RDBの作成時刻や更新時刻用カラムに関するプラクティス | おそらくはそれさえも平凡な日々
RDBのレコードに、作成日時や更新日時を自動で入れ込むコードを書いたりすることあると思いますが、それに対する個人的な設計指針です。ここでは、作成日時カラム名をcreated_at、更新日時をupdated_atとして説明します。 tl;dr レコード作成日時や更新日時をRDBのトリガーで埋めるのは便利なのでやると良い ただ、アプリケーションからそれらのカラムを参照することはせず別に定義した方が良い MySQLにおける時刻自動挿入 MySQL5.6.5以降であれば、以下のようにトリガーを設定すれば、レコード挿入時に作成日時と更新日時を、更新時に更新日時を、DATETIME型にも自動で埋めてくれます。いい時代になりました。(MySQLが遅すぎたという話もある) `created_at` DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, `updated_
SQLのインデックスとそのチューニングについてのオンラインブック
開発者向けのSQLインデックス解説サイト、管理についての間違いない知識を提供します。 インデックスは開発時には忘れられがちである一方で、非常に効果的なSQLのチューニング方法です。Use The Index, Lukeでは、HibernateなどのORMツールの解説にとどまらず、SQLのインデックスについて基礎から説明します。 Use The Index, LukeはSQLパフォーマンス詳解のWeb上の無料版です。サイトを気に入って頂けたら、ぜひ書籍も購入してみて下さい。また、このサイトの運営をサポートする様々なグッズも販売しています。 MySQL、Oracle、SQL ServerなどにおけるSQLのインデックスUse The Index, Lukeでは、ベンダにとらわれないインデックスの説明を心がけています。製品特有の事柄については、以下のような表示をしています。 Db2 (LUW)U
Re:dash - Make Your Company Data Driven
Redash helps you make sense of your dataConnect and query your data sources, build dashboards to visualize data and share them with your company. “Redash is as essential as email to my company. We love data but accessing the data is a pain without Redash. Any company I go to, I get them hooked on Redash. It’s an easy sell :)” by Ben Dehghan, Co-Founder of Data Miner Read what our users say → Write
Data Models
Data Models: A Comprehensive Guide to Structuring Information for Optimal Insights and Decision-Making In the realm of data management, the use of effective data models plays a pivotal role in organizing and representing information in a structured and meaningful way. Data models serve as the blueprint for databases, facilitating efficient data storage, retrieval, and analysis. This article delves
データ置換（REPLACE文）｜データ操作（SQL文）｜MySQL｜PHP & JavaScript Room
REPLACE文について unknown REPLACE文は、INSERT文とUPDATE文を合体させたようなものです。 挿入するデータが既にテーブルに存在する場合は、新しくレコードを挿入せず、既存のレコードを新しいデータで上書き（置換）します。（UPDATE文と同じ） 逆に、挿入するデータがテーブルに存在しない場合は、新規レコードを挿入します（INSERT文と同じ）。 またREPLACE文は、INSERT文同様、SELECT文の結果を挿入することが可能です。 INSERT INTO テーブル名(フィールド名) VALUES (値) SELECT 文; REPLACE INTO テーブル名(フィールド名) VALUES (値) SELECT 文; # MySQLログイン、データベース選択 C:\mysql\bin> mysql -u root -p db_User Enter Enter
q - Text as Data
q - Run SQL directly on CSV or TSV files¶ Overview¶ q's purpose is to bring SQL expressive power to the Linux command line by providing easy access to text as actual data, and allowing direct access to multi-file sqlite3 databases. q <flags> <sql-query> q allows the following: Performing SQL-like statements directly on tabular text data, auto-caching the data in order to accelerate additional quer
Window関数 — Let's Postgres
また、CREATE FUNCTION 文でユーザ定義のWindow関数を追加することもできますが、バージョン 8.4 ではC言語で関数を記述する必要があります。SQLやPL/pgSQLは使えないので、敷居は高いかもしれません。 例 典型的なWindow関数の使い方を挙げます。この他にも、これまで複雑なSQLが必要だったさまざまなケースを効率化できる可能性がありますので、SQLパズルだと思って試してみてください。。 連番付与 連番付与を行います。ソートした後、番号をふるのがポイントです。 SELECT row_number() OVER (), * FROM (SELECT * FROM tbl ORDER BY sortkey) AS t; ただし、結果の最大行数を指定するには、row_number との値の比較ではなく、これまでどおり LIMIT 句を使ってください。row_number
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
MySQLのEXPLAINを徹底解説!!
