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  • 勢いでつくったSQLツールと歩んだ28年。フリーソフト「A5:SQL Mk-2」開発秘話【フォーカス】 レバテックラボ(レバテックLAB)

    TOPフォーカス勢いでつくったSQLツールと歩んだ28年。フリーソフト「A5:SQL Mk-2」開発秘話【フォーカス】 フリーソフト「A5:SQL Mk-2」 開発者 松原 正和 1974年富山県生まれ。工場向けシステム開発やSESを経て、2020年より位置情報システム会社に参画。個人としては、1997年にSQLクライアント「A5:SQL Mk-2」の開発を開始。以来、約28年間にわたり改良と保守を続ける。ソフトの初期名は「あまのいわと5 IMPERIAL GODDESS II」。SF漫画『ファイブスター物語』の主人公名が由来。その後「あまのいわと5」を省略したA5に、旧日本軍の九六式艦上戦闘機の別名「A5M」とアニメ『重戦機エルガイム』の登場メカ「エルガイムMk-II」を組み合わせ、現名称に。 「A5:SQL Mk-2」公式サイト X 「A5:SQL Mk-2」というSQLクライアントが

      勢いでつくったSQLツールと歩んだ28年。フリーソフト「A5:SQL Mk-2」開発秘話【フォーカス】 レバテックラボ(レバテックLAB)
    • Re: 履歴テーブルから最新の1件を取ってくる方法

      そーだいさんが執筆された記事で、履歴テーブルから最新の1件を取ってくる方法について解説している。PostgreSQLの例だと以下のようなユーザーの履歴データに対し: CREATE TABLE history ( id SERIAL PRIMARY KEY, user_id INTEGER NOT NULL, data TEXT, created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); INSERT INTO history (user_id, data, created_at) VALUES (1, 'First entry of user1', '2024-01-01 10:00:00'), (1, 'Second entry of user1', '2024-01-02 09:30:00'), (2, 'First entr

        Re: 履歴テーブルから最新の1件を取ってくる方法
      • 超入門!テーブル設計をデータモデリングから考えよう

        基本から学ぶ テーブル設計 超入門! 〜データモデリングとテーブル設計の基本を学ぼう〜 https://modeling-how-to-learn.connpass.com/event/242944/ にてお話した際のプレゼン資料です。 入門者に向けて、テーブルを設計する上でモデリングすると…

          超入門!テーブル設計をデータモデリングから考えよう
        • 100秒でMySQLのローカル環境をDockerで作って、データも自動で入れる。最強のSQL練習環境構築法

          【2022/2/26 追記】 主にはてブコメントで様々なご指摘を頂いたので、タイトルの修正&内容を一部追記しました。分かりにくいタイトルを付けてしまい申し訳ございません。ご指摘ありがとうございます。 もともと本記事は自分用のメモを兼ねて駆け出しエンジニアの人が数人参考にしてくれたらいいかな、程度の気持ちで書いたものでした。 現在はてなブックマークのテクノロジーカテゴリーで 1 位になっており、予想の 1000 倍以上の人に見ていただける記事になってしまいました。 今後も精進します、ありがとうございます! 特に理由もなくローカルに MySQL を入れて遊びたくなる気持ちって定期的に湧きますよね。 私は湧きます、半年に 1 回ぐらい。 業務ではフロントを触ることが多く、DB はそれほど触りません。 そのため久々に MySQL をローカルで立ち上げようとするといつも手順を忘れてしまっていて、なん

            100秒でMySQLのローカル環境をDockerで作って、データも自動で入れる。最強のSQL練習環境構築法
          • PostgreSQLはなぜMySQLを上回れた? PostgreSQL 17で見えた生成AI時代のデータベース

            世界トップに躍進したPostgreSQL データベース管理システム(DBMS)の世界で、大きな変化が起きている。長年、企業システムの中核を担ってきたのはMySQLだが、この数年でPostgreSQLがトップの座に躍進、またAI時代の到来により、そのポジションをさらに強固なものにしているのだ。 スタックオーバーフローが実施した開発者調査(2024年版)によると、PostgreSQLは2年連続でデータベースのトップに君臨、その利用率は51.9%に上る。これに対し、MySQLは39.4%にとどまり、両者の差は広がる一方となっている。 この数字の意味するところは大きい。わずか6年前の2018年、MySQLの利用率は59%を占めていたが、PostgreSQLは33%にすぎなかった。この劇的な逆転は、PostgreSQLの技術的優位性と時代のニーズが合致した結果といえる。 そもそもPostgreSQL

