SQLクエリチューニングメモ - Unyablog.
table: "table_name" A B "a" 1 "a" 2 "a" 4 "b" 1 "b" 4 "c" 1 "c" 3 のようなデータが 100k レコードほど存在するデータベースにおいて、指定のB (b_list) が存在するA を ランダムに一つ抽出 する。 例: blist: [1] -> mathced A: ["a", "b", "c"] -> ランダムに取り出し -> "b" blist: [1, 2] -> mathced A: ["a"] -> ランダムに取り出し -> "a" blist: [1, 4] -> matched A: ["a", "b"] -> ランダムに取り出し -> "b" このとき、 select A from table_name where B in ({ b_list }) group by A having count(distin
Nullのはなし(up用)
The realm of product design is a constantly changing environment where technology and style intersect. Every year introduces fresh challenges and exciting trends that mold the future of this captivating art form. In this piece, we delve into the significant trends set to influence the look and functionality of product design in the year 2024. Mental health has been in the news quite a bit lately.
2章 Naive Trees(素朴な木) - Qiita
第二章 ナイーブツリー 「ブログのコメント欄をスレッド形式で見れるようにしたいよね・・・」 目的 階層構造を格納して、クエリを実行する こんなテーブル設計したとして、 comment_id parent_id comment etc
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Use Subqueries to Count Distinct 50X Faster | Sisense
HAVING句の力
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SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル
