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  • フリーBGMについて - 一般社団法人フリーBGM協会


    BGM BGM使  BGM使  BGM BGM 使    YouTube  BGMno
    • フリーBGMが18,939曲ラインナップ! フリーBGM協会によるデータベース提供決定

        フリーBGMが18,939曲ラインナップ! フリーBGM協会によるデータベース提供決定
      • 分散システムについて語らせてくれ


        Fault Injection NTT2017 https://oss.nttdata.com/hadoop/event/201710/index.html  2018/07/02 (): https://docs.google.com/presentation/d/15HOMfAbtdWwO48njcB8IdkN3kVAMu3wsmZo0O3S-f_4/edit?usp=sharing   16: 
          分散システムについて語らせてくれ
        • MyRaft論文紹介

          Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023

            MyRaft論文紹介
          • こんなに違うよ MySQLとPostgreSQL /

            2024年6月22日に開催された「第14回 関西DB勉強会 」での、 『こんなに違うよ MySQLとPostgreSQL ~MySQLとPostgreSQLのニッチな違いを語る~』 の発表資料です。 https://kansaidbstudy.connpass.com/event/316348/

              こんなに違うよ MySQLとPostgreSQL /
            • PostgreSQLを生成AIの情報源として使える高速ベクトルデータベース化拡張「Pgvectorscale」がオープンソースで公開。Pgvectorをさらに高性能化

              PostgreSQLのマネージドサービスなどを提供しているTimescaleは、PostgreSQLで高速なベクトルデータベース機能を実現する拡張機能「Pgvectorcale」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 大規模言語モデルを用いた生成AIの注目度が高まる中で、文章や画像、音声といったデータの特徴を数値で表現するベクトル化(もしくはエンベディング)により、大規模言語モデルで扱えるようにすることへの注目も高まってきています。 ベクトルデータベースは、このベクトル化された膨大なデータの保存や類似度の検索などが可能です。 例えば、RAG(Retrieval Augmented Generation)と呼ばれる手法により大規模言語モデルの回答に外部のデータベースから取得したデータを組み込むことができます。こうした場面でベクトルデータベースが活用されます。 高速ベクトルデータベ

                PostgreSQLを生成AIの情報源として使える高速ベクトルデータベース化拡張「Pgvectorscale」がオープンソースで公開。Pgvectorをさらに高性能化
              • 自然言語による説明でSQL文からDBアプリの生成まで実現する「Oracle APEX AI Assistant」発表

                オラクルは、自然言語による質問からSQLクエリを生成したり、自然言語で求める機能を説明することでアプリケーションの生成まで実現する「Oracle APEX AI Assistant」(以下、APEX AI Assitant)を発表しました。 APEX AI Assistantは同社のローコード開発ツールであるOracle APEXの機能として提供されます。Orale APEXはOracle DatabaseはOracle Autonomous Databaseなどを含む同社のOracle Databaseクラウドサービスにおいて無償で利用可能です。 このAPEX AI Assistantを含むOracle APEXの新バージョンは今日から利用可能。 自然言語からSQL文を生成 Oracle APEXでデータベースアプリケーションを開発する場合、まずデータモデルを設定し、デザイナーで画面を作

                  自然言語による説明でSQL文からDBアプリの生成まで実現する「Oracle APEX AI Assistant」発表
                • sqlcを新規サービスに採用してみた!

                  golang.tokyo #35 〜カンファレンス 後夜祭!〜 LT会登壇資料 https://golangtokyo.connpass.com/event/317973/

                    sqlcを新規サービスに採用してみた!
                  • 【JJUG CCC 2024 Spring】物理削除/論理削除 #jjug_ccc_c #jjug_ccc | ドクセル

                    TORANOANA Lab 物理削除 vs 論理削除 レコード消滅作戦 虎の穴ラボ 河野 裕隆 JJUG CCC 2024 Spring Copyright (C) 2024 Toranoana Lab Inc. All Rights Reserved. #jjug_ccc_c 自己紹介 河野 裕隆(こうの ひろたか) 好きなもの ● 2019/08 虎の穴ラボ入社 ● VOCALOID(初音ミク) ● 新規開発チーム ● 謎解き、クイズ ○ ● クリエイティア他 X: @hk_it7 虎の穴ラボへの入社理由 ● スキルを高めあえる仲間がほしい ● ユーザーに近い仕事がしたい JJUG CCC登壇は半年ぶり3回目 初めてスタッフ参加🎉 2 Copyright (C) 2024 Toranoana Lab Inc. All Rights Reserved. #jjug_ccc_c

