カテゴリ: データベース
"データベース" の記事
AI エージェントのためのデータ基盤：レイクハウスを土台に「意味・費用・権限・取り消し」を設計する
AI エージェントに社内データを分析させる基盤は、なぜレイクハウスが土台に向くのか。セマンティックレイヤー、Athena・Redshift の利用量上限、カタログの権限、Iceberg のブランチという 4 つの守りを整理します。
DuckLake 入門：メタデータを SQL データベースに置くレイクハウスフォーマットと Iceberg との違い
Iceberg と DuckLake の先へ：2026 年に注目したいレイクハウスの技術とプロダクト
Apache Iceberg と DuckLake 以外のレイクハウス技術を層ごとに整理。Iceberg v3、Delta Lake・Hudi・Paimon の違い、XTable と UniForm による相互変換、Polaris・Unity Catalog・Gravitino・Lakekeeper の Iceberg REST カタログ、Apache Fluss、AI 向けの Lance と Vortex まで 2026 年の動向をまとめます。
Redshift か、S3 ＋ Iceberg のレイクハウスか：DWH とオープンテーブルフォーマットの選び方
Apache Iceberg 入門：データレイクを「テーブル」にする仕組みと DuckDB との関係
SQLite の「unable to open database file」が高負荷時刻に散発する問題を WAL 化で根治した話
django-mptt はなぜ「unmaintained」と書かれているのか — そして django-tree-queries への移行
django-mptt が unmaintained を表明した背景を CHANGELOG とソースから読み解き、後継として推奨される django-tree-queries (Recursive CTE) への移行手順・API 対応表・落とし穴までまとめる
mysqldump エラー 1449: DEFINER が存在しないユーザーを参照している場合の対処法
急成長でぶつかったMySQLの罠とその向き合い方 - 7つの実践的な教訓
DuckDB・Apache Arrow・Parquetの関係を整理する：列指向エコシステムの全体像