              PostgreSQLはなぜMySQLを上回れた? PostgreSQL 17で見えた生成AI時代のデータベース
            • WEB+DB PRESSと私

              「大江戸Ruby会議10」での発表資料です。 https://regional.rubykaigi.org/oedo10/

                WEB+DB PRESSと私
              • Dockerコンテナのpostgresqlがマルウェアに感染した件について - Qiita

                表示されたプロセス一覧の中からCPU負荷を極端に使用しているプロセスを探したところありました。 「/tmp/kinsing」 「/tmp/kdevtmpfsi」 この2つのプロセスがCPU負荷300%を超えていました。 kinsing(kdevtmpfsi)マルウェア このDockerマルウェアは感染したDockerホストで仮想通貨をマイニングしてCPU負荷を掛ける仮想通貨マイニングマルウェアです。ここではマルウェア自体の機能と解析の解説は記述しません。 詳しくは以下のリンク先を参考にしてください。 脅威:コンテナ環境を対象としたマルウェア「Kinsing」が増加中 #AquaSecurity #セキュリティ #コンテナ #マルウェア コンテナを標的にしたマルウェア、Aqua Security Softwareが攻撃手法を解説 感染経路 誤って外部公開されたDocker APIが主な感染経

                  Dockerコンテナのpostgresqlがマルウェアに感染した件について - Qiita
                • パスワードがハッシュ値で保存されているサイトのSQLインジェクションによる認証回避の練習問題 - Qiita

                  Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

                    パスワードがハッシュ値で保存されているサイトのSQLインジェクションによる認証回避の練習問題 - Qiita
                  • MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか? | mond

                    MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか? 端的に言うと性能が良いからです。 これを理解するにはバッファプールへの理解が必要です。ディスク指向のデータベースの上では有限のメモリを最大限活用することでメモリに入り切らない巨大なデータ群に対して良好な参照性能を出す必要があります。バッファプールとはディスク上のデータの羅列を固定サイズのページ(InnoDBの場合16KB)の羅列であるとして読み書きに必要な分だけをメモリに移し取り複数の書き込みをできる限りメモリ内で受け止めて後でまとめてディスクに書き戻すという、ライトバック型のキャッシュのような機構です。 この中においてバッファプールは有限のサイズしか無いので適宜プール内のデータを書き戻して入れ替えながら上手くやっていく必要があります。 さてB+treeとB-treeの最大の違いは木のリ

                      MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか? | mond
                    • 【レポート】AWS における安全な Web アプリケーションの作り方 #AWS-55 #AWSSummit | DevelopersIO

                      この記事では、5月12日に行われた AWS Summit Online 2021 のオンラインセッション『AWS における安全な Web アプリケーションの作り方(AWS-55)』の模様をレポートします。 セッション概要 情報処理推進機構(IPA) の公開している「安全なウェブサイトの作り方」をはじめとしたセキュリティを考慮した安全なウェブアプリケーションの設計ガイドラインがいくつか知られています。本セッションでは、アプリケーション開発者向けにガイドラインに則ったアプリケーションを AWS 上でどのように実装するのかを AWS プラットフォームレイヤーとアプリケーションレイヤーのそれぞれの観点から項目ごとに解説し、アプリケーション導入前、または導入後のセキュリティ対策の指標となることを目指します。 登壇者 アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部 ソリューションアーキテク

                        【レポート】AWS における安全な Web アプリケーションの作り方 #AWS-55 #AWSSummit | DevelopersIO
                      • MySQLで発生し得る思わぬデッドロックと対応方法

                        はじめに この記事は実際の業務で発生した MySQL のデッドロックとそのいくつかの回避方法や対応方法を(テーマは変えて)手元で実行できるコードを用いて解説する記事です。具体的には「トランザクション張っておけば大丈夫」と思ってませんか? バグの温床になる、よくある実装パターンの記事で紹介されている「1on1 チャットサービス」で紹介されているデッドロックとデータベースレイヤでは同じ状況だったのですが、記事で紹介されている方法とは別の方法でデッドロックを回避する必要があったため、同じ状況に遭遇した人の助けになればという思いで記事を書きました。また、こちらの記事が無ければ私自身も現象を理解するのにもっと苦労したと思うので、この場を借りてお礼申し上げます! 出金サービス履歴登録サービスを例に考える コードと説明が https://github.com/shuntagami/withdrawal_

