Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較 NewSQLのコンポーネント詳解 1章から3章までの内容を当記事で解説する。 4章はさらに詳細な技術的解説となり、後編の「NewSQLのコンポーネント詳解」で記述している。 こちらも合わせて一読いただきたい。 1. NewSQLとは何か NewSQLとは、海
はじめに WASMをブラウザの外で動かすトレンドに関して「Linuxコンテナの「次」としてのWebAssemblyの解説」というタイトルで動画を投稿したのですが、動画では話しきれなかった内容をこちらの記事で補完したいと思います。 2022年もWebAssembly(WASM)の話題が多く発表されましたが、そのひとつにDocker for DesktopのWASM対応があります。FastlyやCloudflareもエッジ環境でWASMを動かすソリューションを持っていますし、MSのAKS(Azure Kubernetes Service)でもWASMにpreview対応しています。WASM Buildersでも2023年のWASMの予想としてWASMのアプリケーションランタイム利用に関して言及されました。 WASMといえば元々ブラウザ上で高速にC++のコードなどを実行するところから始まっている
リレーショナルデータベースシステムを趣味で開発している者です。 現在、開発中のシステムを並行トランザクションへ対応させることを検討しており、どのような手法があるのか調べたところ、SS2PLもしくはS2PLという手法が私と同じように自作をされている方々の中では多く採用されているようだと分かりました。 一方で、PostgreSQLやMySQLなどのプロダクションレベルで利用されているシステムではMVCCと呼ばれる手法が採用されているということも分かりました。 きっと後者の方が多くの場合で高いスループットが得られるということなのだと思うので、可能であればMVCCを採用したいのですが、あまり初学者向けの実装例も見当たらず、どうしたものかと悩んでおります。 SS2PL/S2PLとMVCCの実装の難易度・工数はどの程度違うものなのでしょうか？ また、初めてリレーショナルデータベースシステムを開発する者
600ページを超える書籍である「データ指向アプリケーションデザイン」の要点を最近の話題を交えながら解説します。 Data Engineering Study #18 の発表資料です プレゼンテーション https://www.youtube.com/watch?v=ZiKWXc0fSCw …
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ 端的に言うと性能が良いからです。 これを理解するにはバッファプールへの理解が必要です。ディスク指向のデータベースの上では有限のメモリを最大限活用することでメモリに入り切らない巨大なデータ群に対して良好な参照性能を出す必要があります。バッファプールとはディスク上のデータの羅列を固定サイズのページ（InnoDBの場合16KB）の羅列であるとして読み書きに必要な分だけをメモリに移し取り複数の書き込みをできる限りメモリ内で受け止めて後でまとめてディスクに書き戻すという、ライトバック型のキャッシュのような機構です。 この中においてバッファプールは有限のサイズしか無いので適宜プール内のデータを書き戻して入れ替えながら上手くやっていく必要があります。 さてB+treeとB-treeの最大の違いは木のリ
Zennという技術情報共有サービスを作りました。有益な知見をシェアした開発者が、その見返りを得られるようなサービスにしたいと思います。気合いを入れつつも、時間をたっぷりかけて地道に育てていきます。 このページでは、Zennを支えている技術やサービスを紹介します。 フロントエンド Next.js フロントエンドにはNext.js（React）を使っています。開発当初はNuxt.jsを使っていたのですが、TypeScriptとの相性を考えてNext.jsへ移行しました。 技術情報共有サービスなので、主要な流入元はいずれ検索エンジンに落ち着くと予想しています。そのため、検索エンジンにインデックスしてもらいたいページはサーバーサイドレンダリング（SSR）しています。 動的コンテンツもキャッシュ Next.js 9.4からIncremental Static Regenerationという最高の機能
はじめに 分散システムの設計および開発において、キャッシュはパフォーマンス向上のための非常に重要な要素です。頻繁にアクセスされるデータをキャッシュすることで、アクセス速度が遅いデータベースへのアクセスを削減し、データへの迅速なアクセスを可能にします。これにより、システムの全体的な効率とパフォーマンスが向上します。 しかし、キャッシュは慎重に設計しないとむしろパフォーマンス上のデメリットになるケースが存在します。 この記事ではよく遭遇するキャッシュ設計の問題とその回避策について解説します。 Cache penetration DBに存在しない値を検索したときに、DBから返された空の結果をキャッシュしない場合に発生するシナリオです。 このシナリオではDBに存在しない値を繰り返し検索することにより、その値がキャッシュされていないため検索ごとにDBへのアクセスが必要になってしまいます。 存在しない
