そーだいさんが執筆された記事で、履歴テーブルから最新の1件を取ってくる方法について解説している。PostgreSQLの例だと以下のようなユーザーの履歴データに対し: CREATE TABLE history ( id SERIAL PRIMARY KEY, user_id INTEGER NOT NULL, data TEXT, created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); INSERT INTO history (user_id, data, created_at) VALUES (1, 'First entry of user1', '2024-01-01 10:00:00'), (1, 'Second entry of user1', '2024-01-02 09:30:00'), (2, 'First entr

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

例えば次のようなテーブルがあったとする。 -- PostgreSQL CREATE TABLE history ( id SERIAL PRIMARY KEY, user_id INTEGER NOT NULL, data TEXT, created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); -- MySQL CREATE TABLE history ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id INT NOT NULL, data TEXT, created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); INSERT INTO history (user_id, data, created_at) VALUES (1, 'First

TL;DR これができる機能です。 TypeScript with Prisma ⇩ Rust with SQLx ⇩ SQL ファイルだけでなく、他のファイルの生 SQL クエリ(Raw SQL Query)に対しても SQL の LSP が効きます。 現在は TypeScript 上 の Prisma と Rust の SQLx をデフォルトでサポートしています。Prisma のみ、SQL のシンタックスハイライトが効きます。 なお、タイトル詐欺です。 sqlsurge の設定 名前は sqlsurge[1] です。sqlsurge では SQL の Language Server に Golang 製 の sqls を使っているので、 Golang sqls が必須となります。sqls をインストールしている人は限られていると思うのでインストールガイドを用意しました。 TypeScr

概要 なぜ 自社 で DuckDB を採用したのかを、雑に書いていきます。 まとめ DuckDB / DuckDB-Wasm を利用する事で中小規模のサービスであれば、ログ解析や統計情報の可視化を低コストで提供することができる DuckDB を go-duckdb 経由で利用する事で、HTTP リクエスト単位での DuckDB を利用できる DuckDB-Wasm と OPFS を利用する事で、クライアント側での統計情報のため込みができるようになる 解決したい課題 解決したい課題は基本的にサービスの運用費を抑えるということです。中小規模のサービスでは運用費が大きな課題になります。 自社パッケージ向けのログ解析ツール 自社パッケージ製品は多くの JSON Lines 形式 (移行 JSONL) でログを出力します。 顧客からの問い合わせに対して、共有して貰ったログを解析して問題を特定すること

newmo では、地図データや地理情報を扱う場面が多くあります。 たとえば、タクシーやライドシェアでは、営業区域のような営業していいエリアといった地理的な定義があります。 また、乗り入れ禁止区域のようなタクシーが乗り入れてはいけないエリアといった定義も必要になります。 これらの地理に関する定義は GeoJSON のような地理情報を扱うデータ形式で管理されることが多いです。 しかし、GeoJSONなどの定義をテキストとして手書きするのは困難です。 そのため、地図上に区域を作図するエディタやその定義した区域が正しいかをチェックするような管理ツールが必要です。 管理ツールは、ウェブアプリケーションとして作った方が利用できる環境が広がります。 このような地理情報は一度に扱うデータが多かったり、空間的な計算処理が必要になるため、専用の仕組みを使うことが多いです。 このような技術を、地理情報システム（

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はじめに あなたはブラウザからデータベース(DB)に情報が行き着くまでにどんな技術が使われているか説明できますでしょうか？ どのようなプロトコルが用いられ、どの技術を駆使してサーバと通信しているのか、Webサーバでは何が行われ、どのようにして負荷が分散されているのか、トランザクションはどのように管理されているのか、そしてデータベースではシャーディングや負荷対策のためにどのような対策が取られているのか… なんとなくは理解しているものの、私は自信を持って「こうなっている！！」とは説明ができません。 そこで今回は「大規模サービス」を題材としてブラウザからデータベースに至るまでの、情報の流れとその背後にある技術について、明確かつ分かりやすく解説していきたいと思います。 対象としてはこれからエンジニアとして働き出す、WEB、バックエンド、サーバーサイド、インフラ、SREを対象としております。 1.

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? BIをコード管理したくないですか？私はしたいです。 BI as Codeを謳うOSSがあるようなので、Get Startedしてみます。 環境構築 公式ドキュメントを見ると、VSCodeのExtensionを入れて開発することを推奨しているようです。 2.Open the Command Palette (Ctrl/Cmd + Shift + P) and enter Evidence: New Evidence Project 3.Click Start Evidence in the bottom status bar 拡張機能のイ

AWSのALB(Application Load Balancer)のログはS3に置かれるが、この中身をサクッと調べたいとき、Athenaを使う方法が標準的で、下記で案内されているようにパーティション射影(Partition Projection)でテーブルを作ってAthenaからクエリする。 パーティション射影を使用して Athena で ALB アクセスログ用テーブルを作成する - Amazon Athena 私も従来はその方法を使っていたが、Athenaはブラウザから使うと動作がもっさりしているし、決まったクエリを1回きり実行して結果を取得したいだけのときならまだしも、探索的にクエリを何発も実行したいときには使い勝手が悪い。 最近他のプロジェクトでDuckDBを使うようになって、使い勝手の良さに感動していたが、DuckDBはALBのログを探索的に調べたいときにもめっちゃ使えると思った

A powerful IDE from JetBrains for SQL on macOS, Windows, and Linux.

