Next.js Database with Prisma | Next-Generation ORM for SQL Databases
Next.js blurs the lines between client and server. It supports pre-rendering pages at build time (SSG) or request time (SSR). Prisma is the perfect companion if you need to work with a database in a Next.js app. You can decide whether to access your database with Prisma at build time (getStaticProps), at request time (getServersideProps), using API routes, or by entirely separating the backend out
「静的解析ツールで生まれたSQLインジェクション」というタイトルで登壇したのは、小川 氏。「面白かった脆弱性」について解説し合い、脆弱性に関する知識を深めるためのイベント「Security․Tokyo #2」で、静的解析ツールによって生まれたSQLインジェクションの事例について発表しました。 登壇者の自己紹介 小川氏：小川と申します。「静的解析ツールで生まれたSQLインジェクション」というタイトルで発表いたします。よろしくお願いします。 自己紹介を簡単に。経歴ですが、昔学生の時にWebアプリ開発のバイトをしていて、就職後は10年ぐらいぜんぜん違う、製造業で働いていました。ずっとパソコンを見ていたら目が悪くなるかなと思ってほかの業界に行ったのですが、結局ずっとExcelやWordを見ていて、あまり変わりませんでした。 結局やはりITだなと思って、最近root ipという会社に転職して、Bto
Infrastructure as data in PostgreSQLInspect and provision cloud infrastructure via a PostgreSQL database Get started How IaSQL worksIaSQL is an open-source developer tool that maintains a 2-way connection between your AWS account and a PostgreSQL database. The rows in the database tables represent the infrastructure in your cloud account.
今更RubyのRailsを使うようになったのですが、最初からRailsを学んだ人は生のSQLを書く能力が上がらないのでは？と思ったのですが、こういう考えは古いですか？
回答 (7件中の1件目) 「SQLを書く能力」って、それが必要になるまでは要らないですからね。解きたい問題の水準に合った高級言語から始めるのは合理的で正しいアプローチです。 たとえば、「Pythonで書くならその下のCレベルのメモリ管理を理解してないと」って言われたら、いやそれを言うならCの下にある機械語のニーモニックを覚えて、CPUの分岐予測が外れたらどのぐらいパイプラインがストールするかまで考えないと、って不毛な無限連鎖で返しますね、私なら。Cはかつて高級言語だったのです。 古いとかいうよりも、いままで川へ洗濯に山へ柴刈りに行っていたところへ、洗濯機や炊飯器の存在を