こんにちは！ Tech KAYAC Advent Calendar 2021 7日目を担当する荒賀(@ken39arg) です。 カヤックのエンジニアブログには2008年にPHPを使ったガラケー関連の記事を書いたのが最初になります。 それから10年以上たち、ガラケーも弊社でのPHPのプロジェクトもほぼなくなり、メンバーもかなり入れ替わり、私自身も20代だったのがついに40歳になりました。そんな私にとってこのアドベントカレンダーは私は今でもここにいるよというPingのような役割になっているため、年に一度若者に混じってアドベントカレンダーに参加しております。 例年ですと、趣味のマラソンなどに関する実績も書いているのですが、昨年同様、今年も続くコロナ禍により多くの大会が中止となったためこちらに関しては特に特記すべき実績はありません。ただ2020年に走るはずだった東京マラソンは権利は移行を続けてお
yaml、どうしてこんなに使われているのだろうか。kubernetesにも責任があるというのはありそうな話だけど、色々考えてみるとそこまで簡単な話でもなさそうな気がする。例えばtravis-CIの設定ファイルがyamlであったりというように、この分野ではyamlは割と広く使われていたんじゃないかという気がする。思い起こせばGoogle AppEngineもapp.yamlに設定を書いていたし、設定にyamlというのは割とよくあることであった、のではないかなあ。 しかしなぜyamlなんだろうか。yamlのフォーマットには問題がたくさんあることが知られているし、自分も全く好きではない。 例えばyamlの問題の一つとして、キーに任意のデータ構造を持ってこれるという話があり、これが一部のプログラミング言語で問題を厄介にしている。またエイリアスがあってデータ構造がツリーにならない（複数の経路から同じ
ZennではフロントエンドにNext.jsを使っています。もともとはVercelで動かしていたのですが、2021年3月にGoogle Cloudに移行しました。今回は移行を決めた理由や、具体的な構成、移行作業などについて書きたいと思います。 なぜ移行したのか Next.jsのデプロイ先としてVercelは圧倒的に優れています。ISRやImage OptimizationといったNext.jsの強力な機能をサーバー側の追加設定なしで使用できますし、CDNでの静的ファイルのキャッシュなども特に意識しなくてもいい感じにやってくれます。 Vercel以外にデプロイするとなると、Next.jsの一部の機能がうまく動かなかったり、パフォーマンス・チューニングを自分で頑張る必要があったりと自分で面倒を見なければならない部分が多くなります。 しかし、Zennのケースでは以下のような理由からVercelから
Zennは、Next.js + Ruby on Rails（APIモード）を Google Cloud の App Engine へデプロイして稼働していました。最近、Rails の実行環境を App Engine Flexible から Cloud Run へ移行したので、その記録を残します。 ロードバランサーのバックエンドサービスを付け替えることで実現 最初に、どうやって移行したかです。Zennのバックエンドはもともとロードバランサーで構成されていました。以下の図のように、ロードバランサーの Backend Service より背後を切り替えることにより実現しています。Cloud Run とそこにアクセスするための Serverless NEG はあらかじめ稼働させておくことで、ダウンタイムなしで切り替えられました。 参考：負荷分散 | Google Cloud https://clo
リーガルテック領域のリーディングカンパニーである株式会社LegalForceが、「検索インフラTechTalk!」を開催しました。インフラ領域の中でも「検索インフラ」にフォーカスした今回は、検索インフラに関する具体的な事例や取り組みについて各スピーカーから発表がありました。野口真吾氏は、AWSを用いたデータレイクの基礎について紹介しました。 企業規模に関係なく起こるデータのサイロ化 野口真吾氏（以下、野口）：みなさんこんばんは。本日は「検索インフラ Tech Talk!」ということで、検索インフラから少し広げた話題にはなるんですが、「AWSを用いたデータレイクの基礎」というお話をします。よろしくお願いします。 最初に簡単に自己紹介します。アマゾンウェブサービスジャパンでスタートアップ担当のソリューションアーキテクトをしている野口真吾と申します。Twitterでは＠nogというIDを使って活
