ぜんぶのドット絵のデータベースです
Create an account and your first index in 30 seconds, then upload a few vector embeddings from any model… or a few billion. Perform low-latency vector search to retrieve relevant data for search, RAG, recommendation, detection, and other applications. Pinecone is serverless so you never have to worry about managing or scaling the database. from pinecone import Pinecone, ServerlessSpec # Create a s
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
Amazon RDS（マネージドリレーショナルデータベース）| AWS
Amazon Relational Database Service TCO (総所有コスト) を考慮して最適化された、管理しやすいリレーショナルデータベース Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) は、総保有コスト (TCO) を考慮して最適化された、管理しやすいリレーショナルデータベースです。セットアップ、運用、需要に応じたスケールが簡単です。Amazon RDS は、プロビジョニング、設定、バックアップ、パッチ適用など、差別化されていないデータベース管理タスクを自動化します。Amazon RDS では、数分で新しいデータベースを作成でき、8 つのエンジンと 2 つのデプロイオプションからニーズに合わせてデータベースを柔軟にカスタマイズできます。お客様は、2 つの読み取り可能なスタンバイ機能を備えたマルチ AZ 、最適化された書き
はじめに データベース（DB）の設計は、システムの性能や保守性に大きな影響を与えます。 この記事では、最低限パフォーマンスの低下や管理の複雑化を引き起こさないようにするために覚えておくべきことを、アンチパターンとしてまとめました。 本記事は、 現在仕事でデータベースを扱っており、データ設計について今一度おさらいしたい データベースについての基礎知識やお作法を身に付けたい という人を対象として想定しています。 これらに当てはまる方はぜひ一度確認してみてください！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 DB設計アンチパターン 早速、DB設計におけるアンチパターンを紹介します。 それぞれアンチパターンのテーブルを見て
最近、パーフェクトRuby on Railsの増補改訂版をリリースさせていただいた身なので、久しぶりにRailsについて書いてみようと思う。 まあ、書籍の宣伝みたいなものです。 数日前に、noteというサービスでWebフロント側に投稿者のIPアドレスが露出するという漏洩事故が起きました。これがどれぐらい問題かは一旦置いておいて、何故こういうことになるのか、そしてRailsでよく使われるdeviseという認証機構作成ライブラリのより良い使い方について話をしていきます。 (noteがRailsを使っているか、ここで話をするdeviseを採用しているかは定かではないので、ここから先の話はその事故とは直接関係ありません。Railsだったとしても恐らく使ってないか変な使い方してると思うんですが、理由は後述) 何故こんなことが起きるのか そもそも、フロント側に何故IPアドレスを送ってんだ、という話です
Skip to the content. 自作RDBMSやろうぜ! このサイトの目的 RDBMS（いわゆるリレーショナルデータベース）というものはプログラミング言語の処理系や、OSなどと同様に、世の中で広く使われているソフトウェアであるにも関わらず、いざ自作してみようと思うと日本語で記述されたサイトや書籍で、必要な情報・情報源がまとまったものがないことに気づきました そこで、叩き台として、本サイト管理人および数名のコミッタで開発している自作RDBMSである SamehadaDB が軌道に乗るまでの経験をベースに、自作RDBMSするための道筋をある程度整理して書き記してみました 各々の情報・情報源はあいかわらず多くが英語で記述されていますが、その点はご容赦下さい なお、本サイトは技術的な解説を提供するのではなく、適切と思われる情報・情報源をポイントするようなサイトとなることを想定しています
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
個人的なJavaScriptの情報収集の方法についてまとめてみます。 JSer.infoなどをやっているので、JavaScriptの情報については色々な情報源を見るようにしています。 JSer.infoの範囲の中での情報源については、次の記事でまとめています。 JSer.info 13周年: JavaScriptの情報源を整理する - JSer.info この記事では、少しスコープを広げてJavaScriptの情報収集についてまとめてみます。 かなりスコープが広がってしまうので、万人向けの方法ではなく、個人的な情報収集方法としてまとめています。 この記事では、膨大な情報の中から見つけるというアプローチをとっているので、人によって向き不向きがあると思います。 情報収集の方法 情報の元となる情報源はさまざまなサイトや人になると思います。 しかし、そのサイトや人ごとに見ていくというのはかなり大変
