データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
PythonのORMライブラリsqlalchemyで利用可能なコネクションプーリングの実装について調べてみた | DevelopersIO
CX事業本部@大阪の岩田です。Python向けのORMライブラリsqlalchemyは標準でコネクションプーリングの実装が組み込まれており、create_engine()を呼出す際の名前付き引数poolclassの指定によってコネクションプーリングの実装を切り替えることができます。先日コネクションプーリングの実装について調べる機会があったので、内容をご紹介します。 環境 今回利用した環境です。 OS X 10.14.6 Python 3.8.2 sqlalchemy 1.3.16 pymysql 0.9.3 利用できるコネクションプーリングの実装 sqlalchemyは標準で以下のコネクションプーリングの実装を提供しています。 QueuePool NullPool SingletonThreadPool StaticPool AssertionPool 例としてNullPoolを使う場合は
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