「PostgreSQL 16」が正式リリース ～オープンソースのリレーショナルデータベース／パフォーマンスの向上、SQL/JSON構文の拡充、桁区切り・整数リテラルの導入など
【SQL】BigQueryで出力した結果をCSVとして出力し、Google Cloud Platformのバケットにアップロードする方法だお。 - Qiita
SELECT RANK()OVER(ORDER BY attack DESC) AS attack_rank, id, division, attribute, attack, defense FROM `company.staff_list_utf8_manual` ORDER BY 1; OUTPUT この出力結果をCSVデータとしてバケットに保存したい １．SQL実行で出力した結果をCSVデータとしてバケットに出力する方法 １．クエリ結果右の「結果を保存する」からCSVを選択し、保存する。 ２．GCPのバケットを開く ３．保存したCSVをバケットにアップロードする。ドラッグでもいける！ ２．テーブルをCSVデータとしてGCS（バケット）に直接エクスポートする方法 ※テーブルの作成方法はこちらをご参照下さい。 神記事：【BigQuery】Google Cloud Platform（GC
Cloud Dataflow で Cloud SQLからBigQueryにサーバーレスにデータ連携する - suusan2号の戯れ
取引先で、Cloud SQL(Postgres)からBigQueryにアプリケーションのデータを連携させたいという話があって、いろいろ調べたのでまとめる。 最初はEmbulkとか使えばいいんかなと思ったけど、基本サーバーサイドはGAEしか使ってない状況でEmbulkをどこで動かそうか…って感じだったので、GCPのマネージドサービスであるCloud Dataflowを活用することにした。*1 アプリケーションの環境は以下のような感じ。 スマホアプリを提供している Firebase Auth / Analyticsを使用している Analyticsの情報はBigQueryに連携させている APIサーバはGAE上にたっている DBはCloud SQL(Postgres)を使用している GCPのデータ処理関連のマネージドサービスについて GCP上でデータをBigQueryに投入しようと思ってグーグ
お久しぶりです。GMO NIKKOのharuです。 私が担当するサービスGood!Appsは、GCPを用いて本番環境をクラウド上に構築しております。当然データベースもCloud SQLを使用しているのですが、次のような用途でローカルからCloud SQLに接続したいことがあります。今回は、公式が提供しているCloud SQL Auth ProxyというCloud SQLコネクタを使用した方法をお伝えします。 主な用途 データ確認: 開発中にCloud SQL内のデータを確認したい場合。 データ修正: 何らかの理由でCloud SQL内のデータを直接修正する必要がある場合。 データベースマイグレーション: Cloud Runなどのコンテナ環境からCloud SQLにデータを移行したい場合。 注意点 本番環境のデータベースに接続するため、操作は慎重に行ってください。 不要な時は接続を閉じること
はじめに 株式会社YUZURIHAの馬場です 昨日、何気なく買ったピノが1個175円 ぐらいしたので値段間違ってる？と疑ってしまったので記事書きました まずは、アイスクリームテーブルを用意 CREATE TABLE ice_cream ( id INT NOT NULL, name VARCHAR(100) NOT NULL, type VARCHAR(32) NOT NULL, price INT, delivery_date DATE, PRIMARY KEY (id) ); INSERT INTO ice_cream VALUES (1, 'BLUE SEAL' ,'ラクトアイス', 300, '2022-09-20'); INSERT INTO ice_cream VALUES (2, 'スーパーカップ' ,'ラクトアイス', 120, '202-08-01'); INSERT I
GitHub - tiangolo/sqlmodel: SQL databases in Python, designed for simplicity, compatibility, and robustness.
