技術選定の失敗 2年間を振り返る TypeScript,Hono,Nest.js,React,GraphQL はじめに 新たに書きました。 MySQLを使っても会社は潰れない 久々に記事を書いたのでどうぞお手柔らかに... 私が過去2年間で行った技術選定の成功と失敗を振り返り、その学びを共有したいと思います。 文才無いので淡々と箇条書きでいきます Twitterエンジニア垢作りました。エンジニアのお友達がいません。 @uncode_jp 注意 意見を押し付けるものではありません。ただ建設的な議論は大事だと思う。 自分の意見は明確に、歯切れのよい表現を意識している。人それぞれだよねみたいな感じに逃げたくない。技術選定に結論はある（過激）。 ただし技術選定にはコンテキストがあり、例えばプロダクトのフェーズや組織の事情によって当然結論は変わる可能性がある。 OSSの開発者さん達は偉大ですごい。あ
メディア統括本部 サービスリライアビリティグループ（SRG）の鬼海雄太（@fat47）です。 #SRG（Service Reliability Group）は、主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。 本記事は、MySQ
MySQLを使っても会社は潰れない
MySQLを使っても会社は潰れない そんな話は聞いたことがない。AWS Lambdaが再帰実行されて潰れた会社の話は実際に聞いたことがあるが。 つい先日、私が書いた記事がとんでもなく大事になってしまい、大変な賛否を巻き起こした。 まさかこんなに読まれると思っていなかったので、大変驚いたのと同時にインターネッツの恐ろしさを体感した。 その中でも特に物議を醸したのが「MySQLを使うと会社が潰れる」というフレーズだった。 「MySQLを使うと会社が潰れる」とはなんだったのか 私がこのフレーズを選んだ理由は、言うまでもなく単に読者の注意を引く表現を使いたかったからである。 このフレーズがセクションの先頭にあったら、「なにをいってるんだこいつ？」と先を読んでみようという気になると思った。 そして続きを読んでいくと「なんだそういうことか」と意図を汲んで、それで同意するかしないかは人それぞれだろうなと
技術選定の成功 2年間を振り返る TypeScript,Hono,Nest.js,React,GraphQL
技術選定の成功 2年間を振り返る TypeScript,Hono,Nest.js,React,GraphQL 技術選定に失敗はない 技術選定に失敗はありません。 仮説を立て、検証し、結果の分析からNext Actionを考える。検証の結果がどうであれ、それは過程に過ぎません。 机上の空論だけで全てを理解できるほど、我々人間は賢くないのです。（注意: これは人類全体を誹謗中傷する意味ではありません。） この記事では、この２年間で行った技術選定の成功例をその理由と共に紹介していこうと思います。 申し訳遅れましたが、私、YadaYadaKonnanYadaといいます。私は今回初めて記事を書いたので、どうぞお手柔らかに。 Twitterエンジニア垢作りました。エンジニアのお友達がいません。 @uncode_jp 前提 技術選定に結論はありません。組織毎に前提が違うのだから当然のことです。みんな違っ
生SQLを扱う $queryRaw TypeScript向けのORMライブラリとしてPrismaがあります。Prismaは直感的で型安全なAPIを提供し、TypeScript向けのORMとしては第一に名前が上がることが多いライブラリです。 しかしそんな人気なPrismaでも、裏側では少しクセのあるSQLが発行されていたり、欲しいSQLがPrismaのAPIでは実現できない場合があります。 そういった場合のために $queryRaw というメソッドが用意されており、これを使うことで生SQLを書いてその結果を受け取ることができました。他のORMにもよくある機能です。 例えば以下のように実装することができます。 const users = await prisma.$queryRaw` SELECT id, name FROM "Users" WHERE id = ${userID} `; co
ITのひどい記事をみんながブクマしてキツイ
以下の記事、内容がひどくて空いた口が塞がらなかったのだが、 （はてブで）ブックマークして下手にホッテントリにでもなったら嫌だなと思いそっとブラウザのタブ閉じた。 が、しばらくすると残念ながらホッテントリ入りしてしまったので、はてブにコメントを軽く書こうとしたが100文字に収まらなかったので増田にした。 技術選定の失敗 2年間を振り返る TypeScript,Hono,Nest.js,React,GraphQL まず、「特定条件下では MySQL は我々のプロダクトには不向き」を「MySQLを使うと会社は潰れる」なんて表現するのおかしいでしょ。 以下の記事からの引用だが Uber のエンジニアは「PostgreSQLではアーキテクチャに制限がありすぎてUberのシステムを支えきれない、MySQL＋InnoDBに変えたら全部解決した」と主張している。 UberエンジニアがブログでPostgre
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
PostgreSQLのソースコードをWebAssemblyバイナリとしてビルドしたことで、Node.jsなどのJavaScriptランタイムやWebブラウザ上で（ほぼ）フル機能のPostgreSQLを実行可能にした「PGlite」が公開されました。 PGliteはPostgreSQLのCのソースをEmscriptenでコンパイル PostgreSQLはオープンソースの代表的なリレーショナルデータベースであり、C言語で開発されています。 PGliteはこのPostgreSQLのCのソースコードのビルドにEmscriptenコンパイラを使用してWebAssemblyバイナリとして出力、JavaScript/TypeScriptからライブラリとして呼び出せるようにしたものです。 ただしEmscriptenでコンパイルされたプログラムは新しいプロセスをフォークできないため、PGliteはPostg
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 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」を目指すエンジニア 営業やマーケタ
GitHub、コードの脆弱性を自動的に見つけてCopilotが修正案まで示す「Copilot Autofix」正式サービスに
GitHubは、コードをスキャンして脆弱性を自動的検出し、コードの修正案を示してくれる「Copilot Autofix」機能を正式サービスとして提供開始すると発表しました。 コード分析エンジン「CodeQL」でコードスキャン Copilot Autofixは、GitHubが開発したコード分析エンジンである「CodeQL」を用いてコードをスキャンし、クロスサイトスクリプティングやSQLインジェクションなどを含むさまざまな脆弱性を検出します。 検出された脆弱性に対しては、Copilotがその説明と修正コードの提案を行い、開発者に提示します。 開発者は提示された内容を確認した上で「Create PR with fix」ボタンを押すと、提示されたコードの変更を含むプルリクエストが作成されます。プルリクエストがマージされれば修正完了です。 Copilot Autofixは過去のコードに対しても適用で
はじめに Goで自作RDBMSに挑戦してみたログです。自作、といっても大部分は参考にした書籍の移植です。 ここ1年くらいRDBに向き合う機会が多く、その内部実装を手を動かしながら身を持って理解してみたいというモチベーションから始めてみました。ちょうど会社の『内部構造から学ぶPostgreSQL』読書会に参加したこともモチベーション上げるきっかけとなりました。 (他の方の記事ですが、読書会の記録はこちら↓) 『内部構造から学ぶPostgreSQL』読書会を完走した感想 ［改訂3版］内部構造から学ぶPostgreSQLの社内読書会振り返り データベースをデータの箱としか思っていなかった私の『内部構造から学ぶPostgreSQL』を読んだ感想 普段何気なく使ってるRDBMSですが、ACID特性を守るため・大量の読み書きを捌くため、非常に緻密に設計されております。 これを完全再現といかなくとも自分
PostgreSQL Row Level Security (RLS) を使って顧客データ保護の安全性を高めている件 - Techouse Developers Blog
はじめに 初めまして、株式会社Techouseエンジニアインターンの sakaidubz と申します。本日は私の携わっているプロダクトであるクラウドハウス労務で利用している RLS (Row Level Security) の技術について紹介します。 Techouse では、重要技術として RLS を多用しています。 通常 PostgreSQL の運用時には利用しないものであるため Techouse の開発メンバーとしてジョインしたみなさんが手慣れるまでに少し苦労をされているようです。 そこでこの場を借りて解説してみようと思い立ちました。 クラウドハウス労務について RLS について紹介する前に、私が開発しているクラウドハウス労務について紹介します。 クラウドハウス労務は人事労務における複雑な業務の電子化を推進するセミオーダー型・クラウド業務支援サービスです。各種手続きや年末調整といった法
PrismaのTypedSQLがなぜアツイのか
Prisma界隈で話題沸騰中（自分調べ）のTypedSQLだが、自分の中ではかなりアツいと思っているので、その理由を語ろう。なおTypedSQLの機能とか仕組みについては記述しないのでドキュメントや以下の記事を参照するとよい。 Prismaの難しさ 複雑なクエリを組み立てるのが特に難しい。複雑といっても何10行もあるようなクエリとかではなく、joinとか集計関数がいくつかあるくらいで十分複雑になる。たとえば特定のユーザーに紐づく記事をコメントの数を含めて取得したいとする。クエリは雰囲気こんな感じ。SQLとしては全然難しくない。 SELECT posts.id, count(comments.id) AS cnt FROM posts INNER JOIN users ON posts.author_id = users.id LEFT JOIN comments ON posts.id =
500万人が利用する「友達と遊べるたまり場アプリ パラレル」におけるデータベース基盤の継続的改善
SRE NEXT 2024 の発表資料です。 https://sre-next.dev/2024/schedule/#jp041 『友達と遊べるたまり場アプリ パラレル』では、クラウドベンダーによる不定期メンテナンスや季節イベントによるアクセス急増によってデータベースが不安定になり、最終的にサー…
