SQLの検索結果1 - 11 件 / 11件

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  エンジニア以外でもSQLを使いこなす社内勉強会の取り組み - Qiita

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  • 2024/06/08

  概要 CBcloudでは、各部署のKPIをモニターし、業務改善に必要なデータを可視化するために、Metabaseを活用しています。データに基づいた意思決定を迅速に行い、業務効率を高めることができます。 しかし、データの抽出や可視化においては、エンジニアのサポートが必要とされる場面が多く、迅速に対応することが難しい場面も多々あります。そこで、私たちはエンジニア以外の社員が自ら必要なデータを抽出できるようになることを目指し社内でSQL勉強会を開催したいな〜と思っていたところ、社内からGASやSQL学びたい！という声が！！！ ということでSQL勉強会を @aipacommander と共に開催する事になりました！開催は発起人のパートナーズサクセス本部I.A氏を中心に進めてもらっています。いつもありがとうございます！ 前提 CBcloudは物流ラストワンマイルの配送プラットフォーム「ピックゴー」を

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  運用終了したページがSQLインジェクション攻撃を受けた事案についてまとめてみた - piyolog

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  • 2024/05/28

  2024年5月24日、積水ハウスは同社が運用する住宅購入者向けの会員制Webサイトがサイバー攻撃を受け、顧客情報などが流出したと公表しました。ここでは関連する情報をまとめます。 被害ページは運用終了から13年公開継続 不正アクセスの被害にあったのは、積水ハウスが戸建てやマンションの住宅購入者向けに提供している会員制サイト「積水ハウスNetオーナーズクラブ」。同サイト上で過去に使用していたページが残っており、このページが攻撃を受け登録者の情報などが流出した。 攻撃を受けたページは2008年から2011年の4年間、フォトギャラリーとして使用していたもの。当該ページの状況について、同社の広報担当者は当該ページへの動線は存在しないこと、検索エンジンにも引っかからないことより、URLを直接入力しないと接続できない状況にあったと取材に説明。アクセス自体が可能な状態と認識はあったが、使用していないことか

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  [小ネタ] SQLの GROUP BY / ORDER BY には数字 (1, 2...) を指定しよう - Qiita

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  • 2024/05/28

  -------------------------------------------------------- -- 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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  自然言語による説明でSQL文からDBアプリの生成まで実現する「Oracle APEX AI Assistant」発表

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  • www.publickey1.jp
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  • 2024/06/18

  オラクルは、自然言語による質問からSQLクエリを生成したり、自然言語で求める機能を説明することでアプリケーションの生成まで実現する「Oracle APEX AI Assistant」（以下、APEX AI Assitant）を発表しました。 APEX AI Assistantは同社のローコード開発ツールであるOracle APEXの機能として提供されます。Orale APEXはOracle DatabaseはOracle Autonomous Databaseなどを含む同社のOracle Databaseクラウドサービスにおいて無償で利用可能です。 このAPEX AI Assistantを含むOracle APEXの新バージョンは今日から利用可能。 自然言語からSQL文を生成 Oracle APEXでデータベースアプリケーションを開発する場合、まずデータモデルを設定し、デザイナーで画面を作

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  DatadogでAPI毎のSQL発行数を可視化してN+1を改善！ - Nealle Developer's Blog

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  • nealle-dev.hatenablog.com
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  • 2024/06/12

  こんにちはSREチームの宮後(@miya10kei)です。最近、スマートホーム化にハマっていていろいろと買い漁っています🛒 N+1問題を検知するのって結構大変ですよね？ 今回はDatadogを使ってN+1問題を可視化し、パフォーマンス改善につなげた話を紹介したいと思います。 ※ 2024/05/29に開催されたJapan Datadog User Group Meetup#4 でもLTしてきました🎤 speakerdeck.com N+1問題とは？ N+1問題は主にデータベースへのクエリーを扱う際に出くわすパフォーマンス上の問題です。1つのクエリーでN件のデータを取得した後にそれぞれのデータに対して追加でクエリーが発行されることでパフォーマンスを大幅に低下させます。（1 + N問題と呼んだ方がしっくりくる気がしますが...🤫） 背景 この取り組みを始めた経緯は、システムへのリクエスト

