この先を生き残るために!!「生存戦略としてのLLMアプリ開発技術」/20240124_PE-BANK
マルチエージェントで性能が上がったText-to-SQLのいま/Text-to-SQL
この先を生き残るために!!「生存戦略としてのLLMアプリ開発技術」/20240124_PE-BANK
こんにちは！バクラク事業部 Platform Engineering 部 DevOps チームの id:sadayoshi_tadaです。 7月はエンジニアブログがたくさん出る #ベッテク月間です。今後も記事が出ますので、どんな記事がでるのかこちらのカレンダーからよければチェックしてみてください！7/2にSRE Lounge#17にて開発者が安心して実行可能なSQL実行基盤の取り組みという発表させていただきました。この記事では当該発表で時間の関係で触れきれなかった内容や補足を行っていきます。 従来のデータベースのデータ変更における課題 課題に対する解決策の検討 Bytebaseの利用にかかるコスト Bytebaseの導入及びデータ変更のフロー整備 データ変更のフロー整備 Bytebase導入後の変化 データ変更オペレーション上の課題 まとめ 最後に 従来のデータベースのデータ変更における課
「みんなSQLが書けるようになる」ことは本当にいいことなのかPdM・PM・営業・デザイナーなど、エンジニアやデータ分析者以外の人でもSQLを書くことを奨励している企業を時折見かける。極端な話ではみんながSQLを書けるなんて話もある。そういう話を見るたびに「本当にそれが一番いい方法なのだろうか」と気になっている。 全ての人が全ての仕事ができる、は理想だがそれが無理だから役割を分担しているはずだ。なのになぜかSQLについては誰でもできる、みたいな話になっているのは不思議でならない。 そんなわけで「みんなでSQLを書くことがいいことなのか」ということを改めて考えてみたら長くなった。そこでまずは「SQLが書けると分析ができるようになるのか」を考えてみよう。 SQLが書けたら分析ができるようになるのか「分析ができる」ということ自体が曖昧なので、「分析」という行為に含まれるだろういくつかの部分に分けて
Cloud SQL for MySQL 5.7 のデータを Cloud SQL for MySQL 8.x へ DMS を利用して移行してみた - VISASQ Dev Blog
はじめに こんにちは！DPE（Developer Productivity Engineering）チームの高畑です。 最近カーオーディオにハマっていて、スピーカーを変えたり DSP アンプを導入したりとオーディオの沼に腰あたりまで浸かってしまいました。 スピーカーケーブルをちょっと良いやつに変えたりしてみたんですが、正直違いが分かっていないので頭まで浸かるのはまだ先のようです。 現在、ビザスクでは遅ればせながら MySQL 5.7 から MySQL 8.x へアップグレードするためのプロジェクトが進行しており、既存のデータを移行するため諸々の検証を行なっていました。 検証を進めるにあたり、データの移行に DMS (Database Migration Service) を利用する方針となったので、経緯や方法をご紹介したいと思います。 移行方法の検討 当初、既存の MySQL 5.7 デー
開発者が安心して実行可能なSQL実行基盤の取り組み/Initiatives for a Secure SQL Execution Platform for Developers
SRE Lounge#17で発表した資料になります。
プロ御用達の無償SQLクライアント「A5:SQL Mk-2」も生成AI対応、ベータテストが開始（窓の杜） - Yahoo!ニュース
「やじうまの杜」では、ニュース・レビューにこだわらない幅広い話題をお伝えします。 【画像】、「AI アシスタント」パネルで「直近の5つを抽出」というごくごく簡単な依頼 プロフェッショナルにも愛用者の多いフリーのSQL開発環境「A5:SQL Mk-2」が、生成AIへの対応を進めているそうです。7月21日に公開されたv2.20.0 beta 22に、AIアシスタント機能が実装されています。 ご存じない方に軽く紹介しますが、「A5:SQL Mk-2」はさまざまなデータベース（DB）サーバーに対応した汎用SQLクライアントです。データベースツリー、［Ctrl］＋［Space］キーによる入力補完を備えたSQLエディター、「Excel」との連携可能なテーブルエディターなどから構成される本格的なツールですが軽量で、しかも無償です（寄付歓迎なので、ぜひご協力を！）。SQLの実行計画を取得したり、ER図を作
たまにクソ長いSQLに戦慄したみたいなポスト見るけど、プログラムからDBをSQLで叩きに行く場合、そのクソ長SQLが正しいかってどうやってデバッグするの？→様々な声が続々
タマゴケ @s5ml たまにクソ長いSQLに戦慄したみたいなポスト見るけど、プログラムからDBをSQLで叩きに行く場合、そのクソ長SQLが正しいかってどうやってデバッグするの？なんかツールがあるの？
