この記事は間違いが含まれている可能性があります。 もともと自社のドキュメントでは Meilisearch で日本語全文検索を実現していましたが、ドキュメントに質問できるようしたいと思い、簡単な RAG を作りたい！と思っていました。 とりあえず、ドキュメントを分割し、ベクトル化してベクトルデータベースに突っ込んで、質問をベクトル化して結果を引っ張り、それを LLM に食べさせて解説させる、というのができればよいということがわかりました。 ベクトル化はよく使われている OpenAI Embeddings API を利用し、ベクトルデータベースは普段からよく使っている DuckDB に VSS (Vector Similarity Search for DuckDB) という拡張を使うことにしました。 自社のドキュメントをなんとかうまいこと分割して、あとは分割したドキュメントを API を叩い
AWSのALB(Application Load Balancer)のログはS3に置かれるが、この中身をサクッと調べたいとき、Athenaを使う方法が標準的で、下記で案内されているようにパーティション射影(Partition Projection)でテーブルを作ってAthenaからクエリする。 パーティション射影を使用して Athena で ALB アクセスログ用テーブルを作成する - Amazon Athena 私も従来はその方法を使っていたが、Athenaはブラウザから使うと動作がもっさりしているし、決まったクエリを1回きり実行して結果を取得したいだけのときならまだしも、探索的にクエリを何発も実行したいときには使い勝手が悪い。 最近他のプロジェクトでDuckDBを使うようになって、使い勝手の良さに感動していたが、DuckDBはALBのログを探索的に調べたいときにもめっちゃ使えると思った
概要 なぜ 自社 で DuckDB を採用したのかを、雑に書いていきます。 変更履歴 2025-03-12: DuckDB の開発体制と Zstandard で圧縮されたファイルの読み込みについて追記 2025-02-13: 今後やりたい事 v2 を追記 まとめ DuckDB / DuckDB-Wasm を利用する事で中小規模のサービスであれば、ログ解析や統計情報の可視化を低コストで提供することができる DuckDB を go-duckdb 経由で利用する事で、HTTP リクエスト単位での DuckDB を利用できる DuckDB-Wasm と OPFS を利用する事で、クライアント側での統計情報のため込みができるようになる 解決したい課題 解決したい課題は基本的にサービスの運用費を抑えるということです。中小規模のサービスでは運用費が大きな課題になります。 自社パッケージ向けのログ解析ツー
DuckDB-VSS と PLaMo-Embedding-1B を利用することで、ベクトル検索を実現できますが、DuckDB-FTS (Full-Text Search) と形態素解析ライブラリである Lindera を組み合わせて日本語全文検索を実現できます。 DuckDB-FTS + LinderaDuckDB の全文検索拡張は日本語には対応していないないのですが、スペース区切りでトークン化することで、日本語の全文検索を利用する事が出来ます。トークン化には Meilisearch にも利用されている信頼と安心の Lindera を利用することにしました。 今回この参考コードを Lindera の作者であり検索の専門家でもある Minoru OSUKA 氏にレビューいただきました。本当にありがとうございます。 以下は参考コードです。 [project] name = "duckdb-ft
The DuckDB project was built to make it simple to leverage modern database technology. DuckDB can be used from many popular languages and runs on a wide variety of platforms. The included Command Line Interface (CLI) provides a convenient way to interactively run SQL queries from a terminal window, and several third-party tools offer more sophisticated UIs. The DuckDB CLI provides advanced feature
「合同勉強会 in 大都会岡山 -2024 Winter-」の発表資料です。 https://gbdaitokai.connpass.com/event/330065/
newmo では、地図データや地理情報を扱う場面が多くあります。 たとえば、タクシーやライドシェアでは、営業区域のような営業していいエリアといった地理的な定義があります。 また、乗り入れ禁止区域のようなタクシーが乗り入れてはいけないエリアといった定義も必要になります。 これらの地理に関する定義は GeoJSON のような地理情報を扱うデータ形式で管理されることが多いです。 しかし、GeoJSONなどの定義をテキストとして手書きするのは困難です。 そのため、地図上に区域を作図するエディタやその定義した区域が正しいかをチェックするような管理ツールが必要です。 管理ツールは、ウェブアプリケーションとして作った方が利用できる環境が広がります。 このような地理情報は一度に扱うデータが多かったり、空間的な計算処理が必要になるため、専用の仕組みを使うことが多いです。 このような技術を、地理情報システム（
