流行の技術である「人工知能」や「機械学習」を使わなくても、適切なSQL文さえ書くことができれば顧客のライフタイムバリューを上げることができるという意見がソフトウェアエンジニアから出ています。 Thread by @cyberomin: "It's always fun when I speak to founders and potential founders and they are quick to tell me how they want to use AI/ML to improve customer […]" https://threadreaderapp.com/thread/987602838594445312.html SQLの有効活用を提案しているのは、ソフトウェアエンジニアのCelestine Ominさん。 以下のツイートに一連のスレッドがぶら下がっています。 I
なぜ、人はSQLをループさせたがるのか
設計者にもうれしいO/Rマッパ「DBFlute」 7月13日、DB2の勉強会などを開催するコミュニティ「ClubDB2」が開催されました。冒頭のライトニングトークではフリーランスのオープンソースプログラマであり、DBFluteのメインコミッタでもある久保雅彦さん（写真）がDBFluteをアピールしました。 DBFluteを端的に説明すると、「DB設計者にもうれしいO/Rマッパ」だそうです。ただ、O/Rマッパを乱用されるとパフォーマンスに悪影響を及ぼしかねないので、データベース管理者からすると「えーやめてー」と忌避されがちです。しかし、DBFluteはデータベースの変更に強いという特徴があります。カラムの追加など、データベースの変更履歴を自動生成し、開発環境にスムーズに反映させることができます。それゆえにプログラマには当然のこと、管理者にも役に立つO/Rマッパと言えます。 また久保さんは「デ
Overview The Ruby on Rails web framework provides a library called ActiveRecord which provides an abstraction for accessing databases. This page lists many query methods and options in ActiveRecord which do not sanitize raw SQL arguments and are not intended to be called with unsafe user input. Careless use of these methods can open up code to SQL Injection exploits. The examples here do not inclu
Go でリレーショナルデータベースを利用したアプリケーションを書いているとき、動的に SQL を組み立てたい場合には、いくつかの方法が考えられます: クエリビルダを使う。世の中にすでにいろいろ存在します。（そのためのライブラリなので）動的に生成するにはもってこいですが、この場合、それぞれのライブラリに合わせた書き方をしなければならないので読み手にもある程度負荷がある点、また、Go は言語として冗長に書くことをよしとする思想を持っているため、DSL 的な API との相性が悪いという欠点があります（map の組み立てが冗長、条件分岐する式が書けないなど）。また、一般にクエリビルダから生成される SQL がコードから想像しづらくなる問題もあります。 文字列連結や fmt.Sprintf を使う。発行される SQL は比較的分かりやすくなりますが、動的に組み立てると SQL プレースホルダとバイ
ハッカーの金鉱脈「SQLインジェクション」の正体
最近，「SQLインジェクション」の危険性について語られる機会が増えているが，SQLインジェクションの正体，その問題点，そしてそれを防ぐための方策について詳しく理解している人はまだ多くない。ここでは，SQLインジェクションとは何かを明確に定義し，どのようにして行われるかを説明し，SQLインジェクションから組織を守る方法を読者に伝えることによって，この状況を改善したい。 SQLインジェクションとは何か SQLインジェクションとは，アプリケーションに含まれるコーディング・エラーが原因となって引き起こされるぜい弱性，または欠陥である。SQLインジェクションは，ユーザーが入力したデータを使ってアプリケーションがSQLステートメントを作成し，それをSQL Serverに送信して実行する場合に発生する。この欠陥が及ぼす影響は，コーディング・エラーの性質によって様々である。 具体的に言うと，その影響は，エ
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！｜kintoneにおまかせ！（VIP SYSTEMS 公式）
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！ 企業にとってデータは顧客の次に大切なものであり、その保持・管理・活用方法について各社の担当者は日々、頭を悩ませているところだと思います。 2010年代になってから話題になった「NoSQL」はデータベースの一つの選択肢としてすっかり定着し、2020年代になってからはWebブラウザからデータの入力・閲覧がすべてできてしまう「DBaaS（サービスとしてのデータベース）」とでも呼ぶべき製品も多数出てきました。それらを活用したいところですが、社内で運用しているRDBMSをすぐにやめるわけにもいきません。 これらを保守するには、担当者は最低でもSQLは覚えておかなければならないのですが、教育コストが掛かります。そこで今回は「先輩社員がいなくても、SQLを知らなく
データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が、「SQL URBAN MYTHS」（SQL都市伝説）というWebセミナーを、自身が創設した会社VoltDBで公開しています。 一般にリレーショナルデータベースに対して言われている「SQLは遅すぎる、トランザクションのコストは高すぎる」といった評価について、SQLが遅いのではないし、トランザクション以外のコストが高すぎるのだ、と反論する内容。 これらは同氏が以前から主張してきた内容ではありますが、最近流行しているNoSQLデータベースに対する反論にもなっているため、多くのエンジニアに刺激になる内容となっています。 SQLに関する6つの都市伝説 都市伝説1：SQLは遅すぎる。NoSQLのような低レベルなインターフェイスを使うべき 都市伝説2：キーバリュー型が有望で、SQLは問題外 都市伝説3：SQLデータベースはスケーラブルではない
最近、久しぶりにPostgreSQLのクエリチューニングをしていたのですが、その過程で「この本はぜひもっと多くの人に読んでもらいたい」と改めて思い出した一冊がありました。 それは、「SQLパフォーマンス詳解（原題：SQL Performance Explained）」という本です。 SQLパフォーマンス詳解 http://sql-performance-explained.jp/ パフォーマンスチューニング、特にクエリチューニングについて説明する場合、その前提となる知識は広範なものになります。 そのため、自分が頑張って説明するよりも、優れたエキスパートのまとめたコンテンツを活用させてもらう方が、質・量ともに優れたインプットにしていただけるのではないか、と思うのです。 また、この「SQLパフォーマンス詳解」は非常に良い本であるにも関わらず、一般の出版社から出ているわけではないため、それほど積
NoSQL – SQLはもう古い?
Photo by shindotv ここ最近、海外のブログで「NoSQL」という単語をちょこちょこと見るようになりました。 これは新しいデータベースのムーブメントで、「SQL=リレーショナル」ではないデータベースの事を指しています。 NoSQL DBサーバの有名な物は、Facebookがリリースした「Cassandra」、Erlangで書かれた「CouchDB」、日本からは、mixiがリリースしている「TokyoTyrant」があります。 またGoogle App Engineでは、DataStoreというBigTableベースのNoSQLサービスが提供されています。 ある程度ユーザを集めたコンシューマ向けサービスは、大抵の場合パフォーマンスとの戦いとなります。 技術誌の中でも「スケールアウト技法」的な記事を目にすることが増えてきたことからも、多くのサイト運営者が、パフォーマンスの問題を抱
ActiveRecord4でこんなSQLクエリどう書くの? Arel編 | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
ActiveRecord4でこんなSQLクエリどう書くの？ Merge編 では、関連先のscopeを使うことができるmergeを紹介しました。mergeを使う事で、変更に強いクエリを美しく組み立てることができました。 今回は、ActiveRecord4で書きにくいSQLクエリたちを紹介します。 書きにくいクエリとは、具体的には以下のものがあげられます。 比較演算ORlikeleft outer joinunionサブクエリexists ActiveRecordでこれらのクエリを組み立てる場合、どうしても美しくない（SQL文字列をべったり書いてしまうような）書き方となってしまいがちです。 この処理を美しく書くためには、ActiveRecordだけの機能では足りず、ActiveRecordが内部で使っているArelというライブラリを使う必要がでてきます。 今回は、Arelを使って華麗にSQLク
# SQLチューニング 理論と改善の実例 - 2019-11-15 開催のPostgreSQL Conference Japan 2019 の発表スライドです
必要メモリ量＝グローバルバッファのサイズ＋（各スレッドのバッファサイズの合計 × 最大接続数(max_connections)） 各スレッドのバッファサイズの合計とは、以下の値の合計値です。 sort_buffer_size myisam_sort_buffer_size read_buffer_size join_buffer_size read_rnd_buffer_size グローバルバッファのサイズは、以下の値の合計値です。 key_buffer_size innodb_buffer_pool_size innodb_log_buffer_size innodb_additional_mem_pool_size net_buffer_length ※実践ハイパフォーマンスMySQL による とあるのだが、一般的にいわれてる計算式はさらにそれに+query_cache_sizeがプラ
ProduKey - Recover lost product key (CD-Key) of Windows/MS-Office/SQL Server
ProduKey v1.97 - Recover lost Windows product key (CD-Key) and Office 2003/2007 product key. Copyright (c) 2005 - 2021 Nir Sofer Related Links Recover lost CD keys for Windows and 10000+ major programs - including products of Adobe, Symantec, Autodesk, and more... NK2Edit - Edit, merge and fix the AutoComplete files (.NK2) of Microsoft Outlook. FileTypesMan - Alternative to 'File Types' manager of
