独力でWebサービスを開発・構築できるフルスタックエンジニアへのロードマップ─幅広いスキルを「Udemy夏のビッグセール」で学ぶ！ - はてなニュース
Webで新規サービスを立ち上げる際に、UIからインフラ周りまで一人で面倒を見られるエンジニアは、少人数のスタートアップでなくとも非常に頼れる存在です。どんな課題に直面しても技術力で乗り越える、そんなスキルフルなエンジニアに憧れる方も多いでしょう。 この記事では、フロントエンドのプログラミング（JavaScript周辺）からサーバーサイド、インフラ、さらに開発手法まで、Web開発で必要になるさまざまなレイヤーのフルスタックなスキルの現在地と、関連するUdemyの講座を紹介します。 株式会社ヘンリーでVPoEを務める松木雅幸（@songmu）さんの執筆です。 フルスタックエンジニアに必要なスキル さまざまな講座でまとめて学習してみよう Udemyでは夏のビッグセールを開催中！ ※この記事は、株式会社ベネッセコーポレーションによるタイアップ広告です。記事末に、はてなブックマークした方にAmazo
2024年9月14日紙版発売 ミック 著 A5判／432ページ 定価3,520円（本体3,200円＋税10%） ISBN 978-4-297-14405-0 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Amazon Kindle honto この本の概要 2011～2012年に『Web+DB Press』誌上で連載された「SQL緊急救命室」の書籍化です。病院を舞台としてダメなSQL文が毎回持ち込まれて，どこが非効率なのか，どこが間違っているのかをコミカルな対話形式で議論しながら効率的で正しいSQL文の書き方を学びます。中級者向けのSQL解説書は内容が難しく読者にとって敷居が高くなりがちですが，本書は初級者と上級者の登場人物の対話形式を採用することで物語調でスムーズに理解できるようにしています。 こんな方におすすめ 「脱初級者」を目指す
OpenTelemetry を利用して PHP アプリケーションのテレメトリデータを計装する方法をまとめました。 本エントリのコードは下記で公開しています。 github.com OpenTelemetry とは 用語 PHP アプリケーションのマニュアル計装（手動計装） 構成 OTel Collector Jaeger 動作環境 必要なパッケージ PHP コード 設定 実行 PHP アプリケーションのゼロコード計装（自動計装） 必要な拡張とパッケージ 設定 PHP コード 実行 さいごに 参照 OpenTelemetry とは opentelemetry.io OpenTelemetry は、サービスやアプリケーションのテレメトリーデータ（トレース、メトリクス、ログなど）を計装、生成、収集、送信するためのオブザーバビリティフレームワークです。ベンダーニュートラルな OSS であり、CNC
さて、本年三冊目となる新著が出ます。タイトルは『SQL緊急救命室』。はい、米国テレビドラマファンならピンと来るでしょう名作『ER緊急救命室』のパクリ、もといオマージュです。リスペクトしているから！ 参考に前書きを掲載します。購入の際の参考にしてください。 本書は、ずばり「楽しく学ぶSQL中級入門」です。著者はこれまで何冊かSQL中級者（およびそれを目指す初級者）向けの本を書いてきました。幸いなことにいずれも好評をいただき、ちょっとしたロングセラーとなりましたが、やはり中には「内容が難しい」「理論的な話がとっつきづらかった」という感想をいただくことも少なくありませんでした。そこで、何とか技術的なレベルを維持したまま読者が読みやすくなるように敷居を下げる方法はないものかと長い間思案していました。 その問題を解決する試みとして考え出したのが、初級者と上級者の対話形式というスタイルです。初級者の素
Wasm版PostgreSQLに生成AIを組み合わせた「Postgres.new」無料公開。自然言語でクエリ、エンベディングの作成、CSVからテーブル自動生成など
Wasm版PostgreSQLに生成AIを組み合わせた「Postgres.new」無料公開。自然言語でクエリ、エンベディングの作成、CSVからテーブル自動生成など PostgreSQLをベースにしたBaaS（Backend as a Service）の「Supabase」を開発し提供しているSupabase社は、WebAssembly版PostgreSQLである「PGlite」と生成AIを組み合わせ、Webブラウザ上でPostgreSQLを自然言語で操作できる「Postgres.new」を無料で公開しました。 参考：WebAssemblyとしてPostgreSQLをビルドした「PGlite」公開。Node.jsやブラウザ上でPostgreSQLを実行、DBの永続化も可能 Postgres.newはWebブラウザ上でWebAssembly版のPostgreSQLである「PGlite」を簡単に
