ORDER BYとLIMIT, OFFSETの組み合わせには注意しよう｜デロイト トーマツ ウェブサービス株式会社（DWS）公式ブログ
こんにちは、下條です。今日はSQLの軽い (しかし重要な) 話題について書いてみようと思います。 まずは以下の通りユニークでない col カラムを含む test テーブルを作成し、データを投入するSQLをご覧ください。 (MySQLでの例です。) create table test(id INT, col INT); insert into test values(1,1); insert into test values(2,1); insert into test values(10,1); insert into test values(3,1); そして、以下の2つのSQLを実行した場合、結果はどうなるでしょうか？ここで何が言いたいかが分かる方はこの先は読まなくてかまいません。 select * from test order by col limit 2 offset 0; se
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
とあるクエリを2万倍速にした話 -データベースの気持ちになる- 前編 - dwango on GitHub
技術コミュニケーション室 OSSグループの髙﨑です。 当グループでは、マストドンというオープンソースの分散型マイクロブログについて、 弊社が運営するインスタンス「friends.nico」の運営、独自機能の開発、運用、ならびにそれらで得た知見を上流のプレーンなマストドンへcontributeするという業務を主に行っています。 本記事では、tableに適切なindexを張ることによってとあるスロークエリの速度改善を行った事例について、実際に上流へ行ったPullRequestをベースにお話させていただきます。 内容としては反面教師とするべき失敗例を伴った、非常に基礎的なPostgreSQLの実行計画の読み方ならびにクエリに合わせたindexの張り方です。 また、表題の2万倍速というのは改善前の最悪の場合比であり嘘ではないものの、通常問い合わせされる範囲の条件ではだいたい3〜30倍速であるという
nabokov7; rehash : O/Rマッパーはなぜ悪か
December 07, 201208:49 カテゴリプログラミングmysql O/Rマッパーはなぜ悪か タイムラインで「SQL上級者こそ知って欲しい、なぜO/Rマッパーが重要か？」ってのを見かけて居ても立ってもいられなくなったので、既出を承知で反論しておきたい。 スライドだけから話の内容を推測すると、 -- 販売成績上位10個を抽出 select * from sales where deleted = false order by amount desc limit 10 といったSQLを Sales.active().top(10).all() のように、細かく分解した部品を組み合わせて表現できた方が便利だし構造的でしょ？という話のようだ。 これは確かに一見美しいのだが、これこそが「敷居を下げすぎて、dbの性質を分かってない人まで気軽にSQLをいじるようになった結
グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
SQL Serverのインデックス構造（前編）
SQL Serverのインデックス構造（前編）：SQL Server 2000 チューニング全工程（4）（1/2 ページ） 本連載ではSQL Server 2000のチューニングに関するノウハウを解説する。SQL Server 2000は自動チューニング機能を持つために、チューニングはあまり必要ないと思われがちだが、そのアーキテクチャを理解し適切にツール類を使用しなければ、本来のパフォーマンスを得られない。（編集局） インデックスはなぜ必要か インデックスはデータベースの索引というべきものです。書籍の中からある項目について調べたい場合、書籍の内容をすべて読むのではなく、索引を有効に活用して必要な情報を取り出します。データベースにおいてもデータベースに含まれるデータの場所を索引としてあらかじめ生成しておけば、データの検索が効率的に行えると期待できます。検索処理は、SELECT文によるデータの
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
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