対応
以下を実行する
rm -rf /Users/{ユーザー名}/Library/Group\ Containers/group.com.docker
rm -rf /Users/{ユーザー名}/Library/Containers/com.docker.docker
rm -rf /Users/{ユーザー名}/.docker
EC2インスタンス内のファイルをローカルにダウンロードする
以下のコマンドでダウンロードできる
scp -i {{秘密鍵ファイルのパス}} {{EC2ユーザー名}}@{{EC2インスタンスのパブリックIP}}:{{ファイルのパス}} {{ローカルの保存先ディレクトリ}}```
「残念です！ お客様のアカウントでPrime Gamingを有効にすることはできません。」を解決した
困ったこと
Twitchページから無料サブスクを登録しようとすると
残念です！ お客様のアカウントでPrime Gamingを有効にすることはできません。 Prime Gamingの起動時にエラーが発生したようです。 よくある問題には、プライムにサインアップする際に使用したクレジットカードが無効になったり、拒否される問題が含まれます。クレジットカード情報の更新を含め、お客様のプライムメンバーシップを管理するには、ここをクリックしてください。その他のよくある問題については、ここをクリックしてください。
というメッセージが表示され、登録できない。
解決策
カスタマーサポートのチャットサービスを利用しました。
ブラウザはChromeを使ってますと答えたところ、ブラウザを変えて試して欲しいと言われたのでやったところ、別ブラウザ（Vivaldi）で無事登録できました。
DockerのPostgreSQLイメージのバージョンアップ(途中まで)
DockerのPostgreSQLイメージのバージョンを11から14に上げて、docker-compose up --buildしたところ、
postgres:
# image: postgres:11.5-alpine
image: postgres:14.6-alpine3.17
Dcokerログにてエラーが出たことを確認:sob:
2023-12-13 16:31:20 2023-12-13 07:31:20.550 UTC [1] FATAL: database files are incompatible with server 2023-12-13 16:31:20 2023-12-13 07:31:20.550 UTC [1] DETAIL: The data directory was initialized by PostgreSQL version 11, which is not compatible with this version 14.6.
ChatGPTによると
エラーメッセージを見ると、PostgreSQLのバージョンの不整合が原因でエラーが発生していることがわかります。具体的には、PostgreSQLデータディレクトリがバージョン11で初期化され、現在のサーバーのバージョン14.6とは互換性がないため、エラーが発生しています。
とのこと。
次回までに上記を対応する。
学習メモ 2023/11/08
B-TREE（またはBツリー）インデックスを使用しているデータベースにおいて、範囲検索（range search）ではなく値検索（value search）を行うチューニング手法が無効であることを指摘しています。文を理解するために、いくつかのキーワードを説明しましょう。
B-TREEインデックス（Bツリーインデックス）: B-TREEはデータベースで一般的に使用されるインデックスの一種で、データの高速な検索をサポートします。このインデックスは、データをツリー構造で格納し、データの値に基づいて効率的な検索を可能にします。
範囲検索（range search）: 範囲検索は、ある範囲内の値を検索するクエリです。例えば、あるカラムの値が特定の範囲（例：10から20までの値）にある行を取得することです。
値検索（value search）: 値検索は、特定の値を持つ行を検索するクエリです。特定の値を持つ行を見つけることが目的です。
文が指摘しているのは、B-TREEインデックスを使用しているデータベースにおいて、範囲検索ではなく値検索を行うチューニング手法は無効であるということです。この文の意味は次のように解釈できます。
B-TREEインデックスは、値ベースの検索に優れており、特定の値を持つ行を高速に見つけるのに適しています。しかし、範囲検索を行う場合、例えばあるカラムの値が特定の範囲にある行を検索する場合、B-TREEインデックスの効果は制限されることがあります。範囲検索は、ツリーの中で値が連続的に配置されている場合には効率的ですが、値が散在している場合には効率が低下する可能性があります。
したがって、B-TREEインデックスを使用しているデータベースで範囲検索を高速に行いたい場合、別のインデックスタイプやチューニング手法を検討することが重要であると言っているのです。範囲検索を行う場合、B-TREEインデックスはあまり効果的ではないため、無効であるという主張です。
