〜Twilog・Togetter統合の舞台裏〜 by 吉田俊明、青山民人｜トゥギャッター株式会社 Twilog https://twilog.togetter.com/ Togetter https://togetter.com/
2023-12-25 † 対応が大変遅れまして申し訳ありません。 本日、ページの大量削除を行ったIPのアクセス制限と、同一IPからのコメントを削除しました。 削除したページの復旧をしていただいた方には御礼申し上げます。 また、未復旧のページがございましたらご連絡ください。 ↑2020-03-06 † ページのコメントは、投稿した本人以外は極力削除しないよう強くお願いいたします。 それでも削除を続けられる場合、アクセス制限などの措置を取らせていただきます。 ↑2017-06-04 † 編集用アカウント「guest」を削除しました。 今後は以下のアカウントでのみ編集可能になります。 ユーザ名：user パスワード：(コルト ガバメントの米軍採用名。アドバンス番号は省略。半角大文字5文字) ↑はじめに † この「MEDIAGUN DATABASE」は映画やＴＶドラマ、アニメ、漫画、小説、ゲームな
書名・副題 書名・副題 書名・副題のキーワードを入力してください。 ISBNコード、JANコード ISBNコード、JANコード ISBNコード、JANコードを入力してください。 シリーズ名・レーベル名 シリーズ名・レーベル名 シリーズ名・レーベル名を入力してください。 著者名 著者名 著者名を入力してください。 出版社名 出版社名 出版社名を入力してください。 発行(予定)年月 発行年数 開始年 開始年を西暦で入力してください。 年 開始月 開始月を入力してください。 月～ 終了年 終了年を西暦で入力してください。 年 終了月 終了月を入力してください。 月
VOCALOID、Synthesizer V、CeVIO AI、VoiSonaなどさまざまなAI歌声合成ソフトが競い合いながらここ数年で飛躍的な発展を続けていますが、ここにトンでもない威力を持つ高性能なAI歌声ソフトがやってきました。アメリカ・中国・フランスなど国のメンバーが集まるテクノロジー・ベンチャー企業、TIMEDOMAINが開発するACE Studioという、Windows/Mac用のソフトです。完全に日本語対応したソフトであるとともに、日本語の歌声データベースも多数備えており、生成された歌声は日本人の人間が歌っているものと聴き分けられないレベルのものになっています。 ただ、既存のAI歌声合成ソフトと大きく異なることが3つあります。まずは年額24,000円または月額3,500円というサブスク料金を支払うと、現在44種類ある歌声データベースすべてが利用できるという点。2つ目は歌をレコ
Images are currently not being copied over after event or release merges. For now, please make sure to upload any images that should be kept to the merge target beforehand. Welcome to MusicBrainz!MusicBrainz is an open music encyclopedia that collects music metadata and makes it available to the public. MusicBrainz aims to be: The ultimate source of music information by allowing anyone to contribu
はじめに タイトルのとおり、RDBのデータモデリング・テーブル設計を行う際に参考にしている考え方と関連資料をまとめました。 P.S. なんと本記事内でいくつか参考として挙げさせてもらっている増田さん・かとじゅんさん・奥野さん・そーだいさんからコメントいただくことができました。 本当にありがとうございます。 前提 RDBを採用するのは事実を無駄なく正しく記録するため 正規化、トランザクション、制約とデータ整合性 基本的には始めに理想として集合論・リレーショナルモデルに基づいて正規化を考え(論理設計)、パフォーマンスなどの現実問題に対して折り合いをつけていく(物理設計) 制約を最大限利用する cf: ↑P91〜 ↑P.29,41 ↑P56〜 ↑5章 ↑P347～ 情報とデータ データ：単なる事実の値→これを永続化して蓄えるものがRDB 情報：データから生み出される意味や目的のあるもの→RDBか
Basic support for relational databases: MySQL, SQL Server, PostgreSQL and others Data Editor SQL Editor Database schema editor DDL Basic ER Diagrams Basic charts Data export/import Task management Database maintenance tools All DBeaver Community featuresAdvanced securityAdvanced support for relational databasesConnection through ODBC driversNoSQL databases support: MongoDB, Cassandra, Redis, Couch
