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DuckDB の FTS (Full Text Search) 拡張と Lindera を利用する事で、日本語全文検索を実現できますが、DuckDB-Wasm と Lindera-Wasm を利用する事でブラウザで日本語全文検索を実現できます。Wasm なので完全オフラインで、利用できます。 さらに、クライアントのリソースということもあり一文字ずつ入力された値に対して Lindera-Wasm で形態素解析して、SQL を実行することでインスタント検索も実現できます。 DuckDB-Wasm (FTS 拡張) + Lindera-Wasm技術的には特に難しいことはしておらず、DuckDB-Wasm の FTS 拡張に Lindera-Wasm で形態素解析した結果を引数として渡して実行しているだけです。 デモサイトを用意しておきました​、もし良ければ試してみてください。 DuckDB-Wa

はじめに Googleカレンダーのような時間枠を扱うシステムを設計する際、開始・終了時刻を管理するロジックは容易ではない。 しかし、PostgreSQLには 範囲型 があり、この機能を活用することで、開始時刻（begin_at）と終了時刻（end_at）を1つのカラムで扱えるようになる。 そこで本稿では、範囲型を用いた設計と、その利点を紹介する。 時間枠を扱う難しさ まず前提として時間枠の扱いがなぜ難しいかを紹介する。 ソフトウェアデザインでやっている連載、実戦データベースリファクタリングの 【12】厄介な時間枠に向き合う でも紹介したが、時間の範囲を比較するときが難しい。 範囲の重なりには以下の種類がある。 包含：範囲Aが範囲Bを完全に含む 重複：範囲Aと範囲Bに共通点がある 隣接：範囲Aと範囲Bが隣り合う 時間枠の扱いはSQLに限らず、プログラミングの題材として難易度が高い。 特に重複

Prisma界隈で話題沸騰中（自分調べ）のTypedSQLだが、自分の中ではかなりアツいと思っているので、その理由を語ろう。なおTypedSQLの機能とか仕組みについては記述しないのでドキュメントや以下の記事を参照するとよい。 Prismaの難しさ 複雑なクエリを組み立てるのが特に難しい。複雑といっても何10行もあるようなクエリとかではなく、joinとか集計関数がいくつかあるくらいで十分複雑になる。たとえば特定のユーザーに紐づく記事をコメントの数を含めて取得したいとする。クエリは雰囲気こんな感じ。SQLとしては全然難しくない。 SELECT posts.id, count(comments.id) AS cnt FROM posts INNER JOIN users ON posts.author_id = users.id LEFT JOIN comments ON posts.id =

Introducing postgres.new, the in-browser Postgres sandbox with AI assistance.

Googleは、同社がクラウドサービスとして提供しているCloud SpannerをRailsのActive Recordに対応させるアダプタ「activerecord-spanner-adapter」が正式版となったことを発表しました。 Cloud Spannerは、Googleの多数のデータセンターにまたがる地球規模で大規模分散処理を行うリレーショナルデータベースです。事実上無制限とされる高いスケーラビリティと99.999％の高可用性を備えつつ、強い一貫性とトランザクション処理、SQLによるクエリなどを実装しています。 メルカリの決済サービスであるメルペイがバックエンドデータベースにCloud Spannerを採用し、数百万ユーザーの処理を行っているとされています。 このCloud SpannerをRailsのActive Recordのバックエンドデータベースとして使えるようにするア

Build in a weekendScale to millionsSupabase is the Postgres development platform. Start your project with a Postgres database, Authentication, instant APIs, Edge Functions, Realtime subscriptions, Storage, and Vector embeddings.

