データベース・検索

PostgreSQL・MySQL・Redis・Elasticsearch・pgvectorで、データ設計・検索・推薦に対応します。
技術そのものではなく、事業課題を前に進める実装を重視します。

成長に耐えるデータ基盤

データ設計は、後から変えるほど痛みが大きくなる領域です。torcheeesは、いまの要件だけでなく、データ量・アクセスパターンの増加を見越したスキーマ設計・インデックス設計を行います。

遅いクエリの改善、全文検索やベクトル検索(pgvector)による検索・推薦、無停止に近いデータ移行まで、事業を止めずにデータ周りを前に進めます。

要件から適切なスキーマ・正規化・インデックスを設計
遅いクエリの特定とパフォーマンスチューニング
Redisによるキャッシュ・セッション・ジョブキューの活用
Elasticsearchによる全文検索・ファセット検索の構築
pgvectorによるベクトル検索・類似推薦の実装
無停止に近いデータ移行・スキーマ変更の設計

よくある相談

パフォーマンス

遅いクエリ・画面の高速化

データ量の増加で重くなったクエリを特定し、インデックス設計・クエリ改善・キャッシュ導入で応答速度を改善します。

検索・推薦

検索・推薦機能の構築

Elasticsearchによる全文検索や、pgvectorによる類似検索・推薦を、既存プロダクトのデータに組み込みます。

データ移行

データ設計の見直し・移行

スキーマの作り直しや別DBへの移行を、事業を止めずに段階的に進める移行計画から支援します。

組み合わせる技術

データの性質と検索要件に応じて、RDB・キャッシュ・検索エンジンを組み合わせます。

PostgreSQL MySQL Redis Elasticsearch pgvector OpenSearch Sidekiq Ruby on Rails Amazon RDS / Aurora BigQuery

データベース・検索を相談する

パフォーマンス改善・検索や推薦の構築・データ移行のどれでも、技術選定前の段階から現実的な進め方を整理します。

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