                          MySQLで発生し得る思わぬデッドロックと対応方法
                        • 2025年度 新卒研修「100分で学ぶ サイバーエージェントのデータベース活用事例とMySQLパフォーマンス調査」 | CyberAgent Developers Blog

                          こんにちは、Service Reliability Group(SRG)の鬼海 雄太(@fat47)です。 SRG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。 本記事では2025年度のサイバーエージェントの新卒研修で「100分で学ぶ サイバーエージェントのデータベース活用事例とMySQLパフォーマンス調査」という研修を実施した話と、その内容について簡単に紹介しています。 例年の新卒技術研修について サイバーエージェントでは毎年、新卒のエンジニア全員を対象にした技術研修が実施されており、 セキュリティ研修やAWSなどのクラウド実習、ハッカソン形式のチーム開発研修 などの研修が実施されています。 しかし、データベースに関する内容は新卒のエンジニア全員を対象にした研修では実施されておらず、各部署(子

                            2025年度 新卒研修「100分で学ぶ サイバーエージェントのデータベース活用事例とMySQLパフォーマンス調査」 | CyberAgent Developers Blog
                          • SQL Chat

                            Chat-based SQL Client and Editor for the next decade

                            • 【衝撃】AWSのRDSがデータを失わないBlue/Greenデプロイに対応しました #reinvent | DevelopersIO

                              「最近は、データベースもB/Gデプロイできるらしいよ?」 「そりゃそうやろ。B/Gデプロイなんて、最近当たり前……… へ?DBが?無理でしょ?ほぇ?どういうこと?」 最初アップデートのタイトルを見たときの、ハマコーの率直な感想です。 Blue/Greenデプロイは、現行バージョンのトラフィックを活かしたまま新バージョンを動作確認し、問題なければ新バージョンをリリースするという、最近の安全なデプロイの概念において無くてはならないものです。 同時に新旧バージョンを稼働させるため、基本的にはステートレスなアプリケーション・サーバーにおいて利用するものという固定概念があったのですが、それをデータベースに対して既存のAWSの技術を組み合わせつつAWSらしいマネージドな仕組みで解決しようという、意欲的なリリースです。制約事項もそれなりにあるので、皆さんの運用ワークロードに当てはまるかは、事前の検証が必

                                【衝撃】AWSのRDSがデータを失わないBlue/Greenデプロイに対応しました #reinvent | DevelopersIO
                              • 利用者は数十億人!? SQLiteはどこが凄いデータベース管理システムなのか調べてみた - Qiita

                                はじめに SQLite は世界で一番使われている だから世界で一番凄いものに決まってるだろ SQLite は世界で最も使われている RDBMS です。名前に反して(?)おもちゃの RDBMS ではありません。元ネタと同じで 一番普及しているからと言って必ずしも一番凄いものであるとは限りませんが、普及しているのであればそこには何かしらの理由があるはずです。その理由を調べないことには、凄いか凄くないかの結論は出せないので SQLite のなにがそんなに凄いのかを調査しました。 2022/04/01 続編記事↓を書きました。 注意 この記事は「なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか? ~ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決する」の補足記事して書いたものです。ところどころ不自然にシェルスクリプトや Unix コマンドの話が登場するのはそのためです。基本的

                                  利用者は数十億人!? SQLiteはどこが凄いデータベース管理システムなのか調べてみた - Qiita
                                • PostgreSQL設計ガイドラインのご紹介 | フューチャー技術ブログ

                                  はじめにフューチャー社内の有志メンバーでPostgreSQL DB設計ガイドラインを作成しました。 PostgreSQL設計ガイドライン | Future Enterprise Arch Guidelines形になってから数ヶ月寝かせており、ある程度社内の指摘を取り込むことができたのでこのタイミングで告知します よくあるDB設計規約との差別化ポイント単にDB設計ガイドラインというと何を今更?感もあるので、命名規則や型桁など一般的な内容に加え、以下の点でよくあるDB設計ガイドラインから一歩踏み込んだコンテンツとなるよう心がけました。 論理設計への踏み込み単なるテーブル定義やデータ型選択にとどまらず、より高度な論理設計の原則に焦点を当てています。 マスタ/トラン/ワークデータベース設計において、データの種類に応じてテーブルを明確に分離することは設計効率と保守性を高める上で重要ですが、意外とその