Software Design「データベース速攻入門」に「SQL50本ノック」が掲載されました - LIVESENSE ENGINEER BLOG
リブセンスでデータエンジニアをしている富士谷です。 Software Designのデータベースに関連する特集記事を再構成した「データベース速攻入門 ～モデリングからSQLの書き方まで」が、2023年3月に発売されました。 gihyo.jp リブセンスがSoftware Design 2017年11月号に寄稿した「データ分析に効くSQL50本ノック」が、内容を更新して再掲載されました。 今回、再掲載にあたって、「SQL50本ノック」の内容の更新を私が担当しましたので、簡単に紹介します。 SQL50本ノック 「SQL50本ノック」は、SQL、特にSELECT文の演習問題集です。 PostgreSQLをDockerで立ち上げて、もっともシンプルな例から実行し、WHERE句、LIMIT句などを一つ一つ体験し、最後には、移動平均といった高度な文法を習得する事ができます。 これを読めば、SQLを使っ
こんにちは、VASILYバックエンドエンジニアの塩崎です。 VASILYでは様々なログデータの分析にBigQueryを使用しています。 インデックスについて何も考えなくても良いのが特に便利です。 さて、そんなBigQueryですが、数か月前にStandard SQLという新しい仕様のSQLがサポートされました。 BigQuery 1.11, now with Standard SQL, IAM, and partitioned tables! VASILYでも徐々にStandard SQLに移行をしているので、使い勝手や従来のSQLからの移行方法についてまとめておきます。 Standard SQLとは SQL:2011に準拠しつつ、配列や構造体等の構造化データを扱えるように拡張されたSQLです。 Standard SQLの登場によって、以前からあったSQLはLegacy SQLと呼ばれるよ
HadoopのSQL対応分散クエリエンジン「Cloudera Impala」。Clouderaがオープンソースで公開
HadoopのSQL対応分散クエリエンジン「Cloudera Impala」。Clouderaがオープンソースで公開 Hadoopのディストリビューションベンダとして知られるClouderaは10月25日、SQLに対応し、データの分析速度はMapReduceよりも何倍も高速だという新しい分散クエリエンジン「Cloudera Impala」（製品名「Cloudera Enterprise RTQ」）をオープンソースで公開しました。 これまでHadoopでは内部でMapReduceと呼ばれる処理が用いられていましたが、ImpalaではMapReduceを使わず、Clouderaが2年かけて開発した独自の分散クエリエンジンを用いて処理を行います。Hiveの上位互換のSQLが利用でき、Hive/MapReduceで数分かかっていた応答時間を数秒に短縮すると説明されています。 グーグルのDremel
SQLアンチパターン 作者: Bill Karwin,和田卓人,和田省二,児島修出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2013/01/26メディア: 大型本購入: 9人 クリック: 698回この商品を含むブログ (46件) を見る話題のSQLアンチパターンの目次に「アンチパターン：すべてのテーブルにID列を用いる」とあるのを見て、大胆にもサロゲートキーを否定しているのかと思って読んでみたが、どうも主張がはっきりしない。論点が尽くされていないような... 「SQLアンチパターン」の主張 第3章には以下のようなことが書いてある。 「IDリクワイアド」アンチパターン IDリクワイアドは「すべてのテーブルに"id"という列名の無意味な連番の列を追加し、PRIMARY KEY制約を付与する」というパターンのこと。 何がいけないのか 自然キーにUNIQUE制約を付けないなら、自然キーの重複を
GitHub - ondras/wwwsqldesigner: WWW SQL Designer, your online SQL diagramming tool
Hi and welcome to WWW SQL Designer! This tool allows you to draw and create database schemas (E-R diagrams) directly in browser, without the need for any external programs (flash). You only need JavaScript enabled. The Designer works perfectly in Chrome, Mozilla (Firefox, Seamonkey), Internet Explorer, MS Edge, Safari and Opera. Many database features are supported, such as keys, foreign key const
SQLで集合演算：CodeZine
