本記事は、BigQuery の主キーと外部キーにより、クエリの性能改善が得られるかどうか検証してみたの検証の一部になります。 ここでは、Primary key に NULL が含まれているとき、正しい結果になるのか・PK / FK の効果を受けることができるのかを確認します。 1. データセット・テーブルの準備 BigQuery public datasets の wikipedia テーブルから、以下 4 つのテーブルを用意します。 normal1 normal2 pk1 fk1 normal1 と n

本記事は、BigQuery の主キーと外部キーにより、クエリの性能改善が得られるかどうか検証してみたの検証の一部になります。 ここでは、Primary key カラムを 16 列を超えて設定可能かどうかを確認します。 データセット・テーブルの準備 -- データセット作成 CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS pk_fk_dataset; -- 通常テーブル作成 CREATE OR REPLACE TABLE pk_fk_dataset.normal1 ( title STRING NOT

本記事は、BigQuery の主キーと外部キーにより、クエリの性能改善が得られるかどうか検証してみたの検証の一部になります。 ここでは、テーブルを作成した後に Primary key と Foreign key を設定し、既存テーブルも PK / FK の効果を受けることができるのかを確認します。 1. データセット・テーブルの準備 BigQuery public datasets の wikipedia テーブルから、以下 2 つのテーブルを用意します。 pk1 fk1 このとき、pk1 と fk1 に

本記事は、BigQuery の主キーと外部キーにより、クエリの性能改善が得られるかどうか検証してみたの検証の一部になります。 ここでは、Primary key で値が重複しているとき、正しい結果になるのか・PK / FK の効果を受けることができるのかを確認します。 1. データセット・テーブルの準備 BigQuery public datasets の wikipedia テーブルから、以下 4 つのテーブルを用意します。 normal1 normal2 pk1 fk1 normal1 と normal

本記事は、BigQuery の主キーと外部キーにより、クエリの性能改善が得られるかどうか検証してみたの検証の一部になります。 公式ドキュメント TABLE_CONSTRAINTS ビューには、以下のような記載があります。 主キーと外部キーの値の制約は適用されません。ユーザーは、各制約に値が一致することを確認する必要があります。そうしないと、誤った結果が生じる可能性があります。具体的な内容は以下のとおりです。 (中略) 主キーと外部キーは、BIGNUMERIC、BOOLEAN、DATE、DATETIME、I

本記事は、BigQuery の主キーと外部キーにより、クエリの性能改善が得られるかどうか検証してみたの検証の一部になります。 BigQuery テーブルに Primary key を設定する場合、 CREATE TABLE ステートメント、追加する場合は ALTER TABLE ADD PRIMARY KEY ステートメントを使用すれば良いことは、比較的容易にわかります。 ただ、削除と変更方法は少しづらかったので、実際に試して確認してみます。 1. データセット・テーブルの準備 pk_drop_test

本記事は、BigQuery の主キーと外部キーにより、クエリの性能改善が得られるかどうか検証してみたの検証の一部になります。 ここでは、1 つのカラムに複数の Foreign key を設定したとき、PK / FK の効果を受けることができるのかを確認します。 1. データセット・テーブルの準備 BigQuery public datasets の wikipedia テーブルから、以下 6 つのテーブルを用意します。 normal1 normal2 normal3 pk1 pk2 fk1 normal1

本記事は、BigQuery の主キーと外部キーにより、クエリの性能改善が得られるかどうか検証してみたの検証の一部になります。 ここでは、結合方法・PK / FK テーブルの位置・PK / FK テーブルのカラムの取得が変化したとき、内部結合・左外部結合・右外部結合で結合解除されるかどうかを確認します。 1. データセット・テーブルの準備 BigQuery public datasets の wikipedia テーブルの timestamp カラムから TIME 型の time カラムを作成し、Prima

本記事は、BigQuery の主キーと外部キーにより、クエリの性能改善が得られるかどうか検証してみたの検証の一部になります。 ここでは、Foreign key で GROUP BY した後、この Foreign key と Primary key で結合したときでも、正しい結果になるのか・PK / FKの効果を受けることができるのか確認します。 1. データセット・テーブルの準備 BigQuery public datasets の wikipedia テーブルから、以下 4 つのテーブルを用意します。

本記事は、BigQuery の主キーと外部キーにより、クエリの性能改善が得られるかどうか検証してみたの検証の一部になります。 ここでは、Foreign key が Primary key に無い値を含むとき、正しい結果になるのか・PK / FK の効果を受けることができるのかを確認します。 1. データセット・テーブルの準備 BigQuery public datasets の wikipedia テーブルから、以下 4 つのテーブルを用意します。 normal1 normal2 pk1 fk1 norm

本記事は、BigQuery の主キーと外部キーにより、クエリの性能改善が得られるかどうか検証してみたの検証の一部になります。 BigQuery テーブルに Foreign key を設定する場合、 CREATE TABLE ステートメント、追加する場合は ALTER TABLE ADD FOREIGN KEY ステートメントを使用すれば良いことは、比較的容易にわかります。 ただ、削除と変更方法は少しづらかったので、実際に試して確認してみます。 1. データセット・テーブルの準備 以下 2 つのテーブルを作

エンジニアの寺井です。本記事では LIFULL HOME'S でのサイト高速化への取り組みについて紹介します。 今回の内容は高速化施策の一環で、サイト速度を計測して監視できるようにした話です。 LIFULL HOME'Sのサイト内の各URLのサイト速度を一覧で見られるようにして、遅い箇所の特定や改善に活用できるようにしました。この取り組みについてお話します。 はじめに ~なぜサイト高速化が重要なのか~ Webページを見る際に数秒経っても真っ白の画面で読み込まれない、あるいは読み込まれている途中で何も操作が

こんにちは、エンジニアリングマネージャーの山口（ @yamat47 ）です。 Beta1 が 9 月 13 日にリリースされ、段々と Rails 7.1 の足音が聴こえはじめましたね。 rails new した際の設定をもとに Dockerfile を生成してくれるようになったり、ActiveRecord で非同期クエリのサポート範囲が広がったりと、今回も様々な進化を遂げています。（目玉機能こそないものの）開発者への支援がより強化されるリリースになりそうで、いまからとても楽しみです。

みなさんこんにちは！ ワンキャリアでエンジニアをやっている野田(Github： https://github.com/tsugumi-sys )です！ 2023年4月に新卒エンジニアとして入社し、新卒採用メディア「 ONE CAREER 」の開発チームに所属しています。 前編の記事では、OSS活動を継続している理由や業務にどう役立っているかについてまとめました。 まだご覧いただいていない方は、ぜひお目通しいただけると幸いです。

AWS Amplify は、AWS Amplify Studio で GraphQL API をフルサポートすることを発表しました。これによって、DataStore の有無に関わらず、 Connected Forms や Data Manager のような、Amplify Studio の既存のデータ駆動の機能が、すべての新規および既存の Amplify アプリで利用できるようになりました。 何が新しくなったのか？ 今まで多くの Amplify Studio の機能は、すべての API に 競合解決モード