「データの民主化」はSQLだけの話ではないのだけれども「データの民主化」という言葉は定期的に聞こえるが、定義がどうもつかめない。考えたところでわからないので具体的にそのうちの一部を構成していると思われる「データ抽出」を取り上げる。一応題名には入れておいたが、以降「データの民主化」は使わない。 「データ抽出」は大きく分けて「入手する」「加工する」の２つに分かれる。前者の代表例が「データベースからSQLを使ってデータを入手する」になる。 「入手する」には他にも「他部署になぜ必要なのかを説明して権限をもらう」などもある。また、入手と加工が同時に行われることもあるのではっきり切り分けることはできない。とはいえ「みんながデータ抽出を全部自分でできるようになったら」だと話が広すぎるし現実的にありえない。 というわけで、SQLを中心に置くのが話が伝わりやすいと思うので今回はここを主語にする。 さて、社員
「SQL」と「O/Rマッピング」の共存戦略 効率的なデータベース管理のコツとは：処理速度、メンテナンス性など考慮すべき点も解説 TechTargetは「O/RマッピングとSQLの比較」に関する記事を公開した。O/RマッピングとSQLは、リレーショナルデータベースと“対話”するための方法だ。それぞれをどう使い分ければいいのか。
ビジネス書や自己啓発本では、SNSなどで、著者がその内容を解説したり、ウリとなる特徴をつぶやいたりするの見る機会がままあります。一方、技術書についてはあまり見かけたことがない。 そこで、2024年7月19日にインプレスさんから発売になる「BigQueryではじめるSQLデータ分析」という書籍について、著者の私から、なぜSQLを分析に使う人にこの本がガチおすすめなのかをまとめてみました。 BigQueryではじめるSQLデータ分析著者によるオススメなので、もちろん、「買ってもらえたら嬉しいな」という気持ち満載でお届けします。 本書はベストセラー？SQL本の（大幅）改訂版です本書は、2021年2月19日発売の「集中演習 SQL入門 Google BigQueryではじめるビジネスデータ分析」（インプレス）の実質的な改訂版です。この書籍はこのブログを書いている7月6日現在、アマゾンでのレビュー1
コピペで使えるSQLの基本操作：SELECT、JOIN、INSERT、UPDATE、DELETEの使い方 | リモマガ
コピペで使えるSQLの基本操作：SELECT、JOIN、INSERT、UPDATE、DELETEの使い方 2024 7/17
はじめに 今回は「A5:SQL Mk-2」でER図から簡単に以下のようなテーブル定義書を出力する方法を紹介します。 簡単にA5:SQLでのER図の書き方の手順を紹介 ①上部メニューの「ファイル(F)」→「新規(N)」 ②「新規ドキュメント」のダイアログボックスから「ER図」を選択 ③「ER図プロパティ」のダイアログボックスに情報を入力して「✓OK」を選択 ④「エンティティの追加」を選択して、下の描画エリアの任意の場所でクリックすると図形が表示される ⑤表示された図形をダブルクリックすると、「プロパティ:」のダイアログボックスが表示される ⑥テーブル名やカラム名などの必要な情報を順次入力 . . . . 上記の手順で作成したER図はこんな感じです。 ３つのテーブル定義とそのリレーションを記述しました。 リレーションは「リレーションシップの追加」をクリックして、「親エンティティ」→「子エンティ
INNER JOIN（内部結合）は、テーブルとテーブルを結合するためのSQL文です。 図1:テーブル結合 /* テーブルA +----+------+-------+----------+------+---------+ | ID | Name | Class | Japanese | Math | English | +----+------+-------+----------+------+---------+ | 1 | 佐藤 | A | 100 | 100 | 85 | | 2 | 鈴木 | A | 90 | 70 | 70 | | 3 | 高橋 | A | 85 | 70 | 65 | | 4 | 中村 | A | 90 | 65 | 85 | | 5 | 小林 | B | 70 | 90 | 65 | | 6 | 山口 | B | 90 | 85 | 85 | | 7 |
コーソルでは経験豊かなエンジニアが、Oracle Databaseに関するお役立ち情報を発信しています。 データベースのチューニングや設定にお役立ていただけます。 Oracle SQLチューニングの基本は実行計画を理解することです。実行計画はツリー構造で、様々なオペレーションから構成されます。 この記事では、SORT UNIQUE オペレーションについて説明します。 SORT UNIQUEオペレーションとはどのようなオペレーションか？ 以下の様なSQLにおいて、データの重複を排除するため、内部的にソートが実行される場合に使用されるオペレーションです。 DISTINCT句WHERE col IN (SELECT …)集合演算子(UNION, MINUS, INTERSECT) ただし、目的は重複の排除であるため、場合によってはSORT UNIQUEオペレーション以外のオペレーションが用いられ