SQLModel, SQL databases in Python, designed for simplicity, compatibility, and robustness. Documentation: https://sqlmodel.tiangolo.com Source Code: https://github.com/tiangolo/sqlmodel SQLModel is a library for interacting with SQL databases from Python code, with Python objects. It is designed to be intuitive, easy to use, highly compatible, and robust. SQLModel is based on Python type annotatio
RedshiftのMERGE SQL commandがGAになりましたね。 - KAYAC engineers' blog
SREチームの池田です。 今回はAmazon RedshiftのMERGE SQL commandがGAになりましたので、MERGE SQL commandの何が嬉しいのかを話をしたいと思います。 SRE連載 4月号になります。 aws.amazon.com 3行でまとめ RedshiftのMERGE SQL commandがGAになりました。 Bulk UpsertをSQL1文で実行できるものです。 以前と比べるとスッキリします。 複数のデータソースから算出されるレポートの更新に使うと嬉しい。 以前のRedshiftにおけるBulk Upsertについて ご存知かもしれませんが、『なかったらInsert、あったらUpdate』を通称Upsertといいます。 Redshiftにおける、Upsertのやり方ですがMERGE SQL commandが出る前のRedshiftでは以下のドキュメン
TOPSIC SQL CONTEST
SQLスキルを競うコンテストサイトです。コンテスト時間内に出題された問題に対する解答（SQL文）を作成し、提出していく形式になります。誰でもお気軽にご参加いただけます。
ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 Google Cloud のリリースノートに Cloud SQL のリードレプリカで高可用性を有効にできるようになったという内容が出ていたので検証してみました。 Cloud SQL for MySQL release notes Cloud SQL for PostgreSQL release notes リードレプリカの高可用性構成 今まではリードレプリカがシングルゾーンであったため、障害があった場合に冗長性を確保するためには複数台のリードレプリカを用意してクライアント側でアクセス先を振り替える必要がありました。また、リードレプリカをプライマリインスタンスへ昇格させるときには、今までは昇格させた後に高可用性の有効化を行っていました。そのため昇格後に短期間ですが冗長性が低い状態で運用しており安全性が失われている期間があったり、別途の操作
アパレルで死ぬほどがんばって年収400万だった人がSQLとExcelと基本情報技術者試験で年収600万になった話 (2ページ目)
Shoko @_okohs @AntiBayesian あ、未経験から1年でエンジニア転職の事例は私がアドバイスしていた人のことで、私は新卒からエンジニアです＞＜ あんちべさんの立場やってました 2022-01-16 18:58:32
しばたです。 EC2上のSQL Serverの初期設定についてのドキュメントが意外と無く、調べてみないとわからなかったことが結構あったので本記事でTipsとしてまとめておきます。 EC2で利用可能なSQL Serverのバージョンやエディション はじめにEC2上のSQL Serverで利用可能なSQL Serverのバージョンやエディションについて触れておきます。 本日(2020年5月17日)時点でEC2ではMicrosoftがサポートしているSQL Server 2012~2019までの全てのエディションを提供しているのですが、OSの種類によって利用可能なSQL Serverのバージョンやエディションには制限があります。 この点について厳密に明記されたドキュメントは無く、OSとSQL Serverのバージョンの組み合わせについてはその都度調べるしかない様です。 私が調べた限りの雰囲気とし
GitHub - proullon/ramsql: In-memory SQL engine in Go sql/driver for testing purpose
RamSQL has been written to be used in your project's test suite. Unit testing in Go is simple, create a foo_test.go import testing and run go test ./.... But then there is SQL queries, constraints, CRUD...and suddenly you need a PostgresSQL, setup scripts and nothing is easy anymore. The idea is to avoid setup, DBMS installation and credentials management as long as possible. A unique engine is ti
Trino, a query engine that runs at ludicrous speed Fast distributed SQL query engine for big data analytics that helps you explore your data universe. Download Trino Join the community
GitHub - jlongster/absurd-sql: sqlite3 in ur indexeddb (hopefully a better backend soon)
This is an absurd project. It implements a backend for sql.js (sqlite3 compiled for the web) that treats IndexedDB like a disk and stores data in blocks there. That means your sqlite3 database is persisted. And not in the terrible way of reading and writing the whole image at once -- it reads and writes your db in small chunks. It basically stores a whole database into another database. Which is a
