100秒でMySQLのローカル環境をDockerで作って、データも自動で入れる。最強のSQL練習環境構築法
【2022/2/26 追記】 主にはてブコメントで様々なご指摘を頂いたので、タイトルの修正＆内容を一部追記しました。分かりにくいタイトルを付けてしまい申し訳ございません。ご指摘ありがとうございます。 もともと本記事は自分用のメモを兼ねて駆け出しエンジニアの人が数人参考にしてくれたらいいかな、程度の気持ちで書いたものでした。 現在はてなブックマークのテクノロジーカテゴリーで 1 位になっており、予想の 1000 倍以上の人に見ていただける記事になってしまいました。 今後も精進します、ありがとうございます！ 特に理由もなくローカルに MySQL を入れて遊びたくなる気持ちって定期的に湧きますよね。 私は湧きます、半年に 1 回ぐらい。 業務ではフロントを触ることが多く、DB はそれほど触りません。 そのため久々に MySQL をローカルで立ち上げようとするといつも手順を忘れてしまっていて、なん
Home | DBML
Intro DBML (Database Markup Language) is an open-source DSL language designed to define and document database schemas and structures. It is designed to be simple, consistent and highly-readable. It also comes with command-line tool and open-source module to help you convert between DBML and SQL. Table users { id integer username varchar role varchar created_at timestamp } Table posts { id integer
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ
「理論から学ぶデータベース実践入門」読んだ - $shibayu36->blog;
理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL (WEB+DB PRESS plus) 作者:奥野 幹也技術評論社Amazon 積ん読に入っていたので読んだ。 この本はリレーショナルモデルを理解することによってRDBの知識を深めようというような本。RDBを実践で使っている人がさらに知識を深めるための本という感じ。内容としては重要な理論がRDBと紐付けられて解説されていて面白かった。一方で、専門用語が文章中に多く使われていて、個人的には何か頭に入ってこなかった点は残念だった。 この本を読みながらわからないところを調べていて見つけたのだけど、この本の著者の昔の発表資料である「データベース設計徹底指南！！」がこの本の端的なまとめになっていて、しかも非常に良い資料なので本当におすすめ。本で紹介されているリレーショナルモデルや正規化理論などがわずか15分程度で理解できる
SQLデータベースに正しインデックスを作るのは 誰の役割？
SQLのパフォーマンス問題は、SQLそのものと同じぐらいの歴史がある―― ある人は、SQLはそもそも遅いものだとすら言うかもしれません。これは、SQLの歴史が始まった頃は正しかったかもしれませんが、今となっては全く 当てはまらないでしょう。にもかかわらず、SQLのパフォーマンス問題は今も一般的でよくあることです。どうしてそうなってしまうのでしょうか？ SQL言語は、恐らく最も成功した第4世代言語(4GL)でしょう。その最大の利点は、「何を」と「どのように」 を分離できることです。SQL文は、どのようにそれを実行するかを記述せずに、単純に 何を必要としているかのみの記述になっています。以下のような例を考えてみましょう。 SELECT date_of_birth FROM employees WHERE last_name = 'WINAND'SQLのクエリは、データを要求する英語の文として読
Entity-Attribute-Value: SQL アンチパターン - ペンギンラボ Wiki
Bill Karwin “SQL Antipatterns: Avoiding the Pitfalls of Database Programming” の読書メモ。 Jaywalking 目的 ある属性について、複数の値を持たせる。 アンチパターン : カンマ区切りリスト カンマ区切りで複数の値を 1 つの列に納める。 例では、特定の製品についての担当者を複数設定するのにカンマ区切りで、担当者のアカウントIDを記述している。 create table products ( product_id integer, product_name varchar(1000), acount_id varchar(100), -- comma separated list -- ... ); insert into products (product_id, product_name, accou
