Beyond EXPLAIN: Query Optimization From Theory To Code
Beyond EXPLAIN: Query Optimization From Theory To CodeAI-enhanced description The document discusses the evolution of query optimization from physical to logical organization, highlighting the complexity of cost-based optimization in relational databases like PostgreSQL. It covers fundamental theories, implementation strategies, and challenges in managing physical behavior during query execution.
Scheman - r7km/s
Schemanという、Ruby製のSQLパーサをつくった。 例 文章で説明するより見たほうが早いだろうということで、例を用意した。 require "scheman" require "yaml" parser = Scheman::Parsers::Mysql.new schema = parser.parse(<<SQL) CREATE TABLE `users` ( `id` INTEGER(11) NOT NULL PRIMARY KEY AUTO INCREMENT, `name` VARCHAR(255) NOT NULL ); SQL puts schema.to_hash.to_yaml 構文解析結果はHash, Array, Symbol, Stringの組合せで表現される (※可読性のためにYAML形式で表示した) --- - :create_table: :name:
Haskell-rerational-recordでDB操作するのが楽しすぎる件〜その１〜 - Creatable a => a -> IO b
どーも、いつものちゅーんさんです。 一ヶ月くらい前に、もくもくHaskell会というハッカソンで日比野さん(@khibino)とご一緒したので、 日比野さんの開発したhaskell-rerational-record(以下HRR)というライブラリを（色々教わりまくりつつ）いじいじしていました。 お仕事のちゅーんさんはわりとゴリゴリSQLを書くわけですけど、あの、あれですよ、辛いんです。 もくもく会でも日比野さんと只管愚痴りまくってましたけど、SQLとかね、こんなもの人間の書くものじゃないです。 ね？ そんなわけで、Haskellを用いて如何に苦しまず楽しくRDBと戯れるか、というのが本日のお題です。 HRRの特徴 基本的にはSQLをモナディックに生成するためのライブラリで。 普通のアプリケーションで必要になるようなほとんどのクエリはこれだけで書く事ができます。 HRRには、ざっと次のような
軽量なCommon LispのDBライブラリ「datafly」を作りました - 八発白中
Common Lispのデータベースライブラリというか、O/Rマッパーとしては3ヶ月前に僕が作ったIntegralがあります。 IntegralはCLOSやMOPなどのCommon Lispの魔術を余すこと無く使い、拡張性や高度なマイグレーション機能もあるライブラリとして他の追随を許しません。 ただ、すべてのアプリケーションでO/Rマッパーのような機能が必要なわけではないでしょう。抽象化レイヤーを薄く保って、極力コントローラブルにしたいという要望もあります。 今回紹介する「datafly」はそういった要求を満たす軽量なDBライブラリです。 dataflyの思想 一般的なO/Rマッパーでは、データベースの「テーブル」と、プログラム言語の「クラス定義」が一対一対応しています。この大きな前提のおかげでデータベースを抽象化でき、まるでクラス定義が(半)永続化しているように錯覚させてくれます。 ただ
エロゲーマーのためのSQL -エロゲーマーのためのSQL-
SQLはデータベースからデータを抽出したりするための言語です。 この文書は、ErogameScapeのデータベースからSELECTを使って自由自在にデータを取得できるようになることを目標にします。 エロゲーをやりはじめる大学生くらいのときに、大学の講義でデータベースを学んで、退屈だなーと思った時に、ErogameScapeでSQLを学ぶことで、少しでもSQLに興味を持って、自身でデータを加工することを学習して頂けると幸いです。 ※私の大学のリレーショナルデータベースの授業では、自分の身の回りの何かをER図に落とし込んで、DBを設計し、PostgreSQLに実装し、実際にデータを入力してSELECTしてみるところまでをやりました。 ER図という概念を学んだとき「ああ、これは面白い」と思いました。 先生はこう言ったのです。 「ER図に落とし込むと、思いもよらなかったことが分かる。」と。 当時、
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