Cloud SQL for MySQL の類似検索により生成 AI アプリケーションを構築 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2024 年 3 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI によってさまざまな業界のアプリケーション開発に変革が起きており、開発者たちは、これまで不可能だったまったく新しいユーザー エクスペリエンスを構築しています。すでに Linear のようなお客様が、Google Cloud のデータベースを使用して AI 搭載の新しいアプリケーションを構築しています。先日 Google は、Cloud SQL for MySQL を使用し、任意の大規模言語モデル（LLM）で生成されたベクトル エンベディングをインデックス処理して検索することで、類似検索を実行できるようになったことを発表しました。Cloud SQL で、すでに使用しているのと同じ Cloud SQL for MySQL インスタンスにベクトルを保存し、厳密最近傍（
これは、InterSystems FAQサイトの記事です。 $system.SQL.Shell() を使用します。 以下にサンプルを示しますので参考にしてください。 SAMPLES>do $System.SQL.Shell() SQL Command Line Shell ---------------------------------------------------- The command prefix is currently set to: <>. Enter q to quit, ? for help. SAMPLES>>select * from Sample.Vendor 1. select * from Sample.Vendor Vendor Balance Contact DaysClear DiscDays DiscRate LastInvDate LastPa
[Rails]あ…ありのまま、今起こった事を話すぜ！「おれはorder(created_at: :asc)と実装したと思ったら、created_at descのSQLが実行されていた」 - Qiita
[Rails]あ…ありのまま、今起こった事を話すぜ！「おれはorder(created_at: :asc)と実装したと思ったら、created_at descのSQLが実行されていた」RubyRailsMySQLActiveRecordSQL な… 何を言っているのかわからねーと思うが おれも 何をされたのか わからなかった… 頭がどうにかなりそうだった… reverse_orderをチェーンしていただとか超スピードだとか そんなチャチなもんじゃあ断じてねえ もっと恐ろしいものの片鱗を味わったぜ… ということで、前置きはここまでにして実際に私が体験した話です。 タイトルの通りorder(created_at: :asc)と実装したのに、SQLはcreated_at descと実行される実装について説明します。 ここまでの話だけで、パッと実装が思い浮かぶ方はActiveRecordマスターだ
![[Rails]あ…ありのまま、今起こった事を話すぜ！「おれはorder(created_at: :asc)と実装したと思ったら、created_at descのSQLが実行されていた」 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/68a383e53968f08ba54ccdc7d751824cbe309e65/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-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBoYW0wMjE1JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1lMTU3NmI3OTFhM2E2OTMzNzFhN2I1YjM1ZGRiZWEzMQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D1ee7d195a8da00c4d91cc619f9c0e4a7)
これは、InterSystems FAQサイトの記事です。 IRIS/IRIS for Health2024.1以降のバージョンのSQLで、JSON_TABLE関数がサポートされています。 【ドキュメント】JSON_TABLE(SQL) これを使用することにより、JSON形式データを表形式で取得することが出来ます。 【例】郵便番号情報を外部から取得し、表形式にマッピングする。 (取得データ(JSON)) { "message": null, "results": [ { "address1": "東京都", "address2": "新宿区", "address3": "西新宿", "kana1": "ﾄｳｷｮｳﾄ", "kana2": "ｼﾝｼﾞｭｸｸ", "kana3": "ﾆｼｼﾝｼﾞｭｸ", "prefcode": "13", "zipcode": "1600023" } ], "
