Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは！PHPとCを主に書いています、Sakiです。日中はBASE株式会社さんでお仕事させていただいています。早朝と夜間にphp-srcでの活動をしています。PHP8.4のリリースマネージャーもやってます。 2024年からありがたいことにPHPコア開発者として採用していただき、半年とちょっとになりました。ちょうど一区切りということで、これまでの活動を簡単にまとめたいと思います。細かいものや、最終的に成果が出なかった（議論がまとまらなかったなど）ものは除外しています。 2023年、コア開発者になる前 実は私はphp-srcどころかOS

「要件定義のスキルを上げたいけどどうしたら良いかわからない」 こんなふうに悩んだことはないだろうか。 要件定義ではかなり幅広いスキルが求められる。さらに要件定義の対象は毎回異なるため、具体的なレベルでスキルを言語化するのがかなり難しく、どうしてもスキル定義が「コミュニケーションスキル」や「ビジネス理解スキル」といった抽象的な言葉になりがちだ。 そこでこの記事では、要件定義を第一線で実行してきた私が、要件定義を構成するスキルを以下の５つに分解し、それぞれの向上のための方策も可能な限り具体化した。 ・論理的に物事を整理するスキル ・ビジネスの数字を理解するスキル ・業務のフローを理解するスキル ・要求を具現化するスキル ・要求を達成するために必要な機能を洗い出すスキル それでは一つずつ見ていこう。 １ 要件定義をするために必要な5つのスキル この章では、要件定義に必須なスキルとそれがなぜ必要な

前回はUbuntuデスクトップで動くRSSリーダーであるNewsFlashを紹介しました。今回はサーバー上で動作し、任意のウェブブラウザーで閲覧可能なRSSリーダーである「FreshRSS」について紹介しましょう。 図1 Web UIながら、テーマが豊富でコンパクトにまとめて表示できるFreshRSS 拡張機能も備えたFreshRSS RSSリーダー（フィードアグリゲーター）については前回も紹介しましたが、簡単に説明すると「RSSに対応したサイトの更新通知を受け取り、その内容を閲覧できる仕組み」です。スマートフォンで言うところの「ニュースアプリ」に近いものだと思っておけば良いでしょう。 ニュースアプリはローカルで動かしてインターネット越しにデータを集めます。それに対してFreshRSSや第266回で紹介したTiny Tiny RSSなどは、サーバー側でRSSのフィードデータを定期的に収集し

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

こんにちは、id:shallow1729です。最近はインフラ寄りなお仕事をよくやっていますがこれまでにいくつかデータ移行やデータ基盤構築などのバッチ処理のお仕事をしてきました。以前にも一度そういった経験を元に記事を書いたのですが、MySQLやシステムに関する知識が以前よりも増えた今もう一度書き直したいなと思いました。 なので今回はバッチ処理を書く時のテクニック2022版という感じです。今の仕事の関係でMySQLやrailsを前提にしている話が多いですが、おそらく他のデータベースを使っている人にも役に立つ話が多いのではないかと思います。ただ、今回の記事は経験に基づくものが多く、あまりよくないアイデアもあるかもしれません。改善点や間違いなどあればご指摘ください。 冪等性を持つように 冪等性とは端的に言えばある操作を複数回実行しても一回しか実行しなかった時と同じ結果になる性質の事です。長時間かか

こんにちは！DA(データアナリティクス)事業本部 サービスソリューション部の大高です。 SQLクエリをローカル環境でウェブアプリとして実行できるものが無いか少し探していたのですが、「SQLPad」というアプリケーションを見つけたので実際に試してみたいと思います。 SQLPadとは SQLクエリを実行、クエリ結果を可視化できるセルフホスティング型のウェブアプリケーションです。2022年1月現在では以下の15個のデータベースに対応しており、ODBCにも対応しているのでODBC接続を利用すれば、これ以外のデータベースにも接続可能なようです。 Postgres MySQL SQL Server ClickHouse Crate Vertica Trino Presto Pinot Drill SAP HANA Snowflake BigQuery SQLite TiDB 公式サイトでの解説は以下の

