データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
はじめに 『達人に学ぶSQL徹底指南書 第1版』は、CodeZine連載とミック氏ウェブサイトの掲載記事をもとに、加筆・編集されたものです。 CodeZine連載、および、ミック氏ウェブサイトは、どちらもオンラインの無料公開コンテンツです。 今回、「書籍と元コンテンツの対応表」を作成しました。 書籍のために書き下ろされた一部コンテンツや演習問題は見れませんが、その一方、編集で割愛された内容などが含まれるので、書籍以上のことを学べる箇所もあります。 すでに新版『達人に学ぶSQL徹底指南書 第2版』が出ていますが、各テーマは第1版でも大きく変わっておらず、現在でも通用する基本的で面白い内容なので、一見の価値はあると思います。 書籍と元コンテンツの対応表 No. 目次 CodeZine連載 ミック氏ウェブサイト テーブル定義 サポートページ
データベースとテーブルの作成 テスト用のデータベースtestdbを作成し、パフォーマンスチューニングを検証するためのcompanyおよびpersonテーブルを定義します。 CREATE DATABASE testdb; USE testdb; CREATE TABLE company ( company_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, company_name VARCHAR(255) NOT NULL, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); CREATE TABLE person ( person_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, company_id INT, person_name VARCHAR(255) NOT NULL, email VARCH
「みんなさぁ、データベースって何で学んだ？」単なるSQLやテーブル設計のいろはとかではなく『データベース』そのものの勉強についての質問に有益な情報が集まる
𝕏 𝕃（おおきなえる）🌸🐻💿⚒️ @ellnore_pad_267 みんなさぁ・・・ データベースって何で学んだ？ あんま学ぶチャンスなくね？ そんなことはないか？ 単なる SQL やテーブル設計のいろはとかではなく『データベース』そのものの勉強な。 オプティマイザとかその辺の細かい部分の話。 𝕏 𝕃（おおきなえる）🌸🐻💿⚒️ @ellnore_pad_267 > 単なる SQL やテーブル設計のいろはとかではなく『データベース』そのものの勉強な。 オプティマイザとかその辺の細かい部分の話。 この部分読めてない奴が一定数おる？？？？
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、
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 • SQL は目的別に 4つに分けられる • DCL (データ制御言語) GRANT とか • DDL (データ定義言語) CREATE TABLE とか • TCL (トランザクション制御言語) ROLLBACK とか • DML (データ操作言語) • INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT • データ分析者にとって重要なのは SELECT 文
xlsxファイルに対してSQLを実できるxlsxsqlというツールを作りました。 GitHubのxlsxsqlからダウンロードできます。 これは何？ xlsxsqlは、xlsxファイルに対してSQLを実行するツールです。 また、CSV,LTSV,JSON,YAMLといったファイルに対してSQLを実行することもでき、その結果をxlsxファイルに出力することもできます。 trdsqlにxlsxファイルの読み書き機能を追加したものになります。 使い方 単純にファイルをテーブルとして指定できます。 -oまたは-outオプションは出力ファイル形式を指定します。 CSV, LTSV, JSON, JSONL, YAML, TBLN, AT, MD等が指定できます。
もう人間がクエリを書く時代じゃない！SQLクエリの組み立てを自動化するSlack botを開発・導入しました - Pepabo Tech Portal