はじめに こんにちは。calloc134 です。 バックエンド開発において、DB にデータを保存することはよくあることです。 DB と接続してデータのやり取りを行う必要がありますが、皆さんはどのようにしてデータを取得していますか？ ORM やクエリビルダを利用したり、逆に SQL を記述してコード生成を行ったりと、様々な方法があります。 今回はこれらのアプローチについて比較し、比較的斬新な方針を取っているものとして SafeQL を紹介します。 注意点 ここでは、TypeScript のバックエンド開発と、そこで利用されるライブラリを前提として話を進めます。 Go や Python など他の言語での利用方法については、別途調査が必要です。 SQL に対するアプローチ まず、SQL に対するアプローチには大きく分けて 2 つの方法があります。 それぞれのライブラリの使い方を、簡単に見ていきま
Free and open source, database design editor. No signup -> get a diagram in just 15sec Free and open source, DB design editor. No signup -> get a diagram in just 15sec
PGlite
PGliteEmbeddable Postgres Run a full Postgres database locally in WASM with reactivity and live sync.
DuckDB雑紹介
DuckDBを触っていて特に興味を持った機能を中心に雑解説します。
AWSのDMSやブルー/グリーンデプロイを使ってMySQL8.0へ移行した話 - BASEプロダクトチームブログ
はじめに Data Strategyチーム（以下、DSチーム）でDWHやBIツールの運用をしている@shota.imazekiと不正検知やAWS基盤運用をしている@tawamuraです。 Aurora MySQL v2（MySQL5.7互換）が2024/10/31に標準サポート終了となるため、DSチームでは2024年6月にAurora MySQL v3（MySQL8.0互換）へのアップグレードを実施しました。 その際に得られた課題や知見について紹介していきます。主にAWS DMSやAmazon RDS ブルー/グリーンデプロイを用いたアップグレード方法の話になります。 DSチームのインフラ構成 DSチームはBASEの機械学習基盤を構築・運用しており、APIなどを介してプロダクト側へ機械学習モデルの推論結果などを返しています。学習・推論のために使うプロダクト側のデータはDMSを用いて、DS環
TiDBを触ってみて個人的に面白いと思ったものを雑にまとめます。 TiDBのことはある程度知っている人向けの話です。 HTAP（TiFlash） リソース制御機能 Stale Read Follower Read プッシュダウン レコードTTL コメント構文 sync-diff-inspector ローカルPCでTiDBを起動する まとめ HTAP（TiFlash） TiDBといえば、HTAPが有名だと思う。 https://docs.pingcap.com/ja/tidb/stable/explore-htap https://docs.pingcap.com/ja/tidbcloud/tiflash-overview TiDBが苦手とするOLAPを高速に処理するために、 TiFlashという列指向NoSQLを外付けし、 OLAP系のクエリをそこに対して実行するという、 なんとも力技感が
Introducing postgres.new, the in-browser Postgres sandbox with AI assistance. With postgres.new, you can instantly spin up an unlimited number of Postgres databases that run directly in your browser (and soon, deploy them to S3). Each database is paired with a large language model (LLM) which opens the door to some interesting use cases: Drag-and-drop CSV import (generate table on the fly) Generat
Announcing TypedSQL: Make your raw SQL queries type-safe with Prisma ORM
Generate query functions by using the --sql flag on prisma generate: Import the query function from @prisma/client/sql … … and call it inside the new $queryRawTyped function to get fully typed results 😎 If your SQL query has arguments, they are provided to the query function passed to $queryRawTyped The Prisma Client API together with TypedSQL provides the best experience for both CRUD operations
Software Design 2024年8月号 連載「レガシーシステム攻略のプロセス」第4回 ZOZOTOWNリプレイスにおけるマスタDBの移行 - ZOZO TECH BLOG