日本語の問いをChatGPTでSQLに変換、実行する「Chat2Query」を搭載。MySQL互換のTiDB Cloud MySQL互換のオープンソースデータベース「TiDB」（タイデービー）を提供しているPingCAP社は、日本語を含む自然言語の問いをChatGPTを用いてSQL文に変換し、実行する「Chat2Query」機能を、クラウド上でTiDBのマネージドサービスを提供する「TiDB Cloud」にβ版として搭載したことを発表しました（日本語のプレスリリース） Introducing #Chat2Query, our AI-powered natural language querying tool that will release you from tedious manual SQL writing and change the way of #DataExploration
Google Cloud で何かアプリケーションを動かしたい時、いつも App Engine (GAE) を第一の選択肢として挙げています。 なのにみ〜んな Cloud Run に行ってしまう。なぜなのか?? 確かに Cloud Run のほうが新しくて公式に露出が多いし、GAE はこういうランディングページからの言及も消えているので無理もない。Google Cloud 的にもあんまり使って欲しくない雰囲気が漂っている。 cloud.google.com App Engine は GCP 最初期からあるサービスで今年で 14 年目になるらしい。 当時学生だった僕はすげーのが出たぞと聞いて GAE を触っていた記憶がある。その頃は Google App Engine 単体で出ていて、他のサービスが続いて Google Cloud Platform になったような気がする1。 そんな歴史あるサ
2021/6/11 #InfraStudy 2nd Season
「Data Engineering Study #23 Data orchestration 特集」の発表資料です イベントページ: https://forkwell.connpass.com/event/310011/
Cloud Run CPU 0.08 ~ 8 Core (2nd gen は最小 0.5~) Memory 128 MiB ~ 32 GiB (2nd gen は最小 512MiB~) Deploy App Engine は Deploy (gcloud app deploy) を実行すると Cloud Build が暗黙的に動いて Deploy が行われるが、これがなかなか時間がかかる。 開発環境だと CI でとりあえず main branch に merge されたら、Deploy したりするけど、Deploy を Skip してもよいような時でも CI 回してると Deploy を待つことになって、ちょっとめんどうに感じる。 更にこの仕組みは成果物は Deploy しないと生まれないので、CI と CDを分離しづらい。 Cloud Run は Container Registry a
Database Engineering Meetup #2 の登壇資料です。 https://scalar.connpass.com/event/310641/
オープンソースによるFirebase代替を名乗るBaaS（Backend as a Service）「Supabase」が正式サービス化を発表しました。 Supabaseはこれまで約4年間ベータ版としてサービスを提供してきました。現在は100万以上のデータベースをホストし、新規データベースも1日あたり2500以上増加しており、モバイルアプリケーションからエンタープライズ用途まで十分な機能と安定性、スケーラビリティが実証されたとしています。 Supabaseの主な機能はデータベースや認証、ファイルストレージなど SupabaseはBaaSとして主に以下のマネージドサービス群から構成されています。 PostgreSQLによるデータベースサービス 認証サービス ファイルストレージ エッジロケーションにおけるNode.jsDenoベースのサーバレス基盤 マルチプレイヤーゲームなどに対応するリアルタ
［速報］分散PostgreSQLをAzure Cosmos DBが提供開始、オープンソースの分散DBエンジン「Citus」を採用。Ignite 2022 マイクロソフトは現在開催中のイベント「Microsoft Ignite 2022」で、グローバル規模の分散NoSQLデータベース「Azure Cosmos DB」でPostgreSQLをサポートする「Azure Cosmos DB for PostgreSQL」を発表しました。 Cosmos DBはデータを自動的にユーザーの近くのリージョンにレプリケーションすることで、どのユーザーに対しても高速なデータベースアクセスを実現し、かつグローバルな規模で稼働する大規模分散NoSQLデータベースです。 最大で数ペタバイトのデータ容量と秒間数百万トランザクションまでスケールする性能をカバーできる点を特徴としています。 Azure Cosmos DB
