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)
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)
もう人間がクエリを書く時代じゃない！SQLクエリの組み立てを自動化するSlack botを開発・導入しました - Pepabo Tech Portal
こんにちは。SUZURI事業部の@kromiiiと申します。 私のメインの業務はWebアプリケーションの開発ですが、大学院時代のスキルを活かして並行してデータ分析業務も行っています。 データ分析業務ではデータベースのクエリを書くことが多いのですが、私自身SUZURI事業部に配属されたばかりで、テーブルの名前やリレーションを覚えるのが大変でした。そこでクエリの設計を自動化するツールをSlackに導入しました。 その名も tbls-ask bot です。どのようなものか先に見てみましょう。 ユーザーはSlackでメンションする形で、どのようなクエリを実行したいのか自然言語で入力します。 メンションされるとSlack botが起動し、どのDBスキーマを利用するかを尋ねます。 ユーザーがDBスキーマを選択すると、自然言語からSQLクエリを生成し、Slackに返答します。 今回はパブリックに公開する
SQLは滅ぶべきか｜ミック
でかい釣り針が来たので釣られてみる。とりあえず以下の資料を読んでいただきたい。そんなに長くないのでサクッと読める。 SQLの記述順序と思考の順序が違うので書きにくいし、エディタの補完機能の恩恵が受けられないのが嫌だ、という意見はもう大昔からある。何度も何度も何度も繰り返されてきた議論である。以下の2011年のスレッドでも「SQLはFROM句が最初に来るべきではないか？」という問いが提起されている。すぐに出てこないが、筆者はこれより古い文書も見た記憶がある。
【魚拓】【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！｜kintoneにお...
・ 05月02日 07時 取得の修正をアップデートします ウェブ魚拓をご利用いただき、ありがとうございます。先日のアッ ... ・ 05月01日 19時 【追記】ウェブ魚拓のバージョンアップが終了しました 連携が上手に言ってなかった点から延長が行われてしまい、お手数 ... ・ 04月29日 23時 【重要・緊急】ウェブ魚拓のバージョンアップを行います ウェブ魚拓のやや大きいバージョンアップを行います。5/1 A ...
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！｜kintoneにおまかせ！（VIP SYSTEMS 公式）
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！ 企業にとってデータは顧客の次に大切なものであり、その保持・管理・活用方法について各社の担当者は日々、頭を悩ませているところだと思います。 2010年代になってから話題になった「NoSQL」はデータベースの一つの選択肢としてすっかり定着し、2020年代になってからはWebブラウザからデータの入力・閲覧がすべてできてしまう「DBaaS（サービスとしてのデータベース）」とでも呼ぶべき製品も多数出てきました。それらを活用したいところですが、社内で運用しているRDBMSをすぐにやめるわけにもいきません。 これらを保守するには、担当者は最低でもSQLは覚えておかなければならないのですが、教育コストが掛かります。そこで今回は「先輩社員がいなくても、SQLを知らなく
データ基盤のためのリーダブルSQL
これは何？ 私tenajimaがデータ基盤のパイプラインを作るとき、レビューするときに意識している点を言語化したものです データ基盤を作る上での考え方の一つに役立てていただければ幸いです この記事の前提 dbtを使ったデータ基盤構築を念頭に置いて書いています、dbtの記法が出てきます CTEsが使える環境を想定しています 記事内でデータエンジニアもアナリティクスエンジニアも総称してデータエンジニアと呼んでいます データ基盤を「使う側」のクエリと「作る側」のクエリの違い 最近ではファーストキャリアからデータエンジニアの方も出てきているかもしれませんが、データサイエンティスト、アナリスト、ソフトウェアエンジニアを経験してデータエンジニアを行っている人が一般的と考えています。 特にデータサイエンティスト、アナリストからデータエンジニアへの転向は私の周りでは多いように感じており、その方達は(過去の
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 本記事では、Pinterest社のエンジニアチームが紹介していた、実運用環境におけるText-to-SQLの構築方法に関する記事の紹介をします。 Text-to-SQLを実際の運用レベルで実現するための手法が解説されているので、その内容を解説、そして考察していきたいと思います。 なおこの手法には特に名前などは設定されていなかったので、以降Pinterest社の提案するText-to-SQLをPinterest Text-to-SQLと呼称します。 サマリー Pinterest Text-to-SQLは、RAGのシステムを最適化することで 検索に必要なTableのより正確な抽出 実際に使用されている値に準拠
