ソフトウェアテストにおいて、「テストの抜け漏れをなくしたい」「もっと効率的に質の高いテストケースを作りたい」「テスト設計のスキルを上げてチームに貢献したい」といった課題を感じている方も多いのではないでしょうか。 その鍵を握るのが「 テスト観点 」です。 テスト観点とは、ソフトウェアをどのような視点から評価し検証するのかを明確にしたものであり、効果的なテストを行うための基礎となります。 しかし、その重要性は理解していても、「具体的にどう洗い出せばいいの？」「テストケースと何が違うの？」といった疑問を持つこと

はじめに こんにちは、エンジニア３年目のTKDSです！ 今回はpg_query_goについて調べてみました。 業務で使用したこともあるのですが、改めて個人的に使ってみたいと思い、使い方をさくっと調べて試しました。 はじめに pg_query_goとは 簡単なサンプル 事前準備 中身をチラ見 実用例：SQLの操作を抽出 実用例：SQL実行種別のガードレール まとめ pg_query_goとは 実際の PostgreSQL の SQL パーサーを使って SQL クエリをパースして返してくれるライブラリです。

# Backgroud システムの規模やアーキ設計により、複数以上のデータベースを使用することはあります。その場合、データの重複管理を避けるため、異なるデータベースに存在するテーブルを結合しデータ検索するのはよくあります。 # MySQL 同一のMySQLインスタンスでは、DB跨ぐデータ検索は簡単にできます 。例えば、下記のSQL文でそれぞれの販売と仕入れDBから一括データ検索できます。 select    db_sales.products.id,    db_sales.products.name,

ユーザー理解って大変 こんにちは。データが好きすぎる梶村です。 カケハシで薬局向けの在庫管理発注システムである「AI在庫管理」というプロダクトのPdMをしています。 プロダクト開発ではユーザー理解が一番大事だと分かっていても、実際に取り組むのは本当に大変です。薬局向けのプロダクトでは、店舗によって医薬品の在庫管理の運用や発注判断はさまざまであり、 定性的にさまざまな店舗の方にヒアリングさせていただきながら、定量的に機能の利用状況を調査していくのは大変 な作業です。 一方でPdMがヒアリングできる店舗や業務

ECサイトの売上データをもっと活用したいけれど、「SQLでは集計が遅い」「全文検索を使った分析は難しい」「BIツールでは柔軟性に欠ける」と感じたことはありませんか？ そんな課題を一気に解決するのが、 Elasticsearch × Kibana Lens  です。 本記事では、CSV をドラッグ＆ドロップするだけで、 高速かつ柔軟に購買データを可視化・分析 する手順を、サンプルデータと実例つきでわかりやすく紹介します。 目次 記事のポイント 1. SQLと何が違う？Elasticの強みを整理 2

はじめに こんにちは！クラウドエース株式会社 第一開発部の雲野テックです。 今回は、Cloud SQL Studio を利用する前に知っておきたいことについてお伝えします。 Cloud SQL Studio は便利な機能ですが、事前に知っておくとより効果的に、あるいは安全に活用できるポイントもあるので、ぜひ最後までお読みください。 対象読者 Cloud SQL を使っている方で、これから Cloud SQL Studio の利用を検討している方 目次 従来の Cloud SQL インスタンスへのアクセス方

1. はじめに クラウドエース安田です。 システム運用においては、Cloud SQL などのリソースの稼働状況や異常をいち早く把握し、迅速に対応することが重要です。そのため、監視結果を定期的にメールで受け取ることで、運用担当者が異常や傾向変化にすぐ気付き、障害の予防や早期対応につなげることができます。 しかし、こうした監視メールを人力で送る運用では、手間やミスが発生しやすく、運用負荷も高まります。こうした課題を解決するために、監視メールの自動化が有効な手段となります。 この記事では、Google Clou

はじめに本ブログシリーズでは、Yahoo!ショッピングのデータ分析基盤を最適化するために取り組んだ大規模プロジェクト――Apache HiveからTrinoとApache Sparkへの移行――につい...

生成AI開発は内製できるか。推奨の作り方、実装ステップまで解説 2025.5.13 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 生成AIは、業務効率化から顧客対応、創造的な支援まで、さまざまなビジネス領域で革新を引き起こしています。本コラムでは、生成AIをゼロから開発する現実的な課題と限界を踏まえ、企業が取り組むべき導入ステップやカスタマイズ、導入時の注意点になどについて解説します。 目　次 ・ 生成AIとは何か 　・ 具体的な活用例 　・ 主な

事象 DynamoDB のデータを Zero-ETL を利用して Redshift に連携し QuickSight で分析しようとしたところ、「サポートされていないデータ型」のため取り込まれませんでした。 原因 DynamoDBの「DynamoDB JSON」データをRedshiftに連携させると、SUPER型としてマッピングされ、QuickSightはSUPER型に対応しておらず、取り込みに失敗していました。 対策 マテリアライズドビューによる構造化 JSON 内の要素をそれぞれ抽出し、Redshift

事象 Aurora PostgreSQL と Amazon Redshift のゼロ ETL 統合によるデータ同期中、一部テーブルで以下のエラーメッセージが出力し、初回レプリケーションが失敗しました。 Replicating initial data for table "<schema>"."<table>" failed. Column '<column>' length XXXX is longer than in the table YYYY. Check th

まえがき COPYコマンドはPostgreSQL特有の機能で、ファイルとテーブル間でデータを移動する際に使用します。COPY FROMはファイルからテーブルにデータを入力するコマンドで、COPY TOはDBからファイルにデータを出力するコマンドです。 特にCOPY FROMコマンドは大量の行をロードすることに長けているため、INSERTコマンドを使用したファイルのロードより高速にデータの取り込みが可能です。 COPYコマンドはPostgreSQL 15, 16, 17 で機能追加や性能改善がありました。本

Amazon CloudWatch Logs Insights を使ったログ調査〜最新機能を添えて まえがき 背景 Cloud Watch Logs Insightsを使った調査事例 最新のCloud Watch Logs Insights事情 新機能1：AIアシスタントによるクエリ自動生成 日本語プロンプトの制限事項 英語プロンプトの例（日本語文字列あり：エラー発生） 複雑なプロンプト例（エラー発生） 新機能2：OpenSearchSQLクエリ 総括 最後に 　こんにちは、開発本部 RetailHUB開

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 最近、SNS で流行っていた生成 AI による手相占いをやって自己肯定感を上げています。 さて、今週・来週は、生成 AI のイベントが盛りだくさんです。 5 月 8 日 (木）： AI Agent の効果・リスク・実装方法・組織展開を 1 日で学ぶ 5 月 13 日 (火)： Coding Agent Workshop ~ 開発生産性向上とガバナンスの両立を目指した、Cline with Amazon Bedrock活用のコツ 5 月

組織が成長するにつれて、クラウドインフラの管理はますます複雑になり、コストを最適化するための高度な財務戦略が必要になります。 AWS Savings Plans は、1 年または 3 年の期間にわたって 1 時間あたりの米ドル (USD) で測定される一定の使用量をコミットしていただく代わりに、AWS サービスの使用料金を大幅に節約できる柔軟な価格モデルを提供します。多くの場合、個々のチームが直接購入したり、FinOps チームが特定のアカウントで購入したりすることで、複数の Savings Plans