単一SQLクエリでハノイの塔を解いてみよう - Qiita
はじめに 再帰演習の定番である「ハノイの塔」をSQLで解きます。基本OracleのSQLで記述していますが、特別なことをしているわけではないので、再帰が使えるSQLであればすこしの手直しで簡単に書き換えらます。ということで最後にPostgreSQL版とMySQL版も載せています。 ハノイの塔の再帰アルゴリズム ハノイの塔には非常に有名な再帰記述アルゴリズムがあります。「複雑そうな動きも再帰で記述するとこんなに簡単になるんだよ」と言える代表格みたいなやつですね。 アルゴリズム等の詳しい解説に関しては下記のサイト等を参考にしてください。他にも「ハノイの塔」で検索すればたくさん出てくると思いますのでここでは簡潔に説明します。 ハノイの塔を攻略せよ まず上記のHANOI関数ですが、『第一引数(N)個のタイルの山を第二引数(ORIG)から第四引数(DEST)にまとめて移動する』ものであると考えてくだ
Apache Kafka 上で SQL が実行できる KSQL を使ってみる - Qiita
Confluent から KSQL のリリースがアナウンスされました。 Kafka 上で SQL によるストリーム処理が可能となるツールです。早速使ってみましょう。 参考 Introducing KSQL: Open Source Streaming SQL for Apache Kafka KSQL from Confluent | Streaming SQL for Apache Kafka™ - YouTube ksql/docs/quickstart at 0.1.x · confluentinc/ksql Apache Kafka とは Apache Kafka は LinkedIn 製の分散メッセージングシステムです。トピックによるメッセージ管理、コンシューマーグループごとキューイングなどの機能を持ちます。 Apache Kafka KSQL とは KSQL は Kafka や
SQL - グルーピング, 集約関数 - RAMBO
SQL に関する話題は非常に多岐に渡りますが、本稿ではそのうちのグルーピング演算子、 およびそれと組み合わせて使う集約関数について取り上げます。 GROUP BY 演算子 GROUP BY 演算子を使ってグループ化します。また、これと関連する機能として PARTITION BY 演算子があります。GROUP BY 演算子とは「複数の行を 1 つにまとめたうえ で、各グループについて 1 行を返す」ものです。それに対し、PARTITION BY 演算子とは 「もとのテーブルを複数の部分集合に切り分ける」ものです。まずは、GROUP BY 演算子に ついて取り上げます。 例えば次のような「sales」テーブルがあるとき、 area_id sales_month item_id sales_amount 001 4 A 100 001 4 B 100 001 5 A 120 001 5 B 12
インタラクティブ SQL – Amazon Athena – AWS
Amazon Athena は、標準 SQL を使用して Amazon S3 でのデータ分析を簡素化するインタラクティブなクエリサービスです。Athena はサーバーレスであるため、インフラストラクチャのセットアップや管理は不要で、クエリの実行に必要なリソースについての料金のみをお支払いいただきます。Athena を使用して、ログを処理し、データ分析やインタラクティブなクエリを実行します。Athena は自動的にスケールし、並列して複数のクエリが実行されるため、データセットの容量が大きく、クエリが複雑でも、短時間で結果が表示されます。 Amazon Athena は次世代の Amazon SageMaker で利用可能で、フリクションレスな SQL 処理と Apache Spark ワークロードを実現します。Amazon SageMaker Unified Studio 内では、Athen
SQLQL - Qiita
概要 GraphQL で柔軟なリクエストができるようになれば、サーバー側の実装をせずとも新しい機能を効率よく作れて便利みたいな話を見かけた GraphQL では独自のクエリ言語でサーバーに対してデータを要求するが、クエリ言語と言えば SQL というものがあるので、どうせなら SQL をサーバーに投げつけるようにすれば、似たようなことが出来るのではないかと考えたのでやってみた サンプルアプリケーション ソースコード sqlql_sample 仕様 ユーザー ユーザーは key(Token) を持っていて、リクエストの時にヘッダーに Token をつける privacy という属性を持つ。privacy が true のユーザーは他のユーザーからは不可視となる コメント ユーザーが投稿する事ができる privacy という属性を持つ。privacy が true のコメントはコメントのオーナー
GitHub - bitemyapp/esqueleto: New home of Esqueleto, please file issues so we can get things caught up!
