私の推し技術（DERTA Gig #18）

Transcript

1. 私の推し技術・プロダクト DERTA Gig vol.18 akshimo
2. • akshimo(あくしも) • フリーランス • ソフトウェアエンジニア • PHPカンファレンス新潟2025 コアスタッフ • Niigata5分Tech実行委員会 • KomeKaigi2025実行委員会
3. • AI系（Devin, Claude Code, n8n,...） • Vim • アジャイル系の何か（ふりかえり手法とか...） 思いついた推し技術・プロダクト候補
4. 今回の推し技術は …
5. RDB 今回の推し技術は …
6. 今日の内容は ぺちこん新潟での登壇内容と かなり重複します 別に時間がなくてネタを作れなかった わけじゃないんだからね！
7. • 大生成AI時代を生き残るために • RDB自体ではなく、それを通してあることを伝えたい • こんな時代だからこそ地に足をつけて なぜ推すのか？ 学生も多いしね
8. 遅延束縛（結合） キーワード
9. 多少専門的な用語や人名を 出すことがありますが、 雰囲気で聞いてください
10. エンジニアの人？
11. エンジニアリングできる人？
12. エンジニアリング？ プログラミングと違うの？
13. ソフトウェアエンジニアリングとは 時間で積分したプログラミングである Titus Winters, Tom Manshreck , Hyrum Wright 『Googleのソフトウェアエンジニアリング ―持続可能なプログラミングを支える技術、文化、プロセス』
14. • ソフトウェアは作って終わりではない • ビジネスにあわせ成長・進化・変化が求められる • そして、「データベースの寿命はアプリケーションより長い」 by そーだいさん エンジニアリングは時間積分
15. かといって未来を全て予測はできない … どうすれば良いか？
16. DBに何を保存すれば 良いか？ 鍵となる考え
17. ITって情報技術でしょ？ じゃあ”情報”を保存すれば いいんじゃない？
18. その考えはちょっと気をつけた方が 良いかも？ ITって情報技術でしょ？ じゃあ”情報”を保存すれば いいんじゃない？
19. DIKWピラミッド 知恵 知識 情報 データ
20. • データ ◦ 客観的、事実、未整理、未加工、意味がない。 • 情報 ◦ 整理、分析、解釈、計算されている。 意味、目的がある。 データと情報の違い
21. • データ ◦ 客観的、事実、未整理、未加工、意味がない。 • 情報 ◦ 整理、分析、解釈、計算されている。 意味、目的がある。 データと情報の違い こっちを保存すべき！
22. ”ユーザー”テーブル
23. 先月に有料会員を辞めた人に 再入会を勧めるお知らせを送りたいんだよね
24. ”ユーザー”テーブル
25. オワタ＼(^o^)／
26. こうしておけばよかった
27. Write • トランザクション整合性 • 集約単位 • ドメインモデル、正規化 Read • 結果整合性 • 集約をまたぐ • クエリ最適化、非正規化 WriteとReadに求められるもの
28. • DBには起きたコトをそのまま保存する • 計算・解釈は”後から”できる ◦ リレーション演算（テーブル、クエリ、View） ここまでのまとめ
29. • DBには起きたコトをそのまま保存する • 計算・解釈は”後から”できる ◦ リレーション演算（テーブル、クエリ、View） ここまでのまとめ 遅延束縛！
30. • 蒸留 • インピーダンスミスマッチ • 非エンジニアとのコラボレーション 今日話せなかったが 他にもこんなことを考える必要がある
31. じゃあ全ての設計を “ガチ”でやれば良いのか？
32. • エンジニアリソースは無限ではない • 8:2の法則を意識する • バリューを生み出す”コア”の部分を優先する ◦ それ以外は外注、SaaS、AIの利用を積極的に検討 個人的な答えは No
33. 事業を理解し 戦略を策定できる エンジニアが求められる
34. 事業理解・戦略策定し 進化可能なソフトウェアを設 計する 現状AIには難しいこと
35. こんな時代だからこそ 地に足をつけ 真にバリューを出せる エンジニアリングをする
36. ご清聴 ありがとうございました！