互いの前職での先輩後輩である @kenchan と企画した論理削除 Casual Talks #1で、「論理削除しない」という話をしてきました。 話す内容が各話者で面白いほどかぶっていたのでなかなか大変でしたが、普段から言っている「論理削除するな」「削除じゃないからちゃんと機能を設計しましょう」という内容を話してきました。 他の方の話も、かぶっているようで新しい視点もあって、いち参加者としてもたいへん勉強になりました。
The SQL LIKE operator very often causes unexpected performance behavior because some search terms prevent efficient index usage. That means that there are search terms that can be indexed very well, but others can not. It is the position of the wild card characters that makes all the difference. The following example uses the % wild card in the middle of the search term: SELECT first_name, last_na
SQL unleashed: 7 SQL mistakes to avoid SQL is a convenient way to manage and query your data, but badly written queries can tie up your database. Here are seven common SQL traps and how to avoid them. Database developers have it tough. Whether they use SQL Server, Oracle, DB2, MySQL, PostgreSQL, or SQLite, the challenges are similar. It's too easy to write queries that perform badly, that waste sy
SQL (Structured Query Language) is a computer language aimed to store, manipulate, and query data stored in relational databases. The first incarnation of SQL appeared in 1974, when a group in IBM developed the first prototype of a relational database. The first commercial relational database was released by Relational Software (later becoming Oracle). Standards for SQL exist. However, the SQL tha
「SQLパフォーマンス詳解」という本を翻訳しました 2015-04-07 題の通り、「SQLパフォーマンス詳解」(原文タイトルSQL Performance Explained)という本を翻訳しました。PDF版と印刷版が上記サイトから購入できます。 (追記 2017年9月から、渋谷のBOOK LAB TOKYOさんでも印刷版を販売していただいています。輸送コストの関係で、サイトから購入するより若干安くなっています) リレーショナルデータベースにおいて、SQLとインデックスがどのように関連し、どのようにすればSQLのパフォーマンスを良くできるのかを解説した本です。特定のデータベース製品に焦点を当てた本は多数ありますが、この本ではOracle Database、PostgreSQL、MySQL、SQL Serverの4つのメジャーなリレーショナルデータベース製品を同時に扱っていて、それぞれのク
4月中旬ころになりますが、新著が出ます。SQLのパフォーマンスを主題にした本で、実行計画を読むことで、なぜこのSQLは遅いのか、あるいは速いのかをデータベースの内部動作まで把握して理解しよう、という趣旨です。 リレーショナルデータベースというのは、SQLという自然言語を模したインタフェースによって、低次のレイヤーを隠蔽する意図で作られたミドルウェアなので、本当は実行計画などという手続レベルの世界をユーザが覗き見るのは、本末転倒なところもあります。ただそうはいっても、現実にSQLが遅かったら原因を解析せざるをえないわけだし、大体本当にブラックボックスにしたいなら、なんでどのDBMSも実行計画を見られる手段なんか用意してるんでしょうね不思議ですね、という理想と現実の狭間で悩むエンジニアの方々に少しでもベターな解に辿りつけるアプローチを提示できれば、と考えております。 以下まえがきと章立てです。
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マンガでわかるデータベース 特定ベンダーの製品によらないデータベースの概念を、マンガでやさしく解説。果物の輸出に追われる王国の姫が、データベースによる解決策を1つ1つ学んでいくというストーリーをとおして、データベースの基本的な概念を身につけることができる。情報処理技術者試験対策にも役立つ練習問題付き。 SQLの絵本―データベースがみるみるわかる9つの扉 データベースを思いどおりに動かそう!見る・ためす・わかる!入門書 SQLはデータベースを操作するために覚えるべき技術ですが、難しくてなかなかものにできないという人も多いのではないでしょうか。本書は、かわいいイラストで解説しているので、直感的にイメージをとらえることができ、理解も進みます。さあ、扉を開いて、SQLの達人への道を進みましょう!