導入 SQL文でNULL値を扱う際の便利な関数、COALESCEを紹介しようと思います。 SELECT句で、NULL値を置き換えることで、データの可読性を高めることができたり。 ORDER BY句で、NULL値のソートの条件分岐の複雑性を吸収したり。 と、SQL文の簡略化にぴったりです。 今回の記事では、簡単にCOALESCE関数の説明と実践例を2つご紹介します。 COALESCEについて リストの最初の非 NULL 値を返します。非 NULL 値がない場合は、NULL を返します。 つまり、欠損値(NULL)にデフォルト値を指定することができます。 例 SELECT COALESCE(`office`.`locale`, `office`.name`, `リモート勤務`); 上記のクエリを例にすると...。 office.locale(オフィスの場所)を出力。 office.locale
無料で商用利用可能なSQL生成・コーディング・命令フォローなどのエンタープライズタスクに最適化された大規模言語モデル「Snowflake Arctic」が登場
クラウドベースのデータウェアハウスサービスを展開する企業のSnowflakeが、トップレベルのエンタープライズ向け大規模言語モデル(LLM)として「Snowflake Arctic」をリリースしました。Apacheライセンス バージョン2.0で提供されるオープンなモデルとなっており、無料で商用利用も可能です。 Snowflake Arctic - LLM for Enterprise AI https://www.snowflake.com/blog/arctic-open-efficient-foundation-language-models-snowflake/ Snowflakeの調査では、企業ユーザーはAIを使用して主にデータ支援やコード支援、検索拡張生成(RAG)を行うチャットボットを作成したい場合が多いとのこと。そこで、Snowflakeは「コーディング能力」「SQL生成能力
オラクル、JavaやSQLに最適化したプログラミング支援AI「Oracle Code Assist」発表。PL/SQLコードのリファクタリングとテストなども可能
オラクルは、Visual Studio Codeなどのコードエディタ上でコードの生成やテストケースの作成、アップグレードの自動化などを可能にするプログラミング支援AI「Oracle Code Assist」を発表しました。プレスリリース、日本語ブログ）。 Oracle Code Assistはさまざまなプログラミングに対応すると同時に、Java、SQL、Oracle Cloudでの開発に最適化されており、コードのコンテキストに沿ったコードの生成や補完、テストなどを生成可能で、また企業ごとにカスタマイズすることも可能です。 例えば、下記は「Create Java Websocket server」と右下のチャット欄で指定すると、右上のウィンドウでJavaのコードが生成されています。 Visual Studio CodeとJetBrains IntelliJ IDEAのプラグインとして提供され
LLMでSnowflakeのSQLを最適化、クラウド費用を最大8割削減するEspresso AIが登場——シードで1,100万米ドル調達も - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image credit: Espresso AI シリコンバレーの AI スタートアップ Espresso AI は、現在企業コンピューティングにおけるおそらく最大の課題であるクラウドコストの高騰抑制に AI の力を導入するため、1,100万米ドル以上のシード資金を調達した。この資金調達には、Daniel Gross（ダニエル・グロス）氏と Nat Friedman（ナット・フリードマン）氏がリードしたシードラウンドと、FirstMark の Matt Turck 氏がリードしたプレシードラウンドがあり、業界のリーダーたちも参加している。 7日にステルス状態から抜け出した同社は、高度な言語モデルと機械学習を使ってコードを自動的に最適化し、クラウドの計算コストを最大80％削減する技術を開発した。最初の製品は、人気のクラウド・データウェアハウス・プラットフォーム「Snowflake」の SQ
FirebaseのバックエンドをGoogle Cloud SQLと接続「Firebase Data Connect」発表。AI用のベクトルサーチも可能に
FirebaseのバックエンドをGoogle Cloud SQLと接続「Firebase Data Connect」発表。AI用のベクトルサーチも可能に Googleは日本時間5月15日と16日に開催したイベント「Google I/O 2024」で、モバイルアプリケーション向けプラットフォーム「Firebase」の新機能として、バックエンドデータベースをGoogle Cloud SQLと接続する「Firebase Data Connect」を発表しました。 Firebaseが提供するバックエンドデータベースはNoSQLデータベースですが、Firebase Data Connectを利用することでFirebaseのバックエンドを通じて、Google Cloudが提供するCloud SQL Postgresデータベースサービスに接続できるようになります。 これによりクライアントアプリケーション
関連キーワード サイバー攻撃 | セキュリティ | 脆弱性 セキュリティベンダーFortinetの製品に重大な脆弱（ぜいじゃく）性が見つかった。この脆弱性は、SQLクエリ（データベース言語「SQL」による問い合わせ）に悪意のある操作を挿入して標的システムでの実行を可能にする「SQLインジェクション」だ。共通脆弱性評価システム（CVSS）では最高スコア（10）に近い9.8と評価されている。極めて危険なこの脆弱性の影響を受けるのは、どの製品なのか。 すぐに対策が必要なFortinet製品はこれだ 併せて読みたいお薦め記事 脆弱性の知識を深めるには SQLインジェクション、クロスサイトスクリプティングとは？ Webの主な脆弱性 「手動ペネトレーションテスト」でしか調べられない脆弱性とは？ Fortinetは2024年3月、SQLインジェクションと位置付けた脆弱性「CVE-2023-48788」を