Getting Started Introduction A simple tutorial Language Reference Basic syntax Types Variables Constants Expressions Operators Control Structures Functions Classes and Objects Namespaces Enumerations Errors Exceptions Fibers Generators Attributes References Explained Predefined Variables Predefined Exceptions Predefined Interfaces and Classes Predefined Attributes Context options and parameters Su

エンジニアの佐野です。今日はカンムの決済システムでユーザの残高管理をどうやっているかについて書きます。 カンムの製品であるバンドルカードはプリペイド方式のカードです。ユーザによる入金、店舗での利用、運営事由の操作などによりユーザの残高が増減します。このような残高の管理について単純に考えると user_id と balance と updated_at あたりをもったテーブルを用意して balance と updated_at を更新していく方法があるかもしれません。しかしながらカンムでは残高を管理するテーブルを持たず、これらイベントの履歴のみで残高を管理しています。以下、本記事ではこれらユーザの残高が増減するイベントのことをトランザクションと呼びます。ここでは DB の Transaction Processing を意味しません。 本記事のポイントは 残高を管理をするテーブルは作らず、ト

SQLのチューニング方法 昔Qiitaで書いたものをzennにうつして、若干の修正、追加をしてみました。 ORACLEでの経験を元に書いていますがコストベースのリレーショナルデータべースなら大体共通の考え方だと思うので他にも使えると思います。 SQLのチューニングといえば比較的容易に済むインデックスをとりあえず作成する。といった対応を取られがちですが、数万レコード程度でのデータ量ではあまり効き目がなく（自分の経験則）、どちらかといえば、結合順が大幅に狂ってたりすることが原因のことが多かったりします。よって本当にインデックスがないことが原因なのか？を熟考する必要があります。（例えばID以外のフラグとかコードに単項目indexを貼ってるのもみたことがあります。怖いけど実話） また、インデックスを作りすぎるとオプティマイザが狂いやすくなって他のSQLにも悪影響を及ぼしたりするので結構熟慮して追加

社内のノウハウ蓄積やソフトウェアの説明書としてWikiを導入する場合、Confluenceなどの有料サービスが第一候補としてあげられますが、決して安くはないライセンス料金を支払う必要があります。無料で利用できるオープンソースソフトウェア「Wiki.js」は、Dockerで手軽に構築でき、権限管理や外部サービスの連携も可能な、無料とは思えないほど多機能なWikiシステムです。 Wiki.js https://wiki.js.org/ Wiki.jsはDockerイメージが公開されているので、今回はLinux上のDockerでWiki.jsを構築してみます。まずは下記コマンドを実行してDockerとDocker Composeを導入。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sudo sh get-docker.sh sudo curl -L "h

バックエンドエンジニアの misu です。最近は塩加減に苦戦しながら、スパイスからカレーを作っています。 この記事について ISUCON 10 の振り返り チーム構成 振り返り generated columns とは 参考 この記事について ISUCON 10 に出場し、予選敗退したのでその振り返りと次回のために MySQL の generated columns について調査したことが書かれています。 ISUCON 10 の振り返り チーム構成 弊社では、僕が ISUCON 出る人いませんか〜と募ったところ、6 人の戦士が手を上げてくれました。僕以外は全員初出場です。 7 人なので、得意な言語でこんなチーム分けになりました。 Go チーム 2 人セットが 2 チーム Node.js チーム 3 人 振り返り 僕は、Go で普段開発しているので、Go で挑んだのですが、社内 3 チームの

ISUCON 10 予選問題作問担当の @yosuke_furukawa です。ISUCON 10 の予選お疲れさまでした。このブログでは、 ISUCON 10 の予選問題の解説と講評を行います。 問題については下記のURLにて公開されています。 http://github.com/isucon/isucon10-qualify 動作確認をしたい場合は README.md を確認の上、検証してみてください。 課題アプリケーション ISUUMO について ISUCON10 の予選の問題は、 ISUUMO と呼ばれるイスに合う物件を検索するサイトでした。せっかくリクルートが作問担当になったので、リクルートならではのものにしたいのと、ずっと社内ISUCONでポリシーとして持っていた「実際に起きているパフォーマンス問題に近い課題を設定したい」という思いから作りました。 今回の問題は位置情報を使った

