新著が出ます：『SQL実践入門』 - ミックのブログ
4月中旬ころになりますが、新著が出ます。SQLのパフォーマンスを主題にした本で、実行計画を読むことで、なぜこのSQLは遅いのか、あるいは速いのかをデータベースの内部動作まで把握して理解しよう、という趣旨です。 リレーショナルデータベースというのは、SQLという自然言語を模したインタフェースによって、低次のレイヤーを隠蔽する意図で作られたミドルウェアなので、本当は実行計画などという手続レベルの世界をユーザが覗き見るのは、本末転倒なところもあります。ただそうはいっても、現実にSQLが遅かったら原因を解析せざるをえないわけだし、大体本当にブラックボックスにしたいなら、なんでどのDBMSも実行計画を見られる手段なんか用意してるんでしょうね不思議ですね、という理想と現実の狭間で悩むエンジニアの方々に少しでもベターな解に辿りつけるアプローチを提示できれば、と考えております。 以下まえがきと章立てです。
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
ストレージエンジンであそんでみた
こうなるはずだったんですがlightningのVGA変換アダプタとmini display portの変換アダプタを間違えて持って行ってしまいましたorz 次回から忘れないように全部まとめてキーホルダーに付けようと思います（´・ω...:.;::..
MySQL Index勉強会外部公開用
Spring Fest 2017での同名セッションの発表資料です。 http://springfest2017.springframework.jp/#session
MySQLでVisual Explain
MySQL Workbenchの次期バージョンである6.0のベータ版が公開された。例によってMySQLのダウンロードサイトで公開されているので、新機能が気になる人はゲットして試してみて頂きたい。見た目が若干今流行りのフラットデザインっぽくなってシャレオツ（笑）な感じに仕上がってる。 ベータ版が公開されたのを記念して、Workbenchに搭載されているナイスな機能について紹介したい。そう、Visual Explainだ。Visual Explainとは読んで字のごとく、SQLの実行計画を視覚的に表現したものだ。SQLが複雑になると、その実行計画は理解し辛いものとなる。 今日はVisual Explain基本的な使い方と、それがどのように見えるかを紹介しようと思う。 Visual Explainを使用するには、対象のMySQLのバージョンが5.6以上であり、なおかつWorkbenchのバージョ
DB エンジニアのための勉強会に参加して SQL アンチパターンは必読だと確信したので読むことに決めた！ #dcampjp #sqlap - #garagekidztweetz
ツイート@nippondanji な師匠が特別寄稿したという記事を読んでいて本の存在は知りつつ、先日の devsumi では満席のため聴講できなかった SQL アンチパターン本の話を直接聞ける機会をもらえるということで、喜び勇んで参加してきました。 裏でやっていた #awssummit Day2 とギリギリまで天秤にかけていたのですが、あまりにも#awssummit の Day1 の印象が悪かったので、こちらに参加することにしました。 どうでもいいことですが 富士ソフトアキバビル 1F の案内が 「PB エンジニアのための勉強会」になっていたwさて、本勉強会の概要は以下のとおりで、 開催概要： DBエンジニアのための技術勉強会 主催： エンバカデロ・テクノロジーズ 日程： 2013年6月6日（木） 13:30〜16:15 （13:15 受付開始） 会場： 富士ソフト アキバプラザ 6階 セ
かつて、私の隣にSQLの魔女がいた
今日プロジェクトの打ち上げがあったのだが、とあるサプライズ……三ヶ月前に寿退社した先輩との再会に思わず涙ぐんでしまい、ひどくばつが悪い思いをしている。今も顔の火照りが抜けてくれない。アルコールは抜けたのに。彼女はかつてSQLの魔女と呼ばれていた。 今から遡ること一年前、私は辞令を貰い、二年目にして事業部ごと変わるという波乱をようやく乗り切って、業務系のSEの仕事内容、特にWebのアプリレイヤーについてOJT形式で学んでいた。そこで先生にあたる方として付いたのが、ちょうど手待ちだった先輩である。初めてお会いした時の先輩に対し、私は正直ちょっと物足りなく感じていた。 初日に行ったPCのセッティングでは、これやってと先輩から資料を渡されたのだが、外部にネットが繋がらない。先輩に相談して弄ってもらったのだけど繋がらず、今日は社内ネットで我慢して、と言われてから二日後、資料が古かったことが判明。 与
データベースはなぜ必要なの？
データベースとは、その名の通り、なにかしらの情報（データ）を蓄積した集合体です。ただし、ただ無作為に蓄積すれば良いというものではありません。あとから検索／分析することを目的に、ある一定のルールに基づいて蓄積した情報のことをデータベース（DB：DataBase）と言います。また、データベースを管理するための専用ソフトウェアのことをデータベース管理システム（DBMS：DataBase Management System）」と言います（ただし、本記事では特別に限定することなく「データベース」といった場合、「データベース管理システム」を含むものとします）。 データベースは身近な「床下の力持ち」 もっとも、データベースというと、「なんか難しそうなんだよね」「そもそも自分の生活とは無関係なんじゃない？」などと考えている人も多いようです。あるいは、新しい環境で本記事を読みながら「未知の世界へ乗り出すんだ
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営業さんまで、社員全員がSQLを使う 「越境型組織」 ができるまでの3+1のポイント | リブセンス
SQLアンチパターン - 開発者を待ち受ける25の落とし穴 (拡大版)