以前、MySQLを高速化する10の方法という投稿で「EXPLAINの見方についてはいずれ解説しようと思う」と書いてしまったので、今日はその公約？を果たそうと思う。 MySQLのチューニングで最も大切なのは、クエリとスキーマの最適化である。スキーマの設計は一度決めてしまうとそのテーブルを利用する全てのクエリに影響してしまうためなかなか変更することは出来ないが、クエリはそのクエリだけを書き直せば良いので変更の敷居は低い。そして遅いクエリをなくすことは、性能を大幅に向上させるための最も有効な手段である。従って、アプリケーションの性能を向上させたいなら、まず最初にクエリのチューニングを検討するべきなのである。 最適化するべきクエリはスロークエリログやクエリアナライザで見付けられるが、ではそのようなクエリが見つかった場合にはどのように最適化すればいいのか？そのためにはまず現在どのようにクエリが実行さ
HandlerSocket plugin for MySQL
1. handlersocket plugin for mysql 2010/06/29 Tech セミナー @ 代々木 株式会社 DeNA システム統括本部 IT 基盤部 樋口 証 <higuchi dot akira at dena dot jp> 2. Who am I? DeNA IT 基盤部 システムのパフォーマンス最適化 障害の分析 ミドルウェア開発 IPA 未踏 スーパークリエータ (2005 年 ) 1993 年ころから GNU/Linux 利用 Fedora: yum install KoboDeluxe Debian: apt-get install kobodeluxe サーバソフトウェアを多数開発
MySQLハックの最前線が垣間見えた 「DeNA Technology Seminar #2」
ディー・エヌ・エーは29日、技術セミナー「DeNA Technology Seminar #2」を開催した。ソーシャルプラットフォームの裏側にフォーカスして3 月に開催されたセミナーに続き、2回目の開催となる。今回のテーマは「MySQL」。社外の講師も交え、モバゲータウンの膨大なトラフィックを支えるディー・エヌ・エーならではの実践的なチューニングネタ、ハックネタが紹介された。 ディー・エヌ・エーは29日、技術セミナー「DeNA Technology Seminar #2」を開催した。ソーシャルプラットフォームの裏側にフォーカスして3月に開催されたセミナーに続き、2回目の開催となる。今回のテーマは「MySQL」。社外の講師も交え、モバゲータウンの膨大なトラフィックを支えるディー・エヌ・エーならではの実践的なチューニングネタ、ハックネタが紹介された。 アプリに変更を加えずにDBの分散管理を実現
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。
ストアドを使って、Webスクレイピングをしよう！ - moriyoshiの日記
こんにちは、SQLを愛してやまないmoriyoshiです。 ストアドプロシージャは、一連のSQL文をサブルーチンのようにDBサーバに記録しておき、後からそれを呼び出すことができるようにする仕組みです。近代的なRDBMSには標準的に備わっている機能といえます。 制御構造などもSQL文で記述することができるので、結果的に、あらゆるロジックをSQLのみで記述することができます。手続き型プログラミングにどっぷり浸かった現場の方から愛用されていると言われています。 今回は、ストアドプロシージャの応用として、Webスクレイピングを行なってみましょう。Webスクレイピングとは、特定のWebサイトにアクセスし、そのページの内容 (HTML) を取得、解析し、必要な情報を取り出すという一連の操作を自動化することです。Webスクレイピングを効果的に活用すると、人間がブラウザに向かって単純作業を繰り返す必要がな
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SELECT FOR UPDATEの話
GitHub - k1LoW/tbls: tbls is a CI-Friendly tool for document a database, written in Go.
https://sqlzoo.net/wiki/SQL_Tutorial
Amazon.co.jp: スッキリわかる SQL 入門 ドリル215問付き! (スッキリシリーズ): 中山清喬, 飯田理恵子: 本
reading raw binary data from blob columns using oracle backend
HAVING句の力