4.2.1 Shardingの手法 先ほどの表1を理解するにはSharding手法の列にあげられた各用語の理解が必要となる。 YugaByteDBのブログ「Four Data Sharding Strategies We Analyzed in Building a Distributed SQL Database」には、非常に詳しくShardingの手法が紹介されている。この記事では、大きく以下4つの分類があるという。 Algorithmic Sharding (例: Memcached/Redis) Linear Hash Sharding (例: 過去のCassandra) Consistent Hash Sharding (例: DynamoDB、Cassandra) Range Sharding (例: Spanner、HBase) 詳細は割愛するが、1つ目のアルゴリズム・シャー
補足説明： MySQLには、バージョン5.7から「JSONデータ型(JSON Data Type)」と呼ばれる概念が登場しています。これにより、JSON型を直接入れられるカラムを作成できます。 便利な一方、一般的なRDBの正規化を崩すことになりますので、仕様には注意が必要です。詳しくはこちらをご覧ください。 リンク WPJ もう知ってた？ MySQL 5.7でNoSQLっぽくJSONデータを扱う方法 MySQL 5.7では、JSONデータを「JSON型」としてネイティブで扱えます。サンプルを見ながら、基本的な使い方を確認しましょう。 ※本記事は2016年5月31日に掲載した記事を一部再編集して更新したものです。執筆時点の技術情報をベースにしています。 「SQL vs NoSQL: The Differences」で紹介したように、SQLとNoSQLの境界線は、両言語が他方の特徴を取り入れる
オープンソースの代表的なインメモリデータストア「Redis」のフォークとしてLinux Foundation傘下で開発が進められている「Valkey」は、AWSやGoogle Cloud、Oracle Cloudなどへの採用が始まっています。 参考：Google Cloud、Redisをフォークした「Valkey 7.2」のマネージドサービス「Memorystore for Valkey」プレビュー版を開始 8月2日に、フォーク後の最初のメジャーバージョンとなる「Valkey 8.0」のリリース候補版が公開されたのに合わせて、Valkey 8.0で予定されている性能や機能の向上についての記事「Valkey 8.0: Delivering Enhanced Performance and Reliability」がValkeyのブログに投稿されました。 その内容から、Valkey 8.0の主
最近Nuxtでいろいろ作っているけど、無料で使える環境をいろいろ試してる。 いろいろメリデメあるけど、SPAならNetlify/SSRならHerokuがよさそう。 いままで試したものをまとめてみた。 ほしかったもの 主に開発してるのがCGM系のWebサービスなので、 動的なOGP画像などが設定できる(OGP芸) カスタムドメインが使える 日次のランキング集計などの定期実行ができる が、無料でできて、なるべく実装が楽で、そこまで遅くないのがうれしい。 試した5つのパターン 試したのは以下の5パターン。試してみた順で記載。 Nuxt(SSR) + Cloud Function 起動がかなり遅かった。。実装も大変なのでNG Nuxt(SPA) + Firebase Hosting 構築はかなり楽。ただ、OGP芸が大変でFunctionsが必要 Nuxt(SPA) + Netlify プレレンダリ
イメージとしては スタンダード環境の方が気楽にはじめられる フレキシブル環境の方がより細かな設定ができる という感じでしょうか。 「料金が安いのはスタンダード」とは限らない ググって見つかる情報を読むと、多くの人は「スタンダード環境の方が安く済みそうだ」という印象を持つと思います。僕もそのような考えから、当然のようにスタンダード環境を選んでいました。しかし、結果として、Zennの場合にはフレキシブル環境の方が料金は大幅に安く済むことが分かりました。 Zennの場合 具体例があった方が読んでいて楽しいと思うので、恥を捨てて実際にかかっていたGAEの料金を載せてしまいます。ほれっ。 ※ 料金の推移は、サービスへのアクセス数とはほぼ相関していない ピーク時には1万円/日近くいってしまっていますが、設定と環境を見直すと¥500/日くらいで済むようになりました。設定をミスらなければPS5を転売ヤーか