はじめに こんにちは。基幹システム本部・物流開発部の上原です。昨年度に中途入社しまして、現在はZOZO基幹システムのリプレイスを担当しています。前職では、SESエンジニアとしてリプレイスプロジェクトに上流工程から参画し、大規模なシステムの言語リプレイスを経験してきました。さて私の紹介はこの辺りにして本題に入ります。 基幹システムリプレイスは既に進行しており、本年度には発送領域の機能を発送マイクロサービスとして切り出してリリースしました。それに続いて、入荷領域の機能をマイクロサービス化ではなくモジュラーモノリスに移行するリプレイスも進んでおり、こちらは細かく区切った単位でリリースをしています。 本記事では、自動テストによる「等価比較」を本番環境で実施しながら言語リプレイスを進めた事例を紹介します。この事例では、「言語間での処理の等価性を保証し、安心・安全にリプレイスをする」ということを目的と
これらのメソッドを使用することで、データフレームの列に対して.when()で定義した条件に従ってデータの操作を行えます。たとえば以下のサンプルスクリプトでは、楽器名と演奏者数のデータフレームに対して条件により「Group」列を追加しています。 example03.py：.when()で指定された条件で新たな列を追加するサンプル import polars as pl # サンプルデータフレームを楽器名と演奏者数で作成 df = pl.DataFrame( { "Instruments": ["Violin", "Trombone", "Flute", "Cello", "Trumpet"], "Players": [5, 1, 3, 2, 1], } ) # 新しい列 'Group' を条件に基づいて作成 df = df.with_columns( pl.when(pl.col("Play
ローコードツールを使わないほうが良いシチュエーション 及川卓也氏（以下、及川）：なるほど。ちょっと事前にテーマに入れなかったんですけれども、あえて田中洋一郎さんがクエリアならびに似たような管理画面を作るローコードを使わないほうがいいというふうに思うようなシチュエーションというのは、どういう時ですか？ 吉田暁氏（以下、吉田）：使わないほうがいいシチュエーションは……。 及川：例えばでちょっと聞いちゃいますけど、学習コストを田中さんは最初にすごく気にされていたじゃないですか。覚えることがたくさん多いと嫌だなと。たぶんそんなに学習コストをゼロじゃなくて、「ドキュメントはもっとこうしたほうがいい」とかをたまに私に言っているので、クエリアとか似たような製品もそこの改善はあるかもしれないけれども、学習コストがおそらくそんなに高くなかったんですね。 田中洋一郎氏（以下、田中）：最初はそうでした。やはり欲
株式会社インサイトテクノロジー様の生成AI活用事例「Amazon Bedrockを活用したSQL修正提案機能」のご紹介 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 株式会社インサイトテクノロジー様の生成AI活用事例「Amazon Bedrockを活用したSQL修正提案機能」のご紹介 本ブログは、株式会社インサイトテクノロジー と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 株式会社インサイトテクノロジーは、1995 年の創業時から一貫してデータベース技術を追究し、企業自らが良質なインサイトを得るためのデータ活用基盤「インサイト・インフラ」関連の製品をプロフェッショナルサービスとともに提供しています。現在では、企業におけるデータの価値を最大化できるよう、データ利活用の統制を図り、データ活用推進を支える攻めと守りの両面のメリットをもたらすデータガバナンスソリューションとして、SQL テスト製品、データマスキング製品などを提供しています。 同社では、データベースのマイグレーショ
TypeScript 5.6の更新点など: Cybozu Frontend Weekly (2024-09-03号)
こんにちは！サイボウズ株式会社フロントエンドエンジニアのおぐえもん（@oguemon_com）です。 はじめに サイボウズでは毎週火曜日にFrontend Weeklyという「一週間にあったフロントエンドニュースを共有する会」を社内で開催しています。 今回は、2024年9月3日のFrontend Weeklyで取り上げた記事や話題を紹介します。 取り上げた記事・話題 Nuxt Bridge を活用して Nuxt 3 へ移行しました STORESがNuxt 3への移行を完了した旨を報告する記事です。2022年12月の報告の続編になります。 刷新における工夫点や、移行により得られた恩恵などが紹介されています。 Announcing TypeScript 5.6 RC TypeScript 5.6でリリース予定の新機能が紹介されています。 例えば、if文の条件文が常にtrue/falseのときに
OSSデータベース取り取り時報 第109回連載10年目突入、MySQLのJavaScriptでのストアド・プログラム、PostgreSQL 17ベータ3と既存バージョンのアップデート、劔“Tsurugi”遂に正式リリース この連載はOSSコンソーシアム データベース部会のメンバーがオープンソースデータベースの毎月の出来事をお伝えしています。今回から連載開始後10年目に入りました。引き続きご愛読をよろしくお願いいたします。 ［MySQL］2024年8月の主な出来事 8月はMySQLのバージョンアップはありませんでした。8月7日よりMySQLのクラウドサービスであるHeatWave MySQLが、期間の制限なく無料で利用できるOCIのAlways Freeクラウド・サービスの一部となりました。Always Freeの対象となるのは以下の仕様となります。 MySQLのイノベーショ