SQLインジェクション対策に正解はない
最近、SQLインジェクションのネタが盛り上がってるようだ。下記のTogetterまとめあたりが震源地だろうか。 「プリペアードクエリが基本だけど、動的に SQL を組み立てる場合もあるから、そういう場合に備えてエスケープも知っておいたほうがいいかも」 - Togetterまとめ まとめを読んだ感想としては、「どちらの意見も間違ってはいない」というものだ。前提あるいは見方が異なるために、見解の相違が生じているだけのように思う。SQLインジェクションについては私も若干思うところがあるので意見を書いておこうと思う。 攻撃を防ぐのは難しいSQLインジェクションをはじめとするセキュリティ対策が難しいのは、ひとつでも穴があると致命的なダメージを受け得るということだ。「どうやって効率よくコードを書くか」とか「コードのメンテナンス性を高めるにはどう書くべきか」みたいな議論とは全く質が異なる議論が必要になっ
MoSQL — More than SQL — MoSQL v0.12.3 documentation
MoSQL — More than SQL¶ It lets you use the common Python data structures to build SQLs. It is the slide of the talk, “MoSQL: More than SQL, but Less than ORM”, at PyCon APAC 2013. It introduces MoSQL after v0.6. The main features: Easy-to-learn — Everything is just a plain Python object or SQL keyword. Flexible — The query it builds fully depends on the structure you provide. Secure — It prevents
SQLインジェクションゴルフ - なんと3文字で認証回避が可能に
昨日のエントリ「SQLインジェクションゴルフ - 認証回避の攻撃文字列はどこまで短くできるか?」にて、認証回避の攻撃文字列が5文字にできる（「'OR'1」）ことを示しましたが、@masa141421356さんと、やまざきさん（お二人とも拙著のレビュアーです）から、idとpwdにまたがった攻撃例を示していただきました。やまざきさんの例は、MySQL限定ながら、なんと3文字です。これはすごい。 @masa141421356さんの攻撃例 @masa141421356さんのツイートを引用します。 @ockeghem 大抵のDBでid=''OR' AND pwd='>' ' が通ると思います（id側に「'OR」, pwd側に「>' 」で6文字）。長さ0の文字列がNULL扱いされないDBなら最後のスペースを消して5文字です。 — masa141421356 (@masa141421356) June
書式文字列によるSQLインジェクション攻撃例
以下のようなコードがあり、nameは画面入力なのでSQLインジェクションが起こるのでは？ と作成者に確認したところ、"%s"してあるから大丈夫との返事をもらいました。 ネット調べるとmysql_real_escape_stringでエスケープしてから"%s"で変換すれば大丈夫といった内容は見つけたのですが、mysql_real_escape_stringなど不要との返事をもらいました。 なぜ？と聞くとそういうものだとしか回答がありません。 ひどいですね。これは質問者が正しく、sprintfの%sで受けただけでは、SQLインジェクション脆弱性となります。 しかし、どうしてこのような間違った知識が出てきたのかと考えるに、数値を%dで受ける場合と混乱したのではないかと憶測しました。数値の場合、書式%dで受けていれば、仮に攻撃コードが入力されたとしても、%dで整数に強制変換されるので、SQLインジ
SQL上級者こそ知って欲しい、なぜO/Rマッパーが重要か？
(PgDay2012発表資料) SQLにとって、なぜO/Rマッパーが重要かを説明した資料です。Read less
データベースの内部動作を知る
