SQLアンチパターン～ファントムファイル分析指向データレイク実現の次の一手 ～Delta Lake、なにそれおいしいの？～（NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）NTT DATA Technology & Innovation
SQLでエスケープなんてしたら負けかなと思ってる。 - めもおきば
オレオレSQLセキュリティ教育は論理的に破綻している | yohgaki's blog 「プリペアードクエリが基本だけど、動的に SQL を組み立てる場合もあるから、そういう場合に備えてエスケープも知っておいたほうがいいかも」 - Togetterまとめ SQLインジェクション対策で大垣靖男氏は何を勘違いしていたか | [ bROOM.LOG ! ] エスケープとプレースホルダをめぐる議論 - Togetterまとめ SQLインジェクション対策としてのプリペアドステートメントとエスケープについての議論 - Togetterまとめ IPAの「安全なSQLの呼び出し方」が安全になっていた | yohgaki's blog SQLへの安全な値の埋め込み方について、ここ数日で色々議論というか意見の投げ合いがありましたが、自分としての考えをまとめておきます。 1. SQLに値を埋め込む場合は、プリペ
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
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