fake2db - 各種データベースに対応したダミーデータジェネレータ MOONGIFT
システム開発を行っているときにダミーのデータが欲しくなることは多々あります。そんな時に本番データをコピーして使うのは大きな問題につながる可能性があるので決してしてはいけません。電話番号やメールアドレスなどを置き換える作業が逆に手間になる場合もあります。 そこで使ってみたいのがダミーデータのジェネレータです。今回はPython製のfake2dbを紹介します。 fake2dbの使い方 fake2dbはSQLite、PostgreSQL、MySQLそしてMongoDBに対応しています。インストールはpipでできます。 pip install fake2db インストールしたらfake2dbコマンドでデータベースに直接データを流し込めます。 fake2db --rows 200 --db sqlite # SQLiteの場合 fake2db --rows 1500 --db postgresql
LevelDB入門 (基本編) - from scratch
さて、今回は比較的新しいデータストアであるLevelDBについてまとめてみました。 LevelDBは1年ほど前からNode.js界隈ではブームが来ていて、理由がよくわかっていなかったんですが、まとめている内に分かるかなと思ってまとめました。今回はNode.js無関係でLevelDBの基礎的なことだけ調査した結果をまとめてみました。 Node.jsで使ってみる話は後に回します。 LevelDBとは? key-value型のデータストアの一つです。 Googleの研究者である、Jeff DeanとSanjey Ghemawatが開発し、2011年に公表されました。C++で書かれており、多くのプログラミング言語でbindingsが書かれています。もちろん、JavaScript/Node.jsでも書かれています。 LevelDB は Google のBigTableをベースにしたアーキテクチャを持
データベースの基本構造とWordPressのテーブル設計に見るデータモデリング | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
ライターの内藤です。普段は主にコーディングやサーバ管理などを担当しております。その前は小規模データベース技術者、兼C++プログラマでした。地味です。 聞いたことがある方も多いと思いますが、WordPressはMySQLというデータベースに依存しています。この記事も、MySQLに保存された文字や写真などのデータが様々な条件で取り出されて、みなさんにこうして見てもらえています。でも、実際にそれがどのように働いているのか、ご存知でしょうか。 データベースはWordPressをはじめ多くの分野で利用されているので、基本的な構造を理解しておくと、少なくともWordPressのインストールやカスタマイズで悩む機会は減るはずです。 そこで今回はWordPressのMySQLを題材に、データベース（正確には広く普及しているリレーショナルデータベース）と、データモデリング（後述）の基本について簡単にご紹介し
長年の議論に終止符 -- MySQL、MariaDB、PostgreSQLのオプティマイザ/エクゼキュータ比較 - interdb’s blog
https://mariadb.com/kb/en/optimizer-switch/にあるように、MariaDBのオプティマイザはかなり改良されている。 では、MariaDBのオプティマイザ/エクゼキュータはどの程度優秀か、４つのSELECT文の実行を通してMySQLと(ついでにPostgreSQLと)比較してみる。 (2014.12.3追記：オプティマイザについては省略してますが、こんな本がでます。) 結論を先にいえば「MySQLは検索が速い」というのは都市伝説。MariaDBはがんばってるけどPostgreSQLにはまだまだ及ばず。 ＊念のため。これはベンチマークじゃないよ、オプティマイザ/エクゼキュータの機能比較です。 自分で再確認したい場合はこちらにスクリプト群と実験のやり方を簡単に書いたので参照のこと。 調査環境 同一マシンにMySQL5.6.14、MariaDB10.0.4、
accessclub.jp - このウェブサイトは販売用です！ - アクセスクラブ リソースおよび情報
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SqlSyncによるデータベースの同期化 | OSDN Magazine
SqlSync では2つのデータベースを比較して、どのタプルが追加され、除かれ、変更されたかを知ることができる。また、一方のデータベースを他方のクローンにし、必要な変更を加えながらその状態を保つことができる。同期化にSqlSyncを用いることには、異種エンジン間（たとえば、MySQLからPostgreSQLへ）の同期化ができるというメリットがある。 Ubuntu、Fedora、openSUSEの標準リポジトリにはSqlSyncパッケージがない。そこで、本稿ではバージョン1.0.0-rc1を使い、64ビットのFedora 8マシンでソースからビルドすることにした。プロジェクトのfreshmeatページにもホームページにも書かれていないが、SqlSyncはデータベースへのアクセスにODBCを使う。したがって、unixODBC開発パッケージがインストールされていないと、ビルドは成功しない。 Sq
追補: SQLデータ型の一覧 | Netsphere Laboratories
基本的なデータ型とその使い方については、p.45からp.48をご覧ください。 *1 はSQL99で標準化されたものです。[ ] は省略可能です。 (2017.8.24) 更新。 最新の標準SQL は ISO/IEC 9075-2:2011 SQL/Foundation (JIS X 3005-2:2015). 一つ前が ISO/IEC 9075-2:2008 (JIS X 3005-2:2010). 事前定義されたデータ型 (組込みデータ型) 文字列型 (character string type), 長大オブジェクトデータ列型あり. 2進オクテット列 (binary string) 型, 長大オブジェクトデータ列型あり. 数型 真数型 概数型 - FLOAT, REAL, DOUBLE PRECISION ブール型 日時型および時間隔型 時刻型 DATE 時間隔型 構成型 (constr
瞬時にテストデータを大量生成してくれる『Data Generator』 - IDEA*IDEA ～ 百式管理人のライフハックブログ ～
ドットインストール代表のライフハックブログ
逆引きSQL比較
Works > 逆引きSQL比較 逆引きSQL比較 [ 共通事項 ] [ ORACLE ] [ MSSQL ] [ SSA ] [ Postgres ] [ MySQL ] [ Jet ] Last Updated. 14-May-2006 Since 08-May-2001 ■はじめに 複数の RDBMS を使った経験がある人なら、おわかりかと思いますが、SQL は RDBMS によって異なる部分が結構あります。 このページは各 RDBMS における 基本的な機能（主にSQLについて）の概要を、逆引きで、かつ平易な言葉で閲覧 する事を目的に作ったリファレンスです。 特定の RDBMS を持ち上げたり、貶めたりするのが目的ではないので誤解なきよう。 また、間違いについてのご指摘や『こうした方が効率的だ』などのご意見も大歓迎です。 対象としているのは以下の RDBMSで
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SQLによる条件付き重複データの抽出と単純な名寄せ
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