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  BigQuery アンチパターンレコメンデーションツールで、パフォーマンスの悪い SQL を使っていないか確認してみる。 | DevelopersIO

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  • dev.classmethod.jp
  • テクノロジー
  • 2024/06/12

  BigQuery アンチパターンレコメンデーションツールで、パフォーマンスの悪い SQL を使っていないか確認してみる。 こんにちは、みかみです。 本州も梅雨入りの季節になってまいりましたが、沖縄はそろそろ梅雨明けです！ やりたいこと BigQuery で実行している SQL のパフォーマンスチューニングをしたい BigQuery のアンチパターン SQL を使っていないか確認したい どんな DWH を使うにしろ、SQL チューニングは避けて通れない道ではないかと思います。 実行計画確認して、データ処理エンジンの思想に思いを馳せて・・・。 というのも、特に顕著な改善効果が得られた時にはこの上ない喜びを感じられる作業ですが、SQL が複雑だったり、大量の SQL を確認しないといけない場合は、心折れそうになる場合もあります。 BigQuery でも、クエリプランを確認しながら SQL をチュ

  
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  Abstracting database/sql boilerplate with Go generics

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  • medium.com
  • テクノロジー
  • 2024/06/10

  An abstract vision of abstracting database/sql boilerplateIntroductionThis post is part of the Eureka Advent Calendar 2022. database/sql provides everything needed to work with SQL in Go, yet there’s an ever-growing list of query builders, ORMs and database utilities being developed by the community. Is database/sql really so bad? In this post we’ll explore what can be achieved using Go generics w

  
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  MySQL Parameters で SQL 構文の差分を確認できるようにした - tmtms のメモ

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  • blog.tmtms.net
  • テクノロジー
  • 2024/05/27

  MySQLのバージョン間のいろんな差分を見れる MySQL Parameters というのがあるんだけど、SQL 構文の差分を見れるようにしてみた。 たとえば、8.0 の最初のリリースの 8.0.11 と最後のリリースの 8.0.37 の構文の差分はここから見れる。 https://mysql-params.tmtms.net/statement/?vers=8.0.11,8.0.37 ソースは help コマンドの結果（実際には mysql.help_topic テーブルから取得）。 たとえば ALTER EVENT はこんな感じ: mysql> help alter event; Name: 'ALTER EVENT' Description: Syntax: ALTER [DEFINER = user] EVENT event_name [ON SCHEDULE schedule]

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  SQLポケットガイド 第4版

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  • www.oreilly.co.jp
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  • 2024/06/13

  現場で重宝するSQLリファレンス。ソフトウェア開発の現場では、「SQLの構文をすぐに確認したい」「データベースによって異なるSQLの書き方を知りたい」「久しぶりにSQLを使うので簡単に復習したい」といったことがよくあります。本書では、仕事でSQLを利用しているプロの開発者を対象に、主要な5つのデータベース――MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、SQLite――で使われるSQLの構文およびデータベースの基本を簡潔に解説します。PythonやRからSQLを利用する方法も解説しているので、データアナリストやデータサイエンティストなど、開発者以外のSQLユーザーにも有用でしょう。 まえがき 1章　SQL速修講座 1.1　データベースとは何か？ 1.1.1　SQL 1.1.2　NoSQL 1.1.3　データベース管理システム（DBMS） 1.2　SQLクエリーとは何

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  GitHub - laktak/zfind: search for files (even inside tar/zip/7z/rar) using a SQL-WHERE filter

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  • 2024/06/06

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  GitHub - frectonz/sql-studio: SQL Database Explorer [SQLite, libSQL, PostgreSQL, MySQL/MariaDB, DuckDB]

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  • github.com/frectonz
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  • 2024/06/17

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