結合(SQL) - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
SQL | 分かりにくい JOIN / INNER JOIN / OUTER JOIN / LEFT JOIN / RIGHT JOIN の違い - Qiita
SQLの JOIN って。 用語がたくさんあって分かりにくいですね。 しかし覚えれば良いのは、実は次の三つだけ です。（本当です） JOIN RIGHT JOIN LEFT JOIN これ以外のことは 考えなくて大丈夫 です。 なぜなら、あとはすべて この三つの別名 に過ぎないからです。 分類 INNER JOIN はなんと、1種類だけです。 (驚きましたか？) OUTER JOIN は2種類あります。 そして LEFT と RIGHT に分かれます。 JOIN とは 「内部結合」です。 「結合できなかった行」は返しません。 本当の名前は INNER JOIN といいます。 でもそのことは、今は話さなくても良いでしょう。 JOIN はシャイで、優しすぎる。そして世間知らずです。 JOIN には、外の世界のことが分からないのです。 しかしこの世界にひとつしか存在しない、かけがえのないものが
分析関数（ウインドウ関数）をわかりやすく説明してみた
はじめに ちょっととっつきにくいけどとっても便利な分析関数について、なるべく分かりやすく説明してみようと思います。Oracleを対象にしていますが、他のDBでもたぶん似たようなものでしょう（無責任）。 まず分析関数とは何をするものか、ですが、一言で言うと集合関数と同じ集計動作をそれぞれの行に制限範囲で実行するものです。ここでいう集合関数とは、MAXやSUMやAVG等、GROUP BYと共に使い行をまとめるて集計計算する関数ですね。分析関数は集合関数と同様の計算をしますが、集合関数と違い行をまとめません。それぞれの行で集計計算し結果を返します。ここが集合関数との大きな違いです。 また、集合関数ではGROUP BYの同じカラム値をもつ全行を一つに集計しますが、分析関数では集計対象となる行の範囲を任意で指定できます。関数に続くOVER句でこの範囲指定を行います。集合関数と分析関数は基本同じ名前な
カーディナリティについてまとめてみた - Qiita
カーディナリティとは テーブルにカラムがあるとして、カラムに格納されているデータの種類がどのくらいあるのか(カラムの値の種類の絶対値)を、カーディナリティという。 具体例 カーディナリティが低い場合 例えば性別なら、男と女の二種類である。 カラムのデータの種類が、テーブルのレコード数に比べて二種類と少ない。このことを カーディナリティが低い という。 カーディナリティが高い場合 一方顧客番号ならたくさんの種類(番号)が存在することになる。 カラムのデータの種類が、テーブルのレコード数に比べて多い場合、 カーディナリティが高い という。 カーディナリティを踏まえたインデックスの張り方 基本的に、 カーディナリティの高い列に作成する 必要がある。 はじめに、カーディナリティは カラムの値の種類の絶対値と書いたが、先程の例で言うと性別のカーディナリティは2になる。他にも例えば１年間の日付なら1〜
2020年現在のNewSQLについて - Qiita
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【新人教育 資料】SQLへの道 〜DB編〜 - Qiita
では、今回もはじめていきましょう！ DB(データベース)とは 今回からはSQLへの道題して、DB周りを勉強しSQLを学びましょうという内容でお送りします。DB、DBって当たり前のように会話が出てくるようになるので、業務で会話についていけるように勉強していきましょう。 DB（DataBase:データベース）とは、データの集まりです。以下のようなアイコンで表現されたりします。 データファイルが整理整頓されて格納されていて、DBMS（データベース管理システム）によって管理されています。 DBとDBMSをまとめてデータベースシステムという。 DBMSで管理されるデータとしては、大きく分けて以下の3つで構成されています。 データ・ファイル ログ・ファイル コントロール・ファイル 難しい言葉がたくさん出てきますが、最終的にはデータの集まりだと認識してくれればいいと思います。 データベースは基本的に以下
「BigQueryML」でSQLを書いて機械学習モデルを構築&予測できる！ - Qiita
BigQuery上でpythonなどを使わずにSQLを用いてそのまま機械学習を回せるBigQueryMLという機能がベータ版で出ました！ 公式のチュートリアルを回してみて、かなり手軽に機械学習モデルを回せるのと、pythonよりも簡単にモデルの評価ができるので感動しました。 チュートリアルではBigQueryのサンプルデータを用いていたのですが、この記事ではKaggleのtitanicデータを対象にモデル構築、評価、KaggleへSubmitまでやってみようと思います。 All BigQuery ML Documentation Getting Started with BigQuery ML for Data Analysts 前処理 https://www.kaggle.com/startupsci/titanic-data-science-solutions このカーネル（公開されて
モデル中のSQLを綺麗に書く - Qiita
きっかけ ActiveRecord 最高ですよね。ほとんどの事が SQL を記述しないで実現できることはもちろん、メソッドチェーンを使ってやりたい事を非常に簡潔に記述できます。 また、少し気を付けて実装するだけで、パフォーマンス問題が発生することも少ないです。 ですが、やはり例外はあるもので、どうしても SQL を記述しないといけない場面もあります。その時、どんなに綺麗に Ruby のコードを書いても、全く別の言語である SQL がコードに入ってくると、可読性が落ちます。 それを何とかできないか、と考えました。 ヒアドキュメント まず、考えるのがヒアドキュメントを利用する方法です。 （SQL はあくまで例です。こんな生 SQL を書いては ActiveRecord に失礼ですね。） class User < ActiveRecord::Base class << self def crea
Rails❤️SQLのサンプルコード #railsdm - Qiita