Esqueleto is a bare bones, type-safe EDSL for SQL queries that works with unmodified persistent SQL backends. The name of this library means "skeleton" in Portuguese and contains all three SQL letters in the correct order =). It was inspired by Scala's Squeryl but created from scratch. Its language closely resembles SQL. Currently, SELECTs, UPDATEs, INSERTs and DELETEs are supported. In particular
SQLの暗黙の型変換はワナがいっぱい
補足 この記事は旧徳丸浩の日記からの転載です。元URL、アーカイブ、はてなブックマーク1、はてなブックマーク2。 備忘のため転載いたしますが、この記事は2009年9月24日に公開されたもので、当時の徳丸の考えを示すものを、基本的に内容を変更せずにそのまま転載するものです。 補足終わり このエントリでは、SQLにおいて「暗黙の型変換」を使うべきでない理由として、具体的な「ワナ」をいくつか紹介します。 数値項目に対するSQLインジェクション対策のまとめにて説明したように、RDBの数値型の列に対してSQLインジェクション対策をする方法として、以下の三種類が知られています。 バインド機構を用いる パラメータの数値としての妥当性確認を行う パラメータを文字列リテラルとしてエスケープする このうち、方法3を使うべきでない説明の補足です。具体的には、方法3には、「暗黙の型変換」が発生しますが、それが思わ
DBスキーマのMigrationを行うのに便利なGitDDLのご紹介 - Qiita
どうもこんばんわ、日々お世話になったり、便利だと感じたOSSを紹介していく、OSS紹介 Advent Calenderの21日目の記事です。 GitDDLとは あるDBスキーマから別のDBスキーマに変更を行う際(=migration)を行う時に使うCPANモジュール Railsなどのmigrationとは違ったアプローチで行う 中に使われている魔法のようなモジュールSQL::Translator::Diffの紹介もします DB migrationとは MySQLなどのRDBMSを用いたアプリケーションを運用していくと、「新しくテーブルを追加したい」「カラムを増やしたい」「インデックスを足したい」などの場面に遭遇することがあります。テーブルを追加するだけであれば、新しくCREATE文を発行するだけで良いのですが、カラムを増やしたいだとかインデックスを足したいとなると、ALTER文を打たなけれ
GitHub - fzerorubigd/goql: A golang source code scanner, this time in sql :)
package main import ( "database/sql" "fmt" "log" _ "github.com/fzerorubigd/goql" "github.com/fzerorubigd/goql/astdata" ) func main() { // open the net/http package con, err := sql.Open("goql", "net/http") if err != nil { log.Fatal(err) } defer con.Close() rows, err := con.Query("SELECT name, receiver, def FROM funcs") if err != nil { log.Fatal(err) } for rows.Next() { var ( name string rec sql.Nul
MySQLのクエリの良し悪しはrows_examinedで判断する - かみぽわーる
仕事やらなんやらでMySQLのクエリの良し悪しを判断する必要があるとき、EXPLAINの内容だけだとどのぐらい良くなったり悪くなったのか分からないので SET long_query_time = 0; してrows_examined (そのクエリでrows_sent行の結果を返すために何行に触ったのか)も一緒に提示するようにしている(少なくともMySQL 5.7時点ではrows_examinedはslow_query_logでしか確認できないはずperformance_schemaが有効ならevents_statements_historyやその仲間たちで確認できるとのこと*1 MySQL :: MySQL 5.6 リファレンスマニュアル :: 22.9.6 パフォーマンススキーマステートメントイベントテーブル)。 例: 上の例のBeforeは、もともとDBAが書いた温かみのあるSQLでO
Queryparser, an Open Source Tool for Parsing and Analyzing SQL
You’re seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more In early 2015, Uber Engineering migrated its business entities from integer identifiers to UUID identifiers as part of an initiative towards using multiple active data centers. To achieve this, our Data Warehouse team was tasked with identifying every foreign-key relati
GitHub - uber/queryparser: Parsing and analysis of Vertica, Hive, and Presto SQL.
Queryparser supports parsing for three sql-dialects (Vertica, Hive, and Presto). Each dialect implements its own tokenization and parsing logic. There is a single abstract syntax tree (AST) for representing queries of any dialect. This AST is defined in Database/Sql/Type.hs and Database/Sql/Type/Query.hs. The parsing logic produces an AST with table and column identifiers that are "raw" or optiona
GitHub - plotly/falcon: Free, open-source SQL client for Windows and Mac 🦅
Falcon is a free, open-source SQL editor with inline data visualization. It currently supports connecting to RedShift, MySQL, PostgreSQL, IBM DB2, Impala, MS SQL, Oracle, SQLite and more (for connecting to Oracle, please, see here the instructions to install the required free Oracle Instant Client). Heads up! Falcon is open source and works without an internet connection or a Plotly Chart Studio a
Setup Falcon SQL Client on a Personal Computer
Falcon is a free, open-source SQL editor with inline data visualization. With Falcon you can connect to your database in the Connection tab, run SQL queries in the Query tab, then export your results as a CSV or open them in the Chart Studio to unlock the full power of Plotly graphs. Optionally, you can use Falcon as a middleman between plot.ly and your database - so that when your database update
【SQL】複数の条件のcountを1回のクエリでおこなう at softelメモ
問題 こんなテーブル a があります。 create table a (id int, flag int); こんなふうにデータを入れて、 insert into a (id, flag) values (1, 1), (2, 1), (3, 0), (4, 0), (5, 1); こんなふうになっているとします。 select * from a; +----+------+ | id | flag | +----+------+ | 1 | 1 | | 2 | 1 | | 3 | 0 | | 4 | 0 | | 5 | 1 | +----+------+ なるべく単純な1つのSQLで、すべてのレコード数と、flag=1のレコード数と、flag=0のレコード数を取得せよ。 なお、サブクエリは使わないこと。 ヒント 集計を3つしたいので、こうなる？ select count(????), c
Doma へようこそ — Doma ドキュメント
Doma へようこそ Domaは、いくつかの優れた特長を備えたJava用のデータベースアクセスフレームワークです。 コンパイル時にアノテーション処理を使用してソースコードを検証および生成します。 エンティティ間の関連付けをサポートします。 型安全なCriteria APIを提供します。 "two-way SQL"と呼ばれるSQLテンプレートを含みます。 他のライブラリに依存せずに独立して実行されます。 Domaの開発をご支援ください Domaの開発とメンテナンスを続けていくために、ぜひご支援をお願いします。 いただいたご寄付は、バグ修正の迅速化やライブラリの改善、新機能の追加に活用させていただきます。 こちらで寄付ができます: https://opencollective.com/doma Domaを応援していただき、ありがとうございます。
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GitHub - joe-re/sql-language-server: SQL Language Server
Timescale | an open-source time-series SQL database optimized for fast ingest, complex queries and scale.
Confluent Releases KSQL, a Distributed Streaming SQL Engine for Apache Kafka
GitHub - tdammers/yeshql: YesQL-style SQL database abstraction.