SQL アンチパターン （Bill Karwin,和田卓人,和田省二,児島修 オライリージャパン） - サポンテ 勉強ノート
SQLアンチパターン 作者:Bill KarwinオライリージャパンAmazon 免責 この本を読んだことがない人が、このノートから本の内容を脳内に展開することはできません。見出し部分は Amazon などで「目次」の内容として公開されている範囲にとどまります。 この本を買うかどうか悩んでいる人は是非購入しましょう。これは価値のある本です。 本の紹介 SQL つまり RDBMS を使ったアプリケーション開発や運用の中で遭遇する「アンチパターン」についてまとめられている本です。出版年を見ると歴史が古いことがわかりますが、Amazon で見ると最近も非常に人気があるロングセラーであることがわかります。読んでみると、それは確かに納得のいくものでした。 アンチパターン、つまり「やらない方がよい手法」を集めたものですが＿＿多くの人が共感してくれると思いますが＿＿よくやってしまう手法でもありました。な
SQL: UNION を使ってテーブルを縦に連結する - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は SQL の UNION を使ってみる。 試した環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.5 BuildVersion: 16F73 $ mysql --version mysql Ver 15.1 Distrib 10.2.6-MariaDB, for osx10.12 (x86_64) using readline 5.1 典型的な使い方 例えばスキーマ設計において、パフォーマンスの向上などを目的として同じカラムを持ったテーブルが複数あったりすることがある。 特定の月のデータを入れるテーブルとか、あるいは毎月新しいテーブルを作っていくとか、そんな感じ。 次のサンプルでは同じカラムを持ったテーブルが日付で分かれている。 > CREATE TABLE purchases_20170627 ( -> p
Sisense blog: AI, analytics, and the future of insights
Home > Sisense blog: AI, analytics, and the future of insights By Maria Ciampa, Prathith Venkatakrishnan May 28, 2025 AI that builds with you: Introducing Sisense Intelligence If you’re an app builder or product manager incorporating analytics into your products, you need intelligent, embedded, and personalized analytics that scale with you. That’s where Sisense Intelligence comes in. By Maor Ahar
EXISTSとSQLの高速化について - 猫好きモバイルアプリケーション開発者記録
SQL高速化についてはいろんなサイトで取り上げられているので 今更取り上げる必要はないかと思っていましたが、 ふと最近仕事をしている中でハマっている人が多いポイントであると感じたため 改めて書いてみることにしました。 EXISTSが速いという誤解 EXISTSについて書かれたサイトを見ると、 「速い」というような記述を見かけることが多いかと思います。 しかし、これはあくまでサブクエリを組んだ場合に、INやイコールを使って比較するときと比べて速い場合が多いというだけであり、 EXISTSが速いというわけでは決してありません。 ハッキリ言ってしまうと、EXISTSを使うクエリは基本的に遅いです。 これは正確に言うと、EXISTSを利用するケースにおいて相関サブクエリが使われていることが原因で遅くなっています。 相関サブクエリとはどういうものか、以下にメンバー情報を格納した MEMBER テーブ
Extracting Insights from Data at Twitter
Jan 27, 20175 likes2,082 viewsAI-enhanced description Prasad Wagle's talk discussed how Twitter extracts insights from its large volumes of data. Twitter collects hundreds of millions of tweets and interactions per day from over 300 million monthly active users, creating big data challenges around velocity, volume, and variety. Twitter stores this data in hundreds of petabytes across large Hadoop
Differences in SQL Statement
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
Google BigQueryの新機能 Standard SQLまとめ - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、VASILYバックエンドエンジニアの塩崎です。 VASILYでは様々なログデータの分析にBigQueryを使用しています。 インデックスについて何も考えなくても良いのが特に便利です。 さて、そんなBigQueryですが、数か月前にStandard SQLという新しい仕様のSQLがサポートされました。 BigQuery 1.11, now with Standard SQL, IAM, and partitioned tables! VASILYでも徐々にStandard SQLに移行をしているので、使い勝手や従来のSQLからの移行方法についてまとめておきます。 Standard SQLとは SQL:2011に準拠しつつ、配列や構造体等の構造化データを扱えるように拡張されたSQLです。 Standard SQLの登場によって、以前からあったSQLはLegacy SQLと呼ばれるよ
