第181回 SQLの共通テーブル式（CTE）を使ってみよう | gihyo.jp
近年ではRedashやMetabaseのようなBIツールを簡単に導入でき、さらにはMySQLはバージョン8.0からwindow関数が利用できるようになり、より分析的なSQLを記述する機会が増えた読者もいるかも知れません。このような分析に利用するSQLを記述をすると、どうしても長いSQLになってしまいがちで、記述した当時は理解できても、時間の経過や他人のSQLを読み解くのは難しいときもあります。 そこで、今回は共通テーブル式（CTE）について紹介し、分析時に長くなってしまいがちなSQLの読みやすさ改善に少しでもお役にたてればと思います。なお、今回利用しているMySQLのバージョンは8.0.28となります。 CTEとは？ CTEとはCommon Table Expressionsの略で、OracleやPostgreSQLにはすでにあった機能であるため知っている方もいるかもしれません。CTEは単
Prisma, Drizzle, TypeORM or Sequalize — When Your Focus Is Scale, Which One To Choose?
Node.js ecosystem is experiencing an interesting development of toolings in the ORM fields. Few years ago, we had the veteran ORMs , Sequalize and TypeORM. In the last year and a half, 2 more libraries are gaining popularity — Prisma and Drizzle. each one of those 4 libraries is part of different family of tools. So what are they? what are their strength ? and if I start a new project — which one
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
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ChatGPTハッカソンでエンジニアの生産性を上げるツールを開発しました - LayerX エンジニアブログ
はじめに ChatGPTは、OpenAIが開発した高性能な自然言語処理モデルで、会話や質問応答など多くの分野で応用が可能です。この記事では、LayerXのバクラク請求書チームで開催したChatGPTを題材としたハッカソンの概要や、成果物についてお伝えします。 (※今回のハッカソンで業務上データは利用しておりません) ハッカソン概要 最近話題を集めているChatGPTですが、LayerXでも新卒採用や研修に取り入れることを検討しています。 layerx.co.jp ChatGPTやNotion AIをはじめとしたLLMは今後の製品開発でさらなる価値創出が期待されるため、この機会に知見を深めることを目指し、バクラク請求書チームでハッカソンを実施しました。 ハッカソンの様子（記事を書いた日に他チームでもハッカソンが行われていたのでその写真） ハッカソンで生まれたアイデア ハッカソンで開発された主
AWS Athena で CREATE TABLE する - Qiita
はじめに AWS AthenaでCREATE TABLEを実行するやり方を紹介したいと思います。 CTAS(CREATE TABLE AS SELECT)は少し毛色が違うので、本記事では紹介しておりません。 AWS GlueのCrawlerを実行してメタデータカタログを作成、編集するのが一般的ですが、Crawlerの推論だとなかなかうまくいかないこともあり、カラム数やプロパティが単純な場合はAthenaでデータカタログを作る方が楽なケースが多いように感じます。 S3に配置されたデータに対してテーブルを作成する CREATE EXTERNAL TABLE 構文を用いてテーブルを作成いたします。 例として、今回は日本の人口推移データをs3://inu-is-dog/athena/c01.csvに配置しました。 (都合上、csvのヘッダーを英語表記に変更いたしました。) 出典：政府統計の総合窓口
SQLデータベースに正しインデックスを作るのは 誰の役割？
SQLのパフォーマンス問題は、SQLそのものと同じぐらいの歴史がある―― ある人は、SQLはそもそも遅いものだとすら言うかもしれません。これは、SQLの歴史が始まった頃は正しかったかもしれませんが、今となっては全く 当てはまらないでしょう。にもかかわらず、SQLのパフォーマンス問題は今も一般的でよくあることです。どうしてそうなってしまうのでしょうか？ SQL言語は、恐らく最も成功した第4世代言語(4GL)でしょう。その最大の利点は、「何を」と「どのように」 を分離できることです。SQL文は、どのようにそれを実行するかを記述せずに、単純に 何を必要としているかのみの記述になっています。以下のような例を考えてみましょう。 SELECT date_of_birth FROM employees WHERE last_name = 'WINAND'SQLのクエリは、データを要求する英語の文として読
高速でわかりやすいクエリ - Qiita
高速でわかりやすいクエリ https://www.amazon.co.jp/SQL%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E5%85%A5%E9%96%80%E2%94%80%E2%94%80%E9%AB%98%E9%80%9F%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8A%E3%82%84%E3%81%99%E3%81%84%E3%82%AF%E3%82%A8%E3%83%AA%E3%81%AE%E6%9B%B8%E3%81%8D%E6%96%B9-WEB-DB-PRESS-plus/dp/4774173010 QL実践入門──高速でわかりやすいクエリの書き方を読んだので、備忘としてまとめる。 DBMSのアーキテクチャ データキャッシュとログバッファ DBMSがデータを保持するために使用するメモリは、データキャッシュとログバッファが代表的。 二つの割合はトレードオ
MySQL :: MySQL Workbench