はじめに 技術評論社様より発刊されているSoftware Designの2024年5月号より「レガシーシステム攻略のプロセス」と題した全8回の連載が始まりました。 ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトで採用したマイクロサービス化のアプローチでは、安全かつ整合性のとれたデータ移行が必須となりました。第4回では、このマスタDBの移行について紹介します。 目次 はじめに 目次 はじめに マスタDB移行 マスタDB移行について 要件と課題 テーブル構成を再設計したうえでデータ移行を実施する ダウンタイムなしでデータ移行を実施する 方針 異なるDBおよびデータスキーマ間で移行を実施するためEmbulkを使用する ダブルライトをリリースし、データ移行中に発生するDBへの書き込みを両DBにアトミックに実施する データを一時DBに格納し、一時DBから移行先DBにデータを移行する BulkloadとBac
タイトルのこともできることを検証した。（ORM で文句ない人は ORM として使えばいい） Prisma は TypeScript の優秀な ORM / QueryBuilder だが、Prisma 以外で運用されていると途中から投入するのが（一応可能ではあるが）面倒だったりする。 だが Typed SQL によって、既に存在するDBに対して、副作用なくクエリビルダとしてのみ導入することができるのでは、と思いついて試したところ、できた。 今回はリモートの Supabase の PostgreSQL に対して行ったが、たぶん他の環境にも使える。 d1 とか。 prisma の最小プロジェクトのセットアップ $ mkdir prisma-qb-only $ cd prisma-qb-only ## 初期化 $ pnpm init $ pnpm add prisma @prisma/client
プロダクト開発でsqlcを採用した話
はじめに toB向けの0->1のGoのバックエンドAPIの開発でsqlcを採用しました。 使い始めてから1年半くらい経ったので感想を書いてみようと思います。他の人のブログでよく言及されている点については同じことを書くことになるので書きません。 使っていたsqlcのバージョンは1.18~1.26です。 sqlcを採用した理由 sqlcに限らずバックエンドAPIの開発の技術選定をする上で技術的な要件は無かったです。開発効率や開発速度を高めることができる技術選定を求められていました。 バックエンドAPIの開発のリードエンジニアは私だったので、私が使い慣れているツールをなるべく使い、技術検証や使い方を調べる時間を極力減らし開発効率と開発速度を上げようとしていました。ただ、全て私が知っているツールだと私の開発のモチベーションが上がらなかったので、Product Ownerに相談してORMのみ使ったこ
Philosophy We strive to create an environment conducive to many different types of research across many different time scales and levels of risk. Learn more about our Philosophy Learn more
Postgres as a search engine
This method ensures that items ranked high in multiple lists are given a high rank in the final list. It also ensures that items ranked high in only a few lists but low in others are not given a high rank in the final list. Placing the rank in the denominator when calculating score helps penalize the low ranking records. It’s also worth noting: $rrf_k: To prevent extremely high scores for items ra
最近、SQL アンチパターンという本を読んでいたら、MySQL、 PostgreSQL、SQLite などのデータベースでも拡張機能を利用することで全文検索を実装できることを知りました。[1] SQLite で構築されている Cloudflare D1 についても調べてみたところ、制限はあるものの全文検索の拡張機能が使えるということがわかりました。 Export is not supported for virtual tables, including databases with virtual tables. D1 supports virtual tables for full-text search using SQLite’s FTS5 module. 今回は個人ブログの全文検索 API を D1 を利用して実装してみたので、その方法について書きたいと思います。 作成した AP
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
Postgres Sandbox
Mobile Support Coming Soonpostgres.new is in early Alpha and is actively being developed. We are working on mobile support for PGlite right now. In the meantime, please check out the video below or visit from a laptop or desktop.
