概要 全般 推奨 非推奨 命名規則 通則 表 列 別名、相関名 ストアド・プロシージャ 統一的接尾辞 問合せ文 予約語 空白類 インデント 望ましい形式 Create文 データ型の選択 デフォルト値の指定 制約とキー 非推奨設計 付録 予約語リファレンス SQLスタイルガイド(日本語訳) 日本語訳について 日本語訳は誤訳や原文の最新版に追随していない恐れがあります。誤訳や改善点があれば、GitHubのissueまたはpull requestを使用するか、Twitterでお知らせください。 翻訳: 久利史之 @nkuritw 概要 このガイドラインは利用の他、forkしたり、自分自身のものに改変したりすることができます。ここで大事なのはスタイルを選択しそれを踏襲することです。変更の提案やバグの修正にはGitHubのissueまたはpull requestを使用してください。 このガイドライン
連結演算子 連結演算子は、文字列およびCLOBデータを操作する場合に使用します。表4-3に、連結演算子を示します。 2つの文字列を連結した結果は別の文字列になります。両方の文字列がCHARデータ型の場合、結果はCHARデータ型の文字列になり、その最大文字数は2000です。どちらかの文字列がVARCHAR2データ型の場合、結果はVARCHAR2データ型の文字列になり、最大文字数は4000です。どちらかの引数がCLOBデータ型の場合、結果は、一時CLOBになります。データ型が文字列型かCLOB型かにかかわらず、後続空白は連結後も文字列に残ります。 多くのプラットフォームでは、連結演算子は、表4-3に示すとおり2本の実線垂直バーで表されます。ただし、IBM社のプラットフォームの中には、この演算子として破線垂直バーを使用するものもあります。異なるキャラクタ・セットを持つシステム間(たとえばASCI
Amazon Redshift MLは、Amazon Redshiftクラスタから直接機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイすることが可能で、単純なSQLクエリを使用してモデルのトレーニングに使用するデータと、予測する出力値を指定することで、機械学習モデルを作成できる。 機械学習モデルの作成後は、指定されたデータをAmazon RedshiftからS3バケットへエクスポートし、Amazon SageMaker Autopilotを呼び出してデータを準備し、適切なビルド済みアルゴリズムを選択してトレーニングを行う。 トレーニングやコンパイルなど、関連するすべての処理が、Amazon Redshift、S3、SageMakerの連携によって行われ、モデルのトレーニングが完了すると、Amazon Redshift MLはSageMaker Neoでモデルをデプロイ用に最適化し、SQL関数と
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応 SQL文を直接書かなくとも、自動的にSQL文を生成、実行してくれるORM(Object-Relational Mapper)は、プログラミングを容易にしてくれる技術としてRailsやHibernate、Springなどさまざまなフレームワークなどで活用されています。 一方で、ORMが生成するSQL文はときに複雑に、あるいは非効率なものとなり、データベース処理の遅さにつながることもあります。 このとき、SQL文の生成と実行を明示的にコードとして記述する必要がないというORMの特徴が、なぜデータベース処理が遅くなったのか、どのようなSQL文が生成され、そのどこに原因があるのか、といった調査を難しくている面があり
適用対象:SQL ServerAzure SQL DatabaseAzure SQL Managed InstanceAzure Synapse AnalyticsAnalytics Platform System (PDW)Microsoft Fabric SQL Database 一括コピー プログラムユーティリティ (bcp) は、Microsoft SQL Server のインスタンスと、ユーザー指定の形式のデータ ファイルとの間でデータの一括コピーを行います。 Linux で bcp を使用する場合ては、「Linux に SQL Server コマンドライン ツール sqlcmd および bcp をインストールする」を参照してください。 bcp を Azure Synapse Analytics で使用する方法の詳細については、bcp でのデータの読み込みに関する記事を参照してく
Entity Framework では、DbGeography または DbGeometry クラスを使用して空間データを扱うことができます。 これらのクラスには、Entity Framework プロバイダーが提供するデータベース固有の機能が利用されています。 すべてのプロバイダーで空間データがサポートされるわけではなく、空間型アセンブリのインストールなど、追加の前提条件が適用される場合もあります。 以降、空間型に関するプロバイダー サポートについて詳しく取り上げます。 アプリケーションでの空間型の使用方法について詳しくは、2 つのチュートリアルを参照してください。1 つは Code First、もう 1 つは Database First または Model First を対象とした内容となっています。 Code First における空間データ型 EF デザイナーにおける空間データ型
適用対象: SQL Server Azure Data Factory の SSIS 統合ランタイム SQL Server Integration Services は、エンタープライズ レベルのデータ統合およびデータ変換ソリューションを構築するためのプラットフォームです。 統合サービスを使用して、複雑なビジネス上の問題を解決します。 次に例を示します。 ファイルをコピーまたはダウンロードする データ ウェアハウスを読み込む データのクレンジングとマイニング SQL Server オブジェクトとデータの管理 機能 Integration Services では、XML データ ファイル、フラット ファイル、リレーショナル データ ソースなど、さまざまなソースのデータを抽出および変換して、1 つ以上のターゲットに読み込むことができます。 Integration Services に含まれるも