This is my own and very loose translation of an article I wrote for the Austrian newspaper derStandard.at in October 2013. As this article was very well received and the SQL vs. NoSQL discussion is currently hot again, I though it might be a good time for a translation. Back in 2013 The Register reported that Google sets its bets on SQL again. On the first sight this might look like a surprising m
Tutorials: Learn SQL in stages 0 SELECT basics Some simple queries to get you started 1 SELECT name Some pattern matching queries 2 SELECT from World In which we query the World country profile table. 3 SELECT from Nobel Additional practice of the basic features using a table of Nobel Prize winners. 4 SELECT within SELECT In which we form queries using other queries. 5 SUM and COUNT In which we ap
本書はDB設計やSQL記述の際に避けるべき事柄を1章で1つ、25個紹介する書籍です。リレーショナルデータベースを中心に据えたシステム開発には、様々な場面で陥りやすい失敗(アンチパターン)があります。本書はデータベース論理設計、データベース物理設計、クエリの記述、アプリケーション開発という4つのカテゴリに分け、それぞれの分野におけるアンチパターンを紹介し、失敗を避けるためのより良い方法を紹介します。複数の値を持つ属性や再帰的なツリー構造の格納から、小数値の丸めやNULLの扱いに起因する問題、全文検索やSQLインジェクション、MVCアーキテクチャなど、実践的かつ幅広いトピックを網羅します。日本語版では、MySQLのエキスパートとして著名な奥野幹也氏によるアンチパターンを収録。データベースに関わるすべてのエンジニア必携の一冊です。 本書への称賛の声 監訳者まえがき はじめに I部 データベース論
MySQL 5.1のmysqldumpslowを使うとチューニングが楽になる!という話題です。 mysqldumpslowはもともとMySQLに付属しているツールで、スロークエリログを集計してくれるものです。これ自体はMySQL 5.1で特に変わったところはありませんが、スロークエリログ本体の方が機能強化されているため、組み合わせるとなかなか便利になっています。MySQL 5.1におけるスロークエリログの主な機能強化は以下の三点です。 long_query_timeに1秒未満の値を設定できるようになった。 出力先を設定できるようになった。 これらの設定をオンラインで変更できるようになった。 これでどうなるかというと、MySQLの性能分析をしたいと思ったときに、サーバを止めずにその場で mysql> set global slow_query_log = 1; mysql> set glob
MYSQLでの「CSVファイル」の入出力(インポート、エクスポート)方法について記載しています。 Windows、Linuxのどちらの環境でもファイルパスの記載が変わるだけでコマンドは同一になります。 入力 LOAD DATA INFILE 「,」などで区切られたCSVファイルを用意することにより、MySQLに高速にデータを入力することができます。 文字の囲み文字が「”」のときの使用例です。 囲み文字が必要ないときはENCLOSED BY ‘”‘を外します。 構文 LOAD DATA INFILE "ファイル名" INTO TABLE テーブル名 FIELDS TERMINATED BY ',区切り文字' ENCLOSED BY '"';
SQL文を実行する際のパフォーマンスに大きな影響を及ぼすものとして,もう一つ,インデックスがあります。インデックスについては,どう定義すべきかというデータベース設計上の問題と,インデックスを有効に使うためのSQL文をどう書くべきかというコーディング上の問題があります。 ここではテーブル設計上の問題を主に取り上げます。SQL文のコーディングについては囲み記事「SQL文を最速にする11のポイント」を参照してください。 インデックスは,テーブルの検索速度を向上させるためのものです。それぞれのSQL文に対して最適なインデックスを定義するのが理想的ですが,実際にはある程度限られたインデックスで,必要なパフォーマンス要件を満たすようにインデックスを定義する必要があります。加えて,どんなSQL文が実際に発行されるのかがあらかじめわかっていない場合は,適当な想定に基づいてインデックスを定義しておかなくては
こんにちは satoです。 オペミスで update に where句を付け忘れたり、プログラムのバグでデータが破損してしまったりした場合でも、バイナリログには更新SQLがすべて書き込まれるので、バックアップデータからオペミスが起こるまでの全てのSQLを流し込めれば、元の状態に戻すことは可能です。 •バイナリログを取っている •オンラインバックアップをとっている(mysqldumpやMySQLを止めた状態でのcpによるバックアップとバイナリログ) •バックアップ時点でのバイナリログの書き込み位置を保存している 以上のような状態でデータが壊れた時の復旧手順をまとめてみました。シナリオとして •ある1カラム email をupdateしようとしたら、間違ってwhere 句を付け忘れ 全レコードをupdateしてしまった •気がついたのが半日後 というオペミスが発生したとします 1) データベー
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