Interactive Online SQL CourseMaster SQL by working on exercises close to real professional tasks
【PGlite】WebAssemblyでPostgreSQLを軽量に - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに PGliteの概要 PGliteの特徴 PGliteを試す ブラウザで使う PGliteの速度計測 まとめ はじめに こんにちは！エンジニア２年目のTKDSです！ 今回はPGliteについて調べてみました！ 概要・使い方・速度実験・まとめの内容で記事は構成されています。 使ってみた結果として、軽量高速であり色々使いみちがありそうなツールだと感じました。 ぜひ最後まで読んでいただけると幸いです。 PGliteの概要 PGliteは、PostgreSQLをWebAssembly（WASM）にコンパイルした軽量なデータベースエンジンです。 これにより、ブラウザ、Node.js、Bun、DenoなどでPostgreSQLの機能を利用でき、開発者はローカルやサーバーレス環境でデータベース操作を行うことが可能です。 PGliteは、インメモリデータベースやファイルシステム（Node.jsやB
Supabase、AIアシスタントを備え、ブラウザ上で実行できるPostgreSQLサンドボックスpostgres.newをリリース Supabaseは2024年8月12日、AIアシスタント機能を使いながらPostgreSQLをブラウザ上で直接実行できるPostgreSQLサンドボックス「postgres.new」をリリースした。 postgres.new: In-browser Postgres with an AI interface -Supabase Blog Launch Week Day 1 Announcement: 🚨 https://t.co/EwDeIl601U ◆ Spin up an unlimited number of Postgres databases ◆ Directly in the browser ◆ Let AI build your sc
Google Cloud の RDBMS を徹底比較する登壇を行いました！ #devio2024 | DevelopersIO
クラスメソッド Odyssey のリアルイベントで Google Cloud のリレーショナルデータベースを徹底比較して、どのように選ぶべきか発表してきました！ ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 7月20日にクラスメソッドの設立20周年イベントである Odyssey のリアルイベント Day4 で Google Cloud の RDB の選択方法について登壇してきました。 Google Cloud の RDB を徹底比較！ 選び方と最新機能紹介 データベース データベースは、RDBMS 以外にも NoSQL や NewSQL などの分類がありますが、人気のデータベースランキングでも上位は全て RDBMS になっていて人気が根強いプロダクトになっています。しかし、データの扱い方として、生成 AI のブームによるベクトル検索やデータ量の増加なども重要になります。 Googl
はじめに こんにちは、ZOZOMO部SREブロックの蔭山です。普段はFulfillment by ZOZOやZOZOMOのSREを担当しています。 今回ZOZOMOで提供しているサービスの1つである「ブランド実店舗の在庫確認・在庫取り置き」のマイクロサービス（通称realshop-api）にてMySQLにアクセスできる運用ユーザーの権限管理の最適化を行いました。本記事でその取り組みについてご紹介いたします。 目次 はじめに 目次 なぜ権限管理を最適化したのか 権限管理が複雑化してきた 秘密情報を閲覧できるメンバーを制限する必要がでてきた どのように最適化したか ロール機能を使った権限の標準化 秘密情報の保護自動化 秘密情報カラムの管理 秘密情報カラムへの権限剥奪を自動化 秘密情報カラムを除いたVIEWの自動作成 実施した結果 まとめ なぜ権限管理を最適化したのか realshop-apiで
8月30日、Laravelは「Laravel Cloud」を発表した。Laravelアプリケーションを即座にデプロイできる新しいクラウドプラットフォームだ。 Laravelの創設者であり主要な開発者であるTaylor Otwell（テイラー・オットウェル）氏が、Laracon 2024のキーノートスピーチで初めてこのプラットフォームを公開した。デモンストレーションでは、プロジェクトの作成からLaravelアプリケーションの起動までがわずか25秒で完了したことが示された。 Laravel Cloudは完全に管理されたインフラストラクチャプラットフォームであり、LaravelとPHPに最適化されている。 以下に、Laravel Cloudの主な機能を示す。 即時デプロイ：Laravelアプリケーションをわずか数秒で起動・デプロイできる。 自動スケーリング：アプリケーションの需要に応じて、自動的