4ステップで作成する、DB論理設計の手順とチェックポイントまとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 「達人に学ぶDB設計」、「SQLアンチパターン」を読んだのでDB設計をする流れとその過程でのチェックポイントをまとめてみました。 今回は本に載っているものの中でも特に重要そうな部分に絞ってみました。 さらに詳しいことを知りたい方は本を購入してみてください。個人的には達人に学ぶDB設計徹底指南書のほうがおすすめです。こちらだけあれば十分だと思います。 DB設計には大きく分けて論理設計と物理設計の二つがありますが、今回はアプリケーション開発でメインとなる論理設計の部分に焦点をあてて説明をします。 一番最後にチェックポイントだけをま
SQLおじさん(自称)がBigQueryのStandard SQLを使ってみた
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
SQL でのデータ分析のススメ - peroli Developer's Blog
2016 - 09 - 02 SQL でのデータ分析のススメ SQL 分析 データ分析 list Tweet こんにちは, 開発部のはちやです. 今回は, 今やサービスを運営する会社であればどこでも行われているであろうデータ分析について, WEB開発者の方を対象に 「 SQL でのデータ分析のススメ」と題してご紹介したいと思います. SQL でのデータ分析がおすすめな理由 分析技術の進歩によりデータが比較的容易に取得/抽出できるようになった昨今, データ分析が以前に増して活発に行われるようになってきていると感じます. そんなこんなでデータ分析をしたいWEB開発者の方が増えてきているのではないでしょうか(僕はそうでした) しかし, 「データ分析したいけど, 何を使えばいいのかよくわからない」「何を学習すればいいのかよくわからない」というWEB開発者の方がいらっしゃると想像します(僕がそうでし
素直なSQL の書き方 -再帰クエリ- : i am BEST
2012年04月03日02:05 カテゴリSQLDB2 for IBM i 素直なSQL の書き方 -再帰クエリ- 部品表の展開とか経路の探索、組織や体制をたどったりするのはプログラムを書かないとできない、なんて思っていませんか？ 実は SQL で階層関係を処理するのは特段難しいことではありません。（データ量次第ですが、いまどきのマシンであればパフォーマンスもやはり特段問題ないでしょう） 標準SQL での、そういった階層関係を処理するための仕様は「再帰SQL」とか「再帰クエリ」と呼ばれるものです。今回は、そのカンタンな紹介をしたいと思います。Wiki や「新しい業界標準「SQL99」詳細解説」に詳しい解説があるのでぜひそちらもご参照ください。 例）プロジェクトの階層を表示してみよう それでは例で見ていきましょう。 DB2 for i のサンプル･データベースから PROJECT テーブルを
データを一箇所に集めることでデータ活用の民主化が進んだ話 - once upon a time,
先日、この記事を読んで分析のハードルを下げること大事だよね、というのを思い出したのでつらつらと書いてみようと思います。 qiita.com 内容としては正直タイトル詐欺で、SlackからRDSにクエリ発行できるようにして、各種権限を持っているエンジニアでなくても分析できるようになったよ、という話です。 ここでいう「データ活用の民主化」というのはかっこ良く言ってみたかっただけで、「データ分析を生業にしている人以外もデータを活用してビジネスを進められるようになる」というくらいのニュアンスだと思って下さい。 「データ分析」というとアナリストの人がやること、みたいな職務が分かれている環境もあるとは思いますが、そうではない会社（前職）の一例です。 データ活用が広まった流れ 数秒〜数十秒で対話的にクエリが返ってくると、トライアンドエラーが100倍くらいできる 今まで実行計画を気にして避けていたことにガ
10 SQL Tricks that You Didn't Think Were Possible
SQL is the winning language of Big Data. Whether you’re running a classic relational database, a column store (“NewSQL”), or a non-relational storage system (“NoSQL”), a powerful, declarative, SQL-based query language makes the difference. The SQL standard has evolved drastically in the past decades, and so have its commercial and open source implementations. In this fast-paced talk, we’re going t
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
HoTTSQL: Proving Query Rewrites with Univalent SQL Semantics
Home
GitHub - jarulraj/sqlcheck: Automatically identify anti-patterns in SQL queries
Don't fear SQL (360AnDev 2017)
計算量と僕とWeb開発 / computational complexity and I and Web
https://qiita.com/kantomi/items/07a691e19725e3cd3c4d
(PPT) Urban Myths About SQL - PDFSLIDE.US