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 目的 本稿では、DuckDBがもたらす新しいシステム設計の可能性を探ります。特に、2024年時点で主流な「スケールアウト」モデルを前提としたデータ処理システムから、よりシンプルで効率的な「スケールアップ」モデルが将来的に主流となり得る理由を説明します。また、DuckDBの技術的特性、注目されている理由、具体的なその用途についても詳しく解説します。 対象読者 ソフトウェアアーキテクト：システム設計や運用コストの最適化を検討している人 データエンジニア：アプリケーションデータやログデータなどの様々なデータセットを効率的に処理したい人 システ
database system Query and transform your data anywhere using DuckDB's feature-rich SQL dialect Installation Documentation -- Get the top-3 busiest train stations SELECT station_name, count(*) AS num_services FROM train_services GROUP BY ALL ORDER BY num_services DESC LIMIT 3;
まとめ 圧縮された複数の JSON Lines を読み込める S3 から直接読み込める 好きなタイミングで Parquet で出力 DuckDB とは こちらをどうぞ。 DuckDB雑紹介(1.1対応版)@DuckDB座談会 - Speaker Deck 圧縮済みのログを読み込む 解析対象のログファイルって spam-20240501.jsonl.gz や egg-20240601.jsonl.zst みたいに圧縮されていたりします。 特に日付単位で分かれてたりすることは多いです。そこから目的のログを探し出すのは、基本はスクリプトを書くことが多いと思います。 DuckDB を使えば色々解決します。
Athena Amazon Athenaは、標準SQLを使用してAmazon S3に保存されたデータを分析することができる、強力でサーバーレス、インタラクティブなクエリサービスです。複雑なETLパイプラインやデータウェアハウスを設定して管理する必要がなく、大量のデータを処理する組織にとって魅力的なオプションです。ただし、Athenaの価格設定は、予算が厳しい場合など、すべてのユーザーに適しているわけではありません。このブログ投稿では、Athenaの代替となる、低コストで同等の機能を提供できるアルティメットを紹介します。 利点: Athenaの主な利点の1つは、Amazon S3のデータを、複雑なETLプロセスや専用のデータウェアハウスなしに、標準SQLクエリを使用して分析できることです。 Athenaはサーバーレスでもあり、データ量やクエリの複雑さに基づいて自動的にスケールされるため、事前
本日のデモ 本日のソースコード タイトルには、文字数の限界で、DuckDB-Spatialという言葉を入れられなかったですわ。 もちろん、今回も、DuckDB-Wasmに加えて、DuckDB-Spatialも活用していますわよ。 はじめに わたくしは、学術的研究として、生成AIによるSQLクエリ生成、そして、生成AIによる地理空間情報の分析と可視化、といった事例が既に多数あることは知っていますわ。 しかしながら、いったい、どれだけの研究者が、そうした研究を、実際にどなたでもが触ることのできるWebアプリケーションやスマートフォンアプリケーションなどのソフトウェアプロダクトとしてデプロイして、本気で世界を変えたいという情熱を持っているのでしょうかしら？ わたくしは、どのようなアイデアも、ソフトウェアプロダクトとして、どなたでも試せるようにデプロイしてこそ、ようやく世界を変える第一歩目だと考え
前提 DuckDB が使える環境 Docker Compose が使える環境 まとめ DuckDB から S3 互換オブジェクトストレージを利用する際、MinIO を使う事で、ローカルに気軽に S3 互換オブジェクトストレージ環境を用意できる。 DuckDB とは こちらをどうぞ。 DuckDB雑紹介(1.1対応版)@DuckDB座談会 - Speaker Deck MinIO とは MinIO はオープンソースの S3 互換オブジェクトストレージです。 DuckDB は S3 API 機能を持っており、S3 互換オブジェクトストレージとの相性がとても良いです。 ローカルで試したい時などに Docker Compose で MinIO を用意して利用すると、とても便利です。 Docker Compose ローカルということでセキュリティは一切考慮していません MinIO のイメージを pu
「DuckDBの魅力解剖！〜現場から見る活用術とその可能性〜」の登壇資料です。 https://findy.connpass.com/event/343059/