こんにちは。SUZURI事業部の@kromiiiと申します。 私のメインの業務はWebアプリケーションの開発ですが、大学院時代のスキルを活かして並行してデータ分析業務も行っています。 データ分析業務ではデータベースのクエリを書くことが多いのですが、私自身SUZURI事業部に配属されたばかりで、テーブルの名前やリレーションを覚えるのが大変でした。そこでクエリの設計を自動化するツールをSlackに導入しました。 その名も tbls-ask bot です。どのようなものか先に見てみましょう。 ユーザーはSlackでメンションする形で、どのようなクエリを実行したいのか自然言語で入力します。 メンションされるとSlack botが起動し、どのDBスキーマを利用するかを尋ねます。 ユーザーがDBスキーマを選択すると、自然言語からSQLクエリを生成し、Slackに返答します。 今回はパブリックに公開する
SQLは滅ぶべきか｜ミック
でかい釣り針が来たので釣られてみる。とりあえず以下の資料を読んでいただきたい。そんなに長くないのでサクッと読める。 SQLの記述順序と思考の順序が違うので書きにくいし、エディタの補完機能の恩恵が受けられないのが嫌だ、という意見はもう大昔からある。何度も何度も何度も繰り返されてきた議論である。以下の2011年のスレッドでも「SQLはFROM句が最初に来るべきではないか？」という問いが提起されている。すぐに出てこないが、筆者はこれより古い文書も見た記憶がある。
MySQLのSQLクエリチューニングの要所を掴む勉強会を開催しました！ - ANDPAD Tech Blog
こんにちは！DBREの福間（fkm_y）です。先月、弊社でデータベースの技術顧問をして頂いてる三谷（mita2）さんに開発本部向けの「MySQL SQLチューニング」勉強会を実施していただきました。 今回はMySQLの得意不得意なことの説明やSQLチューニングの流れ、具体的な事例を元にした対応例、また最近話題のHTAPな製品も紹介していただきとても参考になったのでポイントをおさえてレポートをお伝えします！ 開催背景 本編 MySQL の得意なこと、苦手なこと データベースのチューニング手段と特徴 SQLチューニングの流れ インデックス SQLチューニング例 インデックスフルスキャンとカバーリングインデックス ソート まとめ 当日の資料 さいごに 過去開催されたデータベース勉強会レポート 開催背景 弊社では三谷さんによるデータベース勉強会を定期的に開催しています。数年前にも同じテーマで勉強会
概要 実務で使用されたSQLをまとめました。Oracle19cとOracle12cでの利用実績がありますが、他のデータベースまたバージョンでの検証は行っていません。 随時追加予定です。 Oracleデータベースメタデータ抽出 オブジェクトの定義や作成に使用されるSQL文を抽出 SELECT sqlarea.sql_id AS sql_id, parsing_schema_name, CASE WHEN length(sql_fulltext) > 10000 THEN to_clob('sql is too long') ELSE sql_fulltext END AS sql_fulltext, sql_bind_capture.name AS param_name, sql_bind_capture.value_string AS bind_value, last_active_tim
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
はじめに MySQL(InnoDB)でSQLのパフォーマンスチューニングをするときに役に立つ知識をエッセンスとしてまとめました。結合(JOIN)やB-treeインデックスの探索の仕組み、実行計画の基本的な見方を紹介します。 想定する読者は、SQLのパフォーマンスを改善する必要があるが実行計画をみてもいまいちピンと来ない方です。インデックスの作成の経験や、複合インデックスやカーディナリティの知識があることを前提にしています。目標は、実行計画の内容がよく分からない読者が、実行計画をみただけでクエリが実行される様子をイメージでき、自信を持ってクエリの改善にあたることができるようにすることです。 ストレージエンジンはInnoDBを前提としています。また、インデックスはB-treeインデックスを想定しています。全文検索の転置インデックスや空間検索のR-treeインデックスについては触れません。 イン
【魚拓】【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...
