【SQL】膨大なINSERT文をとにかく楽して生成したい - Qiita
これで1レコード（行）分です。 数レコードならデータベース上で手打ちでも問題ないのですが、何万レコードとなると発狂します。 腱鞘炎になっちゃう。。業務とはいえ、たまに投げ出したくなる INSERT文の生成方法 ここからが本題です。 何万レコードを手打ちはさすがに現実的ではないので、私はExcelとメモ帳を駆使しINSERT文を作っています。 ■ Excel まずはINSERT文生成用のExcelフォーマットを用意する必要があるので、構成からご説明いたします。 ▼ 全体 スキーマ名.テーブル名、カラム名を関数で取得し、INSERT文に自動反映されるようにしています。 ▼ 値を直接入力 F8~H10 ▼ スキーマ名.テーブル名、カラム名を取得 C2：スキーマ名 C3：テーブル名 C4：=C2&"."&C3 F7~：カラム名 ▼ INSERT文に各カラム名を取得 E列： ▼ 最後の値に閉じ括弧+
【SQL】ちょっとしたパフォーマンスチューニングまとめ - Qiita
SELECT table_a.id, table_a.name FROM table_a INNER JOIN table_b ON table_a.id = table_b.id; メリットとしては、 どちらかのテーブルのid列のインデックスを使用可能 サブクエリがないことで中間テーブルが作成されない しかし、インデックスがない場合はEXISTSの方が良い場合があります ソートの回避 SQLでは暗黙的にソートが発生する演算が存在するので、 パフォーマンスにも影響するため、ソートが必要ない場合は考慮する必要があります ソートが発生する演算 GROUP BY句 ORDER BY 句 集約関数（SUM, COUNT, AVG） DISTINCT 集合演算子（UNION, INTERSECT, EXCEPT） ウィンドウ関数（RANK, ROW_NUMBER 等） メモリ上でのソートだけではなく
はじめてのデータ更新クエリ - Qiita
背景 最近、データ更新クエリを書く機会があり、MySQLならではことなどを学びました。かれこれ6年ほどSQLを書いて居ますが、これからはじめて更新クエリを書く人たちに一読してもらいたい内容をまとめてみました。 環境 MySQL 5.7 デモデータとして次のようなテーブルを想定しています。 Classテーブル id, name 1, A 2, B Studentテーブル id, name, pointa_a, point_b 1, Ken, 10, 15 2, Ryu, 20, 25 3, Darusimu, 30, 35 PowerUpテーブル id, up_point, 1, 100 2, 200 3, 300 UPDATE [テーブル名] SET [列名] = [更新したい値] UPDATE Student SET point_a = 40 -- -> 全行40ポイントに更新されます
DBのロックについてあまり意識したことがない人に向けた実は覚えておきたいロックについての知識 - CARTA TECH BLOG
みなさん、おはようございます！ CARTA fluct エンジニア の なっかー@konsent_nakka です。 CARTA TECH BLOG アドベントカレンダー 12/14ということで、普段DBのロックについてあまり意識したことがない人に向けた実は覚えておきたいロックについての知識をざっとまとめてみました。 とりあえずこれだけ読んでおけば最低限は困らない、もし何か困った時にはあそこで出てきた内容をもう少し深く調べて見るか、というきっかけになれば良いなと思います。 厳密な定義よりも普段DBを扱う中でロックについてあまり意識したことがないような人にもすっと入ってくるように簡単な表現を優先して書いていますがご了承ください。 目次 留意事項 排他ロックと共有ロック トランザクション分離レベル SELECTのロックレベルを変更する 共有ロック: LOCK IN SHARE MODE 排他ロ
SQL基礎!! 指摘ビフォーアフター（研修、レビュー、SELECT文） - Qiita
はじめに 実務未経験でWebエンジニアとして入社してからの2カ月で受けた社内研修についての振り返りです。 SQL のデータ取得（ SELECT 文）の答案へのレビューをいくつかピックアップして、SQL文のビフォーアフターを比較します。 記事の目的 同時期に実務未経験でWebエンジニアになって交流している方々（他社の）が、 「他の人が初期にどのような注意を受けているか聞いてみたい」 と言っていたため、私は自分が書いたコードをレビューしてもらった機会はまだ研修のみですが、どのような点をレビューで教えてもらったかについて、共有したいと思います。 振り返りを通して、私自身現在忘れてしまわずに身になっているか確認していきます。 想定する読者 想定する読者は、実務未経験の初学者の方です。（過去の自分を想定して書いてます） どんな社内研修？ 社内研修は、Web開発全般についての基礎的な研修で、以下のカリ
社内SQL研修のために作った資料を公開します | 株式会社AI Shift
こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内（AI事業本部内）でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践（チーム開発）でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話 - Qiita
2020/9/30追記 本記事は元々、「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の実行順序のお話」というタイトルで投稿しておりました。 しかし、知見のある方からのコメントと自分でも調べてみた結果、今回紹介している順序はあくまで論理的な処理順序であり、実行順序とは別物ということがわかりました。 誤った知識を布教してしまい申し訳ございません。 2020/9/30のタイミングで、本記事のタイトルを「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話」に変更させていただきました。 はじめに 「SQLといえば、エンジニアが扱うスキル」と思われがちですが、最近はマーケターや営業など、非エンジニアの方もSQLを使って、自らデータを抽出し分析する方が増えてきています。 またエンジニアの方でも、ORM任せでなんとなく理解している状態の方もいるのではないでしょうか？ 今回は、そんな方々にこそ
SQLをはじめよう - 初心者でもわかる、構文とデータ取得の基本 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
SQLをはじめよう - 初心者でもわかる、構文とデータ取得の基本 リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）において、データの操作や定義を行うためのデータベース言語であるSQL。“データ”の重要性が謳われるようになった昨今において、この言語はより重要性を増しています。本稿では日本MySQLユーザ会の副代表であり、データベースを中心とした業務システムの設計・コンサルティングを手掛ける坂井恵さんが、「SQLを学びはじめたばかりの若手IT技術者」や「社内のデータを利用したい非IT技術者」に向けて、SQLによるデータ操作の基礎を解説します。 企業活動において、近年ますます、蓄積されたデータの活用が重要になっています。自社の持つ大量のデータの中から必要なデータを抽出・集計するという操作は、以前はITエンジニアが用意した画面を通して限定的にのみ行うことができるのが一般的でした。 しかし最近は
非エンジニアが最速でSQLをマスターする方法 - Gunosy Tech Blog
こんにちは、データ分析部の石塚です。 Gunosyではエンジニア以外の職種でもSQLを叩いて自らデータを集計・分析するという習慣と全社員が各サービスのログ*1に触ることができる環境があります。 例えば、ユーザー獲得を担っているプロモーションチームはエンジニアが0名のチームなのですが、実際にSQLを叩いています。 それによって、自分たちの獲得したユーザーはどのような行動をしているのかを確認したり、分析することができています。 これはGunosyのみの事例ではなく、AWSのRedshiftやAthena、GCPのBigQueryが台頭してきたおかげで、どの会社も低コストにログをSQLで集計・分析できる基盤が整ってきています。 個人的にはアプリやウェブの業界で働くマーケターにはSQLは必須の知識と言える時代になってきたと感じています。 そこで今回は特別プログラミングなどの経験が無い人でも、SQL
ディレクターがSQLを使えてよかった話 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。ディレクターの川原田です。 クックパッドでお気に入りレシピを保存する「MYフォルダ」のサービス開発や、保存・記録に関する新規サービスの検討・開発を担当しています。 ディレクターの仕事は様々ありますが、今回は私が身につけたことで仕事領域が広がった！と感じているSQLについてお話ししたいと思います。 いきなりですが、SQLが使えてよかった点をまとめると以下です。 よかったこと 数値抽出から分析まで自己完結 エンジニアとのコミュニケーションがスムーズに 仕事が増えていそうで実は効率アップ 周囲の知的好奇心を刺激 それぞれ具体例を交えてお話します。 数値抽出から分析まで自己完結 事例１：ログ構造を理解でき後の仕事がスムーズに 昨年、アプリのサービス開発を担当した際、エンジニアの設定したログが、実際に送信されるかどうかを事前チェックをしました*1。 アプリのリリースはタイミングが決められ
地獄のようによくわかるSQLテーブル結合 - こせきの技術日記
テーブルのJOINが苦手でしたが、この例を思いついてからは、すっきりくっきり理解できるようになりました。むしろ頭から離れません……。 ※ INNER、OUTERは飾り。省略できる。 INNER JOIN → JOIN LEFT OUTER JOIN → LEFT JOIN RIGHT OUTER JOIN → RIGHT JOIN ※ ON ...=... をまとめて USING(属性) と書ける。 ※ 何で結合するか言うまでもない時は、NATURALを指定すると勝手にJOINしてくれる。NATURALにJOINして……。 ※ WHEREは結合した結果に作用する。 ※ 現実には上図のように1対1で結合しません。 ※ おまけ。CROSS JOIN。 こんなの使いません。 ブクマ用画像。
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