こんにちは、YOUTRUST のやまでぃ（YOUTRUST/X）です。 最近のわたくしごとですが 最近重たすぎる腰を上げてダイエットに取り組んでいます。 筋トレやら有酸素運動やら16時間断食など色々薄く広くやってみていますが、炭水化物制限が一番効果がある気がしています。 炭水化物と脂質を控え目にし、タンパク質や野菜、魚、フルーツの摂取を意識していること以外は、普通に満足するまで量を食べます。お酒も主にハイボールですがまぁまぁな量を飲みます。 3週間くらい前に「やるぞ！」と気持ちを新たにし、それから毎日100gずつ減量しています。つまり2kg減です。 日本医師会によると、自分の適正体重は70.49kgらしいので、71kgくらいまでは減量してみようかなと思います。 このペースが保てれば年内には達成できそうです。 ただ、シンプルに細くなるだけなのは嫌なので、筋トレを継続して一定の筋肉量は保つよう
はじめに この記事はプログラミング初学者による備忘録用の記事であり、また、少しでも他の初学者のお役に立てればと思い書いています。 今回は、MySQL8.0のパフォーマンスチューニングについて調べた際に、クエリに関する最適化方法をいくつか見つけたので、いつでも自分で見返せるようにまとめておきたいと思います。(新しい情報を見つけ次第、随時更新します) 間違いなどがございましたら、ご指摘のほどよろしくお願い致します。 クエリに関する最適化 SELECT *を使わない SELECT *すると不要な列まで取得したり、全列を取得したい場合でも*を項目名に置き換える処理が内部で行われるため、その分時間がかかってしまいます。 従って、取得する列はすべて明示的に選択してあげるべきです。 暗黙の型変換を避ける MySQLでは、式評価での型変換が行われます。 演算子が別の型のオペランドとともに使用されると、オペ
![[MySQL] パフォーマンスを意識したSQL文を書く ~備忘録~ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f42287790c67346addecf07768c1381ed8b9953f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCTXlTUUwlNUQlMjAlRTMlODMlOTElRTMlODMlOTUlRTMlODIlQTklRTMlODMlQkMlRTMlODMlOUUlRTMlODMlQjMlRTMlODIlQjklRTMlODIlOTIlRTYlODQlOEYlRTglQUQlOTglRTMlODElOTclRTMlODElOUZTUUwlRTYlOTYlODclRTMlODIlOTIlRTYlOUIlQjglRTMlODElOEYlMjB-JUU1JTgyJTk5JUU1JUJGJTk4JUU5JThDJUIyfiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9MDFlMTc2NzQxNjUxNTk0MzY5ZjA5MjVkMzk3NDZjMGM%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBrb3VraV9vOSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NTM2MDc0MTE5YjAwMDBlYzRiZTRjNmQ0ZDE2ZTI3YzU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db617f0b43d7a203c5ff980472595326c)
こんにちは。CCIのアナリティクス担当の寺田です。 さっそくですが、GA4とBigQueryを連携するとBigQueryに日次で「events_YYYYMMDD」テーブルがexportされ、「日」単位に分割されたテーブルが作成・追加されていきます。 この「events_YYYYMMDD」テーブルをいわゆる「フラット化」し、SQL文で扱いやすく加工するわけですが、こんな悩みを抱えたことはないでしょうか？ 新しくexportされてきた「events_YYYYMMDD」テーブル(増分データ)だけを「フラット化」して、既存のフラット化テーブルに追加(INSERT)したい。 新しくexportされてきた「events_YYYYMMDD」テーブルデータ(増分データ)を既存のフラット化テーブルに追加する際、毎回「events_YYYYMMDD」テーブルを全期間フルスキャン&フラット化していては、なかなか