本日のデモ： 本日のソースコード： おっと、待たせたねぇ！今日は「DuckDB-Wasm」と「DuckDB-Spatial」についてご案内いたしやすよ！ この記事を読めば、ブラウザだけで地理空間情報の分析をサクッとこなせすための環境構築や、便利な関数を使った地理空間情報分析の基本がバッチリわかるって寸法よ！これを知っときゃ、サーバーいらずで本格的な地理空間情報分析ができちまうし、つまずきやすいポイントもスッキリ解消！あんたもいますぐ地理空間情報分析の達人になれるこたぁ間違いなしだ！さぁ、江戸っ子の心意気で、いますぐその手で試してみな！ Vite.js + React でやんでぇ！まず、Vite.js + React + TypeScriptを開発環境の基板とするってのは、問答無用で決まりだ！ほかにゃ選択肢はねぇってわけよ。Viteの速さ、Reactの使いやすさと豊富なライブラリのエコシステ
tl;dr SQLiteのOLAP版だよ OLAP系のクエリにおいて、PandasやSQLiteより早いらしいよ CSV・Parquet・Pandas DataFrameの読み書きできて便利だよ 背景 ポジション・競合 一言で言うとSQLiteのOLAP版です。位置づけとしては、論文(DuckDB: an Embeddable Analytical Database (SIGMOD 2019 Demo))記載のSystem Landscapeがわかりやすいです。 （DuckDB: an Embeddable Analytical Database (SIGMOD 2019 Demo)より） このLandscapeでは、データベースを Standalone（クライアント・サーバモデル）か、組み込み（シングルマシン・インプロセス）か OLTPかOLAPか の二軸に分割しています。その上で、 ク
2024年6月に発表した(https://speakerdeck.com/ktz/duckdbza-shao-jie)内容にDuckDB バージョン1.1の変更点を追記した版
DuckDBを触っていて特に興味を持った機能を中心に雑解説します。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? BIをコード管理したくないですか？私はしたいです。 BI as Codeを謳うOSSがあるようなので、Get Startedしてみます。 環境構築 公式ドキュメントを見ると、VSCodeのExtensionを入れて開発することを推奨しているようです。 2.Open the Command Palette (Ctrl/Cmd + Shift + P) and enter Evidence: New Evidence Project 3.Click Start Evidence in the bottom status bar 拡張機能のイ
tl;dr はじめに DuckDB とは DuckDB では何が読めるのか 使ってみる S3 上のJSON を読んでみる リレーショナルデータベース 他ツールではなく DuckDB を使うメリット しくじりポイント （特にリリースされたばかりの）バージョンには気をつける S3 のオブジェクト数が多い場合不都合がありがち スレッドの調整が必要な場合も Redshift には未対応 終わりに 付録 MySQL のデータを読み込む例の MySQL 側の準備 tl;dr DuckDB 便利だよ。分析以外でも使えるよ 色々な場所のデータを閲覧・結合できるよ。標準SQLも使えるよ ただし、細かい落とし穴は色々あるので気をつけてね はじめに2023年4月にデータエンジニアとして入社したmin（@not_rogue）です。暖かくなるにつれ、YouTube で見た南伊豆ロングトレイル | 松崎町に行く機運が
色々古くなったので 1 から書き直した DuckDB メモ v2 モチベーション JSONL を読み込んで解析するツールが欲しかった ログを読み込ませたいので圧縮機能は必須 自社のパッケージ製品が出力する JSONL を読み込んで解析できる仕組み 顧客が問題解析を気軽にできるようにしたい 顧客向けツールとして提供したい つまり顧客環境で動かしたい 1 バイナリ OSS として提供したい Apache-2.0 として公開したい ログファイルは大きくても 100 GB は行かない もともと Go + SQLite + JSONB で検討していた SQL で書きたい SQLite ファイルとして書き出したい SQLite ファイルフォーマットは信頼できる S3 などにファイルを置いておくだけにしたい クラウド版に組み込みたい 顧客毎に duckdb ファイル作ればいいのでは？ duckdb ファ
Recently, I’ve been interested in the DuckDB project (like a SQLite geared towards data applications). And one of the amazing features is that it has many data importers included without requiring extra dependencies. This means it can natively read and parse JSON as a database table, among many other formats. I work extensively with JSON day to day, and I often reach for jq when exploring document