                      【JJUG CCC 2024 Spring】物理削除/論理削除 #jjug_ccc_c #jjug_ccc | ドクセル
                    • MySQL8.0でSELECT COUNT(*)が低速になる動作は8.0.37で解消されていた! - CyberAgent SRG #ca_srg

                      メディア統括本部 サービスリライアビリティグループ(SRG)の鬼海雄太(@fat47)です。 #SRG(Service Reliability Group)は、主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。 本記事は、MySQ

                        MySQL8.0でSELECT COUNT(*)が低速になる動作は8.0.37で解消されていた! - CyberAgent SRG #ca_srg
                      • MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第3回ロック読取りも SELECT は止められない【解説動画付】|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ

                        MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第3回ロック読取りも SELECT は止められない【解説動画付】 MySQL とその互換 DB のロックの挙動を紹介する入門シリーズ、第3回は第2回で紹介したロックモニターを使って、業務ではよく使われているロック読取りについて解説します。 ロック読取りは、ゲームのバックエンドサーバーなど「同時に多数の処理をこなすけど、データとしての一貫性も重要」な場合に必須となるテクニックです。既に使っているという方も復習を兼ねてぜひご覧ください! ★ 第1回 トランザクション分離レベル ★ 第2回 ロックモニターの読み方 ★ 第3回 ロック読取りも SELECT は止められない ★ 第4回 INSERT を止めるインテンションロック ★ 第5回 WHERE 条件と違うレコードロック ★ 第6回 ギャップロックがあっても更新される ★ 第7回 ネクストキー

                          MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第3回ロック読取りも SELECT は止められない【解説動画付】|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
                        • イベント駆動とドメインモデルの完全性を意識したアーキテクチャ設計

                          こんにちは。LINEヤフー株式会社で、出前館というプロダクトのサーバーサイドエンジニアをしている古田大志です。 株式会社出前館はLINEヤフーのグループ会社です。資本業務提携を結んでいて、LINEヤフーが開発などをサポートしています。 詳しくはこちらをご参照ください。(https://corporate.demae-can.co.jp/pr/news/demaecan/line.html)(外部サイト) 今回の記事では、その出前館における開発の内容を紹介させていただきます。 出前館はデリバリーサービス事業のプロダクトで、開発においてはマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。出前館のマイクロサービスの1つに、クーポンに関するドメインの責務を持ったコンポーネントであるクーポンサービスがあります。 クーポンサービスでは、ビジネスエンハンスに伴う「非機能要件の増大」や「仕様の複雑さの肥大化

                            イベント駆動とドメインモデルの完全性を意識したアーキテクチャ設計
                          • 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

                            • 2024年度 サイバーエージェント新卒社内研修の「データモデリング」の資料公開 | CyberAgent Developers Blog

                              協業リテールメディアdivでデータエンジニアをしている千葉です。 本日は、先日弊社内で実施をしたAI事業本部 新人研修の一部である「データモデリング」について記載をします。 同じく講師として登壇をした yassun7010 も「データベースの歴史」について、ブログとして公開をしているため、合わせて見ていただけると嬉しいです。 ※今回の記事作成に合わせて一部加筆修正をしています。 基幹系と情報系 今回の研修では、データモデリングを扱うシステムを 基幹系 情報系 に分けて説明をしています。 というのも基幹系と情報系では、そもそもデータの扱われ方やシステムの特性が異なります。 基幹系システムではOLTPと呼ばれる処理システムになっており、オンラインでかつリアルタイムにデータを追加更新します。そのため、重要となってくるのが多くのトランザクション(処理数)を正確にさばくことです。代表例としては銀行の

                                2024年度 サイバーエージェント新卒社内研修の「データモデリング」の資料公開 | CyberAgent Developers Blog
                              • explainだけじゃわからない!MySQLのindexの考え方 - BASEプロダクトチームブログ


                                 SakiPHPPHP Appindex MySQLInnoDBRDB index index index
                                  explainだけじゃわからない!MySQLのindexの考え方 - BASEプロダクトチームブログ
                                • MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第2回ロックモニターの読み方【動画解説付】|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ

                                  MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第2回ロックモニターの読み方【動画解説付】 MySQL とその互換 DB のロックやトランザクションの挙動を紹介する入門シリーズ、「第1回 トランザクション分離レベル」 では READ COMMITTED や REPEATABLE READ でどういう挙動になるか紹介しました。 第2回目の今回は MySQL InnoDB のロックモニターの読み方、使い方について解説します。MySQL のロック機構を理解するツールとして便利なのでぜひご一読ください! ★ 第1回 トランザクション分離レベル ★ 第2回 ロックモニターの読み方 ★ 第3回 ロック読み取り、共有ロックと排他ロック ★ 第4回 インテンションロック ★ 第5回 レコードロック ★ 第6回 ギャップロック ★ 第7回 ネクストキーロックと降順インデックス ★ 第8回 共有ロックで発生

                                    MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第2回ロックモニターの読み方【動画解説付】|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
                                  • Next.jsとPrismaをCloudflareにデプロイして月300万のDBクエリに無料で耐える


                                     Next.js  Cloudflare  Edge Runtime Edge Runtime Node.js Runtime Prisma 使  Prisma Accelerate Prisma Accelerate Edge Runtime  Prisma 使 6  Prisma Accelerate  Cloudflare Workers  
                                      Next.jsとPrismaをCloudflareにデプロイして月300万のDBクエリに無料で耐える
                                    • MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第1回トランザクション分離レベル|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ

                                      MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第1回トランザクション分離レベル MySQL InnoDB および AWS Aurora や PingCAP TiDB におけるロックの仕組みやトランザクションの動作を全11回のシリーズで解説します! 最初はベースとして重要な MySQL 8.0 InnoDB 前提でユーザー視点でのロックの仕組みを学び、後半第10回以降では MySQL 互換 DB として人気の高い AWS Aurora や PingCAP TiDB と MySQL InnoDB との違いについて学びます。 1回目の今回はロック機構と切っても切り離せないトランザクションとその分離レベルについて、実際に挙動を確かめながら解説します。ライブ感のある説明も理解に役立ちますので、解説動画も付けてみました。合わせてご覧ください! ★ 第1回 トランザクション分離レベル ★ 第2回 ロ

                                        MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第1回トランザクション分離レベル|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
                                      • DBaaSのトレンドは「Kubernetes対応」と「マルチクラウド」 NTTデータ小林氏が語る、クラウドネイティブなデータベースの今と選定のポイント


                                        IT Cloud Native Week 2024調NTT   DBaaSDB DBaaSDatabase as a ServiceKubernetes Oracle Datab
                                          DBaaSのトレンドは「Kubernetes対応」と「マルチクラウド」 NTTデータ小林氏が語る、クラウドネイティブなデータベースの今と選定のポイント
                                        • 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

                                            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
                                          • DuckDB Doesn’t Need Data To Be a Database

                                            28 May 2024 DuckDB Doesn’t Need Data To Be a Database One of the many enjoyable things about databases is that they generally try to separate how data is represented internally (say on disk) from how it is used. To the point that it has become the norm to not even store the data on the same hardware that is running the queries. Databases have gotten so good at this, that the term is almost mislead

                                            • クラウド時代のデータベースを理解するために①


                                              NewSQL DB  AuroraNewSQL NewSQL DB     使1 RDBMS
                                                クラウド時代のデータベースを理解するために①
                                              • クラウドサービスセキュリティチェックDB | マネーフォワード Admina

                                                社内導入の前のセキュリティチェックにご利用いただける、クラウドサービスの基本情報、規約関連、セキュリティ関連機能をまとめたデータベースです。

                                                  クラウドサービスセキュリティチェックDB | マネーフォワード Admina
                                                • DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab

                                                  こんにちは!サイオステクノロジーの安藤 浩です。DB設計書の生成が容易にできるDBMLをご紹介します。DBMLの入門として、DBMLの書き方、ER図生成方法、Github actionsでCIを実行して閲覧する方法をご紹介させていただきます。 DBMLとは DBML は DataBase Markup Language の略でDB構造を定義するために設計された言語です。 DB構造に焦点を当てており、可読性の高い言語です。 dbdiagram.io や dbdocs.io などを利用することでDBドキュメントの生成が可能です。 コードベースで図を生成できる点でPlantUMLと似ていますね。 DBMLの書き方 テーブルの書き方 まずはテーブルの定義の例をもとにDBMLの記法を紹介していきます。users というテーブルを作成してみます。コードは以下のようになります。 Table users

                                                    DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab
                                                  • 「脱 Oracle」 速習ガイド (PostgreSQL 11〜15 対応版)