はじめに SQLが集合論に立脚する言語であるということは、この連載で一貫して強調してきたテーマの一つです。その特性のゆえに、SQLは「集合指向言語」と呼ばれていますし、実際、集合的な観点から見たときに初めて、その強力さが理解できると私は考えています。しかし現実には、SQLのこの側面は長らく無視されてきました。 その背景には、SQLにも責任の一端があります。というのも、SQLはちょっと前まで、高校で習う程度の基本的な集合演算子すら持っていなかったからです。和（UNION）こそSQL-86からの古参ですが、交差（INTERSECT）と差（EXCEPT）が標準に入ったのはSQL-92ですし、除算（DIVIDE BY）が未だに標準化されていないことは、前にも述べました。だから、SQLが言語として不完全だという批判は、理由のないものではなかったのです。 しかし、現在では標準SQLに基本的な集合演算子
SQL Code Formatter
Click HERE to view desktop version/add-in version for ssms/vs of SQL Pretty Printer. Click HERE to try FREE ONLINE SQL beautifier, also known as Instant SQL Formatter. Instant SQL Formatter is a free online sql tidy tool, actually, it not only can beautify your sql but also can turn your formatted sql into html code, so you can post coloured sql code in your blog, forum,wiki and any website easily
SQLite3.14(円周率πと同じですね!)が2016/08/08にリリースされました。 リリースノートによると、CSV仮想テーブルに対応したとありましたので、早速使ってみました。 Added the CSV virtual table for reading RFC 4180 formatted comma-separated value files. この機能を使うと、CSV形式のログファイルにSQLで問い合わせるといったことが簡単にできます。 仮想テーブルについて 仮想テーブル(Virtual Table)はSQLiteのデータベースで管理されていないデータを仮想的に管理されているように見せるテーブルです。 仮想テーブルで管理されているデータは、通常のテーブルのデータと同じように SQL インターフェースで操作できます。 SQLite では 全文検索インターフェース R-Trees
TIGの辻です。GoのORマッパー連載8日目です。本記事では sqlc を紹介します。早速ですが、結論から行きましょう。 sqlc まとめ SQLファイルからデータベースにアクセスできる型安全なGoのコードを生成するライブラリ 構造体のモデルの手書き実装不要 複数テーブルをJOINしたときのマッパー実装不要 生成されるコードは不要なリフレクションなし SQLをがんがん書きたい、でも面倒なマッパー構造体は書きたくない、という開発者にとっては大きな味方になります。 sqlc の紹介 sqlc はSQLファイルからGoのアプリケーションコードを生成するライブラリです。2020/2に v1.0.0 をリリースし、着々とスターを伸ばしています。2021/08現在は v1.8.0 をリリースしています。本資料で生成しているコードも v1.8.0 を用いています。 https://star-histor
補足 この記事は旧徳丸浩の日記からの転載です（元URL、アーカイブ、はてなブックマーク1、はてなブックマーク2）。 備忘のため転載いたしますが、この記事は2008年12月22日に公開されたもので、当時の徳丸の考えを示すものを、基本的に内容を変更せずにそのまま転載するものです。 補足終わり 今年のBlack Hat Japanには、はせがわようすけ氏が「趣味と実益の文字コード攻撃」と題して講演され話題となった。その講演資料が公開されているので、私は講演は聞き逃したが、資料は興味深く拝見した。その講演資料のP20以降には、「多対一の変換」と題して、UnicodeのU+00A5（通貨記号としての￥）が、他の文字コードに変換される際にバックスラッシュ「\」（日本語環境では通貨記号）の0x5Cに変換されることから、パストラバーサルが発生する例が紹介されている。 しかし、バックスラッシュと言えばSQL
(2009.3.5 テストデータについてちょっと追記) Working Effectively with Legacy Codeを読んでいます。前半、テストの意義とか概念の紹介(test harness, seamなど)はすばらしい。後半の、個別の状況への対策も、整理されていてありがたいです。自分でも使っているおなじみの手法もあれば、目ウロコなこともある。 でも、こういう↓章があったらよかったなあ。 「テストを書きたいけれどプログラムが巨大なSQLの固まりだ」 いま仕事をしている保守プロジェクトが、そういう状況なわけです。もうすこし整理すると、 テーブル数が多く(100以上)、重複した項目も多い(非正規化) ひとつの処理をするのにだいたい、最低5つ以上(10を超えるものも多い)のテーブルを扱っている(参照ならJOINやUNION、更新ならそれぞれにUPDATE/INSERT) 処理を走らせ
SQLエスケープにおける「\」の取り扱い
補足 この記事は旧徳丸浩の日記からの転載です。元URL、アーカイブ、はてなブックマーク1、はてなブックマーク2。 備忘のため転載いたしますが、この記事は2008年6月2日に公開されたもので、当時の徳丸の考えを示すものを、基本的に内容を変更せずにそのまま転載するものです。 補足終わり 昨日のエントリ(徳丸浩の日記 - そろそろSQLエスケープに関して一言いっとくか - SQLのエスケープ再考)は思いがけず多くの方に読んでいただいた。ありがとうございます。その中で高木浩光氏からブクマコメントを頂戴した。 \がescape用文字のDBで\のescapeが必須になる理由が明確に書かれてない。\'が与えられたとき'だけescapeすると…。自作escapeは危うい。「安全な…作り方」3版で追加の「3.失敗例」ではDBで用意されたescape機能しか推奨していない このうち、まず「\」のエスケープが必