                                    PostgreSQL設計ガイドラインのご紹介 | フューチャー技術ブログ
                                  • リーダブルSQL[より良いSQLを書くためのシンプルで実践的なテクニック] - Qiita

                                    はじめに 最近エンジニア界隈では「リーダブルコード」が話題なっていますね。 リーダブルコードでは、このような定理が紹介されています。 「コードは他の人が最短時間で理解できるように書かなければいけない。」 Dustin Boswell リーダブルコード P.3 より引用 皆さん、クソSQL1を読んだことがありますね? クソSQLを書いたことがありますね? 僕は、あります。 そこで、本記事ではどうしたらリーダブルなSQLが書けるかというアイデアを紹介します。 処理の流れの順に上から読めるようにする サブクエリを多用したSQLは複雑に絡み合った大きな複雑な塊になってしまいます。サブクエリを使ったSQLでは、処理の流れは上から下ではなく、ネストされた内側から始まります。しかも、必ず内側から読んでいけば理解できるかというとそうでもなくて、内側のクエリが外側のクエリの影響を受けていて、内側のクエリだけ

                                      リーダブルSQL[より良いSQLを書くためのシンプルで実践的なテクニック] - Qiita
                                    • SOLID原則完全に理解した!になるための本

                                      SOLID原則を学び、完全に理解した!になるための本

                                        SOLID原則完全に理解した!になるための本
                                      • プログラミング言語へのMicrosoftの影響力がヤバい - きしだのHatena

                                        Tiobe indexを眺めながら、C#とVBが入っていてMicrosoftは強いなーと思ったのだけど、よくみると他の言語もMicrosoftの影響力すごいのではとなったので調べてみた。 https://www.tiobe.com/tiobe-index/ Python 例えば1位のPythonにMicrosoftはかなり力をいれている。象徴的なのが、Pythonのオリジナル開発者の入社 C/C++ Windows上でのC/C++コンパイラではMS C/C++が圧倒的シェアであるし、C++の標準化団体にMicrosoftはGold Memberとして参加している。 https://isocpp.org/about Java 4位のJavaに関してもかなりリソースは割いているわけですが、全体の影響度としてそこまで大きくはないですね。 昨日のブログにも書いたようにOpenJDKビルドを出してい

                                          プログラミング言語へのMicrosoftの影響力がヤバい - きしだのHatena
                                        • 型キャストの場所のせいで、秒で終わっていたクエリに1時間超かかるようになってしまった話 - SmartHR Tech Blog

                                          SmartHRで届出書類という機能を担当しているプロダクトエンジニアのsato-sと申します。 今日は、以前私が調査にとても苦労したパフォーマンス上の問題の話を紹介したいと思います。 TL;DR PostgreSQLのアップグレードを実施した アップグレード後、今までは問題のなかった特定のクエリの実行に1時間超かかり、DBのCPU使用率がピッタリ100%に張り付くようになった 色々調査した結果、PostgreSQL上の型キャストの場所のせいで、良くないクエリプランが選択されることが原因だった 型キャストの場所には気をつけよう PostgreSQLのアップグレードと挫折 SmartHRでは基本的にWebアプリケーションのデータベースとしてGoogle CloudのCloudSQLによって提供されるPostgreSQLを利用しています。 私の担当している届出書類機能では、利用中のPostgre

                                            型キャストの場所のせいで、秒で終わっていたクエリに1時間超かかるようになってしまった話 - SmartHR Tech Blog
                                          • 転職した - tmtms のメモ

                                            これは「Rubyist近況[1] Advent Calendar 2021」の6日目の記事です。 adventar.org 自称 Rubyist なので近況を書きます。 2021年10月末で30年ほど勤めた富士通グループを退職しました。 11月からは SmartHR という会社で働いてます。 3年ほど Ruby は仕事ではあんまり使ってなかったのですが、また Ruby を仕事で使うようになりました。 会社から配布された PC は Core i7 メモリ32GB の MacBook Pro なんでかなり人権がある感じなんですが、人生初 Mac で1ヶ月位経ってもまだ慣れなくて、VM で Ubuntu Desktop 入れようか迷ってます。 近況は以上です。以下は富士通グループの入社〜退職までのメモ。長いので読まなくていいです。 1991〜 設立7年目の今はなき「富士通長野システムエンジニアリ

