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Stop Re-Rendering. TanStackDB, theEmbedded ClientDatabase for TanStack Query by Kyle Mathews and Sam Willis on July 30, 2025. YourReact dashboard shouldn't grind to a haltjust because one TODO turns from ☐ to ☑. Yet every optimistic update still kicks off a cascade of re-renders, filters, useMemos and spinner flashes. If you’ve ever muttered “why is this still so hard in 2025?”, same. TanStac
Developing web applications hasgotten insanely complex. You need a tall pile oftech tobuild a "modern" web app: client-side code, server-side code,APIs to tie them together, data fetching, state management, hydration, websockets forreactivity, and a whole lot more. And once you're done, the resulting app still isn't verygood.It's time for a rethink. We'rebuilding an open-source, general-pu
この記事は hacomono advent calendar 2024 の18日目の記事です 今年9月にhacomonoにJOINし、基盤本部というところで今後のhacomonoのアーキテクチャ設計をしている @bootjp と申します。分散システムが好きです。 hacomonoも昨今のWebサービスの例にもれず、分散システム化しています。 そしてより高い可用性と低い運用コストを目指して新たなアーキテクチャの検討をしています。 今回はその取り組みのなかで、分散システムに関わる難しさというテーマで一貫した時刻の取り扱いの話で記事を書きます。 はじめに 昨今のWebをはじめとしたサービスは一つのサーバーで完結することが少なくなりました。 一つのアプリケーションを複数のサーバーやコンテナで、そして異なるサービスのシステムを組み合わせて「分散システム」として構築されています。 それは可用性や負荷分
Learn Astro with James Q QuickBuild your first site with 35 interactive Scrimba lessons Get 20% off AstroDB is a fully-managedSQLdatabase designed for the Astro ecosystem. Develop locally in Astro and deploy to any libSQL-compatibledatabase. AstroDB is a complete solution to configuring, developing, and querying your data. A localdatabase iscreated in .astro/content.db whenever you run ast
こんにちは、エンジニアのkomukomoです。フリーランスとしてプレイドでお仕事させていただいています。これは社内勉強会をブログ化したものです。この記事では、OLAPデータベースにおいて分析クエリを高速化するために使われている技術について説明します。 また、データベース使用者がどう使うかというよりはデータベース自体の内部の話にフォーカスしています。 Introduction データベースに対するクエリというと様々なパターンが考えられますが、その処理の分類として、OLTPとOLAPという言葉が使われることがあります。[1] OLTP（Online Transaction Processing） 大量のデータの中から該当の箇所を特定して表示、更新、削除 例：チケットの予約、口座の入出金 OLAP（Online Analytical Processing） 大量のデータから集計、ソート 例：分析
Trusted by 1,000+ engineers, analysts & business owners DuckDBGUI Client DuckDBDatabaseGUI,SQL editor &SQL +Pythonnotebooks. PowerfulSQL Editor with smart autocompleteSQL +PythonNotebooks for Data Exploration & Dashboards Editdatabase records as easy as updating aspreadsheetAI Assistant with the latest models including GPT-5, Claude 4.5, Gemini 2.5 Pro
こんにちは、プレイドでCore Platform開発の責任者をしているエンジニアのkusappeです。 プレイドの社内向けに行ったModern Data Stack勉強会の内容が好評だったので、データ基盤に携わる方に向けてブログ化しました。 この記事では、Modern Data Stackとは何か、そのメリットや特徴について解説します。また、具体的な技術要素・主要サービスや重要だと思うトレンドについても紹介します。 Modern Data Stackとは？Modern Data Stackとは、データの収集、処理、分析、可視化などデータ活用に関わる機能を、それぞれに特化したクラウドサービスやSaaSツールを組み合わせて構築するという考え方やその基盤のことを指します。 クラウドサービスやその周辺の技術要素の進化によって、従来のデータ基盤と比べると以下のメリットがあると言われています。 高いス
ランキング参加中プログラミング はじめに この記事では、Immutable Data Modelと呼ばれる設計手法をもとに、リレーショナル・データベースにおける、テーブル設計の話を書いています。また、今回の実践で利用する、別の考え方の背景を理解するために、Out of the tar pitという小論文の内容にも言及します。 「状態とは何か？」というややこしい話がたくさん出てきますし、データベースのテーブル設計についての話であることから、たくさんのSQLが出てきます。なので、データモデリングとか状態管理とか、特にSQLとかに興味がない人には面白くないと思います。 そのあたりに興味ある方は、読んでみて欲しいです。 Immutable Data Modelを、実際のアプリケーションで使うデータベースに採用するにあたり、どういう考え方で、どのようにテーブルを構成したか、自分なりの経験を書いていま
メダリオンアーキテクチャとは メダリオンアーキテクチャとは、レイクハウスのデータを論理的に整理するために用いられるデータ設計を意味します。データがアーキテクチャの 3 つのレイヤー（ブロンズ → シルバー → ゴールドのテーブル）を流れる際に、データの構造と品質を増分的かつ漸次的に向上させることを目的としています。メダリオンアーキテクチャは、「マルチホップ」アーキテクチャとも呼ばれます。
Apache® DruidA high performance, real-time analyticsdatabase that delivers sub-second queries on streaming and batch data at scale and under load. DownloadJoinSlackGitHub Sub-second queries at any scaleExecute OLAP queries in milliseconds on high-cardinality and high-dimensional data sets with billions to trillions of rows without pre-defining or caching queries in advance. High concurrency at
All of Percona’s open source software products, in one place, to download as much or as little as you need.
Introduction前編の記事では、Personalizationに特化したリアルタイムユーザー解析エンジン（Blitz）のコンセプトとPre-Aggregation手法を説明しました。 今回は刷新された解析エンジンのコア要素である「強整合な解析」を実現するアーキテクチャのポイントを紹介します。 強整合な解析とは何か？プレイドの新しい解析エンジンでは、とあるユーザーのイベントが発生した際、過去も含めたイベント履歴やユーザーごとの統計値を元にフィルタリングを行うことができます。 強整合な解析とは、フィルタリングを行うユーザーの統計値が必ず最新の状態であること、つまり過去全てのイベント履歴が反映されていることを指します。 やりたいことはとてもシンプルですが、秒間最大13.4万イベントが発生する高トラフィック、かつ数百ms内の低レイテンシーが求められる状況下で、ユーザーの統計値を常に最新に保
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