エンジニアから営業まで、社員全員がSQLを使うデータドリブン組織はどのようにできたのか。コラボレーションツールに記録された実データから辿るケーススタディ。巻末には、今すぐ学べるSQL練習帳も収録。未経験の方でもブラウザだけで簡単に練習できます。 Read less
SQLのパフォーマンス問題は、SQLそのものと同じぐらいの歴史がある―― ある人は、SQLはそもそも遅いものだとすら言うかもしれません。これは、SQLの歴史が始まった頃は正しかったかもしれませんが、今となっては全く 当てはまらないでしょう。にもかかわらず、SQLのパフォーマンス問題は今も一般的でよくあることです。どうしてそうなってしまうのでしょうか？ SQL言語は、恐らく最も成功した第4世代言語(4GL)でしょう。その最大の利点は、「何を」と「どのように」 を分離できることです。SQL文は、どのようにそれを実行するかを記述せずに、単純に 何を必要としているかのみの記述になっています。以下のような例を考えてみましょう。 SELECT date_of_birth FROM employees WHERE last_name = 'WINAND'SQLのクエリは、データを要求する英語の文として読
Bill Karwin “SQL Antipatterns: Avoiding the Pitfalls of Database Programming” の読書メモ。 Jaywalking 目的 ある属性について、複数の値を持たせる。 アンチパターン : カンマ区切りリスト カンマ区切りで複数の値を 1 つの列に納める。 例では、特定の製品についての担当者を複数設定するのにカンマ区切りで、担当者のアカウントIDを記述している。 create table products ( product_id integer, product_name varchar(1000), acount_id varchar(100), -- comma separated list -- ... ); insert into products (product_id, product_name, accou
トランザクションとは 1つの作業単位として扱われるSQLクエリの集まりです。 複数のUPDATEやINSERTをひとつの集まりとして、 それらのクエリがすべて適用できた場合のみデータベースに反映します。 ひとつでも適用に失敗したクエリがあった場合は、そのまとまりすべてのクエリの結果は反映しません。 ACID特性 トランザクション処理に求められる4つの特性です。 原子性 (Atomicity) トランザクションに含まれる手順が「すべて実行されるか」「すべてされないか」のどちらかになる性質。 一貫性 (Consistency) どんな状況でもトランザクション前後でデータの整合性が矛盾なく保たれる性質。 分離性 (Isolation) トランザクション実行中は、処理途中のデータは外部から隠蔽されて他の処理に影響を与えない性質。 永続性 (Durability) トランザクションが完了したら、シス
SQLはデータベースからデータを抽出したりするための言語です。 この文書は、ErogameScapeのデータベースからSELECTを使って自由自在にデータを取得できるようになることを目標にします。 エロゲーをやりはじめる大学生くらいのときに、大学の講義でデータベースを学んで、退屈だなーと思った時に、ErogameScapeでSQLを学ぶことで、少しでもSQLに興味を持って、自身でデータを加工することを学習して頂けると幸いです。 ※私の大学のリレーショナルデータベースの授業では、自分の身の回りの何かをER図に落とし込んで、DBを設計し、PostgreSQLに実装し、実際にデータを入力してSELECTしてみるところまでをやりました。 ER図という概念を学んだとき「ああ、これは面白い」と思いました。 先生はこう言ったのです。 「ER図に落とし込むと、思いもよらなかったことが分かる。」と。 当時、
より詳細なCQRSに関する資料はこちら https://little-hands.hatenablog.com/entry/2019/12/02/cqrs 参考資料：http://little-hands.hatenablog.com/entry/jjug2017fall 社内新規プロダクトでDDD, CQRSの思想をベースとしたアーキテクチャを構築し、コマンド(更新系処理)ではSpring Data JPA(Hibernate)を、クエリ(参照系処理)ではjOOQを採用しました。 結果としてそれぞれのORMの良いところを生かした組み合わせのアーキテクチャが構築できたので、その経緯と得られた知見についてお話ししたいと思います。 以下のようなトピックを考えています。 ・CQRSの定義とメリットデメリット ・DDD,CQRSを検討するにあたってのORMの選定ポイント ・構築したアーキテクチャ
リレーショナルデータベースの父、エドガー・F・コッド氏が論文を発表したのは1970年。私が生まれる前の話である。そしてSQLがANSI標準になったのが1986年。RDBMSを、そしてSQLを使ったシステム開発は常に主流で在り続けたと言っても過言ではない。そんな歴史のあるSQLであるが、未だに多くの人はSQLを使いこなせて居ないように見える。 SQLはとても奥が深い。ソートやトランザクションが使用出来るおかげで、リレーショナルモデルを無視して単なるデータの入れ物として使ってもそれなりに便利だったりする。だが、それが今現在多くの悲劇を生んでいる原因でもある。多くの人が同じようにSQLを理解せず、そのため多くの人が同じ悲劇に見舞われる。そう、それがアンチパターンである！ 今回紹介するSQLアンチパターンは、洋書SQL Antipatternsの邦訳版だ。私は元々英語版のファンでであり、人々が陥り
本書はDB設計やSQL記述の際に避けるべき事柄を1章で1つ、25個紹介する書籍です。リレーショナルデータベースを中心に据えたシステム開発には、様々な場面で陥りやすい失敗（アンチパターン）があります。本書はデータベース論理設計、データベース物理設計、クエリの記述、アプリケーション開発という4つのカテゴリに分け、それぞれの分野におけるアンチパターンを紹介し、失敗を避けるためのより良い方法を紹介します。複数の値を持つ属性や再帰的なツリー構造の格納から、小数値の丸めやNULLの扱いに起因する問題、全文検索やSQLインジェクション、MVCアーキテクチャなど、実践的かつ幅広いトピックを網羅します。日本語版では、MySQLのエキスパートとして著名な奥野幹也氏によるアンチパターンを収録。データベースに関わるすべてのエンジニア必携の一冊です。 本書への称賛の声 監訳者まえがき はじめに I部 データベース論
クリアネオの特徴 無添加・無着色だから肌が弱い人でも安心 ワキガや嫌な臭いの原因となる菌を殺菌・消毒 お得な定期コースは、購入縛りなし！いつでも解約可能 体臭の悩みは老若男女問わず共通の悩みですが、他人には相談しにくいので1人で悩んでいる人が多いんです。 体臭って、自分でニオイが気になった時は、他の人はもっとクサイと思っています。 もしあなたが、自分でワキガかも…と思うのであれば、周りの人はあなたのニオイに気づいているかも… クリアネオは、そんなワキガ臭や足のニオイなど、イヤーな体臭全般を10秒でカットしてくれるんです。 クリアネオの効果や口コミを調査しましたので徹底解説します。 購入時に特典が付いてくるのでお得 公式サイトはコチラ ※特典は毎月変わるので公式サイトでご確認ください クリアネオはどんな人におすすめ？ クリアネオの殺菌率は、なんと99.999%！体臭の悩みを解消してくれるクリ
SQLのプログラミングは奥が深い。特にパフォーマンスの観点から、そう言えるだろう。 みなさんご承知の通り、同じ結果を出すプログラムでも、SQLの書き方次第で処理時間に何倍もの差が生じ得る。効率の悪いSQLを書いてしまう原因は、多くの場合、リレーショナルデータベースの内部動作やアプリケーションに関する理解不足である。両者をよく知った上で最適なSQLを書けるようになることは、システムエンジニアとしての重要なスキルの一つである。 特集『基礎から理解するデータベースのしくみ』では、リレーショナルデータベースの内部動作について、基本的な部分を分かりやすく解説している。SQLプログラミングに役立つことはもちろん、SQLチューニングやデータベース設計のための基礎知識としても不可欠だ。 イントロダクション ブラックボックスのままでいいの？ Part 1：SQL文はどのように実行されるのか SQL実行までの
軽量なリレーショナルデータベースとして人気のSQLite。そのWebサイトに掲載されている「How SQLite Is Tested」の内容が、海外のプログラマなどのあいだで話題になっています。 3月に公開された最新バージョンのSQLite 3.6.23。本体のソースコードは約6万7200行（67.2KSLOC、Kilo Source Lines of Code：空行やコメントを除いた行数）なのに対し、テストコードはなんと4567万8300行（45678.3KSLOC）だと紹介されているのです！ これはテストコードが本体の約679倍もの大きさだということになります。 100％のブランチカバレッジ SQLiteコアのライブラリをテストするテストコードとして、以下の3つが紹介されています。 TCL Tests TCL Testsはもっとも古いテストコードで、TCL scripting lang
yukiです。ダイエットを始めて3kg減ったと思ったら、風邪を引いて見事に1kg増量。 運動しないと駄目ですね。あと残り20kg、道のりは遠いです。 さて今回は、「RDBで階層構造を扱うには？」です。 あるサイトを構築中に階層構造をもったカテゴリ構造にすることになり、どのようにDBで扱うか悩みました。 DBはMySQLを採用していたので、この時点でぱっと頭に浮かんだ選択肢は以下のようなものでした。 XML-DBを利用する 親カテゴリレコードのプライマリIDを子カテゴリレコードに持たせる 親を含めた『絶対パス』を名称として扱い、取り出した後にパース ファイルシステムに同様のディレクトリ構造を作り、毎回パースする (1)のXMLDBはオープンソースのeXistやXindice、Yggdrasillなど様々な選択肢がありましたが、カテゴリのみの利用な割にメンテナンスコストが高すぎるので見送りま
長～いSQL文を見ているとどこがどういう構造になっているのかがわからなくなってきますよね。 そうしたときに使えそうなのが「SQL in Form」です。 一般向けのサービスではないですが、関係ある方には便利なのでは。 以下に簡単にご紹介。 ↑ たとえばこのようなSQL文。コメント分やインデントがわかりにくくなっています。 ↑ SQL in Formを通せばこの通り。構造がすっきりして見やすいですね。 変換する際には改行やインデント、空白の扱いなどの設定をすることもできます。またデスクトップ用のアプリもあるみたいですね。 ご利用は以下からどうぞ。無料で使えます。 » SQL Formatter / SQLFormatter formats SQL Statements
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