GitHub - asg017/sqlite-http: A SQLite extension for making HTTP requests purely in SQL
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
SQLAlchemy1.2の基本的なクエリをまとめました！ python初心者以上向けの記事です。 改めて読み返してみると、直した方が良さそうな箇所や、この機能書かないんかいってのがあるので修正予定です。 記述内容 ORMについて、動かしてみるところまで、select, limit, orderby, distinct, join, leftjoin, in, insert, update, delete, union, unionAll, sql吐き出し, sqlを直接実行について また、flask-sqlalchemyでは実行を試していません。 SQLAlchemyとは pythonのORMモジュール。 session.query(User).all() このようにSQL操作ができる。 SQLをクラスとして扱えるようにしたもの。 使用する理由は、 ・SQLインジェクション対策がサポート
Amazon Elasticsearch Service × RedashでSQLを使えるか検証 - Techtouch Developers Blog
この記事はテックタッチアドベントカレンダー21日目の記事です。 プロダクトオーナーの尾崎です。今年のクリスマスは肉のハナマサの冷凍丸鶏をローストチキンにして楽しみました。オーブンさえあれば意外と簡単なのでおすすめです。 おいしく焼けました この記事では、AWS Elasticsearch Serviceへの分析用クエリをSQLで記述し、Redashから利用できるか検証した顛末をご紹介します。 背景 テックタッチではデータストアとしてMySQL, AWS Elasticsearch Service、BIツールとして Redashを利用*1しています。 私自身も各種分析のためにクエリを書くことがあるのですが、Elasticsearchのクエリになかなか馴染むことが出来ず、毎回それなりに時間をかけて*2クエリを書いているため、より効率的に業務を進めるためにリサーチすることにしました。 Open
Deprecating and removing Web SQL | Blog | Chrome for Developers
The Web SQL Database API, which allows you to store data in a structured manner on the user's computer (internally based on the SQLite database engine), was introduced in April 2009 and abandoned in November 2010. While it was implemented in WebKit (which powers Safari) and remained active in the Blink engine (which powers Chrome), Gecko (which powers Firefox) never implemented this feature and We
楽天モバイルが認めた、新基準のオープン・ソース分散SQLデータベース「YugabyteDB」〜高可用性、パフォーマンス等、妥協なきプラットフォームの実現
楽天モバイルが認めた、新基準のオープン・ソース分散SQLデータベース「YugabyteDB」〜高可用性、パフォーマンス等、妥協なきプラットフォームの実現 2021年11月17〜19日にオンラインで開催された「DB TECH SHOWCASE」にて、分散データベース「YugabyteDB」が紹されていたので、レポートしたいと思います。 YugabyteDBは、Google Spannerに着想を得て開発されたトランザクションやクラウドネイティブアプリケーションのための分散SQLデータベースです。インタフェースはPostgreSQL及びCasaandra互換で、分散ということで水平方向へのスケーリングが得意なだけではなく、トランザクションも担保できるようになっています。また、ノード数が増えても高可用性を維持し、問題発生時の回復力も充実しています。グローバルでも採用事例が増えてきているそうです。
高度なSQLをまとめてみる - Qiita
業務でSQL Alchemyを使うことになり、 今まで「SQLはGPTに書かせればいいだろう」と思い、 selectやwhereくらいしか覚えていなかったが今大変。 SQL Alchemy の前提 SQL Alchemyはデータベースとのやり取りを セッションで管理する Lv.1 全取得
より低コストで高い性能を実現：SQL ServerのコストパフォーマンスでAWSがAzureを上回る | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ より低コストで高い性能を実現：SQL ServerのコストパフォーマンスでAWSがAzureを上回る 元の記事：https://aws.amazon.com/blogs/compute/sql-server-runs-better-on-aws/ 本投稿は Fred Wurdenによる記事を翻訳したものです。 AWSのR5b.8xlargeインスタンスが、SQL Serverワークロードを稼働させる上でAzure E64_32s_v4より低いコストで高いパフォーマンスを発揮 このブログでは、2021年2月25日にPrincipled Technologies社により発行されたベンチマーク資料をレビューしていきたいと思います。このベンチマークによると、同じSQL Serverワークロードを稼働させる上で、Amazon Elastic Compu
はじめに こんにちは、タケと申します。 SQLの練習ができる学習サービス「SQLab」を作りました。 ※ PC専用です。 ※ 推奨ブラウザはGoogle Chromeです。 なぜ作ったの？ SQLを学び始めた当初は 「SQLってなんか難しそう」 というイメージでしたが、 練習問題を解いていく中で次第に自力でクエリを組み立てることが 「クイズみたいで楽しい」 と思うようになりました。 そこでもっと多くの練習問題を解いてみたい、もう少し難易度の高い練習問題を解きたいと思ったのですが、 ・無料でバリエーション豊かな多くの練習問題に取り組める ・環境構築不要でブラウザ上ですぐに実践できる ・シンプルで使いやすいUI ・ER図やデータベース値を参考にしながら自力でクエリを組み立てる必要がある の条件を揃えた学習サービスがなかったので作ることにしました。 どんな練習問題があるの？ 現在は5つの問題集が
