SQL滅ぶべし | ドクセルSQL • リレーショナルデータベースシステムと会話するための言語 • 1970年 Codd が RDB モデルと同時に提案 (Alpha言語) • 1974年 Chamberlin と Boyce が改良 • 元々は SEQUEL (Structured English Query Language) だったが、商標登録されていた • 読み方は エスキューエル とそのまま読む (Glliespie 2012)
日本語の問いをChatGPTでSQLに変換、実行する「Chat2Query」を搭載。MySQL互換のTiDB Cloud
日本語の問いをChatGPTでSQLに変換、実行する「Chat2Query」を搭載。MySQL互換のTiDB Cloud MySQL互換のオープンソースデータベース「TiDB」（タイデービー）を提供しているPingCAP社は、日本語を含む自然言語の問いをChatGPTを用いてSQL文に変換し、実行する「Chat2Query」機能を、クラウド上でTiDBのマネージドサービスを提供する「TiDB Cloud」にβ版として搭載したことを発表しました（日本語のプレスリリース） Introducing #Chat2Query, our AI-powered natural language querying tool that will release you from tedious manual SQL writing and change the way of #DataExploration
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 - Qiita
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
SELECT文で本番環境を落としたお話 - Qiita
（この記事は 地平線に行く とのマルチポストです） 本番環境でやらかしちゃった人 Advent Calendarで、このパターンのやらかしはなかったのでキーボードを叩くことにしました。 番外編のつもりでお楽しみください。 この記事が、新たな障害発生を防ぐことにつながれば幸いです。 何をやったのか ある日、ちょっとした調査のために本番データベースのデータを確認することになりました。 （個人情報が格納されているようなシステムではなかったので、必要であれば本番データベースへのアクセスが許されていました） もしメンテナンスがあればそのタイミングでやればよかったのですが、直近では特に予定はないとのことでした。そのため、システムが動いている状態のまま作業をすることにしました。 ごく単純な SELECT を実行するだけのつもりだったので、システムに影響がないと判断したためです。 その際、万が一コピペをミ
データ移行をしただけなのに…（起こってしまったメール誤配信） - Qiita
この記事は本番環境でやらかしちゃった人のアドベントカレンダー9日目の記事です。 https://qiita.com/advent-calendar/2019/yarakashi-production もう15年以上前の事なので記憶も定かではないところがありますが、ご容赦下さい。 当時の状況 当時自分は30人くらいの、孫請・曾孫請を中心に受託開発を行う小さなSIerに居ました。 この会社、自社製品も一応あるのですが売上のメインは圧倒的に受託開発で、 PHPやPerlでのガラケーサイトの開発やら、Javaや.NETを使った業務アプリケーションの開発、大手プロバイダシステムの開発保守など、わずか3年ほどの在籍期間でしたが、実に多彩な開発案件があったように思います。 プロジェクト内容 あるWebサイトのシステム移行でした。 Windows Server上に構築されたIIS+ASP+SQL Serv
ＳＱＬってなんだ？「だれでもわかる」教え方とは：朝日新聞デジタル
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PostgreSQL でランダムに 1行選択する方法 - 酒日記 はてな支店
対象は feed の entry を本文込みで保存した 100万行ほどのテーブル。PostgreSQL 8.3.7 on x86_64-pc-linux-gnu. まずは単純な方法。 SELECT * FROM entry ORDER BY random() LIMIT 1; 直感的 シンプル しかしシーケンシャルスキャンが起きる $ EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM entry ORDER BY random() LIMIT 1; QUERY PLAN --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Limit (cost=174494.29..1744
ad3e04e50357a1e758fc#_reference-a1b4100c3771c36dfbe6
SELECT COUNT(*) INTO before_count FROM table1; ... INSERT INTO table1 ...; ... SELECT COUNT(*) - brefore_count INTO registered_count FROM table1; なにかTABLEへの追加処理をしてますが、意図通りにできたかどうか、前後で COUNT(*)をとって、その差分を報告させようとしています。 複数のプロジェクトの複数のオーナーのコードで見かけたので、こんな初級アンチパターンも共有しときます。 なにがまずいの? COUNTは、シーケンシャル・スキャンしないと出てこない値なのです。アンチパターンでは、テーブル全体が対象ですから、主キーインデクスを総なめです。小さいテーブルのうちはいいのですが、運用の1000万行を越えるような巨大テーブルだと、主キーインデック
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ
企画や営業など非エンジニア職がSQLを勉強したらメリットばかりだった話 - paiza開発日誌
Photo by Linux Screenshots こんにちは、谷口です。 あなたの会社ではSQLを使える人の割合はどれくらいでしょうか？ ITエンジニアであれば多くの人が日頃から使っているSQLですが、それ以外の職種では「SQLを使えないので、データがほしいときはエンジニアにお願いしている」という人も多いかと思います。 ただ、自分でSQLを使えないと、今すぐデータがほしいのに確認できるまで時間がかかったりして不便なことも多いですよね。また、エンジニアにとっても、開発中にちょっとしたデータ取得がいくつも差し込まれたり、「データが思っていたのと違った」と言われてやり直しになったりするのはストレスになってしまいます。 paiza社内でも、かつてはそんな状態でしたので、社内で非エンジニア職向けにSQLの勉強会を実施するようになりました。現在は、営業・企画・事務局など、さまざまな職種の人たちも自
DBもSQLも理解できない文系上司
ECサイトの運営を任されて4年。これまで蓄積された販売データは50万件以上に上る。 もと営業マンの上司（部長）がこの販売データに目をつけ、分析したいと言い出した。 どういったデータが欲しいのか要件定義をしてもらえればいくらでもデータ提供するのだが、この上司は「自分で分析をしたい」という欲求が非常に強い。 そして具体的な分析イメージが持てていないので、要件定義が全く出来ない。 「色々といじってみないとわからない」の一点張りだ。 それじゃ、って事でECサイト管理者権限を与え、管理ソフト上での閲覧もcsv吐き出しの方法も教えたのに、今度はそれが使いこなせない。 毎日ギャーギャー騒いだあげく、ついには「全部のデータをExcelで見れるようにしろ！」と言い出した。 「ビックデータ解析に一番有効なツールはExcelです。」だそうだ。 部長の後ろの本棚に最近そういう本が並んでいるのは知ってた。知ってたけ
論理削除 Casual Talks #1 で「論理削除しない」という話をしました - moroのブログ
互いの前職での先輩後輩である @kenchan と企画した論理削除 Casual Talks #1で、「論理削除しない」という話をしてきました。 話す内容が各話者で面白いほどかぶっていたのでなかなか大変でしたが、普段から言っている「論理削除するな」「削除じゃないからちゃんと機能を設計しましょう」という内容を話してきました。 他の方の話も、かぶっているようで新しい視点もあって、いち参加者としてもたいへん勉強になりました。
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SQLわかんねーーーーーーーー！！！！！！
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」