくなった場合,各recordの長さがわからなくなってしまうため当該wal record以降のすべてのwal recordが信頼できなくなるような弱点があるように思え
Deno KV internals: building a database for the modern web
DB開発支援ツール「SI Object Browser for Oracle 24」発表、生成AIを利用した開発支援機能を強化
【体験してみた】スタディング データベーススペシャリスト講座
☆むらかみｓｐ on X: "これに同意すぎたので作った https://t.co/2ugoHFydBu"
列指向ストレージ形式 - Amazon Athena
DB Pilot - All Your Data in One App