SQLのプログラミングは奥が深い。特にパフォーマンスの観点から、そう言えるだろう。 みなさんご承知の通り、同じ結果を出すプログラムでも、SQLの書き方次第で処理時間に何倍もの差が生じ得る。効率の悪いSQLを書いてしまう原因は、多くの場合、リレーショナルデータベースの内部動作やアプリケーションに関する理解不足である。両者をよく知った上で最適なSQLを書けるようになることは、システムエンジニアとしての重要なスキルの一つである。 特集『基礎から理解するデータベースのしくみ』では、リレーショナルデータベースの内部動作について、基本的な部分を分かりやすく解説している。SQLプログラミングに役立つことはもちろん、SQLチューニングやデータベース設計のための基礎知識としても不可欠だ。 イントロダクション ブラックボックスのままでいいの？ Part 1：SQL文はどのように実行されるのか SQL実行までの
大人のためのInnoDBテーブルとの正しい付き合い方。
InnoDB関連でよくある質問のひとつに「テーブルのメンテナンスは何をすればいいんですか？」というものがある。InnoDBはMySQL 5.5でデフォルトストレージエンジンとなるため、InnoDBのテーブルメンテナンス計画を立ようと思う機会も増えることだろう。そこで、今日はInnoDBのテーブルメンテナンスの各種方法となぜそうしなければいけないかという理由を解説しようと思う。 ANALYZE TABLEテーブルメンテナンスの代名詞といえば、インデックス統計情報の更新ではなかろうか。運用を続けるうちに、知らず知らずインデックス統計情報が狂ってしまい、思うような性能が出ない。RDBMSにはそのような問題がつきものであるが、InnoDBの場合、ANALYZE TABLEは不要である。なぜなら、InnoDBが自発的に統計情報を更新するからだ。InnoDBは以下の条件に適合すると、ANALYZE T
NoSQLの成功は1:10問題にかかっている:Kenn's Clairvoyance
ここ2-3年ほど、いわゆる非SQL系データベースがホットな話題になってきています。このムーブメントを総称して「NoSQL (Not-only SQL)」と呼ばれることが多いようです。まるでSQLを否定しているかのような誤解を招きやすい用語ですが、かといってキー・バリュー型データストアや列指向DBを総称できる他の呼び方もないので、このエントリではNoSQLという用語を使うことにします。 OracleやMySQLなどのSQLデータベースが成熟していく一方で、SQLデータベースを特徴づける弱点である柔軟性のなさ、堅牢さと引き換えに犠牲になった更新性能の低さ、スケールアウトの難しさなどから、「何でもかんでもRDB」から「目的に応じた永続化」が模索される流れになってきました。 時を同じくして、キャッシュサーバの世界でも、MemcachedのもつシンプルなAPIの使いやすさが評価される一方、LRUによ
地獄のようによくわかるSQLテーブル結合 - こせきの技術日記
テーブルのJOINが苦手でしたが、この例を思いついてからは、すっきりくっきり理解できるようになりました。むしろ頭から離れません……。 ※ INNER、OUTERは飾り。省略できる。 INNER JOIN → JOIN LEFT OUTER JOIN → LEFT JOIN RIGHT OUTER JOIN → RIGHT JOIN ※ ON ...=... をまとめて USING(属性) と書ける。 ※ 何で結合するか言うまでもない時は、NATURALを指定すると勝手にJOINしてくれる。NATURALにJOINして……。 ※ WHEREは結合した結果に作用する。 ※ 現実には上図のように1対1で結合しません。 ※ おまけ。CROSS JOIN。 こんなの使いません。 ブクマ用画像。
はてなダイアリーの高速化の裏側 - stanaka's blog
先週、ダイアリーがリニューアルされました。今回のリニューアルはダイアリーの応答時間の改善が目玉の一つとなっており、そのために１週間リリースを延ばし、改善の時間を確保していました。今回は、この改善について記しておきます。 はてなでは「推測するな、計測せよ」の原則にしたがって、ダイアリーのユーザーページの全アクセスの応答時間を解析し、ヒストグラムを作っています。また、特定の閾値(1秒、2秒とか)以内に何%のリクエストを返却できている割合をグラフ化しています。 このグラフを見ると、応答時間時間は時間とともに劣化することが一目瞭然です。実際に今年初めの値と比較すると10%〜20%程度の悪化が確認されました。あとは、これをひたすら改善していくのみです。今回実施した主な対策は、以下の通りです。 ネットワーク パケットロスが発生しているようなトラフィック経路上のボトルネックの解消(L2スイッチの置換、物
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【SQLインジェクション対策】徳丸先生に怒られない、動的SQLの安全な組み立て方
SQL Server アンチパターン MVPComCamp
初級〜中級者のためのSQL特訓 - 忘れないようにメモっとく
