中国のアリババクラウドが、MySQLのブランチとしてInnoDB、DuckDB、ベクトルサーチを統合した「AliSQL 8.0」をオープンソースで公開しました。 この新バージョンは、OLTPとOLAPの両方のワークロードに対応し、高速なデータ分析とベクトル検索機能を提供します。 データベース管理者、バックエンドエンジニア、データサイエンティスト、インフラエンジニアなどに有用な情報です。
- Open Table Format (OTF) は、様々な分散ファイルシステムやオブジェクトストレージに対応します。 - Apache Iceberg、Apache Hudi、Delta Lake、Apache Paimonといった主要なOTF実装が、ストレージ層をどのように抽象化しているかを比較解説します。 - データエンジニアやプラットフォームエンジニアが、多様なストレージ環境でのデータ管理を最適化するための洞察を提供します。
- Sansan社が数億件の名刺データを扱う上で、SQLパフォーマンスの改善にどのように取り組んだかについての記事です。 - 単純なインデックス作成だけでは不十分であり、より高度なチューニング手法が用いられています。 - データベースエンジニア、インフラエンジニア、アーキテクト、または大規模データ基盤のパフォーマンスに課題を感じている開発者向けです。
ベクターデータベースとAgent Skillsを活用したRAGシステム構築に関するワークショップレポートです。 開発者は、最新のAI技術を実践的に学び、自身の開発プロセスに組み込む方法を習得できます。 特に、AIやバックエンド開発に関心のある開発者におすすめの記事です。
LINEヤフーにおける可観測性プラットフォームの進化について解説します。 社内向け時系列データベース（TSDB）の開発・運用を担当するGi Jun Oh氏が、その道のりを共有します。 プラットフォームエンジニア、インフラエンジニア、データベースエンジニア、SRE、アーキテクトなど、大規模システム開発に関わるエンジニア向けの内容です。
TiDB Cloudへの移行経験を持つ筆者が、スロークエリ発生時のモニタリング方法に苦労した経験を共有。 AWS AuroraのDatabase Insightと比較し、TiDB Cloudのモニタリング機能（TiDB Cloud Clinic）の感触をレポート。 AWS AuroraからTiDB Cloudへの移行を検討しているデータベース担当者やインフラエンジニア向け。
* Google Cloud は、自然言語で BigQuery のデータを分析できる「会話型分析（プレビュー版）」を発表しました。 * AI エージェントが、ビジネスコンテキストを理解し、SQL生成、実行、可視化までを自動で行い、データ分析のボトルネックを解消します。 * データサイエンティスト、データアナリスト、ビジネスユーザーなど、データ分析に携わるすべての人々を対象としています。
Google CloudのデータベースSpannerが2025年にAI、マルチモデル機能、運用・分析統合、移行簡素化、コスト効率、セキュリティを大幅に強化したことを報告する。 人工知能（AI）機能の拡充、ベクトル・グラフ・リレーショナルデータの統合、Vertex AIとの連携強化により、インテリジェントなアプリケーション構築を支援。 ITインフラ、データベース管理者、AI開発者、データサイエンティスト向けの技術的アップデートと将来展望について解説。
Google BigQueryがGemini 3.0に対応し、AI機能が大幅に強化されました。これにより、非構造化データの活用が容易になり、AI.GENERATE、AI.EMBED、AI.SIMILARITYといった新しい関数が導入され、SQLから直接生成AIやエンベディングモデルを操作できるようになりました。これにより、データ分析、要約、翻訳、類似度計算などが簡素化され、より高度なデータ活用が可能になります。 この記事は、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、Google Cloudを利用する開発者、およびデータ分析に関わるすべての人々にとって役立つ情報です。 BigQueryの新しいAI機能により、SQLクエリだけで複雑なAIタスクを実行できるようになり、データ活用の効率と可能性が大きく広がります。
Railsアプリのテーブル設計を見直す過程で、データ型選択に関する疑問が生じた経験から、DB設計時に考慮すべき点を整理しました。 これからDB設計を行うエンジニアにとって、データ型の選定や設計方針の判断材料となるような、具体的な観点を提供します。 特に、実務で遭遇する可能性のある課題とその解決策に焦点を当てています。