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。
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。
uri = URI.parse("mysql://u-kondo:XXXXX@localhost:3306/hogege") uri.class #=> URI::MySQL uri.host #=> localhost require 'uri' require 'active_record' class URI::MySQL < URI::Generic def default_port 3306 end def database path[1..-1] rescue nil end def connection_hash { :adapter => scheme, :host => host, :username => user, :password => password, :database => database, :encoding => 'utf8', :port => p
# Create a vector index using the HNSW algorithm, 768 dimension length, and inner product distance metric > FT.CREATE idx-videos ON HASH PREFIX 1 video: SCHEMA content_vector VECTOR HNSW 6 TYPE FLOAT32 DIM 768 DISTANCE_METRIC IP content TEXT metadata TEXT # Add a video vector with metadata > HSET video:0 content_vector “\xa4q\t=\xc1\xdes\xbdZ$<\xbd\xd5\xc1\x99<b\xf0\xf2<x[…\xf8<” content “SUMMARY:
Data Where You Need It Apache CouchDB ™ lets you access your data where you need it. The Couch Replication Protocol is implemented in a variety of projects and products that span every imaginable computing environment from globally distributed server-clusters, over mobile phones to web browsers. Store your data safely, on your own servers, or with any leading cloud provider. Your web- and native a
日本語翻訳に関して まだ全然終わってないので、リンク先によって英語だったり日本語だったりします。右のNavigation Spaceでは翻訳されたドキュメントだけが表示されています。翻訳については、 こちら を参照ください。 ドキュメントデータベース、key-value store、RDBMS、最高の機能の組み合わせ MongoDBは("humongous"より)は、スケーラブル、ハイパフォーマンス、オープンソース、スキーマフリー、ドキュメント指向です。C++で書かれていて、機能としては: ドキュメント指向ストレージ (the simplicity and power of JSON-like data schemas) 動的な クエリー 組み込みのオブジェクトと配列をサポートした完全な Index のサポート。 クエリー プロファイリング 速い in-place アップデート バイナリデ
はじめに 今回はドキュメント指向型データベースの代表としてMongoDBを取り上げます。ドキュメント指向型データベースはRDBMSと違って、スキーマ（テーブル定義）が必要ないことが大きな特徴です。 今回も利用したコードやプログラムはgithubに置いてあるので適宜参照してください。 MongoDBの特徴 前々回、前回と紹介したmemcachedやTokyoTyrantは基本的にRDBMSと組み合わせて、「RDBMSの弱い部分を補う」という使い方でした。しかしMongoDBは少し違っていて、JOINが行えないこととトランザクションをサポートしていないこと以外は、ほぼRDBMSと同じように扱うことができるため、「RDBMSの代替として使う」ことが可能です。 上述したようにMongoDBはRDBMSと違ってJOINはできませんが、代わりに基準となるオブジェクトに別のオブジェクトをあらかじめe
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