はじめに テーブルの結合とは DBからデータを取り出す際、「◯◯から☓☓を取り出す」といった選択を行っているかと思います。 そしてこのデータ取り出しの際、複数テーブルからデータを検索して取得するといったケースも多々あるかと思います。 ですが、例えばAとBというテーブルに対して、「Aを調べる⇒Bを調べる⇒２つの検索結果をがっちゃんこ」なんてしてると時間がかかりますよね？ なので通常の検索の場合、「AとBのテーブルをまとめる⇒そこから検索」という方法を取ります。 この「まとめる」ことを「結合」と呼び、その方法として、今から取り扱う内部結合や外部結合などといったものが存在しています。 今回は、犬の名前と飼い主の名前を扱う２つのテーブル(dogsテーブルと、ownerテーブル)を扱いながら、その結合方法に関して追っていければと思います。 dogsテーブル id name owner_id
［速報］Oracle CloudがSQL ServerやWindows Serverをサポート。Azureとの相互接続も欧州とアジアへ拡大。Oracle OpenWorld 2019
［速報］Oracle CloudがSQL ServerやWindows Serverをサポート。Azureとの相互接続も欧州とアジアへ拡大。Oracle OpenWorld 2019 米オラクルは、サンフランシスコで開催中の年次イベント「Oracle OpenWorld 2019」で、Oracle CloudでのSQL ServerやWindows Serverのサポート、Oracle CloudとAzureとの相互接続の拡大などを発表しました。 オラクルとマイクロソフトは今年の6月、提携による相互接続を発表しました。Oracle CloudとMicrosoft Azureは専用の高速回線での相互接続とシングルサインオン、サービスの相互乗り入れなどを開始しています。 参考：［速報］マイクロソフトとオラクル、クラウドの相互接続で合意。クロスクラウドのシングルサインオン、AzureからOrac
Ask any Go developer and they will tell you how painful it is to write programs that talk to SQL databases. Go feels like it isn't even half as productive compared to working with toolkits like SQLAlchemy, Diesel, Hibernate or ActiveRecord. The existing tools in the Go ecosystem force application developers to hand-write mapping functions or litter their code with unsafe empty interfaces. Introduc
Aurora MySQLからCloud SQLへのレプリケーション構築における注意すべき2つのポイント - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、MA部でエンジニアをしている田島です。 以前に弊社の塩崎が「Amazon AuroraのデータをリアルタイムにGoogle BigQueryに連携してみた」という発表を行いました。 こちらの発表では、Amazon Aurora MySQLのデータをGoogle BigQueryへリアルタイムにデータ連携する方法を紹介しています。リアルタイムデータ連携を実現するために、Aurora MySQLをレプリケーションソースとしてGoogle Cloud SQLへレプリケーションします。そして、BigQueryのFederated Query機能を利用してリアルタイムにデータを参照できるようにしています。 本記事ではその中の、Aurora MySQLからCloud SQLへのレプリケーション部分にフォーカスします。Aurora MySQLがマネージドサービスだからこそ発生する大きな注意ポ
笹帽子 on Twitter: "SQLインジェクションが話題ですが、ここで地の文インジェクションのご紹介です https://t.co/YaVIqBFCj3"
SQLインジェクションが話題ですが、ここで地の文インジェクションのご紹介です https://t.co/YaVIqBFCj3
ZOZOUSEDがMySQLからSQL Serverに移行して得られた検討から構築・運用のTIPS - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。SRE部USED基幹インフラの先崎です。 ZOZOUSEDは2016年、当時の株式会社ZOZOUSED システム部のインフラチームにて、基幹のデータベース（以下DB）をMySQLからMicrosoft SQL Server（以下MS SQL）に移行しました。 移行してから今日まで、データロストなどの大きなトラブルは起きておりません。そのため、当時の変更理由から選定時に検討した内容、その際に発生した課題の解決方法を簡単に紹介させていただきます。MySQLからMS SQLへ移行を検討しているどなたかのお役に立てられたら幸いです。 MySQLからの移行検討 当時、自動切替（フェイルオーバー）を実現しようとすると費用が大きくかかってしまうため、手動切替（スイッチオーバー）の形をとっていたことが最大の要因でした。 MySQLの正常時イメージ図 MySQLの障害時イメージ図 まず
Azure Automationを利用してSQL Databaseをオートスケールしコスト削減させた話 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、開発部の鶴見です。 ZOZOTOWNのリプレースを担当しています。 ZOZOTOWNリプレースですが、オンプレからクラウドに単純に置き換えるのでなく「運用が楽になる」などメリットを考えながら作り替えています。 主にデータベースは、AzureのRDBであるSQL Databaseを利用しています。 先日までSQL Databaseのパフォーマンスとコストがネックになっていました。そこでAzure Automationを利用しSQL Databaseを定期的にスケールアップ/ダウンさせリソース、コストの最適化をしました。 その方法をご紹介します。 はじめに スケールアップ/ダウンについて 多数のモデルが存在するSQL Database モデル選定 オートスケールを考える サンプル（CPUコア数変更） サンプル（クエリ発行） 参考情報（スケールアウト） サンプル（Geoレプリケーショ
GitHub - myscale/myscaledb: An open-source, high-performance SQL vector database built on ClickHouse.