自然言語からSQLクエリを機械学習で生成、業務データベースが言葉で検索できるように。セールスフォース・ドットコムがAIの研究成果を公開
自然言語からSQLクエリを機械学習で生成、業務データベースが言葉で検索できるように。セールスフォース・ドットコムがAIの研究成果を公開 セールスフォース・ドットコムの人工知能研究部門であるSalesforce Researchは、自然言語による質問とデータベーススキーマの情報を基に、質問に対応するSQLクエリを機械学習で生成する研究成果を公開しました。 これによってビジネスパーソンがSQL言語を学ぶことなく、業務データベースから必要な情報を自然言語で検索できることが期待できます。 自然言語を解析してSQLクエリを生成 下記の図は、公開された研究成果の概要を示したものです。 図の左上「How many engine types did Val Musetti use？」が自然言語の問いとなり、「Entrant / Constructor / Chassis / Engine / No / D
SQL developers have varying opinions on SQL formatters, just like with any other tool. Some SQL developers prefer to format their code manually, while others find SQL formatters to be useful and essential tools. Here are some reasons how a SQL Formatter can support you and your team. Readability: A well-formatted SQL code is easier to read and understand, making it easier for you and others to mai
【SQL入門】group by,distinctどちらが性能がよいのか - 新卒から文系エンジニア→人材業界に転職した人のブログ
【今回の内容】 前回は基本的なＳＱＬを備忘録で簡単にまとめていたけど、 【SQL入門】基本的なSQLを目的別にまとめてみた - ＦＯＲ ＳＥ その中に気になることがあったので調べたものをメモとして紹介します。 今の自分の現場では、重複行を絞り込む時に、「distinct」と「group by」を使う人それぞれいました。 distinctとgroup byは同じように重複行を消すという意味では どちらでもいいのかなーと思っていたけど、 疑問に思ったので少し調べてみました。 【疑問】distinctとgroup by は重複行を消す目的ならどちらを使ってもよいのか？ 【結論】 結果としてはどちらも重複行を消すという意味では同じらしい。 だが、一般的にgroup byは集合関数（sumとかcountとか）と一緒に使うので、 そもそもの目的用途が違うのではという話があった。 また、どちらが性能が良
SQL高速化についてはいろんなサイトで取り上げられているので 今更取り上げる必要はないかと思っていましたが、 ふと最近仕事をしている中でハマっている人が多いポイントであると感じたため 改めて書いてみることにしました。 EXISTSが速いという誤解 EXISTSについて書かれたサイトを見ると、 「速い」というような記述を見かけることが多いかと思います。 しかし、これはあくまでサブクエリを組んだ場合に、INやイコールを使って比較するときと比べて速い場合が多いというだけであり、 EXISTSが速いというわけでは決してありません。 ハッキリ言ってしまうと、EXISTSを使うクエリは基本的に遅いです。 これは正確に言うと、EXISTSを利用するケースにおいて相関サブクエリが使われていることが原因で遅くなっています。 相関サブクエリとはどういうものか、以下にメンバー情報を格納した MEMBER テーブ
Free and open source Free to use for any purpose, source code available under MIT license Cross database Supports MySQL, PostgreSQL, MS SQL, MongoDB, SQLite and others
Hadoop Advent Calendar 2013 4日目の記事です tl;dr explainとjob historyを読め 1 reducerは悪 data skewは悪 前書き みんな大好きSQLでHadoop上での処理を実行できるHiveにはみなさん普段からお世話になっていることでしょう。ちょっと調べ物でググる度に目に入る愛らいしいマスコットが、荒んだ心に清涼な風をはこんでくれます。 ですがHiveのクエリ言語はSQLではなくHiveQLですし、実行エンジンもRDBのそれとは全く異なるMapReduceです。SQLのつもりでHiveQLを書いていると地雷を踏んでしまうことがまれによくあります。本エントリでは陥りがちなHiveQLの落とし穴を2つ紹介します。 例1 SELECT count(DISTINCT user_id) FROM access_log SQLに慣れた方であれ
DataGrip: The Cross-Platform IDE for Databases & SQL by JetBrains
A powerful IDE from JetBrains for SQL on macOS, Windows, and Linux.
