An in-process SQL OLAP database management system
DuckDB is a fast in-process analytical database DuckDB supports a feature-rich SQL dialect complemented with deep integrations into client APIs Installation Documentation -- Get the top-3 busiest train stations SELECT station_name, count(*) AS num_services FROM train_services GROUP BY ALL ORDER BY num_services DESC LIMIT 3;
B-Tree インデックス - オラクル・Oracleをマスターするための基本と仕組み
B-Tree インデックス (B-Tree Index) オラクルのインデックス、すなわち、デフォルト時のインデックスは B-Tree インデックス(※1) になる。 B-Tree インデックスとはバランスド・ツリーインデックスの略である(1969 年頃に既に考案されている)。プログラミングを始めたときにソートアルゴリズムやデータ構造で勉強したであろうと思う二分木 (Binary-Tree) の進化版みたいなものである。 一部のブランチが異常に成長しないように平衡を保つように再編成(バランス)する仕組みによって、常にインデックスによる検索性能を高い状態に保つことができる(※2)。 RDBMS によっては色々な種類のインデックスが存在しているが、現在においても B-Tree インデックスが多くのケースで優れたパフォーマンスを出していることには変わりないようである。 (※1) B-Tree に
GitHub - stripe/pg-schema-diff: Go library for diffing Postgres schemas and generating SQL migrations
Computes the diff(erences) between Postgres database schemas and generates the SQL required to get your database schema from point A to B with minimal downtime & locks. This enables you to take your database and migrate it to any desired schema defined in plain DDL. The tooling attempts to use native postgres migration operations to perform online migrations and avoid locking wherever possible. No
3値論理
なぜ「= NULL」ではなく「IS NULL」と書かなくてはならないのか？ これは、気になっている人も多いはずです。まだ SQL に不慣れな頃、ある列が NULL である行を選択しようとして、 SELECT * FROM table_A WHERE col_1 = NULL; というクエリを書いてしまい、エラーになったり思い通りの結果が得られなかった、という経験は、ほぼ全ての人が持っているでしょう。ちょうど C言語や JAVA を習い始めのころに「if (a = 5)」と書いてしまう間違いとよく似ています。最初は、言語仕様の汚さにぶつぶつ文句をいいながらも、そのうち「IS NULL」という書き方に慣れてしまって、疑問を持たなくなります。 でもどう考えても奇妙な書き方ですよね。こんな素直でない書き方をしなくてはならないということには、やはりそれなりの理由があるのです。今からその理由を説明しま
DBeaver Community | Free Universal Database Tool
Basic support for relational databases: MySQL, SQL Server, PostgreSQL and others Data Editor SQL Editor Database schema editor DDL Basic ER Diagrams Basic charts Data export/import Task management Database maintenance tools All DBeaver Community featuresAdvanced securityAdvanced support for relational databasesConnection through ODBC driversNoSQL databases support: MongoDB, Cassandra, Redis, Couch
tblsとGitHub Actionsを使ってDBマイグレーションを含むPRには自動更新したER図を追加する - BASEプロダクトチームブログ
BASEアドベントカレンダー2021 10日目の記事です。 BASEアドベントカレンダー2021 10日目 BASE BANKでエンジニアをしている @budougumi0617 です。 マイグレーションファイルが含まれたPull Request（PR）が作られたとき、自動更新したER図をPRに追加するGitHub Actionsを作りました。 本記事では紹介するGitHub Actionsを利用すると次のようなメリットが得られます。 マイグレーションファイルをPRに出すだけでPRに更新されたER図が追加される 開発者は面倒なER図の更新作業から開放される レビューアはマイグレーションファイルを含んだPRをER図を見ながらレビューできるようになる プロジェクト関係者は常にメインブランチのマイグレーションファイルの状態と一致したER図を確認できる サンプルPR 自動生成したER図 TL;DR
Spannerの登場で急拡大したNewSQL 分散トランザクションの課題をどう解決したか
Cloud Nativeなシステムを構築するにあたって手助けとなる、アプリケーション開発と運用のアジリティ、可用性、拡張性を支えるさまざまなデータベースを学ぶ「Cloud Native Database Meetup #1」。ここで「NewSQLへの誘い」をテーマに小林氏が登壇。NewSQLが登場するまでの流れと、NewSQLのストレージエンジンと分散トランザクションについて紹介します。 自己紹介とセッションのアジェンダ 小林隆浩氏（以下、小林）：では、さっそく本セッションに入っていきますが、まずは私のほうでイントロダクションをこのままやります。 イントロダクションのテーマは、「NewSQLへの誘い」というかたちで進めていきます。私は小林と言い、データベースに関する連載や、書籍の翻訳なんかをしているエンジニアです。 いろいろなデータベースをつまみ食いするのが好きで、評価したり検証したり。あ
本番環境のデータをマスキング加工して安全にアクセスできる調査環境を作った - HRBrain Blog
こんにちは。エンジニアのゆきちです。 普段はGoでアプリケーションを書いたりAWSでインフラ構築をしたりしてます。 HRBrainという企業の目標管理サービスを作っています。 なので、弊社では様々な企業さんの大切な情報を取り扱っています。 それにはもちろん個人情報も含まれるわけですが、そうなると僕ら管理スタッフが直接データを見ることができてはいけません。 とはいえ、こういうエラーが出たんですが...などの問い合わせに対応するためには、時によって本番のデータにアクセスして調査する必要があります。 制限も何もなければ当然丸っとそのまま見れちゃうわけですが、それができてしまってはSaaS企業としてのプライドが廃る！という所存でやっていきます。 そんな時にはどうすればいいんでしょうか？ 答えは、 データを匿名化すること です。 今回、本番環境のデータベースのデータをマスキングして、調査者が見れる環
