WITH句かサブクエリか - まずは蝋の翼から。
SQLにおいて、サブクエリは可読性下がるからWITH句を使えという話をしばしば聞く。 ただ、最近あえてサブクエリで記述している人がいたので WITH句とサブクエリで何が違うか について考えてみた。 同じ抽出内容だが片方はWITH句、片方はサブクエリで書いた以下のSQLをベースに話す。 WITH句 WITH sub1 AS ( SELECT aaa ,bbb FROM tbl1 ) ,sub2 AS ( SELECT xxx ,yyy FROM tbl2 ) SELECT sub1.aaa ,sub1.bbb ,sub2.xxx ,sub2.yyy FROM sub1 INNER JOIN sub2 ON sub1.aaa = sub2.xxx ; サブクエリ SELECT sub1.aaa ,sub1.bbb ,sub2.xxx ,sub2.yyy FROM (SELECT aaa ,bb
もう人間がクエリを書く時代じゃない！SQLクエリの組み立てを自動化するSlack botを開発・導入しました - Pepabo Tech Portal
こんにちは。SUZURI事業部の@kromiiiと申します。 私のメインの業務はWebアプリケーションの開発ですが、大学院時代のスキルを活かして並行してデータ分析業務も行っています。 データ分析業務ではデータベースのクエリを書くことが多いのですが、私自身SUZURI事業部に配属されたばかりで、テーブルの名前やリレーションを覚えるのが大変でした。そこでクエリの設計を自動化するツールをSlackに導入しました。 その名も tbls-ask bot です。どのようなものか先に見てみましょう。 ユーザーはSlackでメンションする形で、どのようなクエリを実行したいのか自然言語で入力します。 メンションされるとSlack botが起動し、どのDBスキーマを利用するかを尋ねます。 ユーザーがDBスキーマを選択すると、自然言語からSQLクエリを生成し、Slackに返答します。 今回はパブリックに公開する
リレーショナル・データベースの世界
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
SQLの達人への道: MySQLでの高速・効率的クエリ作成術 - Qiita
データベースとテーブルの作成 テスト用のデータベースtestdbを作成し、パフォーマンスチューニングを検証するためのcompanyおよびpersonテーブルを定義します。 CREATE DATABASE testdb; USE testdb; CREATE TABLE company ( company_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, company_name VARCHAR(255) NOT NULL, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); CREATE TABLE person ( person_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, company_id INT, person_name VARCHAR(255) NOT NULL, email VARCH
xlsxファイルにSQLを実行するxlsxsql - Qiita
xlsxファイルに対してSQLを実できるxlsxsqlというツールを作りました。 GitHubのxlsxsqlからダウンロードできます。 これは何？ xlsxsqlは、xlsxファイルに対してSQLを実行するツールです。 また、CSV,LTSV,JSON,YAMLといったファイルに対してSQLを実行することもでき、その結果をxlsxファイルに出力することもできます。 trdsqlにxlsxファイルの読み書き機能を追加したものになります。 使い方 単純にファイルをテーブルとして指定できます。 -oまたは-outオプションは出力ファイル形式を指定します。 CSV, LTSV, JSON, JSONL, YAML, TBLN, AT, MD等が指定できます。
テストを書きたいプログラムがSQLの固まりだ - やっとむでぽん
(2009.3.5 テストデータについてちょっと追記) Working Effectively with Legacy Codeを読んでいます。前半、テストの意義とか概念の紹介(test harness, seamなど)はすばらしい。後半の、個別の状況への対策も、整理されていてありがたいです。自分でも使っているおなじみの手法もあれば、目ウロコなこともある。 でも、こういう↓章があったらよかったなあ。 「テストを書きたいけれどプログラムが巨大なSQLの固まりだ」 いま仕事をしている保守プロジェクトが、そういう状況なわけです。もうすこし整理すると、 テーブル数が多く(100以上)、重複した項目も多い(非正規化) ひとつの処理をするのにだいたい、最低5つ以上(10を超えるものも多い)のテーブルを扱っている(参照ならJOINやUNION、更新ならそれぞれにUPDATE/INSERT) 処理を走らせ
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 SQLでも同じことが言えそうです。 リーダブルなSQLを書いてないと結婚できない時代が今まさに到来しようとしています。 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 人間のメンタルモデルは、問題やタスクを小さなステップに分割し、それぞれを順番に実行することに適しています。 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