Amazon Web Services(以下AWS)は、SQL互換の新しい問い合わせ言語およびそのリファレンス実装である「PartiQL」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 PartiQLはSQL互換の構文に最小限の拡張を施すことで、リレーショナル形式のデータベースだけでなく、KVSやJSONなどを含むNoSQLデータベースやCSVファイルなど、さまざまなデータソースに対して横断的に検索できる問い合わせ言語およびそのリファレンス実装です。 下記はPartiQLを発表したブログからの引用です。 Today we are happy to announce PartiQL, a SQL-compatible query language that makes it easy to efficiently query data, regardless of where or in
このセクションには、エラー メッセージ番号とその説明が含まれています。この説明は、 sys.messages カタログ ビューのエラー メッセージのテキストから取得されます。 当てはまる場合、エラー番号は詳細情報のリンクとなっています。 sys.messages カタログ ビューに対して次のクエリを実行すると、データベース エンジンに対してクエリを実行して、すべてのエラーの完全な一覧を表示できます。 SELECT message_id AS Error, severity AS Severity, [Event Logged] = CASE is_event_logged WHEN 0 THEN 'No' ELSE 'Yes' END, [text] AS [Description] FROM sys.messages WHERE language_id = 1040 /* replace
問い合わせなどの実行結果をファイルに出力する SPOOL は問い合わせやターミナルに表示された出力を指定したファイルに出力するためのコマンド 短縮形は SPO 制限モード(RESTRICT オプション) 2 以上で使用不可 SPOOL コマンド SPOOL コマンドの構文 SPOOL [file_name[.ext] [CREATE | REPLACE | APPEND] SPOOL OFF SPOOL OUT [CREATE | REPLACE | APPEND ] オプションは Oracle 10g からの機能 短縮形 SPO [file_name[.ext] [CRE | REP | APP] SPO OFF SPO OUT SPOOL filname の形式が出力開始設定、SPOOL OFF が出力停止設定となる。SPOOL OUT はプリンタ直接出力命令であるが Windows
たまにしか使わないし、DBMSによって記述方法違うので、しょっちゅうやりかた忘れて困るので自分用メモ。 ちなみにDBはpostgresql。 サンプルはとあるテーブルの項目に連番を振り直したいとき用のアップデート文 UPDATE target_table SET target_column = (SELECT count(*) FROM target_table t1 inner join target_table t2 on t1.id>=t2.id WHERE target_table.id = t1.id GROUP BY t1.id ) どうでもいいけどWEB系のプログラムってあんまりごちゃごちゃしたSQL書くことが少ないなーとか思ったり。そうでもないのかな。
tl;dr・Goの依存性注入は普通に行われるが、DIツールはまだ観測範囲では浸透していない。 ・直近出たGoogle製Go向けDIツール「Wire」はシンプルなAPIやツール作成で有用だが、依存オブジェクトの設定が複雑化すると表現性に限界がくる ・Goにおいて、DIツールはある種のフレームワークと認識して慎重に採用すべき前提:Goの依存性注入と課題Goのコードを書く際、特に一定規模を超えたAPIを書く際は、依存するオブジェクトというのが増える。DBクライアントやロガーや各種ビジネスロジックを呼び出すサービス層などがそれに該当する。 レイヤー化されたパッケージ構成の下、こうした依存オブジェクトをトップダウンに注入していくやり方は見通しがよく、テスト時にモックのAPIクライアントを差し込みやすかったりと、テスタビリティを向上させる。ざっくり依存性注入が行われるようなレイヤー化された構成で、なん
日経xTECHの元記事を読んでもCOBOLの特徴があんまり伝わってこない感じだし、かといってそれをディスってもしょうがないので、書いてみた。 https://anond.hatelabo.jp/20190205192741 COBOLは本質的にはDSLなんだけど、一見汎用プログラミング言語に見えてしまってRubyやPythonなんかと比較するのが誤解のもとではあると思う。今の人でも知ってそうなCOBOLに似ている言語はたぶんSQLで、データを処理するための専用言語。ただ、SQLは頑張ればすごく複雑なこともできるパワフルな言語で、だからこそ現代でも生き延びているわけだけど、COBOLはわりとシンプルなデータ処理を想定している感じ。 SQLだけでアプリケーションを作れないのは触ったことある人なら誰でもわかると思う。普通はJavaやRubyで全体の流れを記述してデータベース入出力をSQLで書く。
6.6.0 がリリースされました! このリリースはStackの次のような新機能があります。クラスターをスケールしたり管理するのを簡単にする機能、geoshapeのインデックスや検索をより効率よく行えるようにした保存方法、Elasticsearch SQL、機械学習、Auditbeatなどの改良です。 Elastic Cloud でクラスターを起動したり、ダウンロードして、新しい機能をお試しください。 インデックスライフサイクル管理による大規模なデータライフサイクルの管理 ロギング、メトリック、APMといった時系列のユースケースで使われている方は、時間ベースのインデックス(インデックス名に日付など)にデータを保存しています。保管しているデータをもっと費用対効果が良い方法で保存したくなります。例えば、インデックスが古くなるに従って、シャードの数を減らしたり、レプリカの数を減らしたり、より安価な
・クエリを新規作成 ・以下SQLを貼り付け SELECT MSysObjects.Type, MSysObjects.Name, MSysObjects.Flags FROM MSysObjects ORDER BY MSysObjects.Type, MSysObjects.Name; ・デザインビューで表示 あとは、TypeとFlagsの条件を変えてあげれば一覧できます。 この回答への補足 最近PCをちょっと使えず、、お礼が遅くなりまして大変すみません<m(__)m><m(__)m> そして、回答ありがとうございます!! すごいですね!こんな機能?!があるんですね。 ただ、、TypeやFlagsのコード(?)に意味があると思うのですが、、その一覧表みたいのは、どこかにのっているのでしょうか?Helpを見たのですがそこには載っていないようでしたので。 コードの意味が載っている所もしくは、
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