GoogleはGoogle Cloudで提供している大規模分散データベース「Cloud Spanner」に、PostgreSQL互換のインターフェイスを実装したと発表しました。 At #GoogleCloudNext, we've announced the preview of Cloud Spanner’s PostgreSQL interface—combining the scalability & reliability of Spanner that enterprises trust with the familiarity & portability of PostgreSQL that dev teams . Take a deeper dive ↓ https://t.co/Y3xD1lDPLg — Google Cloud Tech (@GoogleCloudTech

Issue VercelへのリクエストからServerless Functions が実行されると新規にDBに接続し、終了時にコネクションを切断する 一般的なコネクションプールを使ったアーキテクチャよりDB接続コストの影響を受ける Amazon RDS ProxyやCloud SQL Proxyのようなプラットフォームが提示する解決策がまだない

こんにちは。クラウド運用チームの飯塚です。 私たちは cybozu.com 本番環境の MySQL を昨年末から順次 8.0 系へアップグレードしており、前回の定期メンテナンスにおいて全てのインスタンスのアップグレードを完了しました。この記事では、私たちが MySQL 8.0 への移行に取り組んだ理由と必要になった対応について紹介します。 なぜ MySQL 8.0 へ移行したのか GTID-based レプリケーションにおける制限の緩和 再起動時に AUTO_INCREMENT のカウンタが巻き戻る問題の解消 実際に対応が必要だった MySQL 8.0 の変更点 utf8mb4 の照合順序のデフォルト値の変更 SQL_CALC_FOUND_ROWS と FOUND_ROWS() が deprecated に Connector/J のメタデータ取得処理の性能低下 sys.innodb_lo

Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応 SQL文を直接書かなくとも、自動的にSQL文を生成、実行してくれるORM（Object-Relational Mapper）は、プログラミングを容易にしてくれる技術としてRailsやHibernate、Springなどさまざまなフレームワークなどで活用されています。 一方で、ORMが生成するSQL文はときに複雑に、あるいは非効率なものとなり、データベース処理の遅さにつながることもあります。 このとき、SQL文の生成と実行を明示的にコードとして記述する必要がないというORMの特徴が、なぜデータベース処理が遅くなったのか、どのようなSQL文が生成され、そのどこに原因があるのか、といった調査を難しくている面があり

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較

近年はGo言語を用いたマイクロサービス開発がトレンドになっており、データベース周りの実装においてはGormがORMapperとして最も人気となっています。 Gorm - Github Ruby on RailsでいうActiveRecordのようにデファクトとも言えるORMapperであり、事前知識がなくともメソッドチェーンでクエリを作っていくことで、とても敷居が低くパワフルな機能を使うことができます。 一方でGithubのスター数の割には日本はもちろん海外を含めて実践にまつわる知見が不足しているので、実際にGormをプロダクトレベルで運用した経験からの注意点をまとめてみました。 (分かりやすい例としてRubyのActiveRecordとの比較を度々行っていますが、本来対立するもの同士ではないことを予め明示しておきます) SQLの知識は必要 少なくともGo言語を実戦投入しようとしている人で

『Qiitaユーザーが選ぶ、2019年に読んで良かった技術書』アンケート結果発表 こんにちは。Qiita Zine 編集部です。 2019年も残りわずかとなりました。 年末年始休暇には、読書をされる方も多いのではないでしょうか。 この記事では、先日Qiitaメルマガで行った『Qiitaユーザーが選ぶ、2019年に読んで良かった技術書』アンケートの結果を、選出理由を交えて紹介します。 ぜひ、ご自身へのクリスマスプレゼントや、年末年始の読書のお供の参考にしてください💁‍♀️

「ユーザー目線」のシステムを目指して RDBが従来の階層型DBに比べて優れていた点はいくつか挙げることができますが、シェアを伸ばすうえで最も大きな影響は、ユーザーが使いやすいデータ構造とインタフェースにこだわったことです。すなわち、「テーブル」と「SQL」の発明です。 RDBでは、すべてのデータを「テーブル」というただ一つのデータ形式によって表現します。テーブルは、見た目が「二次元表」に似ているため*3、Microsoft ExcelやGoogle ドキュメントなどのスプレッドシートを使い慣れた人が見ると、データを格納する方法が直観的にイメージしやすいという利点があります。実際、こうした二次元表によるデータ管理は、Excelなどのソフトウェアが登場する前から一般的な方法だったため、RDBが登場した当時の人々にとっても受け入れやすいものでした。 テーブルが画期的だった点は、もう一つあります。

