Ransackで簡単に検索フォームを作る73のレシピ - 猫Rails
はじめに 登場人物の紹介 プロローグ 環境 第1章 Ransackをはじめよう 001 Ransackとは？ 002 セットアップ 003 使ってみよう コントローラー ビュー 第2章 シンプルモードで検索する 004 シンプルモードとは？ 005 述語とは？ 006 eq - =検索 007 matches - LIKE検索 008 cont - LIKE検索(部分一致) 009 start - LIKE検索(前方一致) 010 end - LIKE検索(後方一致) 011 gt - >検索 012 gteq - >=検索 013 lt - <検索 014 lteq - <=検索 015 true - trueの検索 016 false - falseの検索 017 blank - blank?の検索 018 present - present?の検索 019 null - NULLの検
[速報] Cloudflare のエッジ環境で使用できる SQL データベース D1 が発表されました！ | DevelopersIO
ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 Cloudflare は今週を Platform Week と題して、様々な発表を行います。その発表で Cloudflare のエッジ側で SQL データベースが発表されました！ D1 とは？ D1 は Cloudflare のグローバルネットワーク上で動作する SQLite で構築されたサーバーレスな SQL データベースです。D1 は Cloudflare Workers 向けに設計されています。 D1 は一つの場所で状態を保存して、ユーザーがいる近くの場所に読み取り専用クローンを作成して変更の状態を最新に保つという動作をするそうです。これは全世界 ２７０ 以上の都市にある Cloudflare の拠点を利用でき、非常に高速なデータアクセスを可能にするのではないでしょうか。 また、D1 を使用してコードを記述する場合は以下のようにな
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SQLのコーディング規約について - Leverages データ戦略ブログ
データ戦略室で使用しているSQLのコーディング規約をご紹介します はじめに こんにちは。データ戦略室の森下です。今回はデータを使う際に切っても切り離せないSQLについて、レバレジーズのデータ戦略室で作成および運用しているコーディング規約についてお話します。 レバレジーズのデータ戦略室では今回ご紹介する規約を策定していますが、データ活用のフェーズや環境によって多分に変わる部分でもありますので、とある一社の運用方法として参考にしていただければ幸いです。 レバレジーズのSQL実行環境について Google BigQueryを初めとするカラムナデータベースにデータを格納し、SQLを用いてデータを抽出することが多いです。そのため、今回ご紹介するSQLコーディング規約には、RDBに対するパフォーマンスチューニングに関連するようなことは規約に入っていません。 コーディング規約について コーディング規約は
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
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 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Fluent
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 13.2.7 LOAD DATA ステートメント
SAVEPOINT、ROLLBACK TO SAVEPOINT および RELEASE SAVEPOINT ステートメント
Railsのmigrationで生SQLを使う+パラメータを使う｜TechRacho by BPS株式会社
migrationファイル内では、モデルクラスを使わないのが安全です。 これは、将来的に仕様変更やリファクタでそのモデルがなくなったりリネームされた際、rake db:migrate:resetが通らなくなるからです。 migration内でデータの変換処理をすることも多いので、SQLを生で叩くには以下のようにします。 sql = "UPDATE users SET some_flag = 1;" ActiveRecord::Base.connection.execute(sql) さすがにパラメータを指定したいことも多いですが、ActiveRecordのノリで?などのplaceholderを渡しても処理してくれません。 かといって、自分でエスケープ処理をするのは嫌です。 このあたりのエスケープとプレースホルダー処理は、#sanitize_sql_arrayが担当しています。 protec
かつて、私の隣にSQLの魔女がいた
今日プロジェクトの打ち上げがあったのだが、とあるサプライズ……三ヶ月前に寿退社した先輩との再会に思わず涙ぐんでしまい、ひどくばつが悪い思いをしている。今も顔の火照りが抜けてくれない。アルコールは抜けたのに。彼女はかつてSQLの魔女と呼ばれていた。 今から遡ること一年前、私は辞令を貰い、二年目にして事業部ごと変わるという波乱をようやく乗り切って、業務系のSEの仕事内容、特にWebのアプリレイヤーについてOJT形式で学んでいた。そこで先生にあたる方として付いたのが、ちょうど手待ちだった先輩である。初めてお会いした時の先輩に対し、私は正直ちょっと物足りなく感じていた。 初日に行ったPCのセッティングでは、これやってと先輩から資料を渡されたのだが、外部にネットが繋がらない。先輩に相談して弄ってもらったのだけど繋がらず、今日は社内ネットで我慢して、と言われてから二日後、資料が古かったことが判明。 与
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。
「NoSQL」を上回る性能を目指す次世代型高速SQLデータベース「VoltDB」登場 | OSDN Magazine
ベンチャー企業の米VoltDBは5月25日（米国時間）、オープンソースのデータベースシステム「VoltDB 1.0.1」をリリースした。高速、拡張性、ACID遵守などを特徴とする次世代DBMSとしている。 VoltDBは「Postgres」「Ingres」などのデータベースプロジェクトを共同で創始したMichael Stonebraker氏が設計したもので、Stonebraker氏が非常勤教授を務めるマサチューセッツ工科大（MIT）、ブラウン大学、イェール大学、HP Labsの共同研究「H-Store」がベースとなっている。 VoltDBは豊富なメモリやマルチコアCPUを備えたシステムに最適化されており、データを分散させてメモリ内に配置することで飛躍的に性能を改善しているという。データベースエンジンはマルチスレッドで動作し、データは分割されて各スレッドに配置される。それぞれのスレッドはロッ
＠IT：SQLクリニック（8） Page 1/3
本連載はSQLの応用力を身に付けたいエンジニア向けに、さまざまなテクニックを紹介する。SQLの基本構文は平易なものだが、実務で活用するには教科書的な記述を理解するだけでは不十分だ。本連載は、著名なメールマガジン「おら！オラ！ Oracle - どっぷり検証生活」を発行するインサイトテクノロジーのコンサルタントを執筆陣に迎え、SQLのセンス向上に役立つ大技小技を紹介していく。（編集局） 今回はOracle8i（リリース8.1.6）から実装されている分析関数について解説します。分析機能を理解しておくと、いままでは副問い合わせや複数回に分けていた問い合わせを1回のSQL文で簡単に行えるようになります。 分析関数の基本を理解しよう まず、分析関数とは、どのような関数であるのかを簡単に説明しておきましょう。 集計関数と分析関数の違いは？ 分析関数は、どのように処理されるの？ 分析関数は、どのような分
窓の杜 - 【REVIEW】SQL文の入力支援やER図作成に優れた高機能なSQL開発環境「A5:SQL Mk-2」
「A5:SQL Mk-2」は、SQL文の入力支援やER図作成などの機能を備えた高機能なSQL開発環境。Windows 98/2000/XP/Server 2003/Vista/Server 2008/Vista x64に対応する寄付歓迎のフリーソフトで、作者のWebサイトからダウンロードできる。 本ソフトは、SQL文の作成・実行を行える汎用のデータベース開発環境。ADOやODBCドライバーを利用して各種データベースに接続可能で、本ソフトで作成したSQL文を実行し、その結果を表示できる。また、SQLの実行計画を取得したり、実行結果を「Excel」へ出力することも可能。 画面はサイドバーと編集画面の2つに分割されており、サイドバーではデータベースおよび関連するスキーマ・テーブル・ビューといった項目がツリー形式で表示される。編集画面はタブ切り替え式になっており、SQL文やテーブルなどを複数開いて
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