社内勉強会資料 追記: 2013-10-31 ついったで指摘( https://twitter.com/akuraru/status/395822183777202176 )を受けたので入れ子集合のノード追加の説明の所を修正しました。Read less
社内勉強会資料 追記: 2013-10-31 ついったで指摘( https://twitter.com/akuraru/status/395822183777202176 )を受けたので入れ子集合のノード追加の説明の所を修正しました。Read less
BNF Grammar for ISO/IEC 9075:1992 - Database Language SQL (SQL-92) Cross-Reference: rules Cross-Reference: keywords Derived from file sql-92.bnf version 2.4 dated 2008/02/16 23:55:41 Generated on 2011-07-11 19:57:42+00:00 by file bnf2html.pl version 3.11 dated 2011/07/11 19:57:38 Using Appendix G of "Understanding the New SQL: A Complete Guide" by J Melton and A R Simon (Morgan Kaufmann, 1993, I
Powered by Ruby syntax, parser written in rparsec can be very concise. You have seen how easy the calculator and s-expression parser is. In this article we will demonstrate a more practical parser that parses sql-like language. Informally, the syntax supported are: number literal string literal (quoted by single quote and escaped by double single quote) variables starting with a "$" character. Lin
前回の「データベースことはじめ(前編)」では、システムの論理的な階層の中でドメイン層をどの様に実装するかということで、PoEAAのアーキテクチャパターンを元に見てみました。今回は、パーシステンス層のアーキテクチャパターン+αを見ていきます。 まずパーシステンス層を見る前に、今回の話題とは直接ではないですが、間接的に関わってくる層のサービス層に関して少し触れておきたいと思います。サービス層は、ドメイン層配下のビジネスロジックをユーザインタフェース層やアプリケーション層から利用するためのインタフェースとして機能します。一般的にトランザクションロジックやセキュリティロジック、ドメインロジックのワークフロー等のドメインロジックとは直接関係ないロジックを含むのみで、大きなドメインロジックを含むことは好ましくないとされる層です。 では、パーシステンス層です。ここまで、役割的には、データアクセスの実装を
SQLインジェクションについて書くときに以下のメッセージを必ず含めて欲しいです。 単にプリペアドステートメントを使え 絶対に文字列結合でSQLを構築しようとしてはいけない IPAの「安全なSQLの呼び出し方」を読むこと なんでこんなことを書くかというと、同僚が献本されてた「プロになるためのWeb技術入門」なる本のSQLインジェクションの項で、SQLインジェクションの対策として以下のように書いてあったからです*1。 a) 値をバリデーションする b) プリペアドステートメントを使う ダメです。間違っています。単に間違っているだけでなく救いがたく間違っています。正しいSQLインジェクション対策はこう書くべきです。 単にプリペアドステートメントを使え 文字列結合でSQLを構築するな イケてない本を書く人はなんで値のバリデーションをプリペアドステートメントよりも先に書くんですか?値のバリデーション
Apache Hive The Apache Hive ™ is a distributed, fault-tolerant data warehouse system that enables analytics at a massive scale and facilitates reading, writing, and managing petabytes of data residing in distributed storage using SQL. Github Mail Docker Community Apache Hive is a distributed, fault-tolerant data warehouse system that enables analytics at a massive scale. Hive Metastore(HMS) provid
今回のテーマはデータベースエンジニアの必須知識の1つである「正規化」です。正規化は、リレーショナル・データベースのテーブル設計を行ううえで非常に重要なテクニックであり、データベースを設計、実装したことのある方なら一度は正規化に触れているのではないでしょうか。 それほど基本的な知識であるにもかかわらず、正規化を説明できる人はなかなかいません。多く聞かれるのが「何となくテーブルを作ると自然に第3正規形になる」とか「実務上は第3正規化まで行えば問題ない」というものです。 ではなぜ「第3正規化まで行えば問題ない」のでしょうか。本稿ではひととおり正規化について確認しながら、あまり触れられることのない第3正規化より先の正規化を紹介して、この疑問に答えていきたいと思います。 正規化の位置付け 正規化は、データベース設計全般にかかわる基礎知識ですが、特に論理データモデリングの作業の中で必要になります。本稿
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