Rails Developers Meetup 2017で発表した「Rails❤️SQL」のサンプルコードです。 スライド スライドはこちらにあります。この記事とあわせてどうぞ。 Rails❤️SQL #railsdm // Speaker Deck 1. ちょっと凝った検索条件 Formモデル target_none?やxxx_selected?は独自のprivateメソッドです（コード例は省略）。 class ProjectSearchForm include ActiveModel::Model attr_accessor :keyword, :project, :customer, :member def result scope = Project.all if keyword.present? conditions = [] if target_none? || project
trdsqlというコマンドラインツールを作った - Qiita
trdsqlというコマンドラインツールを作りました。 Goで作ってます。 githubの trdsqlからダウンロード出来ます。 またLinux/Windows/macOSのバイナリもあります。 以下は、古くなっている内容もいくつかあります。 最新版に対応した、より詳細な内容は trdsql 目次 | Noboru Saito's page を参照して下さい。 これは何？ 簡単に言えばCSV(TSV含む)やLTSVに対してSQLを実行できるツールです。 同様のツールが q や textql 等いくつかあります。 trdsqlはPostgreSQLドライバとMySQLドライバを含んでいて実際にDBに接続することでSQLite以上の機能を使用できるようにしています。 PostgreSQLやMySQLの構文が使えるだけではなく、CSVファイルと実テーブルでJOINしたり、CSVファイルからテーブ
PostgreSQL 便利クエリ集 - Qiita
SELECT pgn.nspname, relname, pg_size_pretty(relpages::bigint * 8 * 1024) AS size, CASE WHEN relkind = 't' THEN (SELECT pgd.relname FROM pg_class pgd WHERE pgd.reltoastrelid = pg.oid) WHEN nspname = 'pg_toast' AND relkind = 'i' THEN (SELECT pgt.relname FROM pg_class pgt WHERE SUBSTRING(pgt.relname FROM 10) = REPLACE(SUBSTRING(pg.relname FROM 10), '_index', '')) ELSE (SELECT pgc.relname FROM pg_clas
Rails でストアドプロシージャーを使う - Qiita
当記事では、みんな大好きストアドプロシージャーを Rails で使ってみて、理解を深めてみます API ファースト開発を使った開発を想定して、ストアドプロシージャーを Rails プロジェクトに組み込んでみましょう ストアドプロシージャーとは RDBMS にだいたいついてる、関数を作る機能です 当記事では PostgreSQL を使います API ファースト開発とは アプリケーション側からは RDB へ直接クエリーを発行しません 代わりに機能ごとに用意されたストアドプロシージャーを実行して、返ってきた結果を使います（副作用を持つ関数もあります 開発の初期段階ではテーブル設計を行わず、必要な機能のインプットとアウトプットが定義されたストアドプロシージャーのモックを使ってアプリケーションを開発します ある程度アプリケーションができてきたら、モックになっているストアドプロシージャーから逆算してテ
巨大なバッチを分割して構成する 〜SQLバッチフレームワークBricolage〜 を使ってみた - Qiita
テーブルの名前をちょっとだけ変えてcreate tableしたりデータをinsert intoすることがしたくなり、なにか良いツールはあるかな？と探していたところ、Cookpadの青木さんが「たべみる」で使われているbricolageを見つけました。 不思議と使ったという情報がみつからず、使用した記録をまとめました。 bricolageの利用例など是非教えてください。 参照サイト 巨大なバッチを分割して構成する 〜SQLバッチフレームワークBricolage〜 GitHub Wiki 試した環境 OS: OSX 10.11.1 Ruby: 2.2.3 PostgreSQL: 9.4.5 MariaDB: 10.0.21 導入 PostgreSQLとMySQL(mariadb)等が必要になるようなので事前に導入しておきます。 本体はgem install bricolageで導入できます。
5章 EAV (エンティティ・アトリビュート・バリュー) - Qiita
このようなクエリには、2つの前提条件が必要 値が同じ列に格納されていること 例: Bugs.date_reported GROUP BY で正確に日付をグループ化するために、値が比較できること Bugs.date_reported のフォーマットが揃っている必要がある EAV (エンティティ・アトリビュート・バリュー) と呼ばれるアンチパターンを用いていると、上記の前提条件が成立しない問題に遭遇する 日付が行によって違う列に格納されている 例: date_reported, report_date 日付のフォーマットが異なり、簡単には比較できない 5.1 目的: 可変属性をサポートする バグデータベースの例 Issue (問題) を基底型として、Bug と FeatureRequest (機能要望) のオブジェクトを管理する Issue 基底型 - 共通の属性 Date_reported:
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【MySQL5.6】完全外部結合(FULL OUTER JOIN)のやりかた - Qiita
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MySQLで集合差を出す - Qiita
これでわかった!? LEFT / RIGHT JOIN. - Qiita
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2章 Naive Trees(素朴な木) - Qiita