2008年02月03日04:00 カテゴリ書評/画評/品評Lightweight Languages 書評x3 - SQL本三大対決 404 Blog Not Found:この発想はなかった - 書評 - 逆算式SQL教科書を書いたら、「いや、うちも」とばかりにどっさりSQL本が来た。 まずオライリー・ジャパンの矢野様からは、「STATISTICS HACKS(和訳)」と一緒に「SQLクックブック」と「SQL Hacks 」を、そしてC&R研究所の吉成様からは「SQL実践活用大事典 」を献本いただいた。 これだけ頂くと、まとめないわけには行かないだろうということで、まとめてみた。 まず、「SQLクックブック」。こちらは申し訳ないのだけど、かなり期待はずれ。確かに「逆算式SQL教科書」よりは用例も多かったのだけど、Cookbookを特徴づけていた綿密なDiscussionがスカスカ。他ならと
kumofsから学ぶNot only SQLの技術 - Blog by Sadayuki Furuhashi
NoSQLを知る〜kumofsから学ぶNot only SQLの技術 と題して、Developers Summit 2010で発表しました。 twitterの#devsumi2010 kumofsを見る限りでは大変ご好評をいただいたようで、ひとまずほっとしています。 プレゼンテーションの資料を公開しました。内容はどれも同じですが、クリックで進むムービー版がオススメです。 クリックで進むムービー（クリック/矢印キーで進む） PDF Keynoteファイル（Keynote '09が必要） NoSQLを知るView more presentations from frsyuki. Consistent Hashingとdouble-hash-spaceアルゴリズムの紹介は、68ページ以降にあります。 第101回 カーネル読書会 2月25日に楽天タワーで行われるカーネル読書会でも、kumofs関連
pingcap/parser (MySQL互換) で SQL を手軽に解析 - freee Developers Hub
この記事は freee Developers Advent Calendar 2021 の23日目の記事です🎄 freee の DBRE チームに所属している caterpillar です. なんだか大きなデータベースを眺める仕事をしています. 突然ですが, pingcap/parser を使って SQL を簡単に解析していきたいと思います. Go 製 の SQL Parser で, MySQL への高い互換性を謳う TiDB で利用されています. この parser の嬉しい点はこんな感じです. シンプルで使いやすい TiDB に利用されていることから, ある程度結果を信頼できる mask 済 SQL もおおよそ構文解析可能 3つ目について, mask済の SQL は select * from users where id = ? のように一部が別の文字に置き換わっているものを指しま
SQLite3 WASM/JS、Origin Private File Systemを用いてChrome上の高速なローカルDBが機能するとGoogleが明らかに、廃止されたWeb SQLの代替として利用可能
SQLite3 WASM/JS、Origin Private File Systemを用いてChrome上の高速なローカルDBが機能するとGoogleが明らかに、廃止されたWeb SQLの代替として利用可能 Google Chromeの開発チームは昨年（2022年）9月に、非推奨となったWeb標準のWeb SQL Database API（以下Web SQL）をChromeから削除、その代替機能としてSQLite開発チームと協力してWebAssembly版のSQLiteを開発し、提供する予定であることを明らかにしていました。 参考：Chrome開発チームがSQLiteチームとWebAssembly版SQLiteを開発中。Webブラウザ上からのファイル書き込みで永続化も可能。Web SQL APIの代替として Web SQLはWebアプリケーションがSQLを通じてローカルなリレーショナルデー
