まだ PostgreSQL の開発で疲弊してるの？ - Qiita
{ "plpgsqlLanguageServer.database": "データベース名", "plpgsqlLanguageServer.user": "ユーザ名", "plpgsqlLanguageServer.password": "パスワード", "plpgsqlLanguageServer.definitionFiles": [ // glob をサポート。 "**/*.sql", "**/*.psql", "**/*.pgsql" ], // Language Server が対応するファイルの拡張子はデフォルトで ['*.pgsql', '*.psql'] です。 // （ SQLite など他の RDS と競合させないためです。） // '*.sql' のファイルも対応させたい場合は、下記の設定を追加してください。 "files.associations": { "*.sq
「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
SQLたったの2行で機械学習！BigQuery MLを用いたコロナ分析 - Qiita
はじめに 令和にもなるとSQLを2行書くだけで機械学習できてしまうようです。本記事では、表題の技術BigQuery MLの概要と使い方を調べ、世を騒がせているコロナの分析をしてみました。 「SQLで機械学習」や「コロナ分析」に興味がある方は覗いてみてください。 本記事の対象者 SQLだけで機械学習したい人 コロナ分析に興味ある人 機械学習を簡単に試してみたい人 機械学習はよく分からんけどデータベースはよくいじるという人 本記事の対象でない人 データとか機械学習とか難しいから興味ない人 機械学習モデルのアルゴリズムとか詳しく知りたい人 機械学習つよつよだから自分で独自モデル作って幅広い分析したい人 BigQuery ML概要 BigQueryとは BigQuery MLはBigQuery上のサービスです。BigQueryを知らない方のために簡単にBigQueryについて説明します。BigQu
SQL Server / SQL Database パフォーマンスチューニングのための基礎知識 - Qiita
本投稿について 本投稿は、Microsoft Learn で公開されている、「SQL Server でクエリのパフォーマンスを最適化する 」を確認していた際に、いくつかの情報を補足しながら日本語化したものとなります。 SQL Server / Azure SQL Database のパフォーマンスチューニングには様々な方法があり、「このケースであればこの方法」ということを断定することは難しいのではないでしょうか。 そのため、様々なケースで利用することが可能な、チューニング方法の基礎知識 (一般論) はとても重要です。 本投稿で、確認を行った「SQL Server でクエリのパフォーマンスを最適化する 」は、チューニングに対しての体系的な考え方を無償で学ぶのには適しているコンテンツではないかと思いました。 チューニング系の講義は様々なノウハウが絡みますので有償が多く、ノウハウがない状態で体系
NewSQLのコンポーネント詳解 - Qiita
4.2.1 Shardingの手法 先ほどの表1を理解するにはSharding手法の列にあげられた各用語の理解が必要となる。 YugaByteDBのブログ「Four Data Sharding Strategies We Analyzed in Building a Distributed SQL Database」には、非常に詳しくShardingの手法が紹介されている。この記事では、大きく以下4つの分類があるという。 Algorithmic Sharding (例: Memcached/Redis) Linear Hash Sharding (例: 過去のCassandra) Consistent Hash Sharding (例: DynamoDB、Cassandra) Range Sharding (例: Spanner、HBase) 詳細は割愛するが、1つ目のアルゴリズム・シャー
2020年現在のNewSQLについて - Qiita
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 NewSQLのコンポーネント詳解 1章から3章までの内容を当記事で解説する。 4章はさらに詳細な技術的解説となり、後編の「NewSQLのコンポーネント詳解」で記述している。 こちらも合わせて一読いただきたい。 1. NewSQLとは何か NewSQLとは、海
SELECT文で本番環境を落としたお話 - Qiita
（この記事は 地平線に行く とのマルチポストです） 本番環境でやらかしちゃった人 Advent Calendarで、このパターンのやらかしはなかったのでキーボードを叩くことにしました。 番外編のつもりでお楽しみください。 この記事が、新たな障害発生を防ぐことにつながれば幸いです。 何をやったのか ある日、ちょっとした調査のために本番データベースのデータを確認することになりました。 （個人情報が格納されているようなシステムではなかったので、必要であれば本番データベースへのアクセスが許されていました） もしメンテナンスがあればそのタイミングでやればよかったのですが、直近では特に予定はないとのことでした。そのため、システムが動いている状態のまま作業をすることにしました。 ごく単純な SELECT を実行するだけのつもりだったので、システムに影響がないと判断したためです。 その際、万が一コピペをミ