                                              転職した - tmtms のメモ
                                            • メンテのいらないソフトウェア - 誰かの役に立てばいいブログ

                                              ソフトウェアエンジニアとして働き始めて 20 年以上になります。 元々ソフトウェアでいろいろ作りたくて就いた職業なので、結構な数のプロダクトを開発してきました。 私がメインで開発したもので OSS として出ているものでは、 yrmcds: memcached クローンで、レプリケーション機能などを持つ usocksd: SOCKS4/5 サーバー & ライブラリ transocks: アプリのネットワーク通信を透過的に SOCKS サーバーにプロキシする透過プロキシ coil v2: Kubernetes の CNI ネットワークドライバ moco: MySQL を自動運用する Kubernetes オペレーター accurate: Kubernetes 上で namespace ベースのソフトマルチテナンシーを実現するためのソフトウェア などがあります。これらのソフトウェアの多くは、現役

                                                メンテのいらないソフトウェア - 誰かの役に立てばいいブログ
                                              • オレオレ RAG をさくっと作る

                                                この記事は間違いが含まれている可能性があります。 もともと自社のドキュメントでは Meilisearch で日本語全文検索を実現していましたが、ドキュメントに質問できるようしたいと思い、簡単な RAG を作りたい!と思っていました。 とりあえず、ドキュメントを分割し、ベクトル化してベクトルデータベースに突っ込んで、質問をベクトル化して結果を引っ張り、それを LLM に食べさせて解説させる、というのができればよいということがわかりました。 ベクトル化はよく使われている OpenAI Embeddings API を利用し、ベクトルデータベースは普段からよく使っている DuckDB に VSS (Vector Similarity Search for DuckDB) という拡張を使うことにしました。 自社のドキュメントをなんとかうまいこと分割して、あとは分割したドキュメントを API を叩い

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                                                • 読み取り専用 DB を Aurora から SQLite に移行してコストを 1/8 に削減した話 - エムスリーテックブログ

                                                  こんにちは。クラウド型電子カルテであるエムスリーデジカルのソフトウェアエンジニア兼 Team SRE をしている井上 渉(@wtr_in)です。キャベツ相場が落ち着いてきて一安心しています。 今回は、デジカルを構成するサービスの DB(基本的に読み取りのみ)を Aurora MySQL から Fargate 上の SQLite に移行し、性能も向上しつつ当該サービス全体のインフラコストを約 1/8 まで大幅に削減できた話をご紹介します。 移行前・移行後の構成とその効果 移行前 (Aurora MySQL) 移行後 (SQLite) 移行で得られた効果 移行を検討した背景 なぜ SQLite を選んだか SQLite のデータをどこに置くか インメモリ SQLite へのデータロード まとめ We are hiring! 移行前・移行後の構成とその効果 今回 SQLite を採用したサービス

                                                    読み取り専用 DB を Aurora から SQLite に移行してコストを 1/8 に削減した話 - エムスリーテックブログ
                                                  • 個人開発激安 GCP (にしたい)

                                                    とりあえず GCP で軽くサーバーとデータベース立ててみたいっつって脳死で使ってたら1日で 1800 円いって焦った。慌ててチャットサポートに聞いたらいろいろ教えてくれて安心したけど、もうちょっと調べてみためも。自分が使いそうなものしか書いてないよ。 Google Cloud Calculator めっちゃ便利。 App Engine TLDR これを app.yaml に書いておけば一番安上がり env Standard environment と Flexible environment があって、無料枠があるのは Standard だけ。他にも Flexible だと想定外の請求が来たりするらしい。なので Standard を指定しておく instance_class サーバのインスタンスの種類。F1 が一番しょぼいスペックのサーバで F1, F2 とかの "F" 系なら一日 28

                                                      個人開発激安 GCP (にしたい)
                                                    • 定期的に知識をリフレッシュする - Magnolia Tech