はじめに 様々な方言を話すおしゃべり猫型ロボット『ミーア』を開発中。 今回は、次の大きな機能として 任意テキスト音声再生機能：ユーザーがアプリでミーアに話させたいフレーズを再生時刻とともに自由に入力すると、そのフレーズを指定した時刻に音声再生する機能 を開発しようと思う。結構大きな機能になるので、まずは、DB設計を行い、SQL文に関してテスト駆動開発を試みる。 マイグレーションファイルの作成 まず、データベースのマイグレーションファイルを作成する。 今回は、2つのテーブルを新規作成する user_phrases テーブル ユーザーが作成した全フレーズを管理し、公開/非公開を制御 phrase_schedules テーブル 各ユーザーごとのフレーズ再生スケジュールを管理 ユーザーがアプリで入力したテキストフレーズまたは録音した音声ファイルはuser_phrases テーブルに保存される。ユー
このコラムでは、データマーケティングにまつわる様々な情報をお届けします。 今回のテーマは「SQL記述ルール」です。 ■はじめに 「人が書いたSQL読みにくいなー」と思ったことはないでしょうか？ データマーケティングの現場では、エンジニアではなくてもSQLに触れる機会は多いと思いますが、そんなSQLを仕事で使っている方にとって、あまり他の人のSQLの読解に時間を使うのは大変だと思います。 「大文字・小文字が乱立している・・」「変なとこで改行している・・」「結合条件などの意図を汲み取りづらい・・」など、自由に記述されたSQLは読みにくく、生産性を落とす原因にもなります。 そういった問題が起きないようにするためには、チームでSQL記述のルールを作る必要があります。この記事では、「Legolissではどういうルールで運用しているか」を中心にご紹介したいと思います。 ■本記事の内容 ・SQLの記述を
導入 SQL文で複雑な条件に対応できる式、WHEN/CASE を紹介します。 データの属性に応じて異なる処理を行いたい時 条件に依って、ソートキーを変えたい時 と、SQLクエリへの柔軟性を向上させることができます。 WHEN/CASEの基本 CASE式は、分岐ロジックを提供してくれます。 具体例を見たほうが早いと思いますので、ぜひご覧ください。 実践① ~ 得点に応じてラベルの割当 テストで90点Overの人は「Excellent」、60点以下の人は「赤点だよ」のラベル表示をしてみます。 （高専の赤点は60点でした。） サンプルデータ student_id name score
Project.where("name = '#{params[:name]}'") Ruby on Railsには、特殊なSQL文字をフィルタするしくみが組み込まれており、「'」「"」「NULL」「改行」をエスケープします。Model.find(id)やModel.find_by_*(引数)といったクエリでは自動的にこの対策が適用されます。ただし、SQLフラグメント、特に条件フラグメント（where("...")）、connection.execute()またはModel.find_by_sql()メソッドについては手動でエスケープする必要があります。
SQL Server の移行アセスメントツールを利用した AWS 移行の加速 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ SQL Server の移行アセスメントツールを利用した AWS 移行の加速 特にオンプレミスのデータセンター環境から移行する場合、時間的制約のあるシナリオでは、リフト & シフトまたはリホスト移行アプローチを採用するのが現実的な選択肢となります。ただし、クラウドネイティブアーキテクチャの長期的なメリットを実現するには、選択した移行戦略が組織全体のクラウド導入戦略と一致していることを確認することが重要です。多くのアプリケーションでは、リフト & シフトと、リプラットフォームやリファクタリングなどの他の移行アプローチを組み合わせると、最適な結果が得られる場合があります。各ワークロード移行プロジェクトを慎重に評価し、アプリケーションと組織の要件と制約に基づいて最も適切な戦略を決定する必要があります。 組織では、インフラストラクチャ管理と運用上のオ
Google Analytics(GA4)のデータを、Gemini in BigQueryで、SQLを使わずに分析してみよう
突如始まった、BigQueryの利用ですが、みなさん楽しんでいますか？やはり、クラウド環境のコンピューティングは、便利で、簡単で、そして今まで無理だと思うことが、すぐにできますね。
