はじめに 本記事は、経験の浅いエンジニアを対象とした記事になります。 今回は、データベース論理設計についての紹介です。 下記観点からの理解につながれば幸いです。 What データベース論理設計ってなに？ When データベース論理設計は、どのタイミングでやるのか Why なぜデータベース論理設計をやるのか How データベース論理設計のやり方（データベース論理設計をやってみよう！） 目次 章 タイトル 概要 1 データベース論理設計ってなに？ データベース論理設計の基本的な考え方について紹介します。 2

概要 ベクトル検索データベースを利用するにあたり、 PostgreSQL + pgvector は有力な選択肢の1つに挙げられると思います。 pgvectorがサポートするインデックスアルゴリズムは一般的で信頼性の高いものですが、近似最近傍探索アルゴリズムは近年でも新しい手法の提案が頻繁に行われている分野であり、そういった新手法をPostgreSQL向けに実装した野心的な拡張機能も存在します。 本稿は、新しいベクトル検索用拡張のひとつである VectorChord の紹介と、簡単な性能検証を試みるものです

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 ...

はじめに こんにちは、バックエンドエンジニアのSakiです！バックエンドでPHPを書いたり、PHPという言語そのもののメンテナーもしています。 この度、注文データダウンロードAppのパフォーマンスをアップさせるため、とても入念にデータベースまわりの処理を見直しました。その中でも特に速度に関わってくる「index」についての考え方をまとめたいと思います。 この記事はMySQL（InnoDB）についての記事であり、他のRDBについては当てはまらない場合もあるということにご注意ください。 indexとは何か、お

この連載では、ITエンジニアにとって親和性が高く「スキルアップしたい」と思う方にとっては役に立つであろう知的生活について、いろいろなアクティビティやツール、仕事での活用方法などについてご紹介します。知的生産・知的生活の考え方や、「そもそも知的生活とはどうあるべきか」等の話ではなく、できるだけエンジニアの普段の生活や仕事に役立てられるテクニックよりの話をするつもりです。 前回 の記事では、知的生産・知的生活とは何かや、エンジニアにとってなぜ必要なのか等について触れました。 その中で、知的生産を単純化したモデ

はじめに 初めまして。人材紹介開発グループにて、介護職向け人材紹介サービス カイゴジョブエージェントの開発を担当している和田です。 本記事では、「プロダクションレディな品質」を目指すための取り組みについて紹介させていただきます。 同様の取り組みをしている方や、興味のある方の目に留まり少しでもお役に立てたら幸いです。 取り組みの背景 ある障害が発生した際に、原因の一つとして「リリース可能な品質水準について共通認識を持てていない」事が挙げられたのが発端でした。 「本番にリリースしていい状態 = プロダクション

データベースの設計や運用において、エンジニアが最も頭を悩ませる問題の一つに、データの不整合を防ぐことがあるかと思います。これは信頼性やパフォーマンスの向上に直結するものとなります。 MySQL InnoDB Clusterは、複数のMySQLサーバー間でデータを同期し、一貫性のあるデータベースを提供するための強力な仕組みとなるものです。 そこでInnoDB Clusterの基本概念や、主要コンポーネントの役割についてまとめてみました。 MySQL InnoDB Clusterとは MySQLデータベースに

こんにちは。 Findy で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 早速ですが、これは弊社のとあるチームの1ヶ月のサイクルタイムです。 最初のコミットからマージされるまで平均3.6時間程度と、開発に着手したらその日のうちにリリースされるのがデフォルトとなっています。 今回はこの開発スピードを継続し、更に速くするために弊社で実践しているテクニックを紹介していきます。 それでは見ていきましょう！ タスク分解 Pull requestの粒度 テスト CI/CD 高速化 自動化 通知 まとめ タスク

はじめに エス・エム・エスでエンジニアをしている @koma_koma_d です。みなさん、オブザーバビリティ、やってますか？今回の記事では、OpenTelemetryのSpan Linkについて紹介します。 そもそも、トレース、スパンとは？ オブザーバビリティにおける主要なシグナルとして、「ログ」「トレース」「メトリクス」の3つが挙げられます。その一つであるトレースは、システムの処理の流れをエンドツーエンドで追跡するための仕組みです。1つのリクエストが処理される流れを、部分に分割して可視化することができ

はじめに

従来、Java Web アプリケーションは Web Application Resource (WAR) ファイルにパッケージ化され、Tomcat サーバーなどの Servlet/JSP コンテナに展開されています。これらのアプリケーションは、データベース、外部 API、キャッシングレイヤなど、様々な相互接続されたコンポーネントを含む分散環境で動作しており、それらの複雑な相互作用によりパフォーマンスと健全性の監視が難しく、平均復旧時間 (MTTR) が長くなる可能性があります。 このブログでは、WAR パ

こんにちは、プラットフォームエンジニアの中山です。 みなさまのサービスや社内業務において、データを活用して課題を解決する機会は少なくないと思います。一方で個人データを取り扱う際には法律やパートナーとの...

こんにちは。西です！ 最近、GoogleのLooker Studioでのデータ可視化プロジェクトに取り組んでいました。 そもそもLooker Studioってなんなの？という疑問や、「データの統合」や「ディメンション」など、Looker Studioの用語、プロジェクトの中で詰まってしまった制限についても共有したいと思います！ そもそもLooker Studioとは？ Looker Studioは、データの可視化とレポーティングのためのオンラインツールです。 直感的な操作ができ、機能も多彩なためとても魅力

特徴量設計とは？ 例えば、機械学習や人工知能を応用した顧客の解約予測、製品需要予測、商品の売上予測など、ビジネス上の重要かつ複雑な問題に取り組んでいるとしましょう。機械学習による予測分析では、よりよい機械学習のアルゴリズムや手法を選ぶことが成功の鍵であると思われがちです。ロジスティック回帰、決定木、ブースティング、ニューラルネットワークなど、適切な機械学習のモデルを選び、予測精度と解釈性のトレードオフを考慮しながらモデルをチューニングする作業も、モデル開発にとって欠かせない工程です。一方で、Garbage