                                                    はじめに 本ガイドの目的と対象読者 本ガイドは Oracle から PostgreSQL へのデータベース移行リファレンスである。移行に要する工数の算定を容易化することを目的として、考慮すべき非互換情報をシンプルかつ具体的に整理してある。「脱 Oracle」を推進するマネジャーやリーダーのみならず、すべてのメンバーにとって必携のガイドとなることを目指した。本ガイドの情報の多くはインターネット上に公開されているが、それらが体系的、一元的に、かつ最新の PostgreSQL に対応しているものが見当たらなかった(2023年3月12日現在)。そのため、読者の便宜を図る点において本ガイドの果たす役割は大きいと考えている。 本ガイドの前提 本ガイドの内容は下記のデータベース間の移行を前提に記載してある。 移行元データベース

                                                      「脱 Oracle」 速習ガイド (PostgreSQL 11〜15 対応版)
                                                    • DuckDBでお手軽!データフェデレーション - Techtouch Developers Blog

                                                      tl;dr はじめに DuckDB とは DuckDB では何が読めるのか 使ってみる S3 上のJSON を読んでみる リレーショナルデータベース 他ツールではなく DuckDB を使うメリット しくじりポイント (特にリリースされたばかりの)バージョンには気をつける S3 のオブジェクト数が多い場合不都合がありがち スレッドの調整が必要な場合も Redshift には未対応 終わりに 付録 MySQL のデータを読み込む例の MySQL 側の準備 tl;dr DuckDB 便利だよ。分析以外でも使えるよ 色々な場所のデータを閲覧・結合できるよ。標準SQLも使えるよ ただし、細かい落とし穴は色々あるので気をつけてね はじめに2023年4月にデータエンジニアとして入社したmin(@not_rogue)です。暖かくなるにつれ、YouTube で見た南伊豆ロングトレイル | 松崎町に行く機運が

                                                        DuckDBでお手軽!データフェデレーション - Techtouch Developers Blog
                                                      • GitHub - quarylabs/quary: Open-source BI for engineers

                                                        You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                                                          GitHub - quarylabs/quary: Open-source BI for engineers
                                                        • FractalDB: LINEヤフーのオンプレミス・マルチテナンシー型データベースシステムの紹介

                                                          こんにちは、LINEヤフー株式会社でデータベース部門に所属している、今野です。現在は、先日LINEヤフー社内にて提供を開始したFractalDBの開発と運用を担当するチームに所属しています。 FractalDBは、LINEヤフーのオンプレミス環境に向け開発された、データベースプラットフォームです。この記事では、FractalDBの概要として、開発に至った背景や設計目標から、その特徴およびアーキテクチャの概要について紹介します。 また、LINEヤフーでは今夏のインターンシップを募集しています。FractalDBチームも募集してますので、ページの最後の紹介をぜひ確認してみてください。 FractalDBとは FractalDBは、LINEヤフーのオンプレミス環境に最適化されたデータベースプラットフォームとして開発されています。リレーショナルデータベースとNoSQLデータベースの利点を融合させた

                                                            FractalDB: LINEヤフーのオンプレミス・マルチテナンシー型データベースシステムの紹介
                                                          • なぜSQLiteはバイトコードを使うのか

                                                            以前にデータベースを自作しようとして、SQLiteのアーキテクチャを見てみたらVMだったことに疑問を感じ、それをツイートしたところ作者からリプをもらいました。 作者いわく、次のような背景があったとのことでした。 SQLiteを作った当初はデータベースエンジンのことをよく知らないがコンパイラのことをよく知っていた SQLデータベース・エンジンを書くという問題をコンパイラ構築の問題として扱うのは自然なことだった データベースエンジンのコアの部分をVMにするという発想がまったくなかったので、どんなメリットがあるのか?と気になっていました。 それを作者に聞いたら、詳細な説明ページを作ってくれました。 個人的にVMにしたことで、評価&実行のパフォーマンスは多少良くなると思うが、データベースエンジンのパフォーマンスにそれほど寄与していないんじゃないかな?って思ったりしました。 本記事はそのページについ

                                                              なぜSQLiteはバイトコードを使うのか
                                                            • [Software Design連動企画] 実践クエリチューニング | gihyo.jp