SPARQL Endpoint 東京都 SELECT DISTINCT * WHERE { <http://ja.dbpedia.org/resource/東京都> ?p ?o . } SPARQL結果 ロック音楽のリスト (もしあれば画像uriも) SELECT DISTINCT ?label ?depiction WHERE { ?s <http://ja.dbpedia.org/property/genre> <http://ja.dbpedia.org/resource/ロック_(音楽)> ; rdfs:label ?label . OPTIONAL { ?s foaf:depiction ?depiction . } } SPARQL結果 誕生日が1月1日 SELECT DISTINCT ?label ?birthYear WHERE { ?s <http://ja.dbpedi
(注：2017/10/16、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) (注：2017/10/11、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) データベースのドキュメントで分離レベルを目にして、軽く不安を感じつつ、あまり考えないようにしたことはないでしょうか。トランザクションの日常の使用例できちんと分離について言及しているものはほとんどありません。多くはデータベースの初期設定の分離レベルを利用しており、後は運頼みです。しかし、本来、理解しておくべき基本的なトピックであり、いくらか時間を投入してこのガイドの内容を学習すれば、もっと快適に作業できるようになるでしょう。 私はこの記事の情報を学術論文、PostgreSQLドキュメンテーションから集めました。分離レベルの 何たる かだけでなく、適用の正確さを保持しつつ最大速度で使うにはいつ使うべきか、という疑問に答えるべ
果たしてGitLab.comで何が起きたのでしょうか？ これまでの経緯をまとめました。 スパムによるトラフィックのスパイクからレプリケーションの不調へ GitLab.comは今回のインシデントについての詳細な経過を「GitLab.com Database Incident - 2017/01/31」で公開しています。また、もう少し整理された情報がブログ「GitLab.com Database Incident | GitLab」にも掲載されています。 これらのドキュメントを軸に、主なできごとを時系列に見ていきましょう。 1月31日16時（世界協定時。日本時間2月1日午前8時）、YP氏（Yorick Peterse氏と思われる）はPostgreSQLのレプリケーションを設定するためにストレージの論理スナップショットを作成。これがあとで失われたデータを救う幸運につながります。 1月31日21時
※ かなり前の記事ですが、未だに引用されるので一応追記しておきます。タイトルと画像がキャッチーなのはちょっと反省していますが、これを見てBigQuery使うのを躊躇している人は多分あまり内容を読んでいないので気にする必要はないです。自分は当時の会社でも今の会社でも個人でも普通にBigQuery使っていて解析用データなどはBigQueryに入れる設計をよくしています。また、アドベントカレンダーだったのでネタっぽく書きましたが事前に想定できる金額です。 ※ 代役：プロ生ちゃん（暮井 慧） 巷のBigQueryの噂と言えば「とにかく安い」「数億行フルスキャンしても早い」などなど。とりわけ料金に関しては保存しておくだけであれば無視できるほど安く、SQLに不慣れなプロデューサーがクエリを実行しても月数ドルで済むなど、賞賛すべき事例は枚挙に暇がありません。 しかし、使い方によってはかなり大きな金額を使
6. Step1 エンティティの抽出 発送担当者が受注リストをもとに、商品の在庫を確認し、在庫が あれば商品を発送する。 ① 要求仕様の「動詞」を抜き出しエンティティとする。 ② ①に関わる「名詞」を抜き出しエンティティとする。 ③ エンティティ間の関連に線を引く ④ 属性や候補キーも分かる範囲で書いておきます。 間違い！ この段階で実装をプロパティファイルにするとか、Enum にするとか決め打ちでエンティティとして表さないのはや めましょう。 まず、はじめにエンティティを抽出します。
毎週金曜の定時後に弊社でアーキ部なるものが開催されています(✌'ω' ✌) スピードラーニング的に@kawasimaさんのお話を聞く会ですが、今週はテーブル設計がテーマでした！ この記事がすごく良かったので、触発されてブログ書く！！！ developer.hatenastaff.com お題 ↓のお題が出て、テーブル設計を考えてみるはなし。 要求仕様は以下のとおり。 ・宿の部屋は、シングルやツインのような部屋タイプが設定できます。 ・宿側で宿泊プランを設定できます。宿泊プランは適用される日付が設定できます。 ・プランには複数の部屋タイプが含まれることがあります。 ・宿側でプラン・部屋タイプ・宿泊日ごとに宿泊費の設定ができます。 ・カスタマはプラン・部屋タイプ・宿泊日を指定して宿泊予約ができます。 ・予約は会員でも非会員でも可能です。 ・また、会員・非会員に関わらず、宿をお気に入りに登録でき