今回はデータベースのACID特性の「D」 Durability（持続性）に注目し 障害回復制御を詳しく見ていきます。 ログファイルの必要性や 「ロールフォワード，チェックポイントってなに？」って 方にとっては非常にわかりやすい内容になっています。 障害の種類 トランザクションの異常終了 トランザクションを再実行する ことで対応する システム障害 OSごと巻き込んで停止するケース。 この場合は仕方がないので システムをリセットすることで対応する。 メモリ中にだけあって， ディスクに書いていないデータ は消失する。 このケースでデータを復旧するために ＤＢＭＳの世界ではログファイルというものが 存在し，すべての変更された記録は ログファイルに書かれているため， まだデータベースのディスクに書き込まれていなくても 復旧できる。 この場合変更後ログを使用し ロールフォワードを行い 最新の状態にまで
エクリプス動的WebプロジェクトにおいてDBに接続する流れを理解しよう。 今回はWebアプリにおけるDBのアクセスを効率的に処理できるコネクションプールを利用していく。 コネクションプールを詳しく データベースのコネクションプールとは、データベースとの接続を効率的に管理する仕組みです。具体的には、アプリケーションがデータベースに接続するための「接続」のリソースを事前に一定数作成しておき、その接続を再利用することでパフォーマンスを向上させるものです。 コネクションプールの仕組み 接続のプール: アプリケーションが起動する際、データベースとの接続があらかじめ一定数作成され、プール（プールというのは、いわば「たまり場」のようなもの）に保持されます。接続の再利用: アプリケーションがデータベースにアクセスしたい場合、新たに接続を作成するのではなく、プールにある接続を借りて使用します。使用後は接続を
クラウドワークスマーケティングチームの安藤です。 クラウドワークス Advent Calendar 2018の11日目として、「マーケターがSQLを使ってデータ分析ができることの3つの効能」をお届けします。 なぜこの話をすることにしたのか 今回、クラウドワークスアドベントカレンダー初参加のマーケティングチームですが、チームメンバー全員がSQLを使える、というのがちょっとした自慢ポイントです。 他社の方の話を聞くと全員がSQLを使える、というのは意外と珍しいようですので、今回はチームとしてSQLが使えるからこそのメリットをお伝えしようと思います。 SQLのいいところ SQLを使えることのメリットの話をする前に、 そもそもSQLってなんですか？ SQLの何がいいの？Google Analyticsでよくないですか？ という点についてお話したいと思います。 SQLとは Wikipediaによると
SQL記述文内でコメントアウトする。単一行・複数行用の書き方 | アナリティクス沖縄│DataAnalytics
今回は、MySQLやPostgreSQLに記述したSQL文内にメモを書く「コメントアウト」の方法について説明します。 他の汎用的なプログラミング言語と同様、SQLでも実操作のコード以外のコメントを書き残すことが可能です。1回限りのSQL文であれば、特に不要かもしれませんが、SQLファイルとして保存する場合や、他のユーザーと共有するSQL文については、コメントアウトがあることで、何の処理を行っているのか、客観的にも分かりやすくなります。 この記事では、SQL文内でコメントアウトする方法と、実際のMySQLとPostgreSQLでコメントアウトした実画像も紹介します。 SQL_コメントアウトの書き方 この章では、SQL文でコメントアウトする基本的な書き方を説明します。なお、当記事で実例として紹介するMySQLとPostgreSQLでは、コメントアウトの記述が多少異なります。 コメントアウトとは
【GettingStarted with IRIS】チュートリアルを始めよう！その1：Full Stack チュートリアル
【GettingStarted with IRIS】チュートリアルを始めよう！その1：Full Stack チュートリアル 開発者のみなさん、こんにちは！ 2023/2/21追記 チュートリアルページが新しくなり「Developer Hub」に変わりました！ Full Stackチュートリアルの開始方法や他のチュートリアルについて詳しくは、「InterSystems Developer Hub：クリック1回で開始できるチュートリアル（4種）のご紹介」をご参照ください。 この記事では、GettingStarted ページの無料体験環境（Sandbox）で試せるチュートリアルの中から、「Full Stack Tutorial」の使い方をご紹介します。 GettingStarted ページでできることについては、こちらの記事でご紹介しています。 無料体験環境（Sandbox）の開始手続きについて
CASEとは CASEはWHENと合わせて使用し、条件分岐を行なうために用います。他のプログラム言語でいうif, elseと同様の役割があり、データごとに指定した条件に合致するかどうかを判定します。判定結果に応じてデータに個別の処理を加えられるため、活用できる場面は多いでしょう。 同様に、WHERE句を用いた場合も条件を指定してデータの絞り込みができますが、結果に対して何らかの処理を加えることはできません。CASE式は条件に応じて出力結果を変えられる点が異なります。また注意点として、WHENで指定する各条件はわかりやすく、それぞれが排他的であるようにしましょう。SQL文の可読性が良くなり、ミスも減らせます。 本記事では、商品データ（productテーブル）を例に解説します。テーブル内の各データは以下のような内容です。 商品データ（productテーブル）