sqlsとは sqlsとは、いま私が開発中のSQL用Language Serverです。SQLをエディタで編集するときの支援機能を実装したサーバとなっており、主な特徴は以下です。 Language ServerなのでLSクライアントが存在するエディタであればどんなエディタでも利用可能 SQL編集支援機能 自動補完(テーブル名、カラム名など) 定義参照 SQL実行 複数のRDSMSに対応 MySQL PostgreSQL SQLite3 Language Serverとは Language Server(あるいはLanguage Server Protocol)とは、プログラム言語の開発支援機能をエディタに提供するサーバ、およびその通信内容を規定したプロトコルです。ただしサーバといってもほとんどの場合ローカル内にホスティングしてローカルのエディタと通信をします。 ここでは主題ではないので詳し

この記事は一休.com アドベントカレンダーの25日目の記事です。 レストラン事業部エンジニアのid:ninjinkunです。 一休.com及び一休.comレストランはユーザー向けのシステムだけではなく、店舗や一休内の管理者向けの業務システムという性格も持っています。 業務システム経験の無かった自分が一休に転職して最初に驚いたのが、DBに履歴を保持するための履歴テーブルが大量にあることでした。 そこから履歴テーブルの存在に興味と疑問を持ち、社内外のエンジニアと履歴テーブルについて議論してきました。このエントリではそれらの議論をまとめた結果について書いていきます。 履歴テーブルのパターン まず以下の図をご覧ください。 込み入った図かつ事例が一休特化で恐縮ですが、左上の起点から始まって、右のオレンジの部分が最終的な実装パターンです。 図にあるとおり、たいていのユースケースでは以下の3パターンの

この記事はRecruit Engineers Advent Calendar 2018 - 8日目の記事です。 注意点 タイトルは煽りです。「新規事業におけるデータエンジニアリングの勘所」の方が正しいかもです。 クオリティというか記事の信頼度は、投稿時間がギリギリになってしまったことから察してもらえるとありがたいです。 本エントリーの内容は個人的な見解であり、所属する組織を代表するものではありません。データの取り扱いは非常にセンシティブなトピックでもあるため気軽に発信すべきではないということは重々承知しております。もし誤りや考慮不足だと感じる点があれば、それは全て私個人の力不足によるものですので、どうぞ私個人当てにご指摘のコメントをいただけると幸いです。 もくじ 注意点 もくじ 背景 前提 体制 システム 開発スコープ 機械学習WebAPIは分離 データ基盤設計 全体の設計ポリシー データ

MySQLのデータ型としてFLOAT型という型があるのですが、これを採用するのは混乱の元ではないか？と感じたので、その詳細を紹介します。 そもそもこの話のきっかけは「MySQLで6桁までの小数点を丸めずに扱うならFLOAT型を使うべき理由」という記事が目に止まったことです。それなりに人気を集めている記事のようですが、私の読んだ限りではFLOAT型を使うだけの根拠が文中から読み取れず、さらに類似する一次情報や英語記事が全く見つからなかったので、真偽が怪しい情報だと感じました。 その後、MySQL上で実験したりCソースコードを読んでみたりした結果、私の得た結論は真逆のものになりました。MySQL警察の方や浮動小数点数警察の方、追試や反論など頂けると助かります。 MySQLのFLOAT型とは MySQLのFLOAT型は原則としてIEEE754浮動小数点数単精度型（32bit）で実現されます*1。

大分たってしまったけど、ようやく時間が空いたので、db tech showcase Tokyo 2016 http://enterprisezine.jp/dbonline/detail/8466 で話した内容を記録的に書いておく。あとはSILOの解説を特に自分用に論文の4章を中心に整理しておく。あとはついでに自分の思うところも記す。 ・SILO 元論文はこちら、執筆陣はMITのLiskov一派とEddie Kohler　現在のDB研究の第一線のメンバー。 http://people.csail.mit.edu/stephentu/papers/silo.pdf SILO以降、大きくDBベースのアーキテクチャの考え方は変わりました。ほとんど全ての分散系OLTPはSILOを程度の大小はあるとはいえ、意識していると言っても過言ではないでしょう。前世代ではほぼ「空想か？」ぐらいの扱いだった分散t