「みんなSQLが書けるようになる」ことは本当にいいことなのかPdM・PM・営業・デザイナーなど、エンジニアやデータ分析者以外の人でもSQLを書くことを奨励している企業を時折見かける。極端な話ではみんながSQLを書けるなんて話もある。そういう話を見るたびに「本当にそれが一番いい方法なのだろうか」と気になっている。 全ての人が全ての仕事ができる、は理想だがそれが無理だから役割を分担しているはずだ。なのになぜかSQLについては誰でもできる、みたいな話になっているのは不思議でならない。 そんなわけで「みんなでSQLを書くことがいいことなのか」ということを改めて考えてみたら長くなった。そこでまずは「SQLが書けると分析ができるようになるのか」を考えてみよう。 SQLが書けたら分析ができるようになるのか「分析ができる」ということ自体が曖昧なので、「分析」という行為に含まれるだろういくつかの部分に分けて
初投稿です。よろしくお願いします。 *2020/08/04 sp_columnsの仕様が変わっていたので修正 はじめに いまさら感あふれますが、これから触る初心者向けに簡単な2種類のSQLコマンドを比較してみました。自身のメモを基に書くので情報が古かったら申し訳ないです、ご指摘ください。 主目的となるものはT-SQLコマンドです。それに対してトップメタであるMySQLを比較対象として採用しました。 T-SQL自体はそこまでメジャーなものでもないので利用する人は少ないとは思いますが、実際使うことになったら情報少なかったり、微妙に他と違うものになってるのでその際には、ぜひ参考にしていただけたら嬉しいです。 そもそもT-SQLとは 本記事で詳細に説明することではないと思うので詳しくは 公式のリファレンス 参照 簡単に説明すると、T-SQL（正式にはTransact-SQL）はMicrosoft
【SQL】HAVINGの使い方とWHEREとの違いを解説
今回は、データベース言語SQLの「HAVING句」を解説していきます。データベース操作の際に、ある特定の基準に合致するデータのみを抽出したいと思うことはよくあります。本記事では、そう言った場面で役立つHAVING句について解説します。また、HAVING句と似たWHERE句との違いも説明するのでぜひ参考にしてください。 HAVING句とは？ SQLの「HAVING句」は、SELECT文で使用する、抽出条件を指定するクエリです。GROUP BY句と併用する場合は、GROUP BY句でグループ化したデータに特定の条件を適用し、それを満たす結果のみを抽出します。 一方で、HAVING句と同じく抽出条件を指定するクエリである「WHERE句」はGROUP BY句との併用時、データをグループ化する前の個別のレコードに条件を適用するもので、HAVING句とは条件を適用するタイミングが異なります。このように
正しいSQL文を選択してください [ITキャパチャージ データベース] - IT、IT製品の情報なら【キーマンズネット】
正しいSQL文を選択してください 従業員の名前(FIRST_NAME)と新しい給与のレポートを作成します。名前には"Name"という見出しをつけ、給与(SALARY)を1.1倍した値を1の位で切り捨てた値が新しい給与で、"New Salary"をいう見出しをつけます。見出しの大文字小文字は、設問と同じにして下さい。また、コミッション(COMMISSION_PCT)が設定されていない従業員はレポートには含めません。また、新しい給与が10000未満の人はレポートに含めません。正しいSQLを選択してください。 1.SELECT first_name AS "Name", TRUNC(salary*1.1,-1) AS "New Salary" FROM employees WHERE commission_pct IS NOT NULL AND "New Salary" >=10000;2.SE
![正しいSQL文を選択してください [ITキャパチャージ データベース] - IT、IT製品の情報なら【キーマンズネット】](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/73d33536a70c84da168542d0837360d195fd9473/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimage.itmedia.co.jp%2Fimages%2Flogo%2F1200x630_500x500_kn.gif)
S3にファイルがアップロードされたらLambdaからAutonomous DatabaseのPL/SQLプロシージャを実行してObject Storageにファイルをコピーする - Qiita
S3にファイルがアップロードされたらLambdaからAutonomous DatabaseのPL/SQLプロシージャを実行してObject StorageにファイルをコピーするS3lambdaociObjectStorageautonomous_database はじめに 自己学習を兼ねて、Amazon S3にファルがアップロードされたら、それをトリガーにしてLambdaファンクションが起動し、LambdaファンクションがAutonomous Databaseに接続してアップロードされたファイルをAmazon S3からOCI Object Storageに移動するPL/SQLプロシージャを実行するという仕組みを構築してみました。 処理の流れのイメージは以下のようになります。 Amazon S3のバケットにファイルをアップロード Amazon S3バケットのオブジェクト作成イベントをLamb