分析屋の下滝です。 Snowflakeをさわってみよう、の12回目です。 今回は、6月にプレビューになったダイナミックテーブル（Dynamic Table）を試してみます。 ダイナミックテーブルとは詳しくは、以下の公式ドキュメントを参考にしてください。 以下、ダイナミックテーブルの概要を公式から引用します。 ダイナミックテーブルは宣言型データ変換パイプラインの構成要素です。Snowflakeのデータエンジニアリングを大幅に簡素化し、信頼性、コスト効率、自動化されたデータ変換方法を提供します。データ変換ステップを一連のタスクとして定義し、依存関係とスケジューリングを監視する代わりに、ダイナミックテーブルを使用して変換の最終状態を定義するだけで、複雑なパイプライン管理をSnowflakeに任せることができます。 ダイナミックテーブルは、指定したクエリの結果を実体化（マテリアライズ）するテーブル
Oracle APEXで始めるExcel代替Webアプリ
Excelで社員テーブルと同じようなデータを管理する場合は、 シートを作成 A1セル社員番号、B1セルに社員名・・・・と入力 A列全部選んで書式設定 -> 数値、B列全部選んで書式設定 -> 文字列・・・ データの入力を始める となりますが、データベースソフトではCREATE TABLE文というSQLを発行してテーブルを作るところから始まります。 CREATE TABLE 社員名簿 社員番号 NUMBER, 社員名 VARCHAR2(200), 性別 VARCHAR2(50), 所属部署コード NUMBER, 入社日 DATE, 退社日 DATE; 何これ？と思った方、大丈夫です。私も最初は何コレ？と思いました。 SQL文はデータベースソフトに対して「アレをこうしたいから、いい感じに処理しといて」という依頼をするための文章です。CREATE TABLEは「テーブルを作ってね」という文で、そ
クラウドネイティブ時代に考えたい、「止まらないデータベース」の新常識と新たな選択肢：「NewSQL」にCTOの熱視線が集まる訳 「システム障害によるサービスダウンは、機会損失や信頼失墜につながるリスクだ」という点に異論はないだろう。しかし定期メンテナンスに伴うシステム停止は「やむを得ない」と諦めていいのか。NewSQLは、こうした常識を覆す選択肢になり得る。 多くの企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する今、社内の業務システムから社外ユーザーへのサービス提供まで、ITシステムなしでは成り立たなくなってきた。2024年上半期に相次いだ大手企業のシステム障害事例が示す通り、システムのダウンタイムがもたらすビジネスリスクはますます大きくなっている。 ミッションクリティカルなシステムにとって、スピードと可用性は重要な要素だ。クラウドネイティブなシステムを運用するユーザー企業は特に、
WindowsにOracle Databaseの環境構築 Part1 (インストールまで) - 101の保存箱
この記事では、Oracle DBわからん！な初心者の私が、WindowsにOracle DBをインストールをするまでの手順を記載します。 ※とりあえず勉強用に動けばいい人向けです。 はじめに Oracle DBのSQL Plusを試したくなったため、ローカル環境にOracle DB環境を作ってみることにしました。 最終ゴールは、SQL Plusでログインして、SQL文を実行することです。 この記事(Part1)では、Oracle DBのインストールまでを取り上げます。 作業の流れ インストーラーのダウンロード インストール 環境 Windows 10 Home 64bit Oracle Database Enterprise Edition 19c (19.3.0.0.0) ※今回インストールするもの 目標 Windowsローカル環境へのOracle DBのインストール 1. インストーラ
【BigQuery・Geo Viz】地理情報をPythonでBigQueryにデータを入力したり、可視化してみる｜aaron(β)
【BigQuery・Geo Viz】地理情報をPythonでBigQueryにデータを入力したり、可視化してみる BigQueryってなんですか？概要Google Cloudの列志向なデータウェアハウス データウェアハウスってのはデータを保存したり、検索したりできるサービスのことです データベースと比べるとデータの蓄積に主眼が置かれていて、ビッグデータ志向なサービスになっています SQL文をサポートしている 爆速で検索できる データウェアハウスだけどACID特性がある(Google Cloud) 何に使える？一般的にはData Analytics用途に使われることが多いようです とにかく爆速なので理にかなった使い方ですね 使ってみる・前準備Python側の準備次の環境で作業しました python = "^3.9" Flask = "^3.0.1" numpy = "^1.26.3" goo