                                                      IT系に身を置いていると、つい新しい知識ばかりを追いかけがちになるけど、CS的な基礎知識や、Linuxのコマンドとかの(もちろんソラでコマンド10個のオプションを言える必要は、無い)も当然大事なわけです。というか、土台となる知識が無いと、新しい知識がちゃんと身につきません。 だけど、普段使わない、手を動かさない分野のスキルはどんどん忘れていきます。歳をとると加速度的に忘れていきます。 そしてヤバいのは、分かっていることと、分かっていないこと、できること、できないことの区別がつかなくなることです。 人は分かる範囲でしか物事を理解しないので、「分かっていないことを知る」という行為を行なって「分かる範囲」を広げる、または最低でも維持する営みを続けていかないとどんどん判断する時に必要な材料が狭まっていきます。 Java 1.5の知識で、Java17時代の判断はできないですよね、10倍以上違うんだか

                                                        定期的に知識をリフレッシュする - Magnolia Tech
                                                      • DB設計の共有で疲弊してない?dbdocsのすゝめ

                                                        DB設計の管理や作成に疲弊してません?こんにちは。ukmshiです。今日はDB設計の共有と管理に便利なツール、dbdocsについてお話しします。dbdocsを使えば、設計の可視化や共有がめちゃくちゃ簡単になるんです。今回は、その魅力と利点、そして実際の使い方について詳しく説明します。 dbdocsとは? dbdocsは、コードベース(DBML)でDB設計を管理し、URLで共有することが可能なツールです。データベースのテーブル構造や関係性を可視化し、それを他のチームメンバーやステークホルダーと手軽に共有することができます。 DBMLについてはこちらを参考に dbdocsの利点 dbdocsの利点について詳しく見ていきましょう。 無料 まず最初に、dbdocsは基本無料です。コストを気にせずに利用できるので、チームの誰もがアクセス可能です。 コードベースで管理 dbdocsはコードベースでDB

                                                          DB設計の共有で疲弊してない?dbdocsのすゝめ
                                                        • DBテーブルのカラムを削除するときにやること・考えること - エムスリーテックブログ

                                                          突然ですが皆様は、稼働済みサービスのDBからテーブルカラムを削除されたりすること、ありますでしょうか? 基本的に削除はまずやらないのではと思います。えっやらないの? と思われた方もいらっしゃるかもしれませんが、きっとこの記事を読めばなぜ多くの方がカラム削除を避けるのかわかることでしょう。 とはいえ、そうして使わないカラムがテーブルに溜まっていくとやがて新規加入メンバーがコードにキャッチアップする妨げとなるレベルにまで溜まってきたりします。いつかは大掃除のときがくるわけです。DBは寿命長いですからね。そうしたときに実際どのような手順でカラムを削除するのか見ていきましょう。エムスリーエンジニアリンググループUnit1(製薬プロモーション)・Unit9(治験臨床研究支援)チームエンジニアの三浦 [記事一覧 ]が、最近実際にやった作業から知見をお届けします。 長いので3行で 考え方 1. そのカ

                                                            DBテーブルのカラムを削除するときにやること・考えること - エムスリーテックブログ
                                                          • 「分析SQLスタイルガイド」をかなり真面目に考えた - Qiita

                                                            目次 なぜSQLのスタイルガイドが重要なのか この記事の目的 この記事の対象者 分析SQLスタイルガイドの指針 基本ルール 命名規則 インデントルール 別名ルール joinルール クエリ分割ルール ⭐ コメント欄で「いや私はこう思う!」という意見をたくさんいただきました!ぜひそちらも御覧ください!(決して揶揄ではないです) なぜSQLのスタイルガイドが重要なのか SQLはプログラミング未経験者でもとっつきやすい言語と言われ、エンジニアや分析を本業としていない人でもSQLを使う機会が増えてきていると思います。 そんなSQLですが、こちらのブログでも指摘されている通り、一般的なスタイルガイドが定まっていません。スタイルガイドとはコードの書き方マナーようなもので、どこで改行するか、空白はいくつ入れるか、大文字を使うかなどの諸々を指します。 もしスタイルガイドが無いとこんな事が起こります コードに

                                                              「分析SQLスタイルガイド」をかなり真面目に考えた - Qiita
                                                            • よくわかるcontextの使い方

                                                              Goの標準パッケージにはcontextパッケージというものが存在します。 このパッケージは、net/httpやdatabase/sqlのような現実の事象と対応している何かが存在するようなパッケージではないため、初学者にとっては使い道がわからない、となってしまいがちです。 しかしcontextパッケージは、複数のゴールーチンを跨いだ処理を実装する際には非常に強力な力を発揮する、とても便利なパッケージなのです。 この本では、「contextとは何か?」というところから「どのように使えばいいのかわかる」ところまでたどり着けるように、Goのcontextまわりのことを解説しました。

