HyperSQL 2.0登場、OpenOffice.org採用のデータベースエンジン最新版 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
HSQLDB (HyperSQL DataBase) is the leading SQL relational database engine written in Java. 7日(米国時間)、HyperSQLの最新版となるHyperSQL 2.0が公開された。HyperSQLデータベース(HSQLDB)はJavaで実装されたSQLデータベースエンジン。ANSI-92 SQLにほぼ対応しているほか、SQL:2008拡張も取り込んでいる。オンディスクのデータベースサーバとしても、組み込んでオンメモリデータベースとしても機能する。 HyperSQL 2.0はハイパフォーマンス2PLおよびMVCC(Multi-Version Concurrency Control)トランザクション制御モデルをサポートし、完全にマルチスレッドで動作するようになっている。JRE 1.5またはこれ以降の実行環境が
PostgreSQLの再帰SQL（1） ――再帰SQLの構文
はじめに 本連載ではPostgreSQL 8.4を使って、再帰SQLの入門事項や、Oracle Technology Network（OTN）でよく見かける問題の解法、Oracleの階層問い合わせや再帰with句の機能を模倣する方法を、SQLのイメージを交えて解説します。 本稿では、再帰SQLの構文などを扱います。 対象読者 PostgreSQLで再帰SQLを使ってみたい方 再帰SQLの理解を深めたい方 必要な環境 本稿で扱うSQLは、PostgreSQL 8.4 beta 2で動作確認しました。その他、次の環境でも応用が可能です。 Oracle 11g R2以降 DB2 SQL Server 2005以降 1. 再帰SQLとは with句でselect文を実行して、そのselect文の結果を使ってselect文を実行して、そのselect文の結果を使ってselect文を実行して、……（以
Trees In The Database - Advanced data structures
Storing tree structures in a bi-dimensional table has always been problematic. The simplest tree models are usually quite inefficient, while more complex ones aren't necessarily better. In this talk I briefly go through the most used models (adjacency list, materialized path, nested sets) and introduce some more advanced ones belonging to the nested intervals family (Farey algorithm, Continued Fra
SQL Databases Don't Scale
A question I’m often asked about Heroku is: “How do you scale the SQL database?” There’s a lot of things I can say about using caching, sharding, and other techniques to take load off the database. But the actual answer is: we don’t. SQL databases are fundamentally non-scalable, and there is no magical pixie dust that we, or anyone, can sprinkle on them to suddenly make them scale. What Is Scaling
Sql Antipatterns Strike Back
2. Antipattern Categories Database Design Database Creation Antipatterns Antipatterns CREATE TABLE BugsProducts ( bug_id INTEGER REFERENCES Bugs, product VARCHAR(100) REFERENCES Products, PRIMARY KEY (bug_id, product) ); Query Application Antipatterns Antipatterns SELECT b.product, COUNT(*) $dbHandle = new PDO(‘mysql:dbname=test’); FROM BugsProducts AS b $stmt = $dbHandle->prepare($sql); GROUP BY
SQLインジェクション攻撃が急増、IPAがWebサイト管理者に注意を喚起 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
IPA(独立行政法人情報処理推進機構)は8月17日、Webサーバのアクセスログ調査、Webサイトの脆弱性検査、脆弱性対策の早急な実施をするよう注意を喚起した。IPAの調査では、4月に発見されたSQLインジェクション攻撃は21件だったのに対し、7月はその約25倍の534件発生していることがわかっている。また、ディレクトリ・トラバーサルの脆弱性を狙った攻撃も引き続き増加している。 IPAでは、同団体が公開している「脆弱性対策情報データベースJVN iPedia」について、4月から7月までのアクセスログを、SQL インジェクション検出ツール「iLogScanner3」で解析しており、その結果は次の通りだ。 SQLインジェクション検出ツール「iLogScanner」での解析事例 資料:IPA IPAでは、Webサイトの調査を行うにあたり、iLogScanner3の利用を推奨している。同ツールは、ブ
SQL pie chart
My other half says I’m losing it. But I think that as an enthusiast kernel developer she doesn’t have the right to criticize people. (“I like user space better!” – she exclaims upon reading this). Shown below is a (single query) SQL-generated pie chart. I will walk through the steps towards making this happen, and conclude with what, I hope you’ll agree, are real-world, useful usage samples. +----
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Oracleの階層問い合わせ（6） （枝切りの入門事項）
PostgreSQLの分析関数の衝撃（7） ――window関数の変わった使用例
python-sqlparse - Google Code
PostgreSQLの分析関数の衝撃3 （数列を扱うSQLとrange指定）
PostgreSQLの分析関数の衝撃1 （モードとメジアン）：CodeZine