こんにちは！マーケ担当の加藤です。 V24のアップデートにて、ODBC・JDBC ドライバーにSQLのクエリ結果をプレビューできる機能が搭載されました！BI・ETL・ノーコードツールなどのクライアントツールから、CData Drivers 経由でSQL を利用する際の作業をよりシームレスに実現できます。今回はこの機能を追加した背景と使い方を解説していきます。 なぜこの機能が必要だったの？ Power BI やTableau などのBI ツール、またはETL ツールでCData ODBC・JDBC ドライバーを使う時、こんな経験ありませんか？ ・データは実データを見ないと、なにを使うのかわからない ・ノーコードは便利だけど、SQL でもっと細かいデータ操作がしたい CData のドライバーはもちろん、ノーコードでのデータ取得以外にSQL でのデータ操作に対応しているのですが、SQL の結果を
多くの企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する今、社内の業務システムから社外ユーザーへのサービス提供まで、ITシステムなしでは成り立たなくなってきた。2024年上半期に相次いだ大手企業のシステム障害事例が示す通り、システムのダウンタイムがもたらすビジネスリスクはますます大きくなっている。 ミッションクリティカルなシステムにとって、スピードと可用性は重要な要素だ。クラウドネイティブなシステムを運用するユーザー企業は特に、データベース（DB）に起因するダウンタイムを避けたいというニーズから、分散SQL DB――いわゆる「NewSQL」に注目している。 ゼロダウンタイムを実現する上で、DB管理システム（DBMS）に分散SQL DBを選ぶべき理由とは何か。Yugabyteの共同創立者／共同CEOであるカルシック・ランガナタン（Karthik Ranganathan）氏へのインタビュ
概要 特定のデータベースとの接続(セッション)を表現します。 接続のコンテキスト内でSQL文が実行され結果が返されます。 Connection (Java SE 21 & JDK 21) Connection インタフェースは、特定のデータベースとの接続(セッション) を表します。 このインタフェースをとおして、SQL文やストアド・プロシージャを実行できます。 public record Product(String name, int stock) { @Override public String toString() { return "%s(%d)".formatted(name, stock); } } final var products = List.of( new Product("Orange", 10), new Product("Banana", 20), new P
Data&AIプラットフォーム部所属の福濵です。2023年に入社しSnowflakeについて基礎から勉強しています。 Snowflakeには、プルーニングというデータ参照のパフォーマンスを向上させる機能があります。これは、テーブルデータを格納しているマイクロパーティションのメタデータを参照し、不要と確定しているパーティションを読み飛ばすことで処理対象データを減らして性能を向上させることができます。 参考：Snowflake マイクロパーティション解説 - JBS Tech Blog この、プルーニング機能をさらに効きやすくするための機能として、クラスタリングがあります。 本記事ではクラスタリングの機能について概要を紹介した後、クエリ実行時の内部の動きや、クラスタリング使用時の注意点について解説します。 なお、本記事は、以下の公式ドキュメントを参考にしています。 参照：マイクロパーティション
Webアプリ制作チュートリアル #08「データベース」
データベースって一体どういうモノなんでしょうか？ データを溜め込む箱のようなモノという説明を聞いた事があると思いますが、基本的には文字と数字を保存するエクセルのバケモノのようなものだと考えてください。 Webアプリを作る時に多くの場合何かしらのデータをサーバーに格納すると思います。 その時に、簡易なものであれば、JSONデータやCSVデータとして、サーバーにテキストファイルで保存しておいてもいいのですが、 膨大なデータになり得るものは、データベースに保存しておくことで、その後の運用とメンテナンスが非常に便利で楽になります。 データベースを触った事が無い人に向けて簡単な学習を進めてみたいと思います。 データベースの種類 データベースは、一番よく使われているのがリレーショナルデータベースと呼ばれるRDBMSで、そこからの派生系でNoSQLというモノもあります。 RDBMSは、SQLという言語を
【すぐ使える】パターン別SQL文テンプレ集
本記事は、初学者や非エンジニアといった方々が、SQL文を特に勉強していなくてもある程度データの操作が行えるように、パターン別にSQL文のテンプレを記載します。適宜当てはめて使ってください。（覚えろと言われたらそれまでですが） このパターンが欲しいなど要望があればコメントください。 取得系 「〇〇テーブルのデータを全て取得したい。」
【備忘録】SQLの勉強 - Qiita