MyScaleDB is the SQL vector database that enables developers to build production-ready and scalable AI applications using familiar SQL. It is built on top of ClickHouse and optimized for AI applications and solutions, allowing developers to effectively manage and process massive volumes of data. Key benefits of using MyScaleDB include: Fully SQL-Compatible Fast, powerful, and efficient vector sear
本記事概要 対象者 SQLでのデータ分析を勉強されている方 特に非エンジニアのマーケティング担当者やPMの方 【SQL練習】サンプルデータベースを用意するでMySQL公式のデータベースをローカルに作成されている方には特におすすめです。 目的 サブクエリとは何か理解する。 WITH句を使って可読性の高いサブクエリを作れるようになる！ 筆者 コインチェックという暗号資産の会社でマーケティング部の部長をしてます（https://twitter.com/sampling2x） そもそも「サブクエリ」とは？ 完結に説明すると、クエリの中にクエリを作ることです。 クエリの中にクエリを作ることで、より複雑なデータを取得することができます。 言葉だけではイメージが湧かないと思うので、以下が具体例になります。 使用テーブルはpaymentテーブルとcustomerテーブルです。 ■paymentテーブル ■
去年使い始めたBigQueryについて、BigQueryを使う前の私に教えてあげたいことをまとめてみました。 BigQueryとは Google Cloudで提供されている、データ管理と分析のためのデータウェアハウス（めっちゃデータが入ってる総合的な倉庫と思ってもらえれば）サービスです。 フルマネージドなので、インフラ管理も楽なままSQLクエリだけで大規模なデータ分析基盤を構築できます。 気軽に試すには、Sandbox環境がおすすめです。 DDL(CREATE TABLEとか)は発行できませんが、パブリックデータセットなども存在しているので、基本的な操作は試すことができます。 特徴 BigQueryは早いということがよく特徴として上がりますが、それを実現する二つの大きな要素があります 列指向データベースであること データウェアハウスでは列指向データベースが多いですが、BigQueryも例に
GitHub - Adolfoi/SQLInjection: Actual vulnerability commands for SQL Injection using sqlpmap.
Dismiss Join GitHub today GitHub is home to over 40 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together. Sign up
GitHub - paulfitz/mlsql: inferring sql queries from plain-text questions about tables
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.
［速報］Aurora PostgreSQLにSQL Server互換レイヤを実装する「Babelfish for Aurora PostgreSQL」発表。オープンソースとしても公開へ。AWS re:Invent 2020
［速報］Aurora PostgreSQLにSQL Server互換レイヤを実装する「Babelfish for Aurora PostgreSQL」発表。オープンソースとしても公開へ。AWS re:Invent 2020 Amazon Web Services（AWS）は、オンラインで開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2020」で、Amazon Aurora PostgreSQLにSQL Serverの互換レイヤを実装する「Babelfish for Aurora PostgreSQL」を発表。 同時に、これをオープンソースプロジェクト「Babelfish for PostgreSQL」としてGitHubに公開することも発表しました。 SQL ServerからAWSが提供するAmazon Auroraなどのデータベースへ移行する場合、データベースについてはAWS Data
GitHub - beekeeper-studio/beekeeper-studio: Modern and easy to use SQL client for MySQL, Postgres, SQLite, SQL Server, and more. Linux, MacOS, and Windows.