2024年12月8日に開催されたISUCON14に「ウー馬場ーイーツ・ザ・ファイナル」として参加しました。最終スコアは29,386でした。実装言語はGoです。 こんなPostをしてましたがRustは採用しませんでした（今回は余裕がなかった）。 講談社サイエンティフィク様からのご厚意で書籍「RustによるWebアプリケーション開発」をご恵贈いただきました。早速読み進めてます。今年のISUCONはRustで決まりかー！？ #PR https://t.co/sOAcWEqE8P pic.twitter.com/cK7V6lPMQk— matsuu (@matsuu) 2024年10月8日 今年のチャレンジについて 我らがチームはISUCON開催のたびに新たなチャレンジ*1をしてるのですが、今回は以下の4つにチャレンジしました。 ログ解析の見直し 生成AIの導入 rustlsの導入 bpftune
DuckDB を利用してベクトル検索と日本語全文検索の両方を同時に利用できます。さらにこれらの結果をマージして Reranking を行うことでハイブリッド検索をサクサクっと実現する事が Rerankerどうやらベクトル検索した結果と日本語全文検索した結果をマージして、クエリーとマージ結果を再度ランキング付けする仕組みのようです。 ここでは参考にした記事を共有する程度にしておきます。 日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは? - A Day in the Lifeリランキング モデルによる RAG の日本語検索精度の向上 - NVIDIA 技術ブログ今回は Reranker に hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1 を利用しました。 以下は参考コードです。 [project] na
きっかけは以下のツイートを見かけたことでした。 Grafana を立てるだけで、S3 にログ保存しておけば、好きなだけグラフが作れる時代が来てしまった。なんということだ。 https://t.co/uuYgm8dLIr— V (@voluntas) 2025年2月13日 なにこれ良さそう。GrafanaもDuckDBも全然知らんけど。 ということで試してみました。 キーアイテム grafana-duckdb-datasourceというGrafanaプラグインを使用します。 github.com 前提 Grafana Version: v11.6.0-82874 (e5b49a406f) Container Image: grafana/grafana-enterprise:main-ubuntu Container OS: Ubuntu 22.04.5 LTS Container CPU
モチベーション Postgres は OLTP として利用したい DuckDB は OLAP として利用したい 集計を Postgres でやらず、独立した DuckDB でやりたい データ保存は S3 を利用したい 保存先として一番安い 一定期間経ったら削除が簡単にできる 細かいデータ処理は DuckDB-Wasm を利用してクライアント側のリソースを利用したい 一度前処理したデータは S3 に Parquet 形式で置いておきたい 転送量ボトルネックに寄せる Cloudflare R2 などを利用すれば転送量はかからなくなる 概要 DuckDB は Postgres に直接アクセスできる仕組みを持っている PostgreSQL Extension – DuckDB Postgres のテーブルを DuckDB に持ってこれる COPY でテーブルを Parquet ファイルにすることが
前提 ミドルウェアのログ可視化 ログサイズは全体で 1 TB 未満 ログは jsonl で出力される まとめ 非同期での可視化 オフラインでの可視化 低コスト DuckDB とは こちらをどうぞ。 DuckDB雑紹介(1.1対応版)@DuckDB座談会 - Speaker Deck サンプル とりあえず動くのが見たい人用です。ソースコードも公開してます。 DuckDB-Wasm + Parquet + S3-compatible object storage + OPFS S3 から Parquet ファイルを fetch して DuckDB-Wasm への登録 OPFS へ Parquet ファイルの保存 OPFS から Parquet ファイルの読み込み DuckDB-Wasm へ登録 SAMPLE 1 の出力 SAMPLE 1 での検索 SAMPLE 1 での Parquet ファイ
