WITH句てんこもりのSQLをデバッグする - エムスリーテックブログ
巨大なSQLの出力が意図と違っていたり違っているかもしれないとき、どこから確認しようか頭を抱えてしまうことってありますよね。せめて多段階で作られているたくさんのCTE （WITH句）、これらが一つずつどんな表を出力しているのか簡単にのぞけたら手がかりもあるのだけれど⋯ 今回はそれをわりと現実的な手間でできるようにする小技です。エムスリーエンジニアリングループUnit1（製薬プロモーション）／Unit9（治験臨床研究支援）エンジニアの三浦[記事一覧 ]です。 魔法の一行 デバッグを実現する一行 We are hiring 魔法の一行 SQLの最後に -- */ という無意味なコメント行を付けておいてください。ひと目見て分かる通り、まったく無意味です。ところがこれがあるだけで、デバッグのときにこんなことができるようになります―― デバッグを実現する一行 次のようなCTEの大行列があるとします
とほほのPostgreSQL入門 - とほほのWWW入門
PostgreSQLとは インストール psqlコマンド SQL(DDL/DML/DCL) ユーザ ユーザ一覧を表示する(\du) ユーザを作成する(CREATE USER) ユーザを削除する(DROP USER) パスワードを変更する(ALTER USER WITH PASSWORD) ロール ロール一覧を表示する(\du) ロールを作成する(CREATE ROLE) ロールを削除する(DROP ROLE) データベース データベースの一覧を表示する(\l) データベースを作成する(CREATE DATABASE) データベースを削除する(DROP DATABASE) データベースのオーナーを変更する(ALTER DATABASE OWNER TO) データベースを変更する(\c) スキーマ スキーマの一覧を表示する(\dn) スキーマを作成する(CREATE SCHEMA) スキーマを
Databases in 2024: A Year in Review
Like a shot to your dome piece, I'm back to hit you with my annual roundup of what happened in the rumble-tumble game of databases. Yes, I used to write this article on the OtterTune blog, but the company is dead (RIP). I'm doing this joint on my professor blog. There is much to cover from the past year, from 10-figure acquisitions, vendors running wild in the streets with license changes, and the
HTAPとは何か？
(これはHTAPデータベース アドカレ2024 の1日目の記事です。) HTAPとは HTAPとは、 『Hybrid Transactional and Analytical Processing』 の略語であり、オンライントランザクション処理（OLTP）と分析処理（OLAP）を同時に実行すべく考えられた方式や、それを実装したデータベースを指します。 現在のデータベース利用においても、技術的理由やコスト・リソース面など様々な点に課題があり、2つのワークロードを同時に捌くことは容易ではありません。そのため、OLTP用データベースとOLAP用データベースは分割されることが多くなっています。 そもそも、用途別にデータベースを使い分けようという考え方を掲げるクラウドもあります。 では、HTAPとはそうした課題をクリアした「なんでもこなせる夢のデータベース」なのでしょうか。 本日の投稿の趣旨としては
Welcome to TinyDB! — TinyDB 4.8.0 documentation
Welcome to TinyDB!¶ Welcome to TinyDB, your tiny, document oriented database optimized for your happiness :) >>> from tinydb import TinyDB, Query >>> db = TinyDB('path/to/db.json') >>> User = Query() >>> db.insert({'name': 'John', 'age': 22}) >>> db.search(User.name == 'John') [{'name': 'John', 'age': 22}]
最近のlitestreamと安DB界隈
趣味開発でマネージドデータベースに課金したくない勢に安DBソリューションとして好評だったlitestreamについての近況をまとめてみました。安DBという謎の用語は「運用コストが安いデータベース」の意味で今作りました。 軽くおさらいするとlitestreamはSQLiteのレプリケーションを実現するミドルウェアで[1]、LiteFSはそれを分散環境に拡張してスケールをしようとしたもの[2]。 LiteFS Cloudはサ終した litestreamの技術をマネージドサービスにしようとたくらんだLiteFS Cloudは[3]、有料版が始まったかと思ったらいきなり提供終了した。 全然利用されなかったことが理由のようだ。確かにLiteFS自体が実験的な段階のソフトウェアな上にConsulサーバーと連携したり使いこなすのは難しい印象があった。 LiteFS は開発停止してる LiteFS自体は放
PostgreSQLにおけるデータベース、スキーマ、テーブルの関係
PostgreSQL では複数のデータベースを管理することができます。インストールした直後などはテンプレート用のデータベースである template0 と template1 、そして postgres という名前のデータベースが作成されます。(これらデータベースが集まったものもデータベースクラスタと呼んでいます)。 データベースは作成する権限があれば新規で追加することができます。 PostgreSQLにおいて実際のデータはテーブルに格納されます。テーブルは目的に応じて複数作成することができ、それをまとめているのがデータベースですが、さらに PostgreSQL ではデータベースの中にスキーマと呼ばれるものがあります。 スキーマはデータベースに作成されるテーブルや関数といったオブジェクトをグループ化するものです。スキーマが異なれば同じデータベース内であっても同じテーブル名でテーブルを作成す
Jdbi 3 Developer Guide
Jdbi provides convenient, idiomatic, access to relational data in Java. Jdbi 3 is the third major release, which introduces enhanced support for modern Java, countless refinements to the design and implementation, and enhanced support for modular development through plugins and extensions. Jdbi is built on top of JDBC. If your data source has a JDBC driver, you can use it with Jdbi. It improves JD
Are You Sure You Want to Use MMAP in Your Database Management System?
Are You Sure You Want to Use MMAP in Your Database Management System? Andrew Crotty Carnegie Mellon University andrewcr@cs.cmu.edu Viktor Leis University of Erlangen-Nuremberg viktor.leis@fau.de Andrew Pavlo Carnegie Mellon University pavlo@cs.cmu.edu ABSTRACT Memory-mapped (mmap) file I/O is an OS-provided feature that maps the contents of a file on secondary storage into a program’s address spac
履歴テーブルについて - 一休.com Developers Blog
この記事は一休.com アドベントカレンダーの25日目の記事です。 レストラン事業部エンジニアのid:ninjinkunです。 一休.com及び一休.comレストランはユーザー向けのシステムだけではなく、店舗や一休内の管理者向けの業務システムという性格も持っています。 業務システム経験の無かった自分が一休に転職して最初に驚いたのが、DBに履歴を保持するための履歴テーブルが大量にあることでした。 そこから履歴テーブルの存在に興味と疑問を持ち、社内外のエンジニアと履歴テーブルについて議論してきました。このエントリではそれらの議論をまとめた結果について書いていきます。 履歴テーブルのパターン まず以下の図をご覧ください。 込み入った図かつ事例が一休特化で恐縮ですが、左上の起点から始まって、右のオレンジの部分が最終的な実装パターンです。 図にあるとおり、たいていのユースケースでは以下の3パターンの
変更履歴を持つテーブルの設計 - Qiita
ある日のできごと 少し前、「ブログの記事のようなものを、履歴を残しつつ編集できるようにするにはどのようなテーブル設計が良いか？」と尋ねられたことがありました. その時, まず思いついた（というか見聞きしたことがある方法）のは以下の様な2通りの方法だった. 記事テーブルにバージョン番号を持たせる方法 記事テーブルとは別に, だいたい同じ構造の履歴テーブルを持つ方法 こられの手法のメリット・デメリットについて, すこし考えていきたいと思います. その1 記事テーブルにバージョン番号を持たせる方法 概要 この方法では, 記事テーブルは一つだけ用意し, 更新される度に新しいレコードを追加していきます. 主キーはidとなるが, これはサロゲートキーで, 本当の主キーは「記事グループid + verison」の複合主キーとなっています. 記事の最終更新日時は, 最新Versionのレコードのinser
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
Tkrzw: a set of implementations of DBM
In general, if you want a key-value storage with the highest performance, choosing the file hash database is recommended. If you need ordered access of records, choosing the file tree database is recommended. If you need scalability of ordered databases, choosing the file skip database is recommended. If you need extreme performance, the on-memory hash database and the on-memory tree database are
Using Amazon RDS Blue/Green Deployments for database updates - Amazon Relational Database Service
A blue/green deployment copies a production database environment to a separate, synchronized staging environment. By using Amazon RDS Blue/Green Deployments, you can make changes to the database in the staging environment without affecting the production environment. For example, you can upgrade the major or minor DB engine version or change database parameters in the staging environment. When you
Postgres と MySQL における id, created_at, updated_at に関するベストプラクティス
読者対象 ある程度データベースに関する知識を持っている，経験年数 1 年以上のバックエンドエンジニア 特定のプログラミング言語に依存する部分は含めないため，すべての SQL 使用者を対象とする また，ゼロからの丁寧な説明というよりは，リファレンス感覚で使える記事という形にまとめる。 RDBMS の対象バージョン PostgreSQL: 9.4 以降 MySQL: 8.0.28 以降 id （データ型と INSERT 時のデフォルト埋め） 導入 一般的に採用されやすいプライマリキー用の値として，以下を考える。 連番整数 MySQL では AUTO_INCREMENT， Postgres では IDENTITY や SERIAL と呼ばれるもの UUID v1: ハードウェアごとにユニークな単調増加値 UUID v4: ランダム値 UUID v7（ドラフト）: 単調増加であるタイムスタンプとラ
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自作DBMS Advent Calendar 2020 - Adventar
Oracle Database入門 - アーキテクチャ編
データベース論文朝輪のススメ