そろそろSQLのウィンドウ関数を理解したい - 連載1/3話 - Qiita
はじめに データ分析とデータ品質改善に従事してきた筆者が、SQLを用いた分析の基本である「ウィンドウ関数」の使い方とデータ品質の調査改善を行う手法をまとめてみようと思います。 こちらの記事は、SQLの知識向上と振り返りを主題としているので、ABC分析、バスケット分析、RFM分析などの「データ分析の手法」について説明している記事ではありません。(反響やコメントによって別投稿するかもしれません) 背景 SQLはエンジニアの大多数が利用しており、多くの方はWebサービス開発などでデータの登録画面や検索画面を作る際にSQLを利用したり、またはシステムの運用保守で障害の原因調査のためにSQLを利用して原因を特定すると思います。そのため、テーブル結合・サブクエリ・集計関数といったSQL構文は理解されている人が多いと思いますが、分析関数を理解して使っている人となると、ぐっと減ると思います。 私は以前、社
安全なWebサイトのつくりかた ざっくりまとめpart1 - Qiita
情報推進機構「安全なWebサイトのつくりかた」を読んだけど 情報量が多すぎて頭がフリーズしたので、現時点で最低限理解できる内容までを記録しておきます。 誰にでもわかるというより、僕にでもわかる文章で書いていますのでご了承ください。 Webアプリケーションのセキュリティ実装 例として、１１種類のセキュリティ脆弱性が挙げられています。 「何がまずいのか？」「どんなアプリで注意が必要なのか？」を 噛み砕いてからまとめていきます。 SQLインジェクション Part1（本記事） https://qiita.com/E-46/items/93199f38bdacd6b6076a OS コマンド・インジェクション Part2 https://qiita.com/E-46/items/aa43b6a01de8ab205591 1. SQLインジェクション どんな脆弱性なのか インジェクションとは「注入、投
SQLによるデータ分析のテクニック - Qiita
概要 前処理大全を読み、以下の理由から感銘を受けたものを記載する。 データ分析で、これに近いことを頼まれた(このような面倒くさい処理は、データ分析ではよくある) こんなふうにSQLを書けるんだ。めっちゃ楽やんと知った。 詳しくは前処理大全を読むことをおすすめします。 データなども「前処理大全」のgithubにあります。 前提 以下のSQLはPostgreSQLのものです。(最下部の日付の計算以外はほかでも動きそう) 内容 最も多い価格帯(最頻値)の取得 予約を格納したテーブルから、最も頻出する価格帯を取得する。 正確な価格ではなく、ROUND関数を使って千円の桁で四捨五入をしたものを対象にする。 SQL SELECT ROUND(total_price, -3) as total_price_round FROM reserve_tb GROUP BY total_price_round
SQL と Pandas の対応表 - Qiita
トピック SQL のクエリと、Pandas のメソッドの対応表を作成する。 SQL 勉強中のため、備忘録代わりに箇条書き（殴り書き）で書いていく。 Udemy のこちらのコースで勉強していました。 DBやテーブル自体の更新・操作に関するものはこちらにまとめている。（SQL のクエリだけを書き散らかしているだけ） 順序 記述順序 select from join系(+on) where group by having order by limit 実行順序(※) from join系(+on) where group by select having order by limit (※)追記 @nora1962jp さんからご指摘をいただきましたので、コメント内容を追記します。 実行順序 from join系(+on) where SQLについてなら実行順序はonとwhereの順序はonが先
コーディングをするときに鼻血がでるほど便利なwebツールリスト - Qiita
普段お世話になっているwebツール達の紹介です。 以下のサイトはすべて 無料 & 登録不要 です。 正規表現 regexper 正規表現を可視化してくれます。 複雑な正規表現を書くときやコードリーディングのお供に重宝します。 Rubular Rubyの正規表現をテストできます。 JSON JSON FORMATTER & VALIDATOR JSON系のツールが集まったサイト。 それぞれ、サイト名とドメインが違うのでリンクはそのうちの１つになっています。 (画像クリックでそれぞれのツールに飛べます。) ひとつずつ紹介します。 JSONをフォーマットしてくれます。 出力結果は折りたたむことができるので、長いJSONを読むときにも便利です。 JSONを含めた様々なデータ形式を変換できます。 Inputの以下に対応。 CSV INI JSON XML YAML Outputは以下に対応。 JSO
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