Presto: Free, Open-Source SQL Query Engine for any Data
Calling our Presto community speakers – we want to hear from you! Fill out out community call for papers to speak at upcoming meetups and conferences. What is Presto?Presto is an open source SQL query engine that’s fast, reliable, and efficient at scale. Use Presto to run interactive/ad hoc queries at sub-second performance for your high volume apps.
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
SQLZOO
Tutorials: Learn SQL in stages 0 SELECT basics Some simple queries to get you started 1 SELECT name Some pattern matching queries 2 SELECT from World In which we query the World country profile table. 3 SELECT from Nobel Additional practice of the basic features using a table of Nobel Prize winners. 4 SELECT within SELECT In which we form queries using other queries. 5 SUM and COUNT In which we ap
SQL Fiddle - Online SQL Compiler for learning & practice
During Phase 1, only users who are logged in can access the AI chat feature. SQL Fiddle is free to use and ad-free! Want to help us? It takes 10 seconds Step 1: Like & Share our EFE Bulk Extensions videos Step 2: Like & Share our EFE Bulk Insert videos Thank During Phase 1, only users who are logged in can access the AI Editor feature. SQL Fiddle is free to use and ad-free! Want to help us? It tak
MySQLパフォーマンスチューニングのためのクエリの基礎知識 - プログラマーkkの勉強/成長ブログ@ライブレボリューション(モバイル広告代理店)
前回書いたMySQLパフォーマンスチューニングのためのインデックスの基礎知識に引き続き、MySQLのパフォーマンスチューニングについて学んだことをまとめ。 MySQLを使っていると、クエリが遅い理由をつきとめる必要が出てくる。 どうやって遅いクエリをつきとめ、改善すればよいかについて学んだのでまとめた。 下記のような基礎知識があればパフォーマンスチューニングをうまくやれる、と思う。 クエリ処理の基礎 MySQLがクエリを処理する手順 まずはMySQLがクエリを処理する手順を知っておく必要がある。 処理は以下のような流れで進む。 クエリキャッシュの中からクエリの結果を探す。見つかればそれを返す。 クエリを解析して構成要素に分解する。 クエリの構文が正しいことを確認 クエリについて基本情報を収集する。 クエリを基本的な要素に分解した後、何を実行すべきかを判断する。 クエリオプティマイザが動き始
W3C、「Web SQL Database」の仕様策定を正式に断念
ウェブベースのアプリケーションで、ブラウザを起動しているコンピュータ上にデータを保存できるようにしようという試みが、少なくとも技術の標準化という面では終わりを迎えた。 この技術は「Web SQL Database」と呼ばれるもので、ブラウザに「SQLite」データベースを組み込むことにより、プログラマーは一般的なSQL技術を使用してデータを読み書きできる。Web SQL Databaseはさまざまな点で便利な技術だが、おそらく最も注目すべきは、情報をキャッシュすることによってコンピュータがネットワークに接続されていなくても情報を取得できる点だろう。現在、多くのウェブアプリケーションにとってこれは大きな課題となっている。 だがWorld Wide Web Consortium（W3C）は米国時間11月18日、Web SQL Databaseの仕様を正式に廃止した。これにより開発者は今後Web
Oracleデータベースリンクメモ(Hishidama's Oracle DBlink Memo)
DBリンク Oracleのデータベースリンクのメモ。 データベースリンクとは、別のDB（別のSID）のテーブルへアクセスする為の機能。 DBリンクの作成 「connect USERNAME/PASSWORD@DBNAME」で接続できる他のDBへのDBリンクを作成する例。 create database link LINKNAME connect to USERNAME identified by PASSWORD using 'DBNAME'; 作成が成功すると、以下のようにしてリンク先のテーブルにアクセスできる。 SQL> select * from TABLE@LINKNAME; DBリンクの確認 SQL> select * from user_db_links; DB_LINK -----------------------------------------------------
オラクル マテリアライズドビューメモ(Hishidama's Materialized view for Oracle Memo)
リフレッシュ方法を指定しない場合はforceになる。 後からリフレッシュ方法を変えることも出来る。 SQL> alter materialized view MV_TEST refresh fast; マテリアライズド・ビューが変更されました。 完全リフレッシュ マテビューを計算し直す際に、全データを作り直す。データの変更箇所が少ないなら効率は悪いことになるが、ロジックは一番単純だ。 完全リフレッシュのマテビューを作る際には、「refresh complete」を指定する。個人的には「refresh all」の方が分かり易かったと思うけど…わたしゃ英語圏の人間じゃないからな～ create materialized view MV_TEST refresh complete as select YYMM_GROUP, SHOP_CODE, sum(AMOUNT) SUM_AMOUNT fr
Oracleの機能を使って表の結合を高速化する
マテリアライズド・ビューの作成と評価 結合を含むMViewを作成するには、MViewのSELECTリストに各表のROWIDを含める必要があります。そのほかにも、集計や結合を含むMViewを作成するには前提条件がありますので、事前に「Oracle9i データ・ウェアハウス・ガイド リリース2（9.2）」を参照してください。 なお、今回の例ではON COMMITオプションを指定し、元表の更新がリアルタイムにMViewへ反映されるように作成しています。以下は、MViewの作成方法と、MViewを使用した場合の実行計画と実行統計になります。 CREATE MATERIALIZED VIEW Mview_l_s_n REFRESH fast on commit AS SELECT l.rowid l_rowid,s.rowid s_rowid,n.rowid n_rowid, n.n_name,l.
地獄のようによくわかるSQLテーブル結合 - こせきの技術日記
テーブルのJOINが苦手でしたが、この例を思いついてからは、すっきりくっきり理解できるようになりました。むしろ頭から離れません……。 ※ INNER、OUTERは飾り。省略できる。 INNER JOIN → JOIN LEFT OUTER JOIN → LEFT JOIN RIGHT OUTER JOIN → RIGHT JOIN ※ ON ...=... をまとめて USING(属性) と書ける。 ※ 何で結合するか言うまでもない時は、NATURALを指定すると勝手にJOINしてくれる。NATURALにJOINして……。 ※ WHEREは結合した結果に作用する。 ※ 現実には上図のように1対1で結合しません。 ※ おまけ。CROSS JOIN。 こんなの使いません。 ブクマ用画像。
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