【SQL】テーブル結合(join)でレコードが増える件について初心者向けにわかりやすく解説 - Qiita
テーブル結合したSQLクエリ結果が増える？ SQLに関する記事です。（初心者向け） ほぼタイトル通りですが、明確には、1テーブルの中で結合キーが重複しているテーブル同士を結合(inner join)すると「元のテーブルのレコード数より増える件について」理解できなくて困っている方向けの記事です。あるいは慣れてない時は分裂したと感じる場合もあるかもしれません。 ※そもそも普通は明細／履歴系テーブルを1キーで繋がないですが、わかりやすくするためにこの記事では繋ぎます。 テーブル同士を結合した状態で、レコードが少ない方だけをSelectで表示しているのに、何故か元のレコード数よりも増えている。しかも、純粋にそれぞれのレコード数を合計した数よりも増える。これは何故でしょうか。 ※コードはGoogle BigQueryを例にします。 増えてしまう結合の例とSQLの例 例では、1人のお客様が、お問い合わ
正しいSQL文を選択してください [ITキャパチャージ データベース] - IT、IT製品の情報なら【キーマンズネット】
正しいSQL文を選択してください 従業員表から部門番号(department_id)とジョブID(job_id)とマネージャID(manager_id)の一覧を表示します。 重複は表示しないようにします。 また、結果はjob_idで昇順、更にmanager_idで降順にソートします。正しいSQL文はどれですか。 1.SELECT DISTINCT department_id, DISTINCT job_id, DISTINCT manager_id FROM employees ORDER BY job_id ASC, manager_id DESC;2.SELECT department_id, job_id, manager_id DISTINCT FROM employees ORDER BY job_id ASC, manager_id DESC;3.SELECT UNIQUE d
はじめに 今までは適切なデータを抽出するクエリの書き方しか視野に入れられませんでしたが、次第にパフォーマンスのことも考慮するようになりました。 複雑なSQL文になればなるほどかなり重要になってくるので、少しでもパフォーマンスが改善できる記載を備忘録として残そうと思います
SELECT * FROM users WHERE EXISTS ( SELECT id FROM orders WHERE users.id = user_id AND orders.created >= '2019-06'); usersテーブルはメインテーブル、ordersテーブルはサブテーブル このメインテーブルのidをサブクエリで参照する事を相関サブクエリと呼ぶ メインテーブル×サブテーブルのレコード数を比較対象とする 条件に一致するレコードが見つかった場合その時点で処理は終了する 見つからなかった場合、メインテーブル×サブテーブルのレコード数を比較しに行く レコード数が増えればその分比較対象となるレコード数も増える INNER JOIN SELECT * FROM users INNER JOIN ( SELECT DISTINCT user_id FROM orders WH
概要 本記事では、SQLアンチパターンで紹介されているポリモーフィック関連を概要レベルで紹介する ポリモーフィック関連とは 1つの子テーブルから複数のテーブルを参照する関連 ポリモーフィック関連を用いる場合、以下の考えに従いDBを定義する 複数のテーブルへの参照のために用いるカラムを用意する 参照しているテーブルを識別するためのカラムを用意する ポリモーフィック関連 具体例 バグや機能に対するコメントを一つのテーブルに集約したい場合を考える 具体的には、以下のようなDB定義となる 問題点 以下の三つの問題点が存在する (+αがついているものは、書籍には記載されていないもの) +α一つのカラムに複数の関心事が混入する 外部キーが定義できない データに混入したメタデータの存在が保証できない 1. +α一つのカラムに複数の関心事が混入する ポリモーフィック関連では参照するテーブルをissue_t
やりたいこと (Oracle) SQL*Plus で データをCSV形式で出力したい 環境 Oracle Database 11g R2 以降 （確認できたバージョンです。もっと古いバージョンでも使えるかもしれません やりかた 方法はこれ！ ＜デフォルト表示＞ ＜設定後の表示＞ どうでしょうか。 「 set markup csv on quote off 」コマンドを実行してから SELECT文を実行するだけでCSV形式になりました。 これは便利ですね。 他にもオプションで、区切り文字を変えたり、できますのでマニュアルをチェックしてください。 またCSVだけではなく、HTMLの表形式（タグ）でも出力できますよ