プログラミング関係の仕事に就きたいと思っているなら、「SQL」「Python」「Java」の習熟度向上を怠らないようにした方がよい。「2024 IEEE Spectrum Top Programming Languages」レポートによるとそのようだ。同レポートでは、雇用主が何を求めているかを調査している。 そのような結果を示す「Jobs」部門の順位では、「2022 Top Languages Report」と現行の2024年版レポートを比べた場合、上位12言語で幾つかの変化が見られる。JavaとPythonが2位と3位で順位を入れ替えており、Pythonは、データベースアクセス言語「SQL」のすぐ後に続く結果だった。Pythonは、当然ながらAI関連開発では非常に人気がある。 「TypeScript」は、「JavaScript」に代わって4位を獲得した。ウェブページプログラミング言語のJ
How Postgres stores data on disk – this one's a page turner | drew's dev blog
How Postgres stores data on disk – this one's a page turner Table of Contents I remember when I first started on server-side applications – the kind that need to persist data – and not getting what the big deal about databases was. Why are databases such a big thing? Can’t we just store some data on disk and read / write from it when we need to? (Spoiler: no.) Once I started working with real-life
複雑なクエリーをActive Recordのモデルとして定義する方法｜TechRacho by BPS株式会社
WITH句 SQLではWITH句を用いて任意のサブクエリーに対して名前をつけることができます。 SELECT * FROM (複雑なサブクエリー) を WITH any_name AS (複雑なサブクエリー) SELECT * FROM any_name のように記述でき、可読性の向上かが期待でき、再利用も可能となります。 WITH句では、(複雑なサブクエリー)の部分を CTE (Common Table Expression) と呼びます 今回は users 仮想テーブルでは以下のSQLの実行を目標とします WITH "users" AS ( SELECT "accounts"."id", "accounts"."email", "profiles"."first_name", "profiles"."last_name" FROM "accounts" INNER JOIN "prof
GitHub - lovasoa/SQLpage: Fast SQL-only data application builder. Automatically build a UI on top of SQL queries.
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重いALTER TABLEの実行中に進捗状況を確認する方法 - CyberAgent SRG #ca_srg
生SQLに型を手書きする時代は終わり？Prismaの新機能「TypedSQL」
SQL緊急救命室──非効率なコードを改善せよ！
Goで自作RDBMS - abekoh's tech note
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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
Interactive Online SQL Course — SQL Academy
Supabase、AIアシスタントを備え、ブラウザ上で実行できるPostgreSQLサンドボックスpostgres.newをリリース | gihyo.jp
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Laravel Cloud登場！Laravelアプリケーションを即時デプロイ、自動スケーリングも可能
雇用主が求める言語は「SQL」「Python」「Java」--「IEEE Spectrum」レポート