2016 - 09 - 02 SQL でのデータ分析のススメ SQL 分析 データ分析 list Tweet こんにちは, 開発部のはちやです. 今回は, 今やサービスを運営する会社であればどこでも行われているであろうデータ分析について, WEB開発者の方を対象に 「 SQL でのデータ分析のススメ」と題してご紹介したいと思います. SQL でのデータ分析がおすすめな理由 分析技術の進歩によりデータが比較的容易に取得/抽出できるようになった昨今, データ分析が以前に増して活発に行われるようになってきていると感じます. そんなこんなでデータ分析をしたいWEB開発者の方が増えてきているのではないでしょうか(僕はそうでした) しかし, 「データ分析したいけど, 何を使えばいいのかよくわからない」「何を学習すればいいのかよくわからない」というWEB開発者の方がいらっしゃると想像します(僕がそうでし
SQLインジェクション - Wikipedia
SQLインジェクション（英: SQL injection）とは、アプリケーションのセキュリティ上の不備を意図的に利用し、アプリケーションが想定しないSQL文を実行させることにより、データベースシステムを不正に操作する攻撃方法のこと。また、その攻撃を可能とする脆弱性のことである。 SQLに別のSQL文が「注入 (inject)」されることから、「ダイレクトSQLコマンドインジェクション」もしくは「SQL注入」と呼ばれることもある。 原理[編集] アプリケーションが入力値を適切にエスケープしないままSQL中に展開することで発生する。 次のようなSQLを発行することを考える。
はじめに こんにちは、久しぶりに技術系の記事を書きます、株式会社カンムで機械学習エンジニアをしている fkubota です。 今日はSQLについてです。 弊社に入社してから毎日のようにSQLのクエリを書いてきました。 クエリを書き始めてからもう3年が経とうとしています。 日々クエリを書きながら少しずつ自分のスタイルが出来上がってきているのを日々実感しています。 僕は 正確で 読みやすく 再利用しやすいクエリを 高速に 生み出すための工夫を重ねてきました。 結果的にテスト駆動開発ぽいスタイルが生まれたので今日は紹介してみようと思います。 似たような記事がないので少しドキドキですが温かい気持ちで読んでもらえると嬉しいです。 対象読者 対象読者は、分析のためにクエリを書いている人とします。 プロダクトに乗せるクエリというより、ビジネス的になにか示唆を得たいときにクエリを書く人を想定します。 痛み
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人工知能や機械学習を利用しなくても「SQLの使い方」次第で収益アップは可能
Rails SQL Injection Examples
Go のシンプルかつ明快な SQL クエリビルダ go-sqlf - 詩と創作・思索のひろば
SQLの都市伝説。マイケル・ストーンブレイカー御大が斬る！
この連休の読書にオススメの一冊「SQLパフォーマンス詳解」（割引コードあり）
SQLチューニング_理論と改善の実例_/pgcon19j_t4
【MySQL】総メモリー使用量を算出するSQL作ってみた - もぐめぽろぐ
Google BigQueryの新機能 Standard SQLまとめ - ZOZO TECH BLOG
SQLアンチパターン「IDリクワイアド」の再検討 - 極北データモデリング
SQLiteからCSVファイルにSQLを投げてみた | DevelopersIO
SQLファイルから型安全なコードを生成するsqlc | フューチャー技術ブログ
JavaとMySQLの組み合わせでUnicodeのU+00A5を用いたSQLインジェクションの可能性
テストを書きたいプログラムがSQLの固まりだ - やっとむでぽん
SQL Formatter / SQLFormatter formats SQL Statements
EXISTSとSQLの高速化について - 猫好きモバイルアプリケーション開発者記録
DbGate | Open Source SQL+noSQL Database Client
SQL感覚でHiveQLを書くと痛い目にあう例 - still deeper
Amazon.co.jp: 達人に学ぶSQL徹底指南書: 初級者で終わりたくないあなたへ: ミック: 本
404 Blog Not Found:書評x3 - SQL本三大対決
SQL でのデータ分析のススメ - peroli Developer's Blog
より信頼できるクエリを書くために、SQLでもテストを書く - ハヤオキスルフクロウ