![[Oracle] SQL*PlusでのCSV出力、まだ || ',' || つなげてますか？ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f5984ce19d3e0399a683638c1f3794e3ee5c1e12/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCT3JhY2xlJTVEJTIwU1FMJTJBUGx1cyVFMyU4MSVBNyVFMyU4MSVBRUNTViVFNSU4NyVCQSVFNSU4QSU5QiVFMyU4MCU4MSVFMyU4MSVCRSVFMyU4MSVBMCUyMCU3QyU3QyUyMCUyNyUyQyUyNyUyMCU3QyU3QyUyMCVFMyU4MSVBNCVFMyU4MSVBQSVFMyU4MSU5MiVFMyU4MSVBNiVFMyU4MSVCRSVFMyU4MSU5OSVFMyU4MSU4QiVFRiVCQyU5RiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9ZDdjZjQ2NjYxMDg0YTc5ODQyMDYyZGFmODk0Y2NhODc%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBuaXNzaGlpMCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZjIwNTE4NWYwNDNiOGViY2RmODhkODE1NGIxZjQxMjg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D6bbef04d6ae059ce40243982df89d90b)
トランザクションログファイル（.ldf）が意図せず肥大化するという現象が発生した場合、今後の対策を検討するため、どの処理（クエリ）が実行されたことに起因して、該当のトランザクションログファイル（.ldf）が肥大化したのかを特定したいと考える人が多いかと思います。 今回は、トランザクションログファイル（.ldf）が肥大化する要因となったクエリを特定する方法について紹介していきたいと思います。 トランザクションログファイル（.ldf）が肥大化する要因となったクエリを特定する方法として、様々な方法が存在しますが、「クエリ ストアを使用する方法」と、「トランザクションログが肥大化する現象が発生しているタイミングで情報を採取する方法」を紹介します。 クエリ ストアを使用する方法 トランザクションログが肥大化する現象が発生しているタイミングで情報を採取する方法 SQL Server トランザクション
![トランザクションログを肥大化させているクエリの特定方法 [SQL Server] - NOBTAの気ままにITブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1af8948ba7519e78bd5cd2005c6be840b965d706/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fn%2Fnobtak%2F20200203%2F20200203003033.png)
"社員"表から，職務がプログラマである社員が5人未満の部署の部署コードを探すSQL文として，適切なものはどれか。ここで，"社員"表は次の構造であり，各列にはナル値は含まれないものとする。 社員 (社員番号, 社員名, 部署コード, 職務)
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開発者が安心して実行可能なSQL実行基盤の導入と運用 #ベッテク月間 - LayerX エンジニアブログ
プロ御用達の無償SQLクライアント「A5:SQL Mk-2」も生成AI対応、ベータテストが開始／OpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」が利用可能、割と実用的【やじうまの杜】
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Conceptual compression means beginners don’t need to know SQL — hallelujah!
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[Oracle] SQL*PlusでのCSV出力、まだ || ',' || つなげてますか？ - Qiita
トランザクションログを肥大化させているクエリの特定方法 [SQL Server] - NOBTAの気ままにITブログ
基本情報技術者平成20年春期問58 部署コードを探すSQL文