実務に役立つSQLのテクニック集 - Qiita
概要 実務で使用されたSQLをまとめました。Oracle19cとOracle12cでの利用実績がありますが、他のデータベースまたバージョンでの検証は行っていません。 随時追加予定です。 Oracleデータベースメタデータ抽出 オブジェクトの定義や作成に使用されるSQL文を抽出 SELECT sqlarea.sql_id AS sql_id, parsing_schema_name, CASE WHEN length(sql_fulltext) > 10000 THEN to_clob('sql is too long') ELSE sql_fulltext END AS sql_fulltext, sql_bind_capture.name AS param_name, sql_bind_capture.value_string AS bind_value, last_active_tim
話題の AlloyDB は本当に凄いデータベースなのでプレビューを使い倒した #devio2022 | DevelopersIO
ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 この度クラスメソッド株式会社で開催している技術イベント DevelopersIO 2022 のアーカイブ動画セッションに登壇しましたので、ブログで解説を行いたいと思います。なお本内容は2022年6月時点の内容となっていますので、現在の状況とは異なっている場合がございますのでご了承ください。 AlloyDB for PostgreSQL は2022年7月27日現在において、プレビューのステータスです。このプロダクトまたは機能は、Google Cloud Platform の利用規約の一般提供前のサービス規約の対象となります。一般提供前のプロダクトと機能では、サポートが制限されることがあります。また、一般提供前のプロダクトや機能に変更が加えられると、他の一般提供前バージョンと互換性がない場合があります。詳細については、リリースステージの説明
trdsqlというコマンドラインツールを作った - Qiita
trdsqlというコマンドラインツールを作りました。 Goで作ってます。 githubの trdsqlからダウンロード出来ます。 またLinux/Windows/macOSのバイナリもあります。 以下は、古くなっている内容もいくつかあります。 最新版に対応した、より詳細な内容は trdsql 目次 | Noboru Saito's page を参照して下さい。 これは何？ 簡単に言えばCSV(TSV含む)やLTSVに対してSQLを実行できるツールです。 同様のツールが q や textql 等いくつかあります。 trdsqlはPostgreSQLドライバとMySQLドライバを含んでいて実際にDBに接続することでSQLite以上の機能を使用できるようにしています。 PostgreSQLやMySQLの構文が使えるだけではなく、CSVファイルと実テーブルでJOINしたり、CSVファイルからテーブ
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
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とめた章を用意したので、チェックポイントだけ知りたい方は最後だけ見ていただければと思います。 DB論理設計の流れ DB論理設計は以下のようなステップで進めていきます。 エンティティの抽出 エンティティの定義 正規化 ER図の作成 以下では各ステップごとに章を
ソシャゲエンジニアの自分がコードレビュー時に重視する箇所33選 【随時追加】 - Qiita
コードレビューで土日に安寧を ソーシャルゲームは、ユーザアクセス集中と、それに伴うユーザデータ増加によって劇的に負荷が上がり、（主に土日に）サービスに影響を与えがちです。 問題があるコードは、たとえ負荷テストを行っても、作成したシナリオによっては見つけられない可能性もあります。 そういった見えない不安を払拭するという意味でも、コードレビューは重要だと思っています。 【ステキポイント】 ・ ソースを見ることにより、時限爆弾が土日に爆発するのを解除 ・ スキル共有によってメンバーがレベルアップすることにより、土日に爆発する時限爆弾の設置確率低下 まぁまとめると これに尽きます（4歳の息子談） 今は、gitのプルリクエストという強力なレビューツールもあり、敷居がかなり低くなったのでオススメです！ チェックするポイントは5つ コードレビューを行うにあたり、「どんなところをチェックすればいいのか分か
なにこれ楽しい！SQLをブラウザ上で学習できるSQLZOO！ - 嗚呼、学習の日々