Kaigi on Rails 2024 での発表資料です #kaigionrails https://kaigionrails.org/2024/talks/moro/

まとめ 圧縮された複数の JSON Lines を読み込める S3 から直接読み込める 好きなタイミングで Parquet で出力 DuckDB とは こちらをどうぞ。 DuckDB雑紹介(1.1対応版)@DuckDB座談会 - Speaker Deck 圧縮済みのログを読み込む 解析対象のログファイルって spam-20240501.jsonl.gz や egg-20240601.jsonl.zst みたいに圧縮されていたりします。 特に日付単位で分かれてたりすることは多いです。そこから目的のログを探し出すのは、基本はスクリプトを書くことが多いと思います。 DuckDB を使えば色々解決します。

こんにちは。MySQLは秋の季語とする一派が世に存在していることを知り、私もMySQLに関わる記事を書いてみようと筆を取ることにしました。 さて、リレーショナルデータベースをバックエンドとするWebアプリケーション開発において、特定の条件に合致するレコードがN件だけ存在するかどうかを確認するロジックは頻出といえます。プログラマとして一度は書いたことがあるのではないでしょうか？ この記事ではそのような件数カウントを行うためのクエリが引き起こした性能劣化と、その改善アプローチについて紹介していきます。 なお、本記事の内容はMySQLを前提としており、アプリケーションコードの例はRuby on Railsを用いますが特別な前提知識は必要ありません。コードの雰囲気だけ感じ取っていただければと思います。 ありがちなコード if query.count == n の問題 冒頭で述べた通り、特定の条件に

趣味開発でマネージドデータベースに課金したくない勢に安DBソリューションとして好評だったlitestreamについての近況をまとめてみました。安DBという謎の用語は「運用コストが安いデータベース」の意味で今作りました。 軽くおさらいするとlitestreamはSQLiteのレプリケーションを実現するミドルウェアで[1]、LiteFSはそれを分散環境に拡張してスケールをしようとしたもの[2]。 LiteFS Cloudはサ終した litestreamの技術をマネージドサービスにしようとたくらんだLiteFS Cloudは[3]、有料版が始まったかと思ったらいきなり提供終了した。 全然利用されなかったことが理由のようだ。確かにLiteFS自体が実験的な段階のソフトウェアな上にConsulサーバーと連携したり使いこなすのは難しい印象があった。 LiteFS は開発停止してる LiteFS自体は放

AI在庫管理の開発チームでバックエンドエンジニアをしている沖です。今回は、AI在庫管理の医薬品検索において、MySQLの全文検索機能を使った話を紹介しようと思います。 この記事は秋の技術特集 2024の 8 記事目です。 今までの医薬品検索では満足できないユーザーがいた なぜMySQLの全文検索機能を採用したのか 全文検索機能を導入する 全文検索インデックスを付与したテーブルを作成する パーサー 照合順序と正規化 全文検索インデックスを使用して検索する データを最適な状態に保つために おわりに 今までの医薬品検索では満足できないユーザーがいた AI在庫管理には、医薬品の在庫一覧画面など、医薬品名で絞り込む画面がたくさんあります。この絞り込み機能を実現するために、これまではSQLのLIKE検索を利用していました。 LIKE検索は、使い慣れたSQLを用いて部分一致検索を実現できる便利な方法です

MySQLやPostgreSQLといったRDBMSからデータを引いてくるとき、扱うデータの規模によっては、1000件ずつLIMITをかけて順に引いていくということがある。 以前slow queryが出たらよくやっていたのを思い出して、ふとこのあたりってどういう根拠があってやっているのだっけ、自分が知っている他に効能があったりするのかな、と思ってSlackに書き込んだところ、同僚の id:onk に教えていただいた。その内容に加えて軽く調べた内容をまとめてみる。 Web系の話です。みなさまの知見がありましたら教えてください。 TL;DR 刺さる*1から 刺さったら困るから あたりまえ 詳細 もともとSlackに書いた原文は以下の通り(MySQL前提で書いているけどPostgresといった他のRDBMSにも適用できる話。): DB引くとき、Perl時代(？)によく1000件単位でchunkin

DuckDBを触っていて特に興味を持った機能を中心に雑解説します。

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 =

2024年9月14日紙版発売 2024年9月14日電子版発売 ミック　著 A5判／432ページ 定価3,520円（本体3,200円＋税10%） ISBN 978-4-297-14405-0 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 2011～2012年に『Web+DB Press』誌上で連載された「SQL緊急救命室」の書籍化です。病院を舞台としてダメなSQL文が毎回持ち込まれて，どこが非効率なのか，どこが間違っているのかをコミカルな対話形式で議論しながら効率的で正しいSQL文の書き方を学びます。中級者向けのSQL解説書は内容が難しく読者にと