[小ネタ] SQLの GROUP BY / ORDER BY には数字 (1, 2...) を指定しよう - Qiita
-------------------------------------------------------- -- users テーブルについて、部署・役職・作成日ごとに件数を集計する -- (MySQL用) -------------------------------------------------------- SELECT u.department_code `部署コード`, u.role_code `役職コード`, DATE_FORMAT(u.created_at, '%Y-%m-%d') `作成日`, COUNT(*) `人数` FROM users u GROUP BY u.department_code, u.role_code, DATE_FORMAT(u.created_at, '%Y-%m-%d') ORDER BY u.department_code ASC
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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
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ
再帰SQL — Let's Postgres
NTT オープンソースソフトウェアセンタ 板垣 貴裕 共通表式 WITH 句と再帰SQL (WITH RECURSIVE) は PostgreSQL 8.4 の新機能です。WITH と WITH RECURSIVE それぞれの説明と、実際の利用例として再帰クエリを使ったロック競合解析の方法を解説します。 共通表式 WITH 句 あるクエリの中で他のクエリの結果を使う方法には、既にサブクエリがあります。WITH 句は、サブクエリの結果に名前をつけ、クエリの複数の箇所からその結果を参照するための構文です。そのクエリの中だけで使用できる一時表 (TEMP TABLE) を作るのに近い動作になります。 利用例としては、あるサブクエリの結果を複数の列と比較する場合が挙げられます。例えば以下のように、表 keyword_list から取得した結果を、表 document の keyword1, key
MySQL Index勉強会外部公開用
より詳細なCQRSに関する資料はこちら https://little-hands.hatenablog.com/entry/2019/12/02/cqrs 参考資料：http://little-hands.hatenablog.com/entry/jjug2017fall 社内新規プロダクトでDDD, CQRSの思想をベースとしたアーキテクチャを構築し、コマンド(更新系処理)ではSpring Data JPA(Hibernate)を、クエリ(参照系処理)ではjOOQを採用しました。 結果としてそれぞれのORMの良いところを生かした組み合わせのアーキテクチャが構築できたので、その経緯と得られた知見についてお話ししたいと思います。 以下のようなトピックを考えています。 ・CQRSの定義とメリットデメリット ・DDD,CQRSを検討するにあたってのORMの選定ポイント ・構築したアーキテクチャ
パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
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ヤフー社内でやってるMySQLチューニングセミナー大公開
http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2014/12/20/postgresql-features/