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入れ子区間モデルによる挿入と削除 - Tociyuki::Diary

木構造を入れ子区間モデルで扱う方法のうち、挿入と削除をおこなう SQL 文を考えてみました。SQLite 3 でのみ動作検証しています。ネタ元その1⇒「SQLアタマアカデミー：第6回　SQLで木構造を扱う〜入れ子区間モデル　（1）もしも無限の資源があったなら｜gihyo.jp … 技術評論社」ネタ元その2⇒「SQLで木と階層構造のデータを扱う（１）―― 入れ子集合モデル」テーブル作成入れ子集合モデルの lft と rgt を INTEGER から REAL へ変更するだけです。 CREATE TABLE IF NOT EXISTS org ( person VARCHAR(32) PRIMARY KEY ,lft REAL NOT NULL ,rgt REAL NOT NULL ,CHECK (lft < rgt) ); CREATE INDEX IF NOT EXISTS or

k-holy 2011/11/18

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RDBMSをタバコ屋さんで説明 - SQLer 生島勘富のブログ

勉強会に参加さてもらい、次の勉強会でお話しすることになったので宣伝です。前の勉強会では以下の様な実験が話題になっていました。 http://www.doaplus.com/html/bun/bun03_20051101.html まあ、極めて当たり前の結果です。 5000万件が500万件になるというのは、データを横に非正規化すると明細テーブルが要らなくなるから件数が少なくてすむという意味らしい（爆笑）。非正規化したテーブルに、更に足りない情報をJOINして得ようとすると、効率的なSQLを書くことが困難になって、非常に実行速度が遅くなる。この結果から「なんでこの項目を非正規化しておかなかったんだ！」っていう連中が出て、テーブル構造はどんどんCOBOLのファイルレイアウトに近づいて行く。要するに、JOINしたら遅くなると感じるのはテーブル構造が間違っているためですが、その間違った構造を

k-holy 2011/10/21

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k-holy 2011/10/17

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k-holy 2011/10/17

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k-holy 2011/10/17

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勉強会 - SQLer 生島勘富のブログ

立て続けに勉強会でお話しさせて頂きます。 SQLWorld★大阪#7 2011/10/15(土) 13:00 to 17:00 http://club-windows7.net/ 「ストアドを使った開発」第12回関西IT勉強宴会上流工程勉強会 2011/10/28(金) 19:00 to 22:00 http://atnd.org/events/20842 「データベース設計はプログラミングの後に行う」同じ話をプログラマ向けと上流向けにアレンジして行います。よろしければ是非ご参加下さい。どこで切るか？『全部ストアドプロシージャでしましょう』というと、どこで切るのか？という質問がよく来る。答えは「切らない」基本はDBアクセスが必要なユーザアクションに対し１つのストアドプロシージャ。データがDBにある以上、DB内で必ず処理が完結できます。単純チェックまでがUI側。関連チェック

k-holy 2011/10/17

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mysql:12071　階層化されたデータをMySQLで扱う

From: zen kishimoto <zen kishimoto <zen@xxxxxxxxxx>> Date: Sat, 03 Sep 2005 09:24:15 -0700 Subject: [mysql 12071] 階層化されたデータをMySQLで扱う　（Managing Hierarchical Data in MySQL） http://dev.mysql.com/tech-resources/articles/hierarchical-data.html （図はこのサイトを参照のこと） Mike Hillyer著初めに多くのユーザーは一回くらいはSQLデータベース内で、階層化したデータを扱ったことがあると思います。そのときはリレーショナルデータベースは階層化したデータ用に開発されなかったと考えたと思います。リレーショナルデータベースのテーブルは階層化されておらず

k-holy 2011/09/02

入れ子集合モデル(Nested Set)

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Comparison of different SQL implementations

The goal of this page was to gather information relevant for people who are porting SQL from one product to another and/or are interested in possibilities and limits of 'cross-product' SQL. The following tables compare how different DBMS products handled various SQL (and related) features. If possible, the tables also stated how the implementations should do things, according to the SQL standard.