PartiQL :: PartiQL
PartiQL's extensions to SQL are easy to understand, treat nested data as first class citizens and compose seamlessly with each other and SQL. This enables intuitive filtering, joining and aggregation on the combination of structured, semistructured and nested datasets. PartiQL enables unified query access across multiple data stores and data formats by separating the syntax and semantics of a quer
State of SQL Antipatterns in 2017
2017/07/10 SQLアンチパターンNight Part2 https://connpass.com/event/59946/
超便利なDB用GUIツール『0xDBE』が『DataGrip 1.0』として正式リリースされました | DevelopersIO
Welcome DataGrip 1.0: a JetBrains IDE for DBs and SQL (formerly @0xDBE) https://t.co/n5mZkr7Dim pic.twitter.com/R6mYxcZ5t7 — JetBrains (@jetbrains) 2015, 12月 16 今年7月に以下エントリで紹介していたDB専用GUIツール『0xDBE』が、正式に『DataGrip』という製品名でこの度リリースされた模様です。 Mac/Windows/Linuxで利用可能なDB専用GUIツール『0xDBE』について ｜ Developers.IO 当エントリでは、ツール『DataGrip』の機能及び費用について簡単にではありますがご紹介してみたいと思います。 目次 DataGrip: 主な機能 DataGrip: 価格 まとめ DataGrip: 主な機
巨大なバッチを分割して構成する 〜SQLバッチフレームワークBricolage〜 - クックパッド開発者ブログ
トレンド調査ラボの青木峰郎（id:mineroaoki）です。 好きなRubyのメソッドは10年前からString#slice(re, nth)ですが、 最近はRubyよりCoffeeScriptとSQLのほうが書く量が多くて悩んでいます。 今日はわたしが開発している「たべみる」の背後で働いている 巨大バッチの構成について話したいと思います。 たべみるのバッチは約3000行のSQLで構成されており、 処理時間が1日で4時間程度かかる、そこそこの規模のプログラムです。 このバッチ処理プログラムをBricolage（ブリコラージュ）というフレームワークで構造化する手法について説明します。 「たべみる」とは まず最初に、「たべみる」がどういうものなのかごく簡単にお話ししておきましょう。 「たべみる」は企業のみに提供しているB2Bの分析サービスで、 クックパッドのレシピ検索の分析をすることができま
Apache Drill 1.0がリリースされたのでAmazon S3と連携してみた | DevelopersIO
はじめに Apache Drill 1.0がリリースされました！ Drill 1.0 Released Apache Drillは、NoSQL向けのSQLクエリエンジンで、ファイルシステム上のJSON/CSV/Parquetなどのファイル、Hiveソース、HBase、MongoDBなどに直接SQLクエリを投げることが出来ます。 何はともあれ、触ってみないとどんなモノなのかわかりません。早速試してみました！ やってみた 試した環境はEC2(on Amazon Linux 2015.03)です。 セットアップ Drillの動作にはJDK 7が必要になりますので、インストールされていることを確認します。 $ java -version java version "1.7.0_79" OpenJDK Runtime Environment (amzn-2.5.5.1.59.amzn1-x86_64
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
IDの設計についてのさらに突っ込んだ議論
今日も前回に引き続きデータベース設計の話をする。今回の話で一旦データベース設計については筆を置くつもり（ブログ書いてないで原稿書けよ＞俺）であるが、その前に話をすっきりさせて置きたいと思う。最後を飾るテーマはIDの設計である。 数字しかないのに意味を含んだID前回のエントリを見ていただいた方から、次のような構造を持った学籍番号があるというフィードバックを頂いた。 全部数値で"入学年度下2桁"+"学科コード"+"学科内のあいうえお順の順位" このようなルールで割り当てた学籍番号を、単なる数値として扱うのであれば大きな問題はない。これは数値しか含まれていないので、SQLのデータ型としては単に数値型を使えば良いだろう。だが、学籍番号から入学年度を判断する、あるいは学科を判断するといった用途で使われるのであればやはり適切ではないといえる。リレーショナルモデルの観点だけからではなく、IDとして適切で
Rails で、Controller に定義されている action を一度に取得する方法はありますか？ - QA@IT