取得日時: 2024年4月26日 11:31 取得元URL: https://note.com:443/vips_kintone/n/n0e17a70a4ee7 ビュー数: 37659 魚拓のみの表示 SHA-256 ❓ : 1a2aede20684cf873186d17706b4188c6107915b90b77677614c9045d5248f52
2024年9月14日紙版発売 2024年9月14日電子版発売 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 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など 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
はじめのご挨拶 はじめまして。BEENOSの鈴木です。 普段はBEENOSグループのtenso株式会社でヘルプデスク業務に従事しておりますが、たまにサービス関連のデータベース、MySQLのチューニングや調査などもしております。 今回、普段から触っているMySQLのチューニング勉強会を実施しましたので、その内容を少し公開したいと思います。 勉強会を開催しようとしたきっかけ tenso株式会社の開発チームには、SREチーム（運用チーム）があり、元々は私も所属しておりました。 SREチームに新規メンバーが参入してきたこともあり、改めてデータベースと向き合う人のために、まずはSQLのチューニングを覚えてもらいたいとの要望があり、開催することにしました。 また、BEENOS全体としても開発エンジニアがコードを書くだけでなく、コードに含まれているSQLがどのように動くかを把握しパフォーマンスの良いSQ
はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部FAANSバックエンドブロックの佐野です。普段はサーバーサイドエンジニアとして、FAANSのバックエンドシステムを開発しています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗で働くショップスタッフの販売サポートツールです。例えば、コーディネート投稿機能や成果確認機能などを備えています。投稿されたコーディネートはZOZOTOWNやWEAR、Yahoo!ショッピング、ブランド様のECサイトへの連携が可能です。成果確認機能では、投稿されたコーディネート経由のEC売上やコーディネート閲覧数などの成果を可視化しています。 本記事では、成果データの集計処理におけるBigQueryのクエリ実行処理のユニットテストをGoで実装した取り組みと、その際の工夫についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 成果データの集計処理とは 抱え
【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
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
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
ChatGPTのGPT-4Vを使ってSQL文を画像から作成する - Taste of Tech Topics
igaです。 ポケモンsleepを継続していますが、カビゴン評価がマスターになれません。 ChatGPTが見たり、聞いたり、話したりできるようになる、と言われている「GPT-4 with vision (GPT-4V)」が使えるようになったので、早速使ってみたいと思います。 openai.com 今回は、データベースのテーブル関連図を画像ファイルでもらった想定で、画像からテーブルのDDLが生成できるかを確認してみます。 やりたいこと 以下のような、テーブルの関連図とサンプルデータが描かれた画像ファイルをもらいました。 この画像ファイルをChatGPT-4に渡して、SQLのDDLが生成できるか確認します。 画像を解釈できるか確認する いきなりDDLを作らせる前に、まずは画像ファイルに書かれたテーブル構造を、マークダウンで出力してもらいます。 プロンプトの入力欄の左に絵のアイコン（画像の赤で囲
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
データ基盤のためのリーダブルSQL
これは何？ 私tenajimaがデータ基盤のパイプラインを作るとき、レビューするときに意識している点を言語化したものです データ基盤を作る上での考え方の一つに役立てていただければ幸いです この記事の前提 dbtを使ったデータ基盤構築を念頭に置いて書いています、dbtの記法が出てきます CTEsが使える環境を想定しています 記事内でデータエンジニアもアナリティクスエンジニアも総称してデータエンジニアと呼んでいます データ基盤を「使う側」のクエリと「作る側」のクエリの違い 最近ではファーストキャリアからデータエンジニアの方も出てきているかもしれませんが、データサイエンティスト、アナリスト、ソフトウェアエンジニアを経験してデータエンジニアを行っている人が一般的と考えています。 特にデータサイエンティスト、アナリストからデータエンジニアへの転向は私の周りでは多いように感じており、その方達は(過去の
Goのsql.DBは、いつプールに戻しているのか
はじめに 鍵を閉め忘れたような気がして心配になるように、リソースを後始末していたか心配になることはありませんか。 「習慣的にdeferでCloseしてるからリークしないはずたけど。あれ？トランザクションはしてなかったかも。ん？Closeないの！？」 Goの標準ライブラリの database/sql で中心となる sql.DB ではデフォルトでコネクションプールが使われるようになっていて明示的な操作は不要です。 ではいったい、どのタイミングでプールに返却されているのか、パターンを整理してみました。 準備 挙動の確認でINSERTやSELECTを実行するため、PostgreSQLに簡易なテーブルを作成しました。 CREATE TABLE shop ( id serial PRIMARY KEY, name text NOT NULL, created_at timestamp with tim
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
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
GitHub - drawdb-io/drawdb: Free, simple, and intuitive online database design tool and SQL generator.
