【機能強化】RDBMS／CSV／TSV／LTSVクライアントであるsqluvをhttps／s3／圧縮フォーマットに対応させ、カラースキームを追加
【機能強化】RDBMS／CSV／TSV／LTSVクライアントであるsqluvをhttps／s3／圧縮フォーマットに対応させ、カラースキームを追加 by nao · 2025年3月22日 前書き：大幅に機能追加 nao1215/sqluvは、2週間前に「【Go】sqluvコマンド：DBMS用のTUI + CSV／TSV／LTSVにSQLを実行可能【開発背景や使い方、生成AIの活用】」に記事で紹介しました。この記事に対する反応がそこそこあったので、「これはチャンスだ」と考えて、大幅に機能追加／バグ修正をしました。 普段であれば機能追加時に記事を書きませんが、今回は利便性がかなり上がったので、もう一度記事を書くことにしました。 前提：sqluvが提供する機能 v0.3.0（2025.03.22）時点で以下の機能があります。 RDBMS（MySQL／PostgreSQL／SQLite3／SQL S
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
マリオカートのER図について考える - Qiita
さて、 今回はオフィスにて「ER図とは？」を学ぶランチを開催しました🍔 ゲームのDBなんて考えたことが無いので、ER図アウトプットに至るまでを記事に残してあげようと思います。 今回は、リリース時に同僚みんなで遊んでいたスマホゲーム「マリオカート ツアー」を使って マリカーのフレンドランキング画面を出すために必要なDB設計を考えます。 軽いランチなので、事前に参加者が通勤中の電車内で作成できるくらいのボリュームを目指しました。 データベースとは・・・？という初心者メンバーでもイメージしやすいように。 こういうアウトプットは初めてですが、徐々に慣れていきたいです。 【開催概要】 ・参加者：ファッションIT企業のPM、エンジニア、事務・・・などなど ・開催時間：1時間（事前アウトプット作成：20〜30分程度） ・その後：SQLを初心者と書いてみるランチも実施しました。 →BigQueryがSQ
GitHub - Wisser/Jailer: Database Subsetting and Relational Data Browsing Tool.
2024-07-04 Data can now also be exported as structured JSON and YAML files. 2024-06-26 A dark UI theme has been introduced that improves readability in low light environments. 2024-04-18 DDL scripts for creating database objects can now be generated thanks to an integration of the Liquibase tool. This makes it possible to create subset databases from scratch using only on-board means. 2023-02-03 T
Data Engineering Study #20 "Introduction to Data Analytics with SQL" Book
Data Engineering Study #20「10年戦えるデータ分析入門」回・前半の発表資料です。
EF Coreで正しくUPDATEする方法 - Qiita
EF CoreのUpdateは結構勘違いされている 海外オフショアの方が作成したソースコードのメンテナンスをしているのですが、EF Coreでのレコード更新処理がとても無駄の多いものになっていました。恐らく、EF Coreに対する根本的な勘違いがあるように思います。 正しい理解の促進のためにこの記事を書きます。 主なポイントは次の2つです。 更新の為にDbContext.Update(entity) を呼び出す必要は（必ずしも）ありません 更新する前にエンティティをDBから取得する必要は（必ずしも）ありません 無駄の多いソースコード 以下のコードは正しく動作しますが、無駄が多く、ある意味間違っています。 // DBからエンティティを取得 var article = await _context.Article.FindAsync(model.Id); // 入力値をエンティティに反映 ar
ChatGPTで作るSQLがヤバい※Oracleの話多め - Qiita
n番煎じ、今更ながら…。 ChatGPTは過去遊びでしか使ったことがなかったのですが、 今、超長文SQL群を改修してまして、何重にもなった副問合せと集計関数を読み解くのに疲れて…ChatGPTに手を出しました。 そして、 え！！ChatGPTやばい！！ 介護は必要だけどすぐ形にしてくれるしなんなら私より知識あるわ！！ 只今、職を失いました！！ ってなったので、この衝撃を書き残しておこうと思います。 やりたいこと 作るSQLの要件はざっくり、 dba_hist_sysstatから、physical readsなど各統計情報のvalueの増分値を取得する 統計情報種別毎・1日毎に、1ヶ月間集計 日時判別のために、dba_hist_snapshotと結合する valueには累積値が入っている。ただし、インスタンス再起動があるとリセットされる。 つまり、「累積だから」と直前のスナップショットのva
あなたの遅延はどこから？ SQLから！ 〜患部に止まってすぐ効くSQLレビューチェックリスト 年初め特大サービス号〜 - ANDPAD Tech Blog
あけましておめでとうございます！ 今年は異世界放浪メシのアニメが放送されるらしいので楽しみなバックエンドの原田 (tomtwinkle)です。 内部で運用しているSQLレビューチェックリストの一部を抽出し思いつきで追記して行った結果、結構な分量になってしまいました。 暇な時でも流し読みして頂けるとありがたいです。 Motivation SQLレビュー観点 大きくSQLが変更される修正の際にはEXPLAINをレビュー内容に加える 検索のキーにINDEXを使用しているか SQL発行回数がN+1(1+N)の構造になっていないか サブクエリを利用したSQLはパフォーマンス要チェック Viewの利用は基本的に禁止 CROSS JOINは禁止 WHERE句で十分に絞った検索をしているか 必要なcolumnだけSELECTしているか レコード数だけ必要な場合にCOUNT用のSQLを発行しているか 集計関
【C#】Dapper忘備録【基本編】 - Qiita
Qiita Advent Calendar 3回目の参加です。よろしくお願いします。 今年も個人的にお世話になった、Dapperに関するあれこれをまとめました。 Dapper とは .NETプラットフォーム用のマイクロORM（Object-relational mapping）です。 Dapperを使用する場合、SQLとマッピング用のクラスは自力で書く必要があります。SQLを書けることが前提のオブジェクトマッパーです。 通常のORMを使用したことがないのでなんとも言えないのですが、 単純にデータベースとオブジェクトをマッピングする場合、Dapperは非常に使いやすいのではないでしょうか。 Is Dapper an ORM? の項目に、通常のORMとの違いが記載されています。 dapper専用のChat GPTが出来ていました。便利です。 IDbConnection と Dapper Dap
🦐🦐🦐Markdownで書くBIツール、Evidence触ってみた🦐🦐🦐
気にはなってるけど触ってないビッグデータ系のツール・サービスを触る Advent Calendar 2022の#9です。 Evidenceとは MarkdownにSQLクエリやグラフの設定を記載し、レポート用の静的なHTMLドキュメントを作成するツールです。 デモ画面を見ていただくと、作成できるレポートのイメージがしやすいと思います。 この方法（コードでレポートを定義、静的なHTMLドキュメントを作成）により、 ソースコードと同じように、バージョン管理やレビュー SQLクエリの結果を利用した、レポートの動的な制御（テンプレート） 色々な場所への埋め込みがしやすい などのご利益がありそうです。 （Evidence公式サイトより抜粋） インストール・プロジェクトの初期化 プロジェクトを設定するディレクトリで、npx degit evidence-dev/templateコマンドを実行します。
今すぐ使えるSQLのNULLとunknownの考え方 - Qiita
初めに こんにちは。 株式会社HRBrainでバックエンドエンジニアインターンをしている、蔭山といいます。 株式会社HRBrainではアドベントカレンダーに参加しています。 本記事は4日目になります。 業務でDBデータを取り扱う機会もあり、改めてDBとSQLに関して学び直しました。 今回は、その中からすぐにプログラマとして業務に活かせて、とくに気をつけたほうが良いと感じたSQLでのNULLの取り扱いについて書きたいと思います。 何番煎じか分かりませんが、順を追って説明します。 SQLにおけるNULLとは何か 行のある列の値がない場合、その列はNULLである、またはNULLを含むといいます。NOT NULL整合性制約またはPRIMARY KEY整合性制約によって制限されていない列の場合は、どのデータ型の列でもNULLを含むことができます。実際のデータ値が不定または値に意味がない場合に、NUL
モデリングはキラキラ技術より地味だが役に立つ / modeling-over-shiny-tech
# Event データモデリングとデータ基盤の構築・運用 （第14回ちゅらコラボ）CARTA HOLDINGS x ちゅらデータ 合同イベント https://churadata.connpass.com/event/254417/ ぼくのかんがえる最高のレポーティング基盤 …
ドメインロジックとSQL - Martin Fowler's Bliki (ja)
以下の文章は、Martin Fowler による Domain Logic and SQLの日本語訳である。 データベース指向ソフトウェア開発者とメモリ上(in-memory)アプリケーションソフトウェア開発者との間のギャップは、ここ数十年、徐々に広がってきている。このギャップが原因で、データベースの機能(SQLやストアドプロシージャ)をどのように扱えばよいのかという議論が数多く巻き起こっている。ここでは、ビジネスロジックを SQL に置くべきか、それともメモリ上のコードに置くべきかといった問題について、主にパフォーマンスと更新性の観点から考察を行う。考察には簡単な例を使うが、SQL クエリはしっかりとしたもの（rich SQL queries）を用いるので悪しからず。 エンタープライズアプリケーション（訳注：以下、EA）構築に関する本（私の近著『P of EAA』など）を読むと、ロジック
社内SQL研修のために作った資料を公開します | 株式会社AI Shift
こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内（AI事業本部内）でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践（チーム開発）でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
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
SchemaSpy - 既存のDBスキーマからドキュメント生成
システム開発ではデータベースを使うことが多いです。開発のはじまった段階でしっかりしたER図を作っている場合、開発が進んでいる中で生じた仕様変更を常にドキュメントに反映していかなければなりません。これは大きなコストです。 そこで使ってみたいのがSchemaSpyです。SchemaSpyは現在のデータベーススキーマを取得してドキュメントを生成してくれるソフトウェアです。 SchemaSpyの使い方 生成された内容です。テーブル一覧。 カラム。 リレーションは分かりやすく可視化されます。 さらに改善すべきポイントなど。 SchemaSpyを使えばER図を作ったりする手間なく、既存のスキーマから必要なドキュメントが生成できるようになります。きちんと設計を行っているならば、実際に動いているものは正確なドキュメントになるでしょう。作る手間もないのでお勧めです。 SchemaSpyはJava製のオープン
SQLおじさん(自称)がBigQueryのStandard SQLを使ってみた
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
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データベース速攻入門 ～モデリングからSQLの書き方まで
データベース研修（データベース基礎編）【ミクシィ22新卒技術研修】
GitHub - multiprocessio/dsq: Commandline tool for running SQL queries against JSON, CSV, Excel, Parquet, and more.