ノーチラス・テクノロジーズとNEC、メニーコアと大容量メモリに最適化した国産の次世代インメモリデータベース「劔（Tsurugi）」発表。アーリーアクセス版公開 日本電気株式会社と株式会社ノーチラス・テクノロジーズは、NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）のプロジェクトとして開発をしてきた国産のリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」のアーリーアクセス版の公開を発表しました（開発者の神林氏による解説「劔"Tsurugi"とは何か」）。 劔の最大の特徴は、メニーコア、大容量メモリといった最新のハードウェアに対して最適化されたインメモリデータベースとして最初から設計、開発されていることです。 これは、現在主流となっているリレーショナルデータベース製品の多くが10年以上前のコンピュータハードウェアの主流であったシングルコアやデュアルコアなど少数のプロセ
オープンソースのグラフデータベース「Neo4j 4.0」正式版リリース。リアクティブアーキテクチャを新採用 オープンソースのグラフデータベースであるNeo4jの最新版「Neo4j Graph Database 4.0」正式版がリリースされました。 Introducing Neo4j Graph Database 4.0 [GA Release] – by @jimwebber, Chief Scientist @Neo4jhttps://t.co/X8csuFuEFC#GraphDatabase #Neo4j — Neo4j (@neo4j) February 4, 2020 一般に、リレーショナルデータベースではテーブルのあいだで関係が設定されますが、グラフデータベースではデータひとつひとつがほかのデータとの関係を持てます。 また、あるデータとデータとの関係において重要度や距離、評価、時
｜DMM inside
こんにちは、エンジニアの@tarr [https://github.com/tarr1124]です。 前回の連載記事 [https://tech.plaid.co.jp/karte-blocks-multicloud/]ではマルチクラウドなどを使い、Blocksでは最大限落ちないようにリスクヘッジをしながらシステムを構築しているという記事を書きました。 * AWSが落ちてもGCPに逃がすことで
はじめに以前 Yuki Furuyama さんが「NEG とはなにか」という哲学的な(?)記事を書かれていましたが、このたび「Serverless NEG」(Serverless Network Endpoint Group)という新しいタイプの NEG が追加されました。(まずは Beta でのご提供です → EDIT(2020–10–14): 2020年10月14日に GA になりました。) これで NEG は Zonal NEG、Internet NEG、Serverless NEG の三種類になりました。 Furuyama さんの Zonal NEG に関する記事には「NEG は Kubernetes の Service に相当するもの、Network Endpoint は Pod に相当するものです」とありましたが、Serverless NEG では「Network Endpoi
こんにちは、LINEヤフー株式会社でデータベース部門に所属している、今野です。現在は、先日LINEヤフー社内にて提供を開始したFractalDBの開発と運用を担当するチームに所属しています。 FractalDBは、LINEヤフーのオンプレミス環境に向け開発された、データベースプラットフォームです。この記事では、FractalDBの概要として、開発に至った背景や設計目標から、その特徴およびアーキテクチャの概要について紹介します。 また、LINEヤフーでは今夏のインターンシップを募集しています。FractalDBチームも募集してますので、ページの最後の紹介をぜひ確認してみてください。 FractalDBとは FractalDBは、LINEヤフーのオンプレミス環境に最適化されたデータベースプラットフォームとして開発されています。リレーショナルデータベースとNoSQLデータベースの利点を融合させた
マンガ『ゲームセンターあらし』をはじめ、数々の人気作で知られるマンガ家・小説家のすがやみつる氏。2020年には新刊『ゲームセンターあらしと学ぶプログラミング入門 まんが版こんにちはPython』を上梓し、注目を集めた。またすがや氏は、京都精華大学マンガ学部の教授として、多くの学生を世に送り出してきた人物でもある。2021年3月の退職を機に、研究者・教育者としての足跡について聞いた（写真はすべてすがや氏提供）。 INTERVIEW＿小野憲史 / Kenji Ono EDIT＿三村ゆにこ / Uniko Mimura（@UNIKO_LITTLE）、海老原朱里 / Akari Ebihara 大学の教員を退職し、再びクリエイター活動へ CGWORLD（以下、CGW）：遅ればせながら、京都精華大学を退職おめでとうございます。 すがやみつる氏（以下、すがや）：2020年3月に専任教員を定年退職して、