                                                              この記事は、『Software Design 2024年6月号』(2024年5月17日発売)の第1特集「SQLチューニングする前に知っておきたい 実行計画&インデックスのしくみ」の連動企画です。ぜひ本誌特集1もお読みください。 適切なインデックスを設計する インデックスの調整によるクエリの高速化は、RDBMSを使用する際の数あるチューニングテクニックの中でも最もお手軽なものです。テーブルのカラムの定義を変えるわけではないので、クエリの結果に違いが生じず、アプリケーションを変更する必要性がないからです。適切なインデックスを付与するだけでチューニングが済むというのは極めて効率的です。それでは適切なインデックスとはどのようなものでしょうか。本記事では、まずインデックスを設計する際に重要なポイントを解説します。 インデックスとSQL構文 「どのカラムの組み合わせに対してインデックスを作成すべきか」

                                                                [Software Design連動企画] 実践クエリチューニング | gihyo.jp
                                                              • 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

                                                                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

                                                                  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
                                                                • Prisma ORMを2年運用して培ったノウハウを共有する

                                                                  TSKaigi 2024 ref: https://tskaigi.org/talks/tockn

                                                                    Prisma ORMを2年運用して培ったノウハウを共有する
                                                                  • 米Oracle、「Oracle Database 23ai」クラウド版を提供開始 AIを意識して名称を変更

                                                                      米Oracle、「Oracle Database 23ai」クラウド版を提供開始 AIを意識して名称を変更
                                                                    • NewSQL Landscape

                                                                      Oracle Cloud Hangout Cafe Season8 #4

                                                                        NewSQL Landscape
                                                                      • CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか? / How tough is CockroachDB?

                                                                        CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか? / How tough is CockroachDB?

                                                                          CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか? / How tough is CockroachDB?
                                                                        • SQLは滅ぶべきか|ミック


                                                                           SQL2011SQLFROM
                                                                            SQLは滅ぶべきか|ミック
                                                                          • AIにフォーカスしたRDB「Oracle Database 23ai」正式リリース。AI用のベクトルサーチなど可能に

                                                                            AIにフォーカスしたRDB「Oracle Database 23ai」正式リリース。AI用のベクトルサーチなど可能に オラクルはAIにフォーカスしたデータベース「Oracle Database 23ai」の正式リリースを発表しました。 Oracle Database 23aiは、昨年(2023年)9月にリリースされた「Oracle Database 23c」にAI関連をはじめとする新機能を追加した上で、「23c」の名前を変更したものだと説明されています。 参考:[速報]Oracle Database 23cが正式リリース。JavaScriptストアドプロシージャ、DBに自然言語で問い合わせなど新機能。Oracle CloudWorld 2023開幕 Bring #AI algorithms to where your data lives with Oracle Database 23ai

                                                                              AIにフォーカスしたRDB「Oracle Database 23ai」正式リリース。AI用のベクトルサーチなど可能に
                                                                            • SQL滅ぶべし | ドクセル

                                                                              SQL • リレーショナルデータベースシステムと会話するための言語 • 1970年 Codd が RDB モデルと同時に提案 (Alpha言語) • 1974年 Chamberlin と Boyce が改良 • 元々は SEQUEL (Structured English Query Language) だったが、商標登録されていた • 読み方は エスキューエル とそのまま読む (Glliespie 2012)

                                                                                SQL滅ぶべし | ドクセル
                                                                              • 数百サイトがFirebaseのセキュリティルール設定を誤って合計1億2500万件の機密情報が公開されてしまっていた

                                                                                Firebaseのセキュリティルールの設定を誤っていることが原因で数百のサイトが平文パスワードや機密情報を含む合計1億2500万件のレコードを公開してしまっているとセキュリティエンジニアの「Logykk」「mrbruh」「xyzeva」という3人がブログに投稿しました。 900 Sites, 125 million accounts, 1 vulnerability - env.fail https://env.fail/posts/firewreck-1/ セキュリティエンジニアの3人はChattr.aiというサービスでFirebaseの設定が間違っていることを発見しました。Chatter.aiではウェブサイト上の正規ルートで登録するとアカウントの権利が適切に制限されるものの、FirebaseのAPIを直接使用してアカウントを作成するとFirebase上のデータベース全てに対する権限が取

                                                                                  数百サイトがFirebaseのセキュリティルール設定を誤って合計1億2500万件の機密情報が公開されてしまっていた
                                                                                • サブクエリの書き方を2万文字弱かけてすべて解説する


                                                                                    SQL[1] MySQL12使便SQL    MySQL8.0   Google meet  18,000 20,000   
                                                                                    サブクエリの書き方を2万文字弱かけてすべて解説する