みなさまごきげんよう！ 嗚呼蛙でございます！ 一昨日amazonアソシエイトの審査を無事通過したことを祝って、露骨なアフィ目的記事を書いてみました。 今日はデータベースの操作を行う言語『SQL』を実践的に学習できるサイトを発見したので、それについて書いていこうと思います。 SQLってなに？ ブラウザ上でSQLの学習ができるサイト 日本語でのSQL学習 SQLってなに？ SQLを知らない方のためにSQLについて簡単に説明しておくと、例えばネットショップで買い物をする時にこんな感じで「会員情報」「送付先」」「購入品」を登録しますよね。 【会員情報】 【送付先】 【購入品】 すると、ブラウザから入力された情報は、SQLを使ってこんな感じでデータベースに書き込まれます。 【会員テーブル】 【送付先テーブ】 【売上テーブル】 こんな風にブラウザから送られた情報をデータベースに書き込んだり、蓄積された
リレーショナルデータベースの仕組み (1/3) | POSTD
リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
Google docsのスプレッドシートで集計する際にSQLっぽいクエリを使う - テノニッキ (@hideack 's diary)
最近業務でgoogle docsやExcelで管理されたシートの内容を集計したいことがあって、基本google docsのスプレッドシートでゴニョゴニョすることがあるのですが、例えば の様なものがあって、上の例だと各ユーザのポイントの合計を集計したいなと考えた時にExcelに慣れている方だとExcelの関数が浮かんで集計できるのかと思うのですが自分だとSQL文のイメージが先に出るのでよしなにできないかなと思っていたら、Google docsだと QUERY という関数を使うことで実現できることを知ったのでメモエントリです。 上の例だと D1 のセルに以下の様な内容を記述します。 =query(A2:B9, "select A, sum(B) group by A") 1番目の引数にデータの範囲を指定し、2番目にそのデータ範囲でのクエリを記述します。 SQLを触ったことがある方ならなんとなく
誰でも簡単に超高速なクエリができるBigQueryとは？
この2つの技術は、グーグル独自の技術というわけではない。しかし、ハードウェアから構築している、既存のグーグルのクラウド技術を活用し、パブリックなクラウドサービスとして提供可能なレベルの実装になっている点がGoogle BigQueryの強みとなっている。 BigQueryの特徴 他の類似サービスとの比較 巨大データを処理する技術としては、同じグーグルが使ってきたMapReduceというものがある。MapReduceとBigQueryを比べると、MapReduceが巨大なデータを安定的に処理できるプログラミングモデルであることに対し、BigQueryはアドホックにトライ＆エラーしながらクエリを実行するサービスであることが異なっている。 MapReduceは、非構造化データを、プログラミングモデルを通して扱うことができ、巨大なテーブルの結合や巨大な出力結果のエクスポートも可能である半面、処理時
開発者のためのSQLパフォーマンスの全て
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
MySQLでトランザクションの4つの分離レベルを試す - FAT47の底辺インフラ議事録
トランザクションとは 1つの作業単位として扱われるSQLクエリの集まりです。 複数のUPDATEやINSERTをひとつの集まりとして、 それらのクエリがすべて適用できた場合のみデータベースに反映します。 ひとつでも適用に失敗したクエリがあった場合は、そのまとまりすべてのクエリの結果は反映しません。 ACID特性 トランザクション処理に求められる4つの特性です。 原子性 (Atomicity) トランザクションに含まれる手順が「すべて実行されるか」「すべてされないか」のどちらかになる性質。 一貫性 (Consistency) どんな状況でもトランザクション前後でデータの整合性が矛盾なく保たれる性質。 分離性 (Isolation) トランザクション実行中は、処理途中のデータは外部から隠蔽されて他の処理に影響を与えない性質。 永続性 (Durability) トランザクションが完了したら、シス
情報処理推進機構：情報セキュリティ：脆弱性対策：安全なウェブサイトの作り方
「安全なウェブサイトの作り方」は、IPAが届出(*1)を受けた脆弱性関連情報を基に、届出件数の多かった脆弱性や攻撃による影響度が大きい脆弱性を取り上げ、ウェブサイト開発者や運営者が適切なセキュリティを考慮したウェブサイトを作成するための資料です。 「安全なウェブサイトの作り方」改訂第7版の内容 第1章では、「ウェブアプリケーションのセキュリティ実装」として、SQLインジェクション 、OSコマンド・インジェクション やクロスサイト・スクリプティング 等11種類の脆弱性を取り上げ、それぞれの脆弱性で発生しうる脅威や特に注意が必要なウェブサイトの特徴等を解説し、脆弱性の原因そのものをなくす根本的な解決策、攻撃による影響の低減を期待できる対策を示しています。 第2章では、「ウェブサイトの安全性向上のための取り組み」として、ウェブサーバの運用に関する対策やウェブサイトにおけるパスワードの取扱いに関す
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SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」