この記事は Timee Advent Calendar 2024 シリーズ 1 の5日目の記事です。 はじめに こんにちは。タイミーの DRE チームの chanyou です。2024年の3月に DRE チームにジョインして、社内のデータ基盤を作って運用しています。 DuckDB を使ってデータ基盤で扱うデータの品質を保証し始めたので、その内容をご紹介します。 データ品質と完全性 タイミーのデータ基盤で重視しているデータ品質 タイミーでは、DMBOK を参考に以下のデータ品質を重視して設計や日々の運用を行っています。 特性 意味 完全性 データが欠損していないか 適時性 必要なときにすぐにデータを参照できるか 一意性 データが重複していないか 一貫性 型・タイムゾーン・表記揺れなど、値の書式や意味が統一されているか 今回は完全性にフォーカスします。 完全性が損なわれるタイミング 上記の通り
前提 DuckDB が使える環境 Docker Compose が使える環境 まとめ DuckDB から直接 PostgreSQL にアクセスできる PostgreSQL の読み込みも書き込みもできる バッチ処理を PostgreSQL のリードレプリカからデータを読み込んで、DuckDB で集計して PostgreSQL に書き込むと言うのができる DuckDB とは こちらをどうぞ。 DuckDB雑紹介(1.1対応版)@DuckDB座談会 - Speaker Deck PostgreSQL Extension 名前で誤解しやすいのですが DuckDB の PostgreSQL Extension であって、PostgreSQL の Extension ではないので注意してください。 DuckDB のPostgreSQL Extension は PostgreSQL のデータを直接操作で
DuckDB にローカル用に UI が追加されたことが公開されました。duckdb -ui で呼び出せます。既に CLI を起動している場合でも CALL start_ui() で呼び出せます。 ローカルの DuckDB のデータを利用するこの仕組み、今まで CLI で「あれ？ちょっと列が省略されてて見づらいんだけど ...」というのがなくなります。 クエリーなどをノートブックとして DuckDB 自体に保存ができるようになるため、履歴から過去のクエリーを探す作業から解放されるのもとても良いです。 DuckDB を採用する理由が増えた気がします。 ただ、DuckDB UI の仕組みは ui.duckdb.org へのリバプロっぽい仕組みのようなので、オフラインでの利用は現時点ではできなさそうです。残念。 参考The DuckDB Local UI – DuckDBUI Extension
本記事の概要 pg_duckdb は、PostgreSQL のプロセス上でインプロセス OLAP クエリエンジンである DuckDB を実行するための拡張です。 DuckDB を利用することで、以下のようなメリットがあります。 PostgreSQL のネイティブクエリエンジンと比べ、OLAP ワークロードをより高速に処理できる。 DuckDB の拡張を利用し、 Iceberg や Delta lake といったオープンテーブルフォーマットでオブジェクトストレージ上に構築したデータレイクのデータを分析できる。 本記事では、 PostgreSQL 拡張の pg_duckdb の概要、私が pg_duckgb に注目した背景、および簡単な使い方などを紹介します。 pg_duckdb の概要 pg_duckdb は、スタートアップの Hydra、DuckDB 開発元の DuckDB Labs、Sa
Blog X-Tech5エンジニアがお送りするテックブログ SREやDevOpsをはじめ、インフラエンジニアリングの実践情報を届けします。 巷で話題の S3 + Grafana + DuckDB でAthena要らずというやつを試しました。 S3接続部分はDuckDBの機能なので Evidence でも使えそうです(未検証)。 S3だけでなくS3互換オブジェクトストレージで利用できるので、AWSだけでなくGoogle Cloudやさくらインターネットなんかでも使えると思います(未検証)。 さてさて、Grafana Labs発のプロダクト群は LGTMスタック と呼ばれています。 Loki: ログ, Grafana: 可視化, Tempo: トレース, Mimir: メトリクスです。 これらを簡単に試すDockerイメージの otel-lgtm があります。 GitHub – grafana
コードマップ: DuckDBのフルスキャンクエリ 自分がDuckDBの全体像を何となく理解するためにコードを読みつつメモしたコードマップの記事です。 DuckDBのバージョン1.0.0時点でのコードを、一番シンプルであろうフルスキャンのクエリ実行にフォーカスしてトレースしたものです。 大きな画像が見やすいビューワーで開くのをお勧めします。300KBもない軽いSVGですが画像サイズはかなり大きいので。 注釈: 関数から矢印が出ていない場合は同じファイルの関数を読んでいることが多いので、同じファイルを下方へ読み進めると先が見つかることが多いです。 時々は...といった読み飛ばした表示があるのですが、記されているコードはほぼ全て部分的に引用されており、関数のコード全部が入っていることはほぼ無いです。 関数のシグネチャや引数が箇所によっては書き漏れている場合があります。 図の左上に示されているよう