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成…
<a href="http://archive.today/kzeAn"> <img style="width:300px;height:200px;background-color:white" src="https://archive.md/kzeAn/41871bea0aafc65b8260328c2e85acf0407ec689/scr.png"><br> 【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成…<br> アーカイブされた 2024年4月26日 04:09:46 UTC </a> {{cite web | title = 【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成… | url = htt
Oracle、「Oracle Database 23ai」を発表 AIベクトル検索に対応、SQLでBoolean型を追加
Oracleは2024年5月4日（米国時間）、コンバージドデータベースの最新バージョン「Oracle Database 23ai」（旧称：Oracle Database 23c）を発表した。Oracle Database 23aiでは、AI（人工知能）に焦点を当て、製品名を23cから23aiに変更したとしている。 Oracle Database 23aiは「Oracle Exadata Cloud@Customer」「OCI Exadata Database Service」「OCI Base Database Service」「Azure Oracle Database Service」で利用できる。自律型データベース「Oracle Autonomous Database」を無料で提供する「Always Free」版でも同バージョンを利用可能で、「Autonomous Database
TL;DR 適当な Grammer 拡張を入れて以下の設定を書いておきましょう。 "gopls": { "ui.semanticTokens": true, // you can optionally turn on these features for more colors // see https://go.dev/issue/45753 and https://go.dev/issue/45792 "ui.noSemanticString": true, // delegates string syntax highlighting to vscode "ui.noSemanticNumber": true, // delegates number syntax highlighting to vscode } 本文 仕事では主に Go を書いていて、DBへのクエリは生のSQLを文
SQLに慣れていない人でもdbt Cloud上でモデル開発が出来るように！ 『ローコードエディタ』機能がアナウンスされました。 #dbt | DevelopersIO
日本時間2024年05月15日 午前1時から開催されていたdbt Cloudのウェビナーイベント『dbt Cloud Launch Showcase』。こちらのイベントで数多くの新機能、GAリリースの情報がアナウンスされていたのですが、その中でかなりインパクトの大きい新機能がアナウンスされていました。 当エントリではその中から『ローコードエディタ(low-code editor)』という機能についてその概要を紹介したいと思います。 ローコードエディタとは dbtは製品概要を紹介する時に良く『SQLが書ければ扱えるサービスである』というフレーズが用いられます。ELT処理における変換処理(T:Transform)を、『モデル』と呼ばれるファイルの中にSQL文(基本的にはSELECT文)を書くことで定義し、その定義したファイルをモジュールとして管理連携することでやりたい処理を実現しています。 但
Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQL | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQL 本記事は、Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQLを翻訳したものです。翻訳はSr. Database Solutions Architectの杉山が担当しました。 組織は大量のデータをリレーショナルデータベースに保存しているため、エンドユーザーエクスペリエンスを向上させるために生成AIの基盤モデルを使ってこれらのデータセットを補強する明確な動機があります。この記事では、Amazon Aurora Machine Learningを使用して、Amazon Aurora MySQL互換エディションを生成AIモデルと統合する方法を探ります。Amazon Be
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Pinterest社で運用されているText-to-SQLを理解する
【SQL】NULL値を制御/SQLマスターへの道「COALESCE」 - Qiita
Fortinetユーザーが“無防備”に 「SQLインジェクション」の影響範囲は？
VSCodeでGoの文字列内のSQLをシンタックスハイライトしたい - ちなみに