【テーブル正規化】候補キーから第3正規化までをマスターする - Qiita
はじめに 今週末はデータベーススペシャリスト試験ですね。 DBの正規化について、毎回忘れて勉強し直すのでまとめておこうと思います。 試験でも実務でも第３正規化まで出来れば大概OKですね。 下記順序で進めるのがポイントです。 非正規形 第1正規形にする 候補キーを探す ←ここがミソ！ 主キーを探す ←ここもミソ！ 第2正規形にする 第3正規形にする Qiitaなので記事テーブルを例に考えてみましょう。 記事テーブル（記事ID, 記事タイトル, カテゴリID, カテゴリ名, カテゴリ内での表示順, 作成者ユーザID, コメント番号, コメント本文, コメント投稿者ユーザID） 参考:2017年度春期試験の午後Ⅰ 電子会議投稿（電子会議番号, 議題, 分野番号, 分野名, 表示順, 作成者ユーザID, 投稿番号, 投稿本文, 投稿者ユーザID） 非正規形 人間の目でパッと見てわかりやすいのが非正
一人トランザクション技術のカレンダー | Advent Calendar 2016 - Qiita
About reserved postingIf you register a secret article by the day before the same day, it will be automatically published around 7:00 on the same day. About posting periodOnly articles submitted after November 1 of the year can be registered. (Secret articles can be registered anytime articles are posted.)
GitHub - ngrok/sqlmw: Interceptors for database/sql
sqlmw sqlmw provides an absurdly simple API that allows a caller to wrap a database/sql driver with middleware. This provides an abstraction similar to http middleware or GRPC interceptors but for the database/sql package. This allows a caller to implement observability like tracing and logging easily. More importantly, it also enables powerful possible behaviors like transparently modifying argum
なぜBTreeがIndexに使われているのか - maru source
※この内容は個人的な考察なので、間違っている箇所もあると思います。そういう部分を見つけた際はぜひ教えて下さい。 RDBMSの検索を早くするためにIndexって使いますよね。例えばこんなテーブル CREATE TABLE user ( id INT UNSIGNED NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, UNIQUE INDEX (id) ); idカラムにIndexを張っています。これはidでの検索を高速にするためです。ここでidカラムにIndexが貼っていない場合と比べると検索時間が大幅に変わってきてしまいます（特にレコードが多くなった時) ではなぜIndexを貼ると検索が早くなるんでしょう？？ Indexとはその名の通り索引を意味します。特定のカラムの索引を作成しておくことで検索を高速化します。 (本の最後によみがな順で単語が並べられたりしています
第7回 性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree | gihyo.jp
SQLアタマアカデミー 第7回性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree はじめに データベースを扱う仕事をしていると、パフォーマンスの問題に悩まされることは日常茶飯事です。とくに最近は、データベースに格納されるデータ量が飛躍的に増え、サーバのCPUやメモリといったハード面の増強だけでは追いつかないことも多くあります。 そのようなケースに対応するため、DBMSは性能改善のための手段を多く用意しています。その中で最もコストパフォーマンスの良い方法が、インデックス（索引）です。アプリケーションにもハード構成にも影響を与えずに実行でき、うまくいかなければすぐに削除できるという手軽さが大きな魅力で、効果はしばしば絶大です。 インデックスにはいろいろな種類があり、またDBMSによってもサポートする種類に差がありますが、本稿では最も重要な2つを取り上げます。それ
みんなRailsのSTIを誤解してないか!? - Qiita
な、なるほど...!? いや、みんなちょっと誤解してるんじゃないか? よーし、お父さん、みんながSTIを使いたくなるようにちょっと頑張っちゃうぞ! STIとは STIは、単一の継承階層に所属するクラス群を、ただひとつのテーブルを使って永続化する手法です。 PofEAA Railsのドキュメントを漁ると、次のような記述が見つかります。 http://api.rubyonrails.org/classes/ActiveRecord/Inheritance.html Note, all the attributes for all the cases are kept in the same table. Read more: www.martinfowler.com/eaaCatalog/singleTableInheritance.html このリンク先は、リファクタリングで有名なMarti
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Kenn Ejima on X: "Vector DBの選定にはかなりこだわって評価して @qdrant_engine に賭けたが、ここ一週間で xAI の Grok と OpenAI の Retrieval の両方で採用されたらしく、安心している。 DBオタクとしては、モダン・シンプル・クリーンなアーキテクチャを優先すれば消去法で一択。 Congrats @andre_z !"
GitHub - rubenv/pgtest: PostgreSQL test helper for Go
GitHub - ariga/entimport: A tool for generating Ent schema from SQL schema
GitHub - k1LoW/tbls: tbls is a CI-Friendly tool for document a database, written in Go.
GitHub - k0kubun/sqldef: Idempotent schema management for MySQL, PostgreSQL, and more
GitHub - pingcap/tidb: TiDB is an open-source, cloud-native, distributed, MySQL-Compatible database for elastic scale and real-time analytics. Try AI-powered Chat2Query free at : https://tidbcloud.com/free-trial