TL;DR: DuckDB-Wasm is an in-process analytical SQL database for the browser. It is powered by WebAssembly, speaks Arrow fluently, reads Parquet, CSV and JSON files backed by Filesystem APIs or HTTP requests and has been tested with Chrome, Firefox, Safari and Node.js. You can try it in your browser at shell.duckdb.org or on Observable. DuckDB-Wasm is fast! If you're here for performance numbers, h
The first cloud data warehouse to separate storage and compute was BigQuery, and was outlined in the Dremel paper in 2008. Yes, Jordan is a little bitter about this because Snowflake claimed to have invented it several years later. Of course, as one does, when Jordan mentioned this to some database guru, he was immediately corrected and told that IBM had been separating storage and compute in the
DuckDBチームは2024年6月3日（オランダ時間）、オープンソースの分析データベースシステム「DuckDB」の正式バージョン1.0.0を公開した。 DuckDBは、2018年にプロジェクトの最初のソースコードが作成された。現在のC++エンジンのコードは30万行を超える。速度、信頼性、ポータビリティ、使いやすさに重点を置いて設計されており、豊富なSQLの方言をサポートしている。サードパーティーによる拡張機能も複数構築、配布されている。 スタンドアロンのCLI（コマンドラインインタフェース）アプリケーションとして利用可能で、Python、R、Java、Wasmといったクライアントがあり、pandasやdplyrなどのパッケージと深く統合されている。 DuckDB 1.0.0の重点ポイント 関連記事 PostgreSQLの主要コントリビューター「EDB」が語る、クラウドネイティブデータベース
この記事はdbt Advent Calendar 2022の12月1日の記事です。 サマリ DuckDBとdbtを使えばローカル環境で一定のデータ量であればオレオレDWHっぽいものが作れるようになる 社内にデータ分析基盤がない、データ活用しようにもデータ基盤がなく本格的に取り組もうと思うとセキュリティや運用までかんがえると始めることすらままならないようなプロジェクトや会社でも始められる可能性がある MLのデータの前処理とdb Pythonモデルを使ってローカル環境で一定のクレンジングと前処理のパイプライン等も作れるかも？ DuckDBとは？ SQLiteをベースとした軽量で高速なOLAPデータベースです。 近年のPCのメモリ増加で16GBとか乗っていると数百万行ぐらいのデータでもローカルで高速に一定処理することが可能になってしまっています。 詳しくは @notrogue さんが書いた記事を
DuckDB in Action を読んでいたら，Chapter.1 / Chapter.10 に「bar 関数」が出てきた📊 たくさん組み込み関数があるんだな〜と思って実際に試してみた❗️小ネタだけど検証ログを残しておく✍ ちなみに DuckDB のドキュメントだと Text Functions のページに載っていた． bar(x, min, max[, width]) duckdb.org お試し1 WITH で映画のレーティングデータを適当に作って bar() で棒グラフを作ってみた📊 ⚫◗ WITH ratings(movie, rating) AS ( VALUES ('Movie A', 4.5), ('Movie B', 3.8), ('Movie C', 4.9), ('Movie D', 2.1), ('Movie E', 3.3) ) SELECT movie, r
時雨堂の自社サービスのアピールが含まれます 概要 これは自社サービスの管理者用ダッシュボードのログ解析機能として DuckDB-Wasm を採用したので雑に紹介します。 DuckDB とは こちらをどうぞ。 DuckDB雑紹介(1.1対応版)@DuckDB座談会 - Speaker Deck まとめ DuckDB-Wasm を利用する事でクライアントリソースが利用できるようになった Parquet ファイルを OPFS に保存できるようになり、オフラインで利用できるようになった 自分が求めるレベルでの可視化は全て DuckDB/DuckDB-Wasm で十分だとわかった ダッシュボードの実装 自社が提供している 自社パッケージ製品を検証できるサービス の管理者用ダッシュボード(以降ダッシュボード)で DuckDB-Wasm を利用してログ解析をブラウザ上で実現しています。 Fluent B
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