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特徴・機能 様々なデータベースへの接続 Oracle Database へはOCI接続(オラクルクライアント経由)、直接接続(オラクルクライアント不要)で接続出来ます。 PostgreSQL, MySQLへは直接接続(クライアントライブラリ不要)で接続出来ます。 Microsoft SQL Server へは NativeClient 経由で接続できます。 それ以外のデータベースへはADO(OLE DB)または、ODBCで接続出来ます。 SQL入力支援機能 Ctrl+SpaceでSQL文を解析しテーブル名やテーブルカラム名の入力補完が行えます。 共通表式や副照会も解析する強力な機能です。 AIアシスタント機能 外部AIサービス(OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Anthoropic Claude, Microsoft Azure OpenAI, Ollama)の
はじめに カミナシでID管理・認証基盤を開発しているmanaty(@manaty0226)です。12/6までラスベガスで開催されていたAWS re:Invent 2024に初めて参加しました。今回は最終日のワークショップセッションとして開催された「Build generative AI-powered search with Amazon Aurora and Amazon RDS」を聴講したレポートをお届けします。 生成AIによる検索機能の拡張 このワークショップでは架空のEC企業Baize BazaarのECサイトにおける検索機能を作ります。単なる全文一致や部分一致検索ではなく、自然言語による問い合わせに対応したり、あらかじめ登録されたユーザーの嗜好に合わせた商品を検索結果として返すために生成AIを利用します。今回のワークショップで利用したコードはGitHubに公開されています。 ht
近年のデータベースの新潮流にNewSQLと呼ばれる一群のデータベース製品群の登場がある。そのコンセプトを一言でいうと、RDBとNoSQLのいいとこどりである。SQLインタフェースと強いデータ一貫性(ACID)というRDBの利点と水平方向のスケーラビリティというNoSQLの長所を兼ね備えた夢のようなデータベースである。下図に見られるように、RDBとNoSQLが鋭いトレードオフを発生させていたのに対して、NewSQLではそれが解消されているのが分かる。 RDB vs NoSQL vs NewSQL本当にそのような夢の実現に成功しているか、というのはまだ議論が続いているが(クエリのスループットを出すためにレイテンシを犠牲にしているので本当にトレードオフを解消はしていない、などの問題が指摘されている)、商用でも利用可能な製品としてGoogle Spanner、TiDB、YugabyteDB、Coc
はじめに こんにちは。 GMOアドマーケティングのKONCEです。 新卒で入社し、数年経ちました。日々の業務で学ぶことは多いですが、今年度は技術の深堀りをテーマにやっていきたいと思っています。 今回は入社してDBやSQLに関しては業務内で学ぶことが多く、特別訓練をしていたわけではなかったのですが、「SQLアンチパターン」を用いて学びながら、改めて自分の現状を見つめ直していけたらと思います。 今回は学習を行う側面と自分自身のレベルについて見直していきたいので 知っていた → ○ 部分的に知っていた → △ 知らなかった → × を付けてみようと思います。 目次 SQLアンチパターンについて Ⅰ部 データベース論理設計のアンチパターン 2-1. [○]1章 ジェイウォーク(信号無視) 2-2. [×]2章 ナイーブツリー(素朴な木) 2-3. [○]3章 IDリクワイアド(とりあえずID) 2
Transcript SQL 株式会社 AI Shift 三宅 悠太 1. データベース 2. SQL I 3.トランザクション 4. データベース設計 5. インデックス 6. 実行計画 7. SQL II データベース データベースとは “A database is an organized collection of inter-related data that models some aspect of the real-world “ (CMU) データベースとは、実世界のある側面をモデル化した、秩序 だった、相互に関連したデータの集まり DBMS • データベース管理システム(DBMS)は、データベースを管理するソフトウェア ◦ 例:MySQL, Oracle Database, SQLite, MongoDB • DBMSの目的は、アプリケーションが簡単にデータベースにデー
目次 なぜSQLのスタイルガイドが重要なのか この記事の目的 この記事の対象者 分析SQLスタイルガイドの指針 基本ルール 命名規則 インデントルール 別名ルール joinルール クエリ分割ルール ⭐ コメント欄で「いや私はこう思う!」という意見をたくさんいただきました!ぜひそちらも御覧ください!(決して揶揄ではないです) なぜSQLのスタイルガイドが重要なのか SQLはプログラミング未経験者でもとっつきやすい言語と言われ、エンジニアや分析を本業としていない人でもSQLを使う機会が増えてきていると思います。 そんなSQLですが、こちらのブログでも指摘されている通り、一般的なスタイルガイドが定まっていません。スタイルガイドとはコードの書き方マナーようなもので、どこで改行するか、空白はいくつ入れるか、大文字を使うかなどの諸々を指します。 もしスタイルガイドが無いとこんな事が起こります コードに
2020/9/30追記 本記事は元々、「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の実行順序のお話」というタイトルで投稿しておりました。 しかし、知見のある方からのコメントと自分でも調べてみた結果、今回紹介している順序はあくまで論理的な処理順序であり、実行順序とは別物ということがわかりました。 誤った知識を布教してしまい申し訳ございません。 2020/9/30のタイミングで、本記事のタイトルを「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話」に変更させていただきました。 はじめに 「SQLといえば、エンジニアが扱うスキル」と思われがちですが、最近はマーケターや営業など、非エンジニアの方もSQLを使って、自らデータを抽出し分析する方が増えてきています。 またエンジニアの方でも、ORM任せでなんとなく理解している状態の方もいるのではないでしょうか? 今回は、そんな方々にこそ
世界中の技術者を対象に、最新技術の動向をシェアする『Oracle Code Tokyo』が2017年5月18日に行われました。普段DBAを指南しているディレクター・柴田 長氏が「Live Challenge!! SQLパフォーマンスの高速化の限界を目指せ!」というテーマで、デモンストレーションを実施。Oracle Database 12cの最新テクノロジーを駆使して、SQLの高速化を実演しながら説明しました。 パラレル化で複数CPUコアを駆使柴田長氏:続いていきましょう。 「パラレル化で複数CPUコアを使いこなせ!」、ミッション3です。先ほどパーティション化したCPUバウンドのSQLのアクティビティを見きました。8つのCPUコアがありますが、どうしても1CPUコアのボトルネックになっていました。これ、もったいないですよね。 なぜ起きるかと言うと、SQLの実行ではCPUコアが1つしか使えませ
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち? データベース専門家が8つの視点で徹底比較! オープンソースのデータベースとしてよく比較されるPostgreSQLとMySQL。どんな長所・短所があるのでしょう? それぞれの専門家による対談で明らかにします。 エンジニアとして働いていると必ず直面する悩み。それは、「どのリレーショナル・データベース(以下、RDB)を選ぶのが最善なのか?」です。 RDBごとに長所と短所は異なっています。そのため自社サービスにマッチしないRDBを選んでしまうと、それがボトルネックとなり開発・運用にトラブルが生じるケースは少なくありません。 なかでもよく比較検討されるのが、PostgreSQLとMySQL。ともにオープンソースRDBのデファクトスタンダードであり、高い性能と数多くの機能を持っています。 では、両者は具体的にどのような長所・短所があるのでしょうか。そ
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マイクロソフトは、同社のリレーショナルデータベースの時期メジャーアップ版となるSQL Server 2016がLinuxに対応することを公式に発表しました。 同社のエグゼクティブバイスプレジデントScott Guthrie氏は、Official Microsoft Blogのエントリ「Announcing SQL Server on Linux - The Official Microsoft Blog」で次のように書いています。 Today I’m excited to announce our plans to bring SQL Server to Linux as well. This will enable SQL Server to deliver a consistent data platform across Windows Server and Linux, as we
スキルチェックの目次へ リレーショナル・データベースを利用したシステム開発の,簡易スキルチェックのための調査表。印刷用。 データベース・エンジニアのレベルを測定する。 レベルは,0から4までの5段階。 (0) 非エンジニア (1) 初学者(入門書を学習してゆく段階) (2) ノーマル(基礎的な知識があり,ある程度の動くものを作れるようになった段階) (3) 中級者(開発プロジェクトで1人月としてカウントできる水準) (4) 上級者(メインPG/メンターとして,主設計を任せられる水準) Webアプリのプロジェクト開始時に作業振り分けをするにあたって,新規メンバ全員にこれを渡して回答してもらうという用途を想定。 なお,開発上のスキルをチェックする事が主眼なので,DBAとしての技量はあまり考慮しない。 下記で「自分に当てはまる項目が最も多いレベルが,自分の属するレベルである」とする。 ※ただし,
https://2021.pycon.jp/time-table/?id=273396 Webアプリ開発とデータベースマイグレーションには密接な関係があり、Pythonでよく採用されるDjangoやSQLAlchemyには、DBのスキーマを変更するマイグレーション機能があります。一般的に、プログラムを実装するときはリポジトリでブランチを作りそれぞれのブランチで実装作業を進めます。Webアプリの開発でも同様ですが、各ブランチでDBスキーマを変更する場合には注意が必要です。例えば、複数のブランチで同じテーブルのカラムを追加して使いたい場合や、DBスキーマの変更が競合する場合は、ブランチのマージ時に競合してしまいます。多くの機能を並行開発したり、マージするまでの期間が長い場合には、このような競合が増えてしまいます。 このトークでは、Djangoを例に、データベースマイグレーションの仕組みから、実
DBアプリケーションを作成する際、デッドロックを回避するために考慮すべき点のまとめ。 ここに書くことは、今までの経験 (Oracle) を思い出し、「こうすればコーディング時点でデッドロックを回避出来るんじゃないか」と、捻り出したので、多少間違いがあるかもしれません。 後日、PostgreSQLにて検証してみようと思います。 1. 同一トランザクション内の複数テーブルアクセス デッドロックの説明でもっともわかりやすい基本的な例として引用されるパターン。 例えばA, Bというテーブルがあるとき、二つのトランザクションで トランザクション1 : A -> B トランザクション2 : B -> A の順にテーブルの更新アクセスをしていると、同時にアクセスされた時にデッドロックとなる。 (実際は同一レコードに対してアクセスした場合) 対策: ・ コーディング規約として、同一トランザクション内のテー
12.3. 明示的ロックPostgreSQLは、テーブル内のデータに対する同時アクセスを制御するために様々な種類のロックモードを備えています。 これらのモードは、MVCCでは必要な動作を得られない場合、アプリケーション制御のロックに使用することができます。 また、ほとんどのPostgreSQLコマンドでは、参照されるテーブルがそのコマンドの実行中に別の方法で削除もしくは変更されていないことを確実にするために、適切なモードのロックを自動的に獲得します。 (例えば、ALTER TABLEコマンドは、同じテーブルに対する他の操作とは同時に実行できません。) 現在のデータベースサーバで重要なロックの一覧を確認するには、pg_locksシステムビュー(項41.33)を使用してください。 ロック管理サブシステムの状況監視についての詳細は第23章を参照してください。 12.3.1. テーブルレベルロック
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