                                                                よくわかるcontextの使い方
                                                              • 業務でどれだけSQL力がつくのか ~SQLアンチパターンを用いて確認~ 前編

                                                                はじめに こんにちは。 GMOアドマーケティングのKONCEです。 新卒で入社し、数年経ちました。日々の業務で学ぶことは多いですが、今年度は技術の深堀りをテーマにやっていきたいと思っています。 今回は入社してDBやSQLに関しては業務内で学ぶことが多く、特別訓練をしていたわけではなかったのですが、「SQLアンチパターン」を用いて学びながら、改めて自分の現状を見つめ直していけたらと思います。 今回は学習を行う側面と自分自身のレベルについて見直していきたいので 知っていた → ○ 部分的に知っていた → △ 知らなかった → × を付けてみようと思います。 目次 SQLアンチパターンについて Ⅰ部 データベース論理設計のアンチパターン 2-1. [○]1章 ジェイウォーク(信号無視) 2-2. [×]2章 ナイーブツリー(素朴な木) 2-3. [○]3章 IDリクワイアド(とりあえずID) 2

                                                                  業務でどれだけSQL力がつくのか ~SQLアンチパターンを用いて確認~ 前編
                                                                • SQLわかんねーーーーーーーー!!!!!!

                                                                  学生時代に独学でVBAやってたのが零細企業でなぜか評価されてDB管理をやらされかけてるけど SQLマジでわかんねーーーーーーーーーーー!!! なんだこれーーーーーーーーーーーーー!! ああああああああああああああ!!!! わかんねーーーーーー!!!!

                                                                    SQLわかんねーーーーーーーー!!!!!!
                                                                  • Reactチュートリアル2:レビューサイトを作ろう

                                                                    本資料について 本資料は日本大学文理学部情報科学科の開講科目「Web プログラミング」の教材として作成されました。本資料は下記のライセンスの範囲内で、当授業以外でも自由にご利用いただけます。 対象読者 本資料は、以下の教材を学習済み、もしくはそれと同等以上の知識を持っていることを前提としています。 React チュートリアル:犬画像ギャラリーを作ろう 基本情報技術者試験レベルの関係データベースの知識 本資料で学ぶこと 本資料では以下の内容を学びます。 Express と Sequelize による API サーバー開発 React と API サーバーの連携 Cross-Origin Resourcer Sharing React によるルーティング Auth0 によるユーザー認証 Heroku による API サーバーの公開 ライセンス この作品はクリエイティブ・コモンズ 表示 4.0

                                                                      Reactチュートリアル2:レビューサイトを作ろう
                                                                    • ローカルRAGを手軽に構築できるMCPサーバを作りました

                                                                      はじめに 最近話題のMCP(Model Context Protocol)記事です。MCPに関しては、同僚の李さんが素晴らしい記事を書いてくださいましたので、MCP自体の概要に関しては以下記事参照ください(お約束)。 今回は、LLMの代表的なユースケースとも言えるRAG(Retrieval-Augmented Generation)です。RAGはドキュメントから関連情報を検索し、AIの回答生成に活用する技術で、専門知識や最新情報を必要とするタスクに使われます。以前にTanuki-8BとOllamaとDifyを使って日本語ローカルRAG構築という記事でローカルRAGの構築について説明したので詳しくはそちらを参照してください。簡単なRAGの構成図としては以下となります(記事より引用)。 今回は、このRAGをMCPを使って実現します。つくるMCPサーバの中身としてはPostgreSQLでベクトル

                                                                        ローカルRAGを手軽に構築できるMCPサーバを作りました
                                                                      • 高効率なSQLクエリの書き方 - Qiita

                                                                        概要 この記事では、SQLクエリをより効率的に記述するためのベストプラクティスとテクニックに焦点を当てています。データベースのクエリはシステム全体のパフォーマンスに直結するため、最適な書き方を知ることは重要です。インデックスの効果的な活用方法、適切な結合の選択、そして条件の効果的な書き方など、SQLの最適化に関する具体的な手法を解説します。各SQL文に関する実行計画の結果も掲載していますので、ぜひご確認ください。 なお、Oracle19cとOracle12cでの利用実績がありますが、他のデータベースやバージョンにおいての検証は行っておりません。 新しい情報は随時追加されますので、お楽しみにしてください。 SQLの最適化に関連する基本的なアイデア 以下の通りと考えています。 1.インデックスの利用 2.正しいJOINの選択 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOINなど、