はじめに こんにちは。プロダクト開発部の荒川です。 これまで最年少を謳っていましたが、ついに新卒の子にその座を奪われてしまいました。とても残念です。 さて今回のテーマは、皆さんお馴染みクリーンアーキテクチャ（Clean Architecture）です。 クリーンアーキテクチャは一時期流行し、その流れに乗って私もある程度の理解はしていました。 しかし、それはあくまでも感覚的な理解であって、他人に説明や良さを語れるレベルまで自分の中で落としこめていませんでした。 そこでより具体性のあるソースコードを読み込むことで、アーキテクチャへの理解を深めたいと思います。 クリーンアーキテクチャとは？ クリーンアーキテクチャの定義や解説に関しては、ネット上にいくらでも公開されているので、このエントリでは詳しく話しません。 私自身が勉強に使った書籍やサイトを記事末尾の「参照」に掲載しているので、そちらを参考に
Cloudflare、分散SQLiteデータベース「Cloudflare D1」のオープンベータを開始 CloudflareはCDNエッジでSQLiteのマネージドサービスを提供する「Cloudflare D1」のオープンベータを発表しました。 We’re unlocking the ability for developers to build production-scale applications on D1! Now in open beta, D1 now offers higher per-database storage limits and the ability to create more databases! Read our blog to learn morehttps://t.co/gFAgMLPEtx — Cloudflare Developers (@Cl
まいえすきゅーえりたい ぽすぐれない おらくるってる（狂ってる）tomoです。 今日はいつものMySQLリファレンスを読むではなく、夏休みの宿題にしていたこれをやってみます。 MySQLとOracleDBの実行計画を比較してみた さて同じようなテーブルで同じデータを載せて。 実行計画を取ってみた時、どのくらい情報量が違うのか簡単に違いを見てみましょう。 前提として、以下をご認識ください。 一方はOSSのDBエンジン、もう一方はガチガチ商用DBエンジンです。情報量が違うのは当たり前であって、良し悪しを比較したいのではありません。そして製品比較をしたいのではありません。いつも商用DBメインで使っているエンジニアが、OSSのDBにこうゆう情報も出してほしいな！というのをお願いしたいと思っていて、それを考える元ネタメモだと思ってください。 OSSでこれだけの情報出せるMySQLや、今回紹介しません
セキュリティを盾に一点突破。どうもかわしんです。最近 Rust で SQLite を実装してます。 以前の記事で HTTP Parser を Rust で実装しようとしたものの、すでに実装されていたので断念しましたが、いい題材を見つけました。SQLite です。開発中のリポジトリはこれです。 github.com 今の時点では、Read Only で1つの WHERE 句を持った SELECT 文しか処理できないですが、以下の機能を実装しています。 sqlite3 で生成された database ファイルの読み取り (cursor.rs, btree.rs, record.rs) SQL 文の解析 (token.rs, parser.rs) テーブルとインデックスのメタデータのパース (schema.rs) 動的なファイルの読み込み (pager.rs) SQL クエリとスキーマ情報を元に
アルュメ、NMK（エヌエムケイ）、ライジング（現エイティング）を経て、2002年10月4日に崎元仁、岩田匡治とともにベイシスケイプを設立。NMK入社の際に3人目のサウンド担当だったことと先輩が使っていたワープロソフト「一太郎Ver.3」から「三太郎」と呼ばれ、そこから変化した「さんたるる」の名義も用いている[2]。2011年にベイシスケイプを退社し、翌年2012年に開発で縁のあるM2へ移籍[3]。2017年1月にM2を退社し、グリッド株式会社に所属[4][リンク切れ]。その後フリーランスとなっている。 2024年3月17日付の公式Xアカウントにて、名前を祖父が命名した時の漢字表記に改めるとして、活動名を「並木学」から「並木學」に変更することを発表した[5]。 1991年 - レゾン（グラフィッカー） 1993年 サンダードラゴン2（全曲） 超時空要塞マクロスII（HIDE-KAZ、ひろと共
../ 20241201/ 20-Jan-2025 09:29 - 20241220/ 01-Feb-2025 09:26 - 20250101/ 20-Feb-2025 09:27 - 20250120/ 01-Mar-2025 09:27 - 20250201/ 21-Mar-2025 09:28 - 20250220/ 25-Feb-2025 14:17 - 20250301/ 09-Mar-2025 01:27 - 20250320/ 25-Mar-2025 01:50 - latest/ 25-Mar-2025 01:50 -
Getting Started Introduction A simple tutorial Language Reference Basic syntax Types Variables Constants Expressions Operators Control Structures Functions Classes and Objects Namespaces Enumerations Errors Exceptions Fibers Generators Attributes References Explained Predefined Variables Predefined Exceptions Predefined Interfaces and Classes Predefined Attributes Context options and parameters Su
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Amazon.co.jp: 検索エンジン自作入門 ~手を動かしながら見渡す検索の舞台裏: 山田浩之, 末永匡: 本
