「MySQL」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「MySQL」に関連する技術ブログの一覧です。
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Flyway導入
2023/01/31
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背景紹介 自己紹介 こんにちは。KINTOテクノロジーズ Globalグループ、DevOpsチームの李琳です。2017年までは中国でエンジニア、プロジェクトマネージャー、大学の先生を経験し、 2018年から日本で働き始めました。 子供を二人持っている母ですが、リスキルしながら仕事をしています。 DevOpsチームの紹介 GlobalグループのDevOpsチームは今年から実働開始しました。Globalグルー
2022年版 AWS Glue の Spark Job で Aurora MySQL にデータを書き込む方法まとめ
2023/01/31
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KAKEHASHI でバックエンドエンジニアをしている横田です。 私が運用している Web サービスでは、AWS Glue で ETL 処理をしたデータを Aurora MySQL に投入することでユーザーが利用できるようにしています。 その中でも「データを Aurora MySQL に投入する」方法に関して、今まで色々なパターンを試してきました。 AWS Glue の Job で作成したデータを Aurora に投入するいくつかのパター
Google AppSheet 触ってみた 2022冬
2022/12/23
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この記事は Enigmo Advent Calendar 2022 の23日目の記事です。 こんにちは、 エニグモ 嘉松です。 データ活用推進室というチームでリーダーをさせていただいています。 チームにはデータアナリスト３名、社内の業務システムを開発するGASエンジニア１名、そして私の計５名が所属しています。 目次 目次 エニグモを取り巻くIT環境 AppSheetとは AppSheetによるアプリの開発 AppSheet開
SRE関連Issue、7年分を振り返る
2022/12/18
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この記事は、 BASE Advent Calendar 2022 の18日目の記事(その2)です。 SRE Group の ngsw です。 先日ネットショップ作成サービス「BASE」は10周年を迎えました。 「BASE」サービスリリース10周年 ～「好きが、売れる。」をコアメッセージに特設Webサイトの公開とクーポンキャンペーンを開始～ | BASE, Inc. 10th Anniversaryクーポンキャンペーン は現在すでに終了しています 好きが、売れる
分散データベース・NewSQLのCloud Spannerの特徴を簡単に紹介
2022/12/18
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本記事はCyberAgent Advent Calendar 2022 18日目の記事です。 AI事 ...
Amazon Aurora MySQL をバージョンアップグレード (5.6 -> 5.7) しました
2022/12/16
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はじめに この記事は Safie Engineers' Blog! Advent Calendar 2022 23日目の記事です。 セーフィー株式会社 開発本部のソフトウェアエンジニア 斎藤です。 Safie のクラウド録画サービス の安定運用に寄与するべく、インフラ周りの構築・運用を主に担当しています。 今回は Amazon Aurora MySQL をバージョンアップグレード (5.6 -> 5.7) したお話です。 前回、私が執筆したブログ記事は GitHub
業務で登場したDBロック待ちの3つの改善方法
2022/12/16
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こんにちは。駅奪取チームエンジニアの id:dorapon2000 です。 私達のチームでは、4月〜7月にプロダクトの負荷対策に注力しました。その結果、通信量の削減やDB負荷の低減、それに伴うインフラコストの削減などに繋がりました。負荷対策の方法は手探りながら多くのことをしたのですが、その中で今回は不要なDBのロック待ちを改善した部分に注目して、どのような方法で
Amazon Linux2 に MySQL をインストールしようとしたら Nothing to do となった
2022/12/15
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コーヒーが好きな木谷映見です。 本日 2022/12/14(水)、EC2 インスタンスの Amazon Linux2 に MySQL をインストールしようとしたら Nothing to do と言われてしまいました。 [ec2-user@ip-10-0-0-143 ~]$ sudo yum install -y https://dev.mysql.com/get/mysql80-community-release-el7-7.noarch.rpm Loaded plugins: extras_suggestions, langpacks, priorities, update-motd Can…
MySQL のセミジョイン最適化の各戦略について調べてみた
2022/12/13
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この記事は、「MySQL Advent Calendar 2022」の13日目の記事です。 qiita.com 株式会社エス・エム・エスでエンジニアをしている @koma_koma_d です。今回はMySQLにおけるセミジョイン最適化について調べた内容を書きます。 ※記載内容に誤りなどがある場合は筆者のTwitter宛に連絡をいただけると幸いです。 前置き この記事で書くこと この記事では、MySQLにおけるセミジョイン最適化に
Logical Database Backup & Rollback manually using a script
2022/12/11
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Hello, My name is Shweta Oza. I joined KINTO in April 2022 at the Global Development Group. I am an application developer who has recently gained interest in DevOps. I am currently working in the Coupon Team. Our team develops and maintains Coupon APIs for customers/ merchants all over the world. There are many features that are being continuously developed and deployed. For any project it is important to maintain the databases, including data backup and rollback. This way, if anything goes wron
セーフィーで長期インターンシップを終えて
2022/12/08
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こんにちは、セーフィー株式会社の23卒、新卒エンジニア職入社予定の伊東です。 この記事は Safie Engineers' Blog! Advent Calendar 10日目の記事です。 私たち新卒一期生は入社前に５ヶ月間インターンシップを行ってきました。 このインターンシップの振り返りをしつつ皆さんにセーフィーという会社の教育環境や会社の雰囲気をお伝えしようと思います。 自己紹介 伊東 スキル
Cloud Data Fusion でストリーミング データを BigQuery に格納する際の性能検証
2022/11/16
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クラウドエースでデータ ML エンジニアをやっている神谷と申します。業務では、データ基盤構築やデータ分析に取り組んでいます。本記事では、ノーコード・ローコードでデータ パイプラインを作成できる Cloud Data Fusion を使って、どのぐらいの量のストリーミング データを捌けるかの性能検証を行います。 1. はじめに Google Cloud でストリーミング データのハンドリング
未経験からSQLを学ぶ上で知っておくべき勉強法をまとめてみた
2022/11/09
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こんにちは。新卒2年目のRYOBALです。 入社後1年間サーバーサイドエンジニアとして業務を行い、その後プロモーション部でSHOPLIST内のデータ分析や施策提案などを行っています。今でもBigQueryで SQL を使ったデータ分析を日々行っています。 今では SQL を使った分析は欠かせないスキルで今後も業務で成果を出すために欠かせないスキルだと考えています。 今後、エンジニ
Amazon Redshift Serverless から Aurora Serverless MySQL 互換バージョンに Redshift クエリエディタ v2 でフェデレーテッドクエリしてみた
2022/10/28
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コーヒーが好きな木谷映見です。 先日こちらのブログで、Aurora Serverless MySQL 互換バージョンにフェデレーテッドクエリする手順を記載しました。 blog.serverworks.co.jp 今回は、 Redshift クエリエディタ v2 でフェデレーテッドクエリを試してみます。 Redshift クエリエディタ v2 とは 準備 Redshift クエリエディタ v2 への接続 Redshift Serverless でサンプルデータベースを作成 外部スキ
ここがすごいぞyugabyteDB！～OSS版CloudSpanner～
2022/10/14
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こんにちは。インフラエンジニアの gumamon です！ 近年、 Kubernetes 等の登場により、アプリケーションのスケールアウトはとても簡単になりました。対して、データベース(DB)のスケールアウトは依然として困難です。 「 RDBMS 」⇒ データの一貫性は保てるが、スケールアウトが難しい 「NoSQL」⇒ データの一貫性を保てないが、スケールアウトが容易 DBのスケールアウトを