                                                                          高効率なSQLクエリの書き方 - Qiita
                                                                        • 9時間足すんだっけ引くんだっけ問題~あるいは、諸プログラミング言語はいかにタイムゾーンと向き合っているか - エムスリーテックブログ

                                                                          私は日付時刻の処理が大好きです。 タイムゾーンの問題でデータ抽出が9時間分漏れていたとか、朝9時の始業前のログが昨日付けになってしまっていたなんていう問題が起こると喜んじゃうタイプ。 そんな私にとって、各プログラミング言語が標準で持っている日付時刻型クラスにはそれぞれ思うところがあり、今日はちょっとその品評会をしてみたいと思います。 エムスリーエンジニアリンググループ、Unit1(製薬企業向けプラットフォームチーム)三浦(@yuba@reax.work) [記事一覧 ]がお送りいたします、エムスリー Advent Calendar 2023の2日目です。 至高の日付時刻型を持つ言語、BigQuery SQL 不足はないが蛇足、Java 8 日付時刻で画竜点睛を欠いたC# C#よりややまし、Python 型は良い構成、なのに命名と処理関数で損しているPostgreSQL まとめ We ar

                                                                            9時間足すんだっけ引くんだっけ問題~あるいは、諸プログラミング言語はいかにタイムゾーンと向き合っているか - エムスリーテックブログ
                                                                          • 排他制御のためだけに Redis 渋々使ってませんか?データベース単独でアドバイザリーロックできるよ!

                                                                            トランザクション分離レベルについての教養があったほうがこの記事の内容を理解しやすいため,必要に応じてまず以下を参照されたい。 背景 以前, Qiita で以下の記事を投稿した。今回の議題に直接的な関係はないが,関連している部分があるため引用する。 MySQL/Postgres とも, MVCC アーキテクチャの恩恵で, SELECT と UPDATE は基本的には競合しない。 単一レコードのシンプルな UPDATE でも排他ロックされ,排他ロック中のレコードへの UPDATE での変更操作は トランザクション分離レベルによらず ブロックされる。UPDATE 文に含まれる WHERE 句での検索もブロックされ,これはブロックされない SELECT による検索とは別扱いになる。 但し UPDATE 文の WHERE 句上で,更新対象をサブクエリの SELECT から自己参照している場合は例外。

                                                                              排他制御のためだけに Redis 渋々使ってませんか?データベース単独でアドバイザリーロックできるよ!
                                                                            • SQL滅ぶべし | ドクセル

                                                                              SQL • リレーショナルデータベースシステムと会話するための言語 • 1970年 Codd が RDB モデルと同時に提案 (Alpha言語) • 1974年 Chamberlin と Boyce が改良 • 元々は SEQUEL (Structured English Query Language) だったが、商標登録されていた • 読み方は エスキューエル とそのまま読む (Glliespie 2012)

                                                                                SQL滅ぶべし | ドクセル
                                                                              • Amazon DynamoDB の論文を読んでいく - Qiita

                                                                                概要 AWS で人気のサービス DynamoDB についての論文が公表され巷で噂になっていたと思う。 今回は、その論文を読み込んでいき、ざっくりまとめていくという記事になります。 完全趣味な記事なので、興味ある人がいれば幸いです笑 Abstract まず論文のタイトルですが、「Amazon DynamoDB: A Scalable, Predictably Performant, and Fully Managed NoSQL Database Service」と題したものとなっています。 Amazon DynamoDB は、NoSQL とよばれる部類のデータベースサービスです。 一貫した耐久性、可用性、パフォーマンスを提供してくれるマネージドなサービスなのが特徴ですね。 冒頭、2021年に66時間にわたる「Amazon Prime Day」中にピーク時8920万リクエスト/秒をさばいてい

                                                                                  Amazon DynamoDB の論文を読んでいく - Qiita
                                                                                • 作って理解する RDBMSのしくみ

                                                                                  Kaigi on Rails 2024「作って理解する RDBMSのしくみ」の発表スライド。 #kaigionrails https://kaigionrails.org/2024/talks/ydah/

                                                                                    作って理解する RDBMSのしくみ

                                                                                  新着記事