概要 今回は、MySQLを利用して学習を行なっていく。 自分自身はSQLはほとんど触っていないため、高度な内容は今回行わない。 MySQL、PostgreSQL、GoogleBigQueryなどの操作の基本を学ぶためにも記載しておく。 基本的に環境構築と、参照系のSQLと挿入系のSQLを知る事ができればよいとここでは考えている。 環境 今回はmacOSにダイレクトでいれる。 MySQL5.7を使用する。 事前説明 そもそもデータベースって何？って思うかもしれないのでここで説明。 データベース（DB）とは、、検索・蓄積が容易にできるように整理された情報の集まり。DBと訳される。 データベースマネジメントシステム（DBMS） DBを管理するコンピュータシステムのこと。 当たり前だが、DB自体は色々なところで利用されている。 WebサイトやSNS、アプリケーションなど。。 →なんでDBを使うのか
リレーブログ企画：エンジニア未経験の他部署メンバーにQAエンジニアの仕事を体験してもらった話 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは、サイボウズ開発本部でQAエンジニアをしている谷口です。 ユーザー管理やログインなど、各サイボウズ製品共通で使う機能を開発している「Slash」というチームに所属しています。 サイボウズでは、QAエンジニアの活動についてより多くの方に知って頂くためのリレーブログ企画を6月から開催しています。 blog.cybozu.io 今回は、「大人の体験入部」制度を通して、SlashでのQAエンジニア(以下、QA)のお仕事を体験してもらった時の話をご紹介したいと思います。 大人の体験入部とは 「大人の体験入部」とはサイボウズのキャリア支援施策の一つで、 最短1日〜最長3ヶ月の期間で所属部署以外の部署に行き、実際の仕事を経験できる制度です。 サイボウズ内でとても人気の制度で、利用される理由も 将来のキャリアを見据えてちょっと体験したい 他部署のノウハウを学んで今の自分の仕事に活かしたい などさ
JDBC
JDBCとは、JavaアプリケーションからデータベースへアクセスするためのAPIである。 Javaのプログラムとデータベースの間に入り、両者のやり取りを仲介する役割を担う。ODBCをベースに開発されており、様々なデータベースシステムに対応できる汎用性の高いインターフェースを提供する。 JDBCの構成要素 JDBC API java.sqlパッケージとjavax.sqlパッケージに含まれるクラスとインタフェース群 データベースへの接続確立、SQL文の実行、結果取得など、データベース操作に必要な機能を提供する JDBCドライバマネージャ 複数のJDBCドライバを管理し、アプリケーションが指定したデータベースに対応する適切なドライバを選択する役割を担う アプリケーションはドライバを直接意識することなく、ドライバマネージャ経由でデータベースに接続できる JDBCドライバ 特定のデータベース製品に対
Snowflake AI & ML ML Fucntionsの異常検出機能を試してみた | DevelopersIO
データ事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの鈴木です。 SnowflakeのML Functionsの1機能として、Anomaly Detectionが一般提供されています。 今回試してみましたが、機能が豊富でだったため、ガイドからポイントとなりそうな点やほかに参考になった資料をご紹介します。 ML Functionsとは Snowflake AI & MLの1機能で、機械学習による分析や推論を担うものとなっています。 Snowflakeにおける機械学習の機能としては、ほかにSnowpark MLがありますが、あちらはPythonスクリプトを記述して従来通りモデルを開発していくイメージであるのに対して、ML FunctionsはSQLを使って誰でも簡単に機械学習のモデル開発・利用ができる代わりに、ある程度用途や使い方が決まっているものになります。 現状は以下の機能があります。 異
データベースのテーブル一覧を取得するSQL
テーブル名の一覧を取得したい 仕様書と実態が乖離しているときや、なぜか用意していたSQL文がエラーになるとき、ありますよね。 そんなときは、現在接続中のデータベースのテーブル名の一覧を知りたいものです。 そこで接続したデータベースの、テーブル名一覧を表示するSQL文を、 mysql postgresql oracle SQLite3 SQL Server それぞれメモしておきます。 テーブル一覧を表示するSQL文 接続したスキーマのテーブル名一覧を表示するSQL mysql show tables; postgresql SELECT relname AS table_name FROM pg_stat_user_tables; oracle SELECT table_name FROM user_tables; SQLite3 select name from sqlite_master
MySQL Client/Server Protocol と そのGo実装(go-sql-driver/mysql)を読む