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
こんにちは。ZOZOテクノロジーズの廣瀬です。 弊社ではサービスの一部にSQL Serverを使用しています。先日、「普段は数10ミリ秒で実行完了するクエリが、たまに5秒間実行され続けて最終的にタイムアウトするので調査して欲しい」という依頼を受けました。調査方法を整理して最終的に原因の特定とタイムアウト発生の防止まで実現できたので、一連の流れとハマった点、今回のようなケースでの調査に使える汎用的な調査手法をご紹介したいと思います。 SQL Server以外のRDBMSをお使いの方にも、「SQL Serverではこんな情報がとれるのか。MySQLだったら〇〇でとれる情報だな」というように比較しながら読んでいただけると嬉しいです。 初めに浮かんだ仮説 依頼を受けて最初に思い浮かんだのは、「ブロッキングが起きているのでは」という仮説でした。そこで、拡張イベントを使ってブロッキングを検出できる状態
技術書典7の新刊「わかりみSQL」です。 500ページを超える大作ですが、SQL初心者が挫折するポイントを丁寧に説明しているのでスラスラ読めます。 読んでも理解できない50ページより、読んで理解できる500ページを！ 試し読みはこちら。読んだうえで購入するようお願いします。 https://kauplan.org/books/wakarimisql/ 推薦のことば> 今回レビューさせて頂いた「わかりみSQL」は、本当に過程を丁寧に説明していて、これまで読んできた技術書で一番わかりやすかった > 特に、考え方や図を使った過程の説明などは本当にすごくわかりやすくて、これ読めば誰でもSQLわかるんじゃない？と思ったくらい > 自分の本よりも勧めたいくらい良かった https://twitter.com/gorilla0513/status/1173388709112057857 > 以前SQLに
Cloud Nativeなシステムを構築するにあたって手助けとなる、アプリケーション開発と運用のアジリティ、可用性、拡張性を支えるさまざまなデータベースを学ぶ「Cloud Native Database Meetup #1」。ここで「TiDBのトランザクション」をテーマに水戸部氏が登壇。まずはTiDBの特徴と基本構成について紹介します。 自己紹介とアジェンダ 水戸部章生氏：ここからは、PingCAPでプリセールスを担当している水戸部が、TiDBの紹介をします。本日は、Cloud Native Database Meetupの1回目です。PingCAPジャパンは4月に法人を設立し、日々TiDBの布教活動を行っています。その中で、少しでも私たちの製品を知ってもらえればと思っています。 （スライドを指して）このページにキャラクターが映っていますが、みなさんが見ている画面の右側にキャラクターの投票
大阪オフィスの玉井です。 プログラミング言語の書式をいい感じに修正してくれるツールは色々ありますが、SQL用って意外とありませんよね。下記のカンファレンスでSQLFluffというツールの存在を知ったので、使ってみました。 検証環境 macOS Catalina 10.15.7 Python 3.8.2 pip 19.2.3 インストール SQLFluffは、Python3系がPCにインストールされている必要があります。 インストールには、pipを使います。 $ pip install sqlfluff 正しくインストールされているか確認するために、SQLFluffのバージョンを確認します。 $ sqlfluff version 0.3.6 とりあえず試してみる（lint） まず、基本となるlintコマンドを試してみたいと思います。これは、SQL文の書き方としておかしい部分をチェックしてくれ
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ローカルからCloud SQLに接続する方法 by Cloud SQL Auth Proxy
【SQL】これ以上の値上げは勘弁してください 。CASE式で正しく値上げする - Qiita
Google Cloud SQL のリードレプリカで高可用性を有効にできます | DevelopersIO
SQL Server on EC2を選定、初期設定する際のTips集 | DevelopersIO
Trino | Distributed SQL query engine for big data
【PythonのORM】SQLAlchemyで基本的なSQLクエリまとめ - Qiita
SQLの練習ができる学習サービス「SQLab」を作ってみた - Qiita
SQL素人でも分かるテーブル結合(inner joinとouter join)
Introducing sqlc - Compile SQL queries to type-safe Go
【SQL】サブクエリはWTIH句が最強。可読性こそ現場での正義。｜sampling2x
SQLは書けるけどBigQueryは初見の人に贈るざっくりBigQuery
SQL Serverで断続的に発生するクエリタイムアウトの原因を調査した話 - ZOZO TECH BLOG
わかりみSQL - Kauplan Press - BOOTH
クラウドネイティブなSQLデータベース「TiDB」 リード読み込みのレプリ遅延がないDBの特徴4つと基本構成
SQL用フォーマッター「SQLFluff」を使ってみた | DevelopersIO