こんにちは。データ駆動推進室の @jaggy です。 先日7月9日に行われた「Looker」の日本初のイベント「Join The Tour in Tokyo 2019」に登壇してきました。会場では「Embedded Analytics」という対外向けの仕組みについてお話ししましたが、この記事では、ピクシブ社内向けにデータプラットフォーム「Looker」を導入した話を紹介します。 この記事を3行でまとめると？ よりデータの民主化を進めるために、ピクシブではSQLを書かずに分析できる環境の整備を進めています。 いくつか検討した結果、データ整備面の拡張性・メンテナンス性に強みのある「Looker」というツールを導入しました。 導入後、BigQueryを使っていない部署のデータ活用事例も増え、Lookerの利用が広まるだけでなく、データへの関心度まで上がってきています。 SQL無しでデータ分析が行

Developers Summit 2017 KANSAI の発表資料です。 3000社の業務データ絞り込みを支える技術 kintoneのアーキテクチャと高速化

データベース設計の話をしていて、「連番の主キーは業務上意味のないデータだから、テーブルに持たせるのはムダだ。複合主キーにするべき」という意見を聞く機会がありました。 脊髄反射で「ないわー」と思ったものの、理由を上手く説明できなかったので、改めて考えてみました。 その結果、次のような結論に至りました。 単一の連番カラムによる主キーと、複合カラムによる主キーとで迷ったら 実装をシンプルにし、業務変更の影響範囲を小さくするために、複合主キーを避ける というわけで、調べたことや考えたことをメモしておきます。# 間違っている部分があれば、教えていただけると嬉しいです。 （2011/07/25 追記）複合主キーとサロゲートキーについては、要件やシステムに依存して多様な判断がありうると思います。にもかかわらず、「避けるべき」というタイトルにしたのは極端でした。申し訳ありません。ご指摘下さった皆さん、あり

はじめに こんにちは。ゆうすけです。 僕はRailsエンジニアとして内定後、勤務が始まるまでの１ヶ月で技術書１３冊（金額にして3.4万円(汗)）を読んできました。 内定先のマネージャーにおすすめされた本も多く、Railsエンジニアに転職を検討されている方、実務レベルの知識を習得したいという方の参考になればと思い、１ヶ月で読んできた本を紹介します。 無料でPDFが公開されているものもあるので、是非参考にしてみてください。 当然ですが１ヶ月で全てを理解出来た訳ではなく、今後繰り返し読んでいこうと思っているので、自分の現状の備忘も含めて書きました。 はじめに 読んだ本 基礎知識 Webを支える技術 -HTTP、URI、HTML、そしてREST (WEB+DB PRESS plus) プログラミング一般 プリンシプル オブ プログラミング3年目までに身につけたい一生役立つ101の原理原則 オブジェ

ゴールデンウィークはいかがお過ごしされただろうか。今年は天気も良く、行楽日和が続いたように思う。 さて、先日MySQL 8.0が正式にリリースされた。少し時間が経ってしまったが、今回はMySQL 8.0の新機能について紹介したい。コミュニティ版のダウンロードはこちらから可能だ。 ひとつ前の正式バージョンはMySQL 5.7だったのだが、MySQL 8.0は非常に大きなリファクタリングが含まれており、5.x台のバージョン番号を捨て去ろうという話があった。そこで、次のメジャーバージョンは最初の桁を増やすということになったのだが、MySQL 6.0は過去に既に存在し、買収などの騒ぎで開発が頓挫してしまった経緯がある。7.xはMySQL NDB Clusterと被っている。というわけで、5.7の7の部分の次という意味合いもあって、8.0というバージョン番号を引っさげ、満を持しての登場となった。その