「GCPUG Shonan vol.74」で使用予定のスライドです。 https://gcpug-shonan.connpass.com/event/243711/
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Back in college, I was very interested in Java bytecode. When I got an internship at Google in 2013, I was skeptical of the security of the Java version of Google App Engine and got permission to spend the last week of my internship doing a mini red team exercise, trying to break into App Engine. This is the story of how I found a vulnerability and developed an exploit to break out of the App Engi
こんにちは。Mackerelチーム CREの井上（id:a-know）です。 昨日、待望の Google Cloud インテグレーションがリリースされました！今日は、Google Cloud インテグレーション・AppEngine 連携をさらに便利に活用するための tips をお届けしたいと思います。 本記事の要約 Google Cloud インテグレーション・AppEngine 連携を使うと、バージョンごとにホストが登録されます 「カスタムダッシュボード」と「カスタマイズグラフ」を使うことで、複数ホスト（バージョン）にまたがるリソースの変遷を横断的に閲覧可能にすることができます それを簡単に実現するためのテンプレートもご用意しました！ぜひご利用ください！ Google Cloud インテグレーションについて 昨日リリースした Google Cloud インテグレーションですが、現在の段階
tl;dr Firestore は NoSQL のサーバーレスデータベース。 新規開発ならネイティブモードを選択する。 ドキュメント指向のデータモデルを採用していて、コレクション、ドキュメントの階層構造で構成される。 サブコレクションを使うと効率よくクエリができる。 直近のアップデートで、より使いやすくなった。 はじめに みなさん、こんにちは。Google Cloud パートナーエンジニアの Sho です。 この記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2022（今から始める Google Cloud ） の 12/11 の記事です。本記事では、Firestore を取り上げてご紹介させていただきます。 Cloud Spanner や AlloyDB など特徴的なデータベースラインナップを持つ Google Cloud ですが、その中でも NoSQL デ
追記） サービス間通信に関わらず、東京リージョンではカスタムドメインを使うとレイテンシが増加 sinmetalさんにコメントで教えていただきました。 お察しの通り、Tokyo Regionを含むいくつかのRegionのApp EngineはCustom DomainでアクセスするとLatencyが増加します。 ドキュメントとしては https://cloud.google.com/appengine/docs/standard/ruby/mapping-custom-domains?hl=en に書いてあります。 確証はないですが、GoogleのネットワークのエッジポイントにあるGoogle Frontend Serverは、App EngineのCustom Domainの紐付けを持っておらず、us-central1に一度行ってしまうために、発生するLatencyなのではないかと思います
サーバ管理なしでWebサービス公開 -Firebase(Authentication, Hosting, Firestore) + GAEで『LogCrow(ログ情報共有サービス)』開発-GAEVue.jsFirebase個人開発algolia FirebaseとGoogle App Engineを中心に活用し、Webサービスをローンチしたのでそのアーキテクチャ & サービス概要を紹介します。 LogCrow(ログ情報共有サービス) 背景・動機 私は日頃業務で、システムの保守・運用の効率化・改善について検討しており、いろんな運用者の知見が共有できている状態が作れると運用者が幸せになれるのではないかと考えています。 そんな中で、特に保守・運用時にキーポイントとなるログ情報についてフォーカスし、こういうログが出たときには「原因」として何が考えられ、どういった「対処」が必要となるのかといった情報
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