SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話 - Qiita
2020/9/30追記 本記事は元々、「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の実行順序のお話」というタイトルで投稿しておりました。 しかし、知見のある方からのコメントと自分でも調べてみた結果、今回紹介している順序はあくまで論理的な処理順序であり、実行順序とは別物ということがわかりました。 誤った知識を布教してしまい申し訳ございません。 2020/9/30のタイミングで、本記事のタイトルを「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話」に変更させていただきました。 はじめに 「SQLといえば、エンジニアが扱うスキル」と思われがちですが、最近はマーケターや営業など、非エンジニアの方もSQLを使って、自らデータを抽出し分析する方が増えてきています。 またエンジニアの方でも、ORM任せでなんとなく理解している状態の方もいるのではないでしょうか？ 今回は、そんな方々にこそ
データ移行をしただけなのに…（起こってしまったメール誤配信） - Qiita
この記事は本番環境でやらかしちゃった人のアドベントカレンダー9日目の記事です。 https://qiita.com/advent-calendar/2019/yarakashi-production もう15年以上前の事なので記憶も定かではないところがありますが、ご容赦下さい。 当時の状況 当時自分は30人くらいの、孫請・曾孫請を中心に受託開発を行う小さなSIerに居ました。 この会社、自社製品も一応あるのですが売上のメインは圧倒的に受託開発で、 PHPやPerlでのガラケーサイトの開発やら、Javaや.NETを使った業務アプリケーションの開発、大手プロバイダシステムの開発保守など、わずか3年ほどの在籍期間でしたが、実に多彩な開発案件があったように思います。 プロジェクト内容 あるWebサイトのシステム移行でした。 Windows Server上に構築されたIIS+ASP+SQL Serv
競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
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