平素よりQA＠ITをご利用いただき、誠にありがとうございます。 QA＠ITは「質問や回答を『共有』し『編集』していくことでベストなQAを蓄積できる、ITエンジニアのための問題解決コミュニティー」として約7年間運営をしてきました。これまでサービスを続けることができたのは、QA＠ITのコンセプトに共感をいただき、適切な質問や回答をお寄せいただいた皆さまのご支援があったからこそと考えております。重ねて御礼申し上げます。 しかしながら、エンジニアの情報入手方法の多様化やQAサービス市場の状況、＠ITの今後のメディア運営方針などを検討した結果、2020年2月28日（金）15:00をもちましてQA＠ITのサービスを終了することにしました。 これまでご利用をいただきました皆さまには残念なお知らせとなり、誠に心苦しく思っております。何とぞ、ご理解をいただけますと幸いです。 QA＠ITの7年間で皆さまの知識
第5回 SQLで木構造を扱う～入れ子集合モデル （1）入れ子集合モデルとは何か | gihyo.jp
はじめに 木構造と呼ばれるデータ構造の一種があります。1つのルート（根）と呼ばれるノードを始点として、（通常）複数のリーフ（葉）と呼ばれるノードまでを経路で結んでできるデータ構造です。その名のとおり自然界にある「木」の構造ですし、学校時代、確率の授業で樹状図を書いた経験のある人もいるでしょう。 この構造は、私たちの周囲にとてもたくさん存在します。家系図や組織図も木ですし、IT関連の例では、ヒープやRDBのインデックス、ディレクトリ（フォルダ）によるファイルシステムやXMLも木構造です。Webの掲示板でも、最初の書き込みをルートとしてそれに対してコメントがつけられ、そのコメントにまたコメントがつけられるというプロセスで木構造を形成します。ここでは1つの書き込みがノードになります。 このように、IT技術と木構造は切っても切れない関係にありますし、多くの分野で応用されてもいるのですが、実は長い
第5回 SQLで木構造を扱う～入れ子集合モデル （2）入れ子集合モデルにおける検索 | gihyo.jp
入れ子集合モデルにおける検索 ルートとリーフを求める まず入れ子集合の検索で基本となる考え方を理解しましょう。それは「包含関係を調べる」ことです。 たとえば、ルート（ここで言う足立社長）とリーフ（猪狩、木島氏ら）を求めることを考えます。リーフの円は、自分の中に下位の円を一つも含まないという特性を持ちます。したがって、NOT EXISTSによって表現できます（リスト1、図5）。 リスト1 リーフの円を求める SELECT * FROM OrgChart Boss WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM OrgChart Workers WHERE Workers.lft > Boss.lft AND Workers.lft < Boss.rgt); 図5 リスト1の実行結果
第6回 SQLで木構造を扱う～入れ子区間モデル （1）もしも無限の資源があったなら | gihyo.jp
はじめに 前回では、入れ子集合モデルという、リレーショナルデータベースで木構造を扱うための新しい方法論を紹介しました。このモデルは、RDB、SQLと親和性の高い優れたものではあるのですが、挿入など更新時に、無関係のノードまで変更対象としなければならないのが大きな難点でした。 そこで今回は、上記の欠点を解消する進化版のモデルを紹介します。この方法を理解していく過程で、私たちはRDBと集合論の結び付きの深さを再確認することになります。 ふだんこの連載は、1回完結の読み切り形式なのですが、今回に限り、前号の内容を前提としています。未読の方は、前号を先に読むと理解が増すでしょう。 稼働環境 すべてのリレーショナルデータベース もしも無限の資源があったなら 座標に整数のみを使う場合の限界 入れ子集合モデルの大きな欠点は、ノードを挿入（追加）するときに、自分より「右側」にある無関係なノードをもっと右へ
Adobe AIR製のSQLiteフロントエンド·Lita MOONGIFT
SQLiteはWebシステムに限らず、iPhone、Google Gears、Adobe AIR、Safariなど様々なソフトウェアで利用されている。各種言語向けにライブラリが提供されているだけでなく、手軽に利用できて動作も速いと簡易的に使うには十分な機能があるのが魅力だ。 SQLiteを開発に利用しているなら要チェック！ そんな利用場面の多いSQLiteのデータを閲覧、管理するAdobe AIRソフトウェアがLitaだ。 今回紹介するフリーウェアはLita、Adobe AIR製のSQLiteフロントエンドだ。 LitaはDBファイルを指定して開く。テーブル一覧が表示され、テーブルを選択すると構造が一覧される。さらにデータを一覧したり、インデックスを確認することが可能だ。また、任意のSQLを実行することもできる。 データの確認（UTF-8ならば日本語も表示される） もちろんテーブルを作成し
グラフィカルにクエリーを構築＆レポート出力·Wabit MOONGIFT
データベースにあるデータを複雑な条件を付けつつ取り出してレポートにしてほしい，というのはよくあるニーズだろう。繰り返し使うものであればあらかじめ組んでしまうのだが、だいたいはそうではない。今回だけ欲しいという場合ばかりだ。 クエリー設定 実行結果を表計算ソフトウェアに貼付けて画像やテキストを追加して形式を整えて…なんて毎度やっていられない。そこでWabitを使ってみよう。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはWabit、ビジュアルクエリー構築＆レポーティングソフトウェアだ。 WabitはJavaで作られたソフトウェアで、MySQLやPostgreSQL、Oracle8i〜10g、SQL Server、DB2など多数のデータベースに接続することができる。Windows/Mac OSX/Linuxのそれぞれのプラットフォームで動作する。接続した先のテーブルをドラッグアンドドロップで追加し
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SQL 脳から見た Ruby
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル