テーブルのJOINが苦手でしたが、この例を思いついてからは、すっきりくっきり理解できるようになりました。むしろ頭から離れません……。 ※ INNER、OUTERは飾り。省略できる。 INNER JOIN → JOIN LEFT OUTER JOIN → LEFT JOIN RIGHT OUTER JOIN → RIGHT JOIN ※ ON ...=... をまとめて USING(属性) と書ける。 ※ 何で結合するか言うまでもない時は、NATURALを指定すると勝手にJOINしてくれる。NATURALにJOINして……。 ※ WHEREは結合した結果に作用する。 ※ 現実には上図のように1対1で結合しません。 ※ おまけ。CROSS JOIN。 こんなの使いません。 ブクマ用画像。
インデックスが分かってない人が非常に多い。 現実にあった例で、60カラムあるテーブルに、前から3つずつの複合インデックスを20個作るとか、30カラムを1つの複合インデックスにするとか、意味が分かっていない人が非常に多くいます。 ※ 詳しい人へ。ここでは、インデックス = B-Treeインデックスと考えてください。 インデックスとは インデックスとは、そのままズバリ「索引」のことです。 身近な例ではカラオケがあります。いわゆるカラオケ本がインデックス。リモコンで押す番号が主キー、流れる音楽・映像が実レコードと考えてみてください。 カラオケ本は「歌手名順」と「曲名順」の2つは最低限あると思います。 これらは、 歌手名順は、「歌手名・曲名」の組み合わせの複合インデックス。 曲名順は、「曲名・歌手名」の組み合わせの複合インデックス。 と考えることができます。 想像してみてください。小学生でも「アン
データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が開発し、NoSQLデータベースをも上回る性能を発揮するリレーショナルデータベース「VoltDB」。前回の記事では、その特徴と、NoSQLデータベースのCassandraとのベンチマーク比較を紹介しました。 今回はVoltDBのアーキテクチャについて調べたことをご紹介しようと思います。基本的にはVoltDBのWebサイトやリンク先の内容を基にしています。また、ブログ「独り言v6」のエントリ「VoltDB登場 – RDBMSのようでRDBMSではない新システム」も参考にさせていただきました。 シェアドナッシングな分散インメモリデータベース VoltDBのアーキテクチャは、FAQのページで以下のように説明されています（英語を訳したものを引用しています。以下同じです）。 VoltDBは、シェアドナッシングなサーバ群から構成されるスケーラブ
世間では、今Gumblar祭りが勃発中であり、SQLインジェクションがニュースに出てくることは少なくなったが、だからと言ってSQLインジェクションの脅威がなくなったわけではない。SQLインジェクションはGumblarを仕掛ける手段としても利用されることがあり、Webアプリケーションを提供する全ての人にとって、対策を講じなければいけない驚異であることに変わりはない。SQLインジェクションという攻撃手法が認識され、大いに悪用されているにも係わらず、その本質に迫って解説している記事は少ないように思う。従来のWeb屋だけでなく、今やアプリケーション開発の主戦場はWebであると言っても過言ではなく、そういう意味ではSQLインジェクションについて理解することは、全てのプログラマにとっての嗜みであると言えるだろう。 というわけで、今日は改めてSQLインジェクションについて語ってみようと思う。 SQLイン
ベンチャー社長で技術者で:ベンチャー社長で技術者で: オブジェクト指向言語で処理したら保守性が悪い！. というのを目にした。要するに「OO言語＋RDBな組み合わせ」において、O\Rマッピングに頼らずにちゃんとSQLとストアドを書いた方がいい、と言うことである。 L.staｒは元々Java屋でそれからSQLに移ったので、未だに自分が両方をバックグラウンドに持つ人間だと思っている。O/Rマッピングのイ ンピーダンスミスマッチを解決する簡単な方法が実は無い、と言うぐらいには両方を理解している。だからこそ言いたいが、この文章、特定のDBが中央に鎮座していて、それがすべての中心になるような業務システムにおいては完全に正しい。ただし、元々そう言うシステムを念頭に置いて書かれた文章であるので、その点はちゃんと考えるべきだ。O/Rマッピングに頼り切って、SQLをきっちり書かない、ということをすると性能が出
はじめに 前回では、入れ子集合モデルという、リレーショナルデータベースで木構造を扱うための新しい方法論を紹介しました。このモデルは、RDB、SQLと親和性の高い優れたものではあるのですが、挿入など更新時に、無関係のノードまで変更対象としなければならないのが大きな難点でした。 そこで今回は、上記の欠点を解消する進化版のモデルを紹介します。この方法を理解していく過程で、私たちはRDBと集合論の結び付きの深さを再確認することになります。 ふだんこの連載は、1回完結の読み切り形式なのですが、今回に限り、前号の内容を前提としています。未読の方は、前号を先に読むと理解が増すでしょう。 稼働環境 すべてのリレーショナルデータベース もしも無限の資源があったなら 座標に整数のみを使う場合の限界 入れ子集合モデルの大きな欠点は、ノードを挿入（追加）するときに、自分より「右側」にある無関係なノードをもっと右へ
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