MySQL Client/Server Protocol と そのGo実装(go-sql-driver/mysql)を読む Booksになりました これは何? MySQLの通信仕様である、MySQL Client/Server Protocolの解説書である。 本書の特徴は、その解説をMySQLの公式ガイドと実際の実装(go-sql-driver/mysql)の両輪から試みる点にある。 実際の実装を読むことにより、公式ガイドの説明をより深く理解できるようになる。 ゴール 本書ではMySQL Client/Server ProtocolとそのGoクライアント実装に触れて理解することをゴールとしている。それによる得られる効果として、主に以下の3つを挙げる。 MySQL(RDB)の仕様の理解を深めることができる。MySQLのクライアントやORMを使っている時に観測する挙動が、MySQLとクライア
Microsoft Fabricとは、データ移動からデータ サイエンス、リアルタイム分析、ビジネス インテリジェンスまでのすべてをカバーする企業向けのオールインワン分析ソリューションです。 今回は、試用版のMicrosoft Fabric（以降Fabric）を利用して、Fabricに取り込んだデータをPower BIで表示する方法を前編・後編に分けて紹介します。 本記事では、まず前編として、データの取り込みからSQLの実行までを説明します。 ※ Fabricの試用版を利用するには、以下のリンクから手順を確認してください。 始める | Microsoft Fabric ワークスペースの作成 データの取り込み レイクハウスの作成 ファイルのアップロード ファイルのテーブル化 SQL分析エンドポイントの利用 SQLの実行 補足：LakehouseとSQL分析エンドポイント 終わりに ワークスペー
処理に問題がない場合は一括で一連の処理を反映できます。 トランザクションを使うケース どう言う時に使うのか。 手動でSQLを操作する時に誤ってお客さんのデータが消えてしまわないように対策します。 2.複数のデータやレコードをまとめたい時に使います。 ロック ロックとい*複数のユーザーが同時に更新しても 反映がおかしくならないようにするための仕組みです。 ロックの種類 ロックの種類を説明します。 ⚫︎共有ロック(READロック) 他のユーザーのSELECTだけ認め、DELETEやUPDATEのデータ変更の命令文は認めません。 ・SELECT FOR UPDATE 行単位で共有ロックをかけるSQL文 ・注意点 1.トランザクションの中で使う 2.処理が終わったらCOMMIT、ROLLBACKをする 3.beginしたらSELECT FOR UPDATE を使う (これをやらないとデットロックに
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
SQL緊急救命室──非効率なコードを改善せよ！
PHP アプリケーションのトレース計装ではじめる OpenTelemetry 入門 - Shin x Blog
新著が出ます - 『SQL緊急救命室』- 楽しく学ぶSQL中級入門｜ミック
本番環境における等価比較を活用した言語リプレイス - ZOZO TECH BLOG
バージョン1.0リリース記念：Rust製データフレームライブラリ、Polarsの進化した機能を試す | gihyo.jp
ローコード開発の可能性と落とし穴 複雑な要件、学習コスト、クラウドサービス連携
第109回 連載10年目突入、MySQLのJavaScriptでのストアド・プログラム、PostgreSQL 17ベータ3と既存バージョンのアップデート、劔“Tsurugi”遂に正式リリース | gihyo.jp
このSQLには不具合が含まれています。見つけ出して欲しいです。 - YOUTRUST Tech Blog
[MySQL] パフォーマンスを意識したSQL文を書く ~備忘録~ - Qiita
【BigQuery】増分フラット化テーブルを作成する | CCI Analytics
データベーススペシャリスト ロールフォワードとチェックポイントとは｜ピーコックアンダーソン
2024動的Webプロジェクトlunchapp(Java + SQL) | ジョイタスネット
非エンジニア向け、もう外部エンジニアに頼らなくても出来る！ChatGPTでSQL文を簡単に生成する方法（MariaDB/MySQL編）
マーケターがSQLを使ってデータ分析ができるの3つの効能 - Qiita
【SQL】CASEとWHENによる条件分岐について、さまざまな使い方を紹介
Snowflakeさわってみた。Dynamic Table試してみた。｜分析屋
クラウドネイティブ時代に考えたい、「止まらないデータベース」の新常識と新たな選択肢
CData ODBC・JDBC ドライバーでSQLのクエリ結果をプレビューできるようになりました！
クラウドネイティブ時代に考えたい、「止まらないデータベース」の新常識と新たな選択肢
Java : Connection (JDBC) - API使用例 - プログラミングTIPS!
Snowflake クラスタリング解説 - JBS Tech Blog
Microsoft Fabricを利用してPower BIで表を作成する【前編】 - JBS Tech Blog
データベースのトランザクションとロックについて - Qiita