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「みんなの銀行」は、GCPで稼働する「Cloud SQL」を中核に「K8s」でコンテナ化されたアプリケーション群を東西リージョンで両現用化したかなり画期的なシステム構成で面白いけど、尖りすぎてる話
(๑╹◡╹๑) @tsuchie88 みんなの銀行は、アクセンチュアがシステム構築しただけじゃなくて、GCPで稼働するCloud SQLを中核にK8sでコンテナ化されたアプリケーション群を東西リージョンで両現用化したかなり画期的なシステム構成で面白いんだけど、サービスもカードレスでスマホのみ、サブスクモデルと尖りすぎてるんだよな pic.twitter.com/4xMikwGQwf (๑╹◡╹๑) @tsuchie88 アクセンチュアって、海外では勘定系パッケージを販売してるし、Citibankのフロントエンドシステムとか個別構築も手掛けてたりして、何気に金融系システムベンダーとしての存在感があるんだけど、日本ではあんま強くなかっただけにMAINRIはスクラッチで日本で投入したライト勘定系で面白いんだが
「静的解析ツールで生まれたSQLインジェクション」というタイトルで登壇したのは、小川 氏。「面白かった脆弱性」について解説し合い、脆弱性に関する知識を深めるためのイベント「Security․Tokyo #2」で、静的解析ツールによって生まれたSQLインジェクションの事例について発表しました。 登壇者の自己紹介 小川氏：小川と申します。「静的解析ツールで生まれたSQLインジェクション」というタイトルで発表いたします。よろしくお願いします。 自己紹介を簡単に。経歴ですが、昔学生の時にWebアプリ開発のバイトをしていて、就職後は10年ぐらいぜんぜん違う、製造業で働いていました。ずっとパソコンを見ていたら目が悪くなるかなと思ってほかの業界に行ったのですが、結局ずっとExcelやWordを見ていて、あまり変わりませんでした。 結局やはりITだなと思って、最近root ipという会社に転職して、Bto
[小ネタ] SQLの GROUP BY / ORDER BY には数字 (1, 2...) を指定しよう - Qiita
-------------------------------------------------------- -- 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
![[小ネタ] SQLの GROUP BY / ORDER BY には数字 (1, 2...) を指定しよう - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/53a56ab3a66d4cb6943237e1b6a716a6fd2fbca3/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU1JUIwJThGJUUzJTgzJThEJUUzJTgyJUJGJTVEJTIwU1FMJUUzJTgxJUFFJTIwR1JPVVAlMjBCWSUyMCUyRiUyME9SREVSJTIwQlklMjAlRTMlODElQUIlRTMlODElQUYlRTYlOTUlQjAlRTUlQUQlOTclMjAlMjgxJTJDJTIwMi4uLiUyOSUyMCVFMyU4MiU5MiVFNiU4QyU4NyVFNSVBRSU5QSVFMyU4MSU5NyVFMyU4MiU4OCVFMyU4MSU4NiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9ZGE0YTMxMTZmMmIxMDM0NDk0YjcxOTAyZTRmYmQ3NmY%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzc2Mta3NhaXRvdSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ODc1YWI0ZmU0Y2UxYzZjMmQ3ZTExMTdkNDJkYTBhODE%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4gU1NDIFImRA%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25231E2121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3Db1d9e6c06055f91050fb82ce614c92b6)
SELECT user_id, MAX(login_date), device FROM login_history GROUP BY user_id ; SQL「多分、[ユーザーごとに、最後にログインしたときのデバイスを知りたい]んやろうけど...」 SQL「さてはGROUP BYのこと分かってへんな」 SQL「GROUP BYしたときにSELECTできるんは、3種類だけなんや」
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
さて、本年三冊目となる新著が出ます。タイトルは『SQL緊急救命室』。はい、米国テレビドラマファンならピンと来るでしょう名作『ER緊急救命室』のパクリ、もといオマージュです。リスペクトしているから！ 参考に前書きを掲載します。購入の際の参考にしてください。 本書は、ずばり「楽しく学ぶSQL中級入門」です。著者はこれまで何冊かSQL中級者（およびそれを目指す初級者）向けの本を書いてきました。幸いなことにいずれも好評をいただき、ちょっとしたロングセラーとなりましたが、やはり中には「内容が難しい」「理論的な話がとっつきづらかった」という感想をいただくことも少なくありませんでした。そこで、何とか技術的なレベルを維持したまま読者が読みやすくなるように敷居を下げる方法はないものかと長い間思案していました。 その問題を解決する試みとして考え出したのが、初級者と上級者の対話形式というスタイルです。初級者の素