設計 MySQL Workbench は、 DBA、開発者、データアーキテクトがデータベースの設計、作成、管理をビジュアルに行うことができるツールです。データモデラーが複雑な ER モデルの作成、フォワードおよびリバースエンジニアリング作業を行うために必要な機能を含み、難しい変更管理や、通常かなりの時間と労力を必要とするドキュメンテーション作業の為の重要な機能なども含まれています。 詳しくはこちら » 開発 MySQL Workbench は、SQL クエリーの作成、実行、最適化をビジュアルに行えるツールを備えています。SQL エディタは、シンタックスのカラーハイライト、自動補完、SQL ステートメントの再利用、SQL の実行履歴情報を提供します。Database Connections Panel によって MySQL Fabric を含む一般的なデータベース接続の管理が容易になります。
DB Browser for SQLite
DB Browser for SQLiteDB Browser for SQLite (DB4S) is a high quality, visual, open source tool designed for people who want to create, search, and edit SQLite or SQLCipher database files. DB4S gives a familiar spreadsheet-like interface on the database in addition to providing a full SQL query facility. It works with Windows, macOS, and most versions of Linux and Unix. Documentation for the program
2020年現在のNewSQLについて - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較
GitHub - yugabyte/yugabyte-db: YugabyteDB - the cloud native distributed SQL database for mission-critical applications.
YugabyteDB is a PostgreSQL-compatible, high-performance, cloud-native, distributed SQL database. It combines the benefits of traditional relational databases with the scalability of NoSQL systems, making it suitable for applications that require both transactional consistency and the ability to handle large amounts of data. It is best suited for cloud-native OLTP (that is, real-time, business-crit
Google Spannerクローンを目指した「CockroachDB」正式版リリース。クラウド上にグローバル展開することで大規模障害からも生き残れる分散型SQLデータベース
Google Spannerクローンを目指した「CockroachDB」正式版リリース。クラウド上にグローバル展開することで大規模障害からも生き残れる分散型SQLデータベース CockroachDBは、GoogleのSpannerに触発されて開発が始まったオープンソースソフトウェアです。 GoogleのSpannerは地球規模の大規模分散データベースで、NoSQLの非常に高いスケーラビリティと高い可用性、そして高速な処理を実現しつつ、SQLに対応。強い一貫性を持つトランザクション処理も実現しています。 Googleはこれらを実現するために、独自の分散データベースソフトウェアを開発しただけでなく、同社の全データセンター間を高速な光ファイバー回線で接続し、GPSと原子時計を用いてすべてのトランザクションに厳密なタイムスタンプを付けるなどハードウェア面でも高度な技術を駆使しています。 Cockr
A5:SQL Mk-2 - フリーのSQLクライアント/ER図作成ソフト (松原正和)
特徴・機能 様々なデータベースへの接続 Oracle Database へはOCI接続（オラクルクライアント経由）、直接接続（オラクルクライアント不要）で接続出来ます。 PostgreSQL, MySQLへは直接接続（クライアントライブラリ不要）で接続出来ます。 Microsoft SQL Server へは NativeClient 経由で接続できます。 それ以外のデータベースへはADO(OLE DB)または、ODBCで接続出来ます。 SQL入力支援機能 Ctrl+SpaceでSQL文を解析しテーブル名やテーブルカラム名の入力補完が行えます。 共通表式や副照会も解析する強力な機能です。 AIアシスタント機能 外部AIサービス(OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Anthoropic Claude, Microsoft Azure OpenAI, Ollama)の
【SQL Server】テーブルのデータをINSERT文付きでエクスポート - 小物SEのメモ帳
テーブル内のデータをINSERT文付きでエクスポートする手順です。 データ移行用のデータ抽出などで利用できるかと。 SSMSの左ペインのオブジェクトエクスプローラのデータベース名で右クリック、「タスク」を選択し、「スクリプト生成」を選びます。 今回は特定のテーブルのデータのみ抽出したいため、「特定のデータベース オブジェクトの選択」を選び、エクスポートしたいテーブル名を選択。 「詳細設定」を押下します。 オプションの「全般」にある「スクリプトを作成するデータの種類」で「データのみ」を選択。 「次へ」を選択し、次画面で「完了」を押下します。 指定したフォルダにINSERT文付きのテーブルデータがエクスポートされます。 「スクリプトを作成するデータの種類」の際に「スキーマとデータ」を選択すれば、テーブル作成や制約付きでエクスポートすることができますし、「統計のスクリプトを作成」で「統計とヒスト
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