先月投稿した2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャを学ぶ道のりと代表的な実装モデルの概要を紹介しました。 今回は、前回同様、主に新卒Webエンジニア向けに、Webアプリケーションサーバとデータベースサーバ間の接続管理モデルと運用事情について紹介します。 データベース接続の永続化やコネクションプーリングとは何なのか、なぜ必要なのかといったことが主な話題です。 背景 データベース接続の永続化とはなにか データベース接続のオーバヘッド データベース接続の永続化手法 コネクションプーリングとはなにか コネクションプーリング: ドライバ型 コネクションプーリング: プロキシ型 コネクションプーリング全体について PostgreSQLとMySQL 参考資料 まとめ 背景 2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャの話とWebアプリケーショ
ずいぶん時間があいてしまったけど、大規模コンシューマ向けサービスRDB設計の続き。 僕はこのプロジェクトを自分のRDBの知識を使って革新してやろうと思って臨んだ。 しかし結果として逆に、コンシューマ向けサービスに最適化されたRDBの使い方について教わることになった。 ※ あと、KVSでいいじゃんって言ってる人もいるけど、それはKVS導入の苦労を知らない人だと思う。KVSの苦労は後で書く。 僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はDBやフレームワークの設計とアーキテクトっぽいことを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止
今年の5月1日に、仙台市内のホテルで多重予約のトラブルが発生したと報道されています。 部屋数２０３室の仙台市のビジネスホテルで、９月１８～２３日の宿泊予約を数千件受け付けるトラブルがあった。アイドルグループ「嵐」のライブが宮城県内で開催される期間だった。インターネットでの申し込みが殺到し、システム障害が起きたとみられるという。 トラブルがあったのは、仙台市泉区の「ホテルルートイン仙台泉インター」。ホテルなどによると、９月１９、２０、２２、２３日に宮城スタジアム（宮城県利府町）で嵐がライブを開くことが明らかになった後の５月１日午前５時ごろ、ネットを使った予約申し込みが殺到していることに気づいたという。 ２０３室のホテルなのに「予約」数千件 嵐公演で殺到か：朝日新聞デジタル より引用 5月1日の朝に何があったのか調べてみると、この日の早朝にテレビや新聞でコンサートの情報が流れたようですね。 お
【追記 2018/01/06】現在Mackerelは、時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログの時系列データベース実装へ移行しています。 サーバモニタリングサービス Mackerel で採用している時系列データベース Graphite を用いたシステムの構築と運用事情を紹介します。Graphiteについては、プロビジョニングやアプリケーションからの使い方、Graphite自体のモニタリングなど様々なトピックがありますが、特に大規模ならではのトピックとして、Graphiteの内部アーキテクチャ、パフォーマンスチューニングおよびクラスタ構成についての知見を書きます。 背景 Graphiteシステム概観 データ構造とアーキテクチャ whisperのデータ構造 carbon-cacheのアーキテクチャ パフォーマンス特性 パフォーマンスチューニング ミドルウェアレ
DELETE_FLAG という思考停止フラグ DELETE_FLAG という boolean の列が DB 設計でよく話題になります。 論理削除という言葉で上手に論理武装し、スキを見せるとすぐに入れたがる人がおり、 一方でそれにつよく反対する人もいます。 自分の経験としては、広義の論理削除はありえると思いますが、実現方法が DELETE_FLAG だとなった時、それはあまり考えてないでなんとなくパターンとして盛り込んでる場合が多いと感じます。 ただし、設計に唯一の答えは無いので、もしかしたらそれが妥当な設計である場合があるかもしれません。 今回は「DELETE フラグがなぜダメなのか？」などという話をするつもりも、アンチパターンだと断言するつもりもありません。 問題は、仕様をきちんと把握すると、「最適な設計は DELETE_FLAG ではない」という場合が有って、その場合は、その最適な設計
MySQL と Unicode Collation Algorithm (UCA) - かみぽわーる に関連するトピックで、 MySQL には寿司ビール問題というのがある。 寿司ビール問題どっかで詳しくお話を聞くべきだよなぁ。。。— RKajiyama (@RKajiyama) March 18, 2015 これはどういう問題かというと、 MySQL の Unicode では binary collation にしてコードポイントで比較しないと🍣と🍺に限らず絵文字が同値判定されるという問題です。 あれ？ MySQL の utf8mb4 charset って、4バイト文字同士を比較すると同じ文字扱いされる？ SELECT '🍣'='🍺' → 1 MySQL的には寿司とビールは同じ扱い。— とみたまさひろ (@tmtms) December 22, 2014 MySQLで select
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