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
Vim で SQL を素で編集してるの？
タイトルは釣りです。 この記事は Vim Advent Calendar 2023 16 日目の記事です。 はじめに みなさんは SQL はどんな環境で編集しているでしょうか？ Visual Studio Code？それとも Vim？まさか Vim/Neovim の素の状態で編集していたりしませんよね？ 僕はしていました。 sqls (SQL Language Server) 以前、lighttiger2505 さんが開発した sqls に少しコントリビュートしていた頃がありました。 既に public archive になってしまっていますが、機能として実用的なままです。コントリビュートしていた頃は、あくまで OSS としての興味の方が大きく、如何に機能的にしていくかだけ着目していたため、常用はしていませんでした。 あらためて常用してみる sqls の導入 Vim から sqls を使う
SQL/コマンドインジェクション、XSS等を横串で理解する - 「インジェクション」脆弱性への向き合い方 - Flatt Security Blog
こんにちは、@hamayanhamayan です。 本稿ではWebセキュリティに対する有用な文書として広く参照されているOWASP Top 10の1つ「インジェクション」について考えていきます。色々なインジェクションを例に挙げながら、どのようにインジェクションが起こるのかという発生原理から、どのようにインジェクションを捉え、より広くインジェクションの考え方を自身のプロダクト開発に適用していくかについて扱っていきます。 SQLインジェクションやコマンドインジェクション、XSSのようなインジェクションに関わる有名な手法について横断的に解説をしながら、インジェクションの概念を説明していきます。初めてインジェクションに触れる方にとっては、インジェクションの実例や基本的な考え方に触れることができ、その全体像を把握する助けになるかと思います。 また、既にいくつかのインジェクション手法を知っている方にと
「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
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 本記事では、Pinterest社のエンジニアチームが紹介していた、実運用環境におけるText-to-SQLの構築方法に関する記事の紹介をします。 Text-to-SQLを実際の運用レベルで実現するための手法が解説されているので、その内容を解説、そして考察していきたいと思います。 なおこの手法には特に名前などは設定されていなかったので、以降Pinterest社の提案するText-to-SQLをPinterest Text-to-SQLと呼称します。 サマリー Pinterest Text-to-SQLは、RAGのシステムを最適化することで 検索に必要なTableのより正確な抽出 実際に使用されている値に準拠
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無料で学ぶ『達人に学ぶSQL徹底指南書 第1版』 - Qiita
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実務に役立つSQLのテクニック集 - Qiita
生SQLに型を手書きする時代は終わり？Prismaの新機能「TypedSQL」
「SQL」の読み方論争に決着？ 「しーくぇる」vs「えすきゅーえる」にPostgreSQLがケリ／冠詞にはくれぐれも注意【やじうまの杜】
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SQL緊急救命室 ──非効率なコードを改善せよ！
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GoでSQLの複雑なクエリのテストを書いてみた - ZOZO TECH 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
SQLに対するバックエンドのアプローチ比較、そしてSafeQLの紹介
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
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
SQLインジェクションが通った原因は“静的解析ツールのバージョンアップ” 「自動修正機能」に気をつけるべき理由
【SQL】GROUP BYしたときにSELECTできるのは3種類だけやで - Qiita
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
新著が出ます - 『SQL緊急救命室』- 楽しく学ぶSQL中級入門｜ミック
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】
SQLが書けたら分析ができるようになるのか｜データ分析とインテリジェンス
Pinterest社で運用されているText-to-SQLを理解する