SQLアンチパターン - 開発者を待ち受ける25の落とし穴押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!!（Open Source Conference 2021 Online/Hokkaido 発表資料）NTT DATA Technology & Innovation
SQLアンチパターン - yuumi3のお仕事日記
楽しく読める本です。そして、とても実用的です！ SQLアンチパターン 作者: Bill Karwin,和田卓人(監訳),和田省二(監訳),児島修出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2013/01/26メディア: 大型本購入: 9人 クリック: 698回この商品を含むブログ (38件) を見る データベース設計は、Webアプリを始め、ほとんどのシステムの性能・拡張性、そして開発のしやすさを決定する非常に設計です。しかし、分かりやすく、かつ実践的な書籍は多くないと思います。この本は、タイトル通り 「こんなデータベース設計を行っては行けない！」 という内容です。 この本はデータベース設計(モデリング)手法を扱った本ではりませんので、データベース設計の基本を理解してる人向けの本ですが、データベース設計をやったことが無くても、何年か開発を行った人なら「ああ以前かかわったシステムのDBこの
[iPad] DB Designer: DB設計ができるアプリ。My SQL, MS SQL, PostgreSQL, SQLiteに対応。 | AppBank
DB Designer の使い方を動画でチェック プロジェクトの作成 設計はプロジェクトごとに管理できます。まずは、左上の【＋】ボタンをタップしてプロジェクトを作成します。 DB のタイプは MS SQL、MySQL、PostgreSQL、SQLite の4つから選べます。プロジェクト名などは日本語で設定することもできます。 各種プロジェクトの指定をしたら【Save】をタップします。 テーブルの新規追加 設計画面は白紙の用紙のようにシンプルです。プロジェクト名を帰る場合は左上のラベルから、新規テーブルを設計してくときは【＋】をタップしたあと、白い部分をタップします。 これでカラムが設定されていない空テーブルが作成されます。次はテーブルの詳細情報の編集に進みます。 テーブル詳細情報の編集方法 作成したテーブルにカラムを追加するには2つの手順が必要です。まず、画面左にあるメニューボタンから【i
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nabokov7; rehash : O/Rマッパーはなぜ悪か・2
December 07, 201215:49 カテゴリプログラミングmysql O/Rマッパーはなぜ悪か・2 前回、「SQLには○○が足りない！よろしくない！そこで...O/Rマッパー！」みたいなスライドを見た気がして、ひどいO/Rマッパーにさんざん苦しめられた記憶がフラッシュバックのように襲ってきて、 フザケンナ！お前らO/Rマッパー大好き族のせいでこっちは！こっちは...どんだけ苦労したか! ってかーっとなって記事書いたら、 「は？最近のO/Rマッパーはそんなアホじゃないし？w」「あ，はい。そうだったんですねー」 みたいな感じで瞬殺されて残念な感じになったw。いや、でもなんか違う、この気持ち、なんだろう。みんなにも伝えたい。なのでもうちょっと書く。 自分のO/Rマッパー不信にはいくつかのレイヤーがあって、いまだにそれがうまく整理できないんだけど、たぶん 1. 現実レベルの問
ビジネスで重宝しそうなデータベースクエリー共有システム·Oculus MOONGIFT
Oculusはビジネス用データベースクエリー共有システムです。 開発者の所にはたびたびユーザが訪ねてきてデータベースから一定の条件で抜き出したデータが欲しいと言われることがあります。そんなことが繰り返しあるとSQLをテキストファイルで残しておいたりする人も多いのではないでしょうか。そこで使ってみたいのがOculusです。クエリーを共有したり、データのダウンロードができます。 インストールはRubyGemsで行います。 オプションです。ユーザ名、パスワード、データベースを指定して実行します。 起動しました。 実行しました。結果が下に表示されます。 データはテーブル上に表示されます。 こちらはクエリーログです。 クエリーを保存しておけます。お気に入り登録も可能です。結果はダウンロードもできます。 お気に入りのクエリー一覧です。 Oculusを共有して使えば、最初は開発者がクエリーを作成し、後は
グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
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