![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](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9e4b50cb826dc76ffa5a15a97343ab36cac44503/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwemFja2V5MiUyMGluJTIwJUU2JUEwJUFBJUU1JUJDJThGJUU0JUJDJTlBJUU3JUE0JUJFTSUyNkElRTMlODIlQUYlRTMlODMlQTklRTMlODIlQTYlRTMlODMlODkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zMiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTYyNDU1MjZkZTUzZTdlOGQ0NDI5MTJhY2FlNWI2MjM4%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D564d0bbe76f00558f53eda62333d7309)
SQLの実行計画の読み方 |
今回は、SQLを書く上で特にパフォーマンスに影響のあるSQLの実行計画の読み方について解説します。実行計画はデータベース製品によってさまざまに差異がありますが、ここでは比較的どのデータベース製品でも共通する内容について解説します。 実行計画とは記述したSQLが実際にデータベースの内部でどのように処理されて結果を返すか、その処理方法を記述した情報です。 A5:SQL Mk-2では、SQLエディタで実行計画を見たい SQL の上にキャレットがある状態でメニューから [SQL(S)] – [SQLの実行計画(J)] または、Ctrl+E で表示できます。 表示の仕方はデータベース製品ごとに異なりますが、多くのデータベース製品ではツリー状の情報として表現されます。（このため A5:SQL Mk-2でもツリービューで実行計画を表示します。） ツリーのリーフ（端）から処理が行われ、ルート（根）に向かっ
保守性と生産性を両立する分析用SQL構造化の4原則 〜 構造化プログラミングの考え方をSQLに適用する
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo!広告のデータマーケティングソリューション（以下、DMS）を開発しているデータアナリストの薄田です。 みなさんは、中間テーブル同士が複雑に絡み合い変更しようにも影響範囲を推定できず、手がつけられない分析パイプラインの保守で苦労された経験はないでしょうか？ 私のチームでは数千行におよぶ分析用SQLをリファクタリングして、保守性と生産性を両立する分析パイプラインに生まれ変わらせることができました。 この記事ではリファクタリングを通して確立した、分析用SQLを構造化するための4原則を紹介します。4原則を意識しながらSQLを書くことで、高凝集・疎結合な分析パイプラインを作ることができます。 この記事では凝集度と結合度
Perplexity
Upgrade for image upload, smarter AI, and more Pro Search.
JSON や CSV で SELECT * FROM したいときは columnq-cli が便利
techfeed 経由で下記のスレッドを見かけたのですが、タイトルだけでも既に面白そうです。 また、ちょっと前から Notion のデータベースを各種コンテンツへ変換するツールを作っていまして、これを組み合わせるといろいろ楽できそうな予感がします。 そのようなわけで、スレッドで紹介されていた columnq-cli についての記事です。 columnq-cli とは？ README を読むと「各種データをテーブルとして SELECT できるようにする CLI ツール」で、テーブルソースには JSON などの他に ROAPI でサポートされているものを扱えるとのこと。 (SELECT のみで更新はできない) ここで ROAPI とはなんぞやとなりますが、こちらは「ローカルのファイルシステムや各種サービスのデータを統合的に扱える(SELECT できる)サーバー」を構築できるそうです。 図 1-
ER図の自動生成について、dbdiagram.io, DBeaver, A5M2 を比較してみる。 - Qiita
はじめに データベース設計のER図について、自動で生成する以下３つのツールを比較した記事です。 dbdiagram.io DBeaver A5:SQL Mk-2（A5M2） 先日、こちらの記事をQiitaに投稿したところ、多くの方に記事を見ていただき、コメントも多数いただきました。 ER図に関するお勧めのツールをコメントいただく方が多くいらっしゃいました。 今回はその中から、無料でも利用できる3つのツールの「ER図の自動生成」の機能を試します。 比較の結論としては、〇〇が一番良いという感想ではなく、どのツールも多機能で、できることは違うので、今後使うときは用途や業務の環境によって使い分けていけたらと思っています。 目次 それぞれのツールについて、下記の内容を書いていきます。 1. dbdiagram.io 1-1. 始める 1-2. 使う 1-3. 感想 2. DBeaver 2-1. 始
爆速のアイコン検索サイトを作った
爆速のアイコン検索サイトを作ったので、遊んでみてください。 (1) まずは自分が使いやすいアイコン検索サイトを作りたかったので作りました。(2) 様々なアイコンを爆速で横断検索し、サクッとアイコンをコピーできるようにしました。単純ながら意外とその部分が面倒なサイトは多い気がします。(3) また応用とメンテがしやすい実装にして、非常にサポート範囲の広い DB を GitHub Pages 上で構築しました。公開時点では 120+ のアイコンセットと、130,000+ のアイコンをサポートしており、サポート数も観測範囲では No.1 です。 開発動機 アプリ/サイト開発ではまずお世話になるであろうアイコン。私はこれまで Material Icons と Bootstrap Icons ばかり使っていました。これは検索が面倒だったからです。検索が面倒だと知名度の高いものだけに閉じてしまうので、良
WHERE 条件のフィールドを UPDATE するのって，明示的にロックしてなくても安全？全パターン調べてみました！ - Qiita
WHERE 条件のフィールドを UPDATE するのって，明示的にロックしてなくても安全？全パターン調べてみました！MySQLSQLPostgreSQLDatabaseQiitaEngineerFesta2022 TL; DR MySQL/Postgres とも， MVCC アーキテクチャの恩恵で， SELECT と UPDATE は基本的には競合しない。 単一レコードのシンプルな UPDATE でも排他ロックされ，排他ロック中のレコードへの UPDATE での変更操作は トランザクション分離レベルによらず ブロックされる。UPDATE 文に含まれる WHERE 句での検索もブロックされ，これはブロックされない SELECT による検索とは別扱いになる。 但し UPDATE 文の WHERE 句上で，更新対象をサブクエリの SELECT から自己参照している場合は例外。トランザクション分離
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
次世代SQLクライアントArctypeを触ってみる
どうも、株式会社プラハCEOの松原です 先日社内のエンジニアに「このSQLクライアントがイケてそう！」と教わったので早速Arctypeを触ってみました TL;DR クエリの補完が最高 チャートやダッシュボードを通して簡単に可視化できる 操作性に優れていて、見た目が綺麗 クエリやダッシュボードごとに権限管理できる プレースホルダーを使えば非開発者ともクエリを共有しやすい 説明しよう、Arctypeとは なんかイケてるSQLクライアントです セットアップ それぐらいしか分からないので、ひとまずDBを立ち上げて実際に使ってみようと思います。こちらのmysql-employeesを使わせていただきましょう docker run -d \ --name mysql-employees \ -p 3306:3306 \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=college \ -v $PWD/
3値論理
なぜ「= NULL」ではなく「IS NULL」と書かなくてはならないのか？ これは、気になっている人も多いはずです。まだ SQL に不慣れな頃、ある列が NULL である行を選択しようとして、 SELECT * FROM table_A WHERE col_1 = NULL; というクエリを書いてしまい、エラーになったり思い通りの結果が得られなかった、という経験は、ほぼ全ての人が持っているでしょう。ちょうど C言語や JAVA を習い始めのころに「if (a = 5)」と書いてしまう間違いとよく似ています。最初は、言語仕様の汚さにぶつぶつ文句をいいながらも、そのうち「IS NULL」という書き方に慣れてしまって、疑問を持たなくなります。 でもどう考えても奇妙な書き方ですよね。こんな素直でない書き方をしなくてはならないということには、やはりそれなりの理由があるのです。今からその理由を説明しま
データベース設計におけるNULL - kawasima
NULL絶対ダメ論や現実的には無理だから上手く付き合っていくしかないんだよ論など見られるが、せっかくCodd博士が上図の分類を提示しておられるので、これを元にもっと詳細化して考えてみよう。
決済システムの残高管理周りの DB 設計と戦略 - カンムテックブログ
エンジニアの佐野です。今日はカンムの決済システムでユーザの残高管理をどうやっているかについて書きます。 カンムの製品であるバンドルカードはプリペイド方式のカードです。ユーザによる入金、店舗での利用、運営事由の操作などによりユーザの残高が増減します。このような残高の管理について単純に考えると user_id と balance と updated_at あたりをもったテーブルを用意して balance と updated_at を更新していく方法があるかもしれません。しかしながらカンムでは残高を管理するテーブルを持たず、これらイベントの履歴のみで残高を管理しています。以下、本記事ではこれらユーザの残高が増減するイベントのことをトランザクションと呼びます。ここでは DB の Transaction Processing を意味しません。 本記事のポイントは 残高を管理をするテーブルは作らず、ト
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
非エンジニアのSQL学習ことはじめ 〜1日1時間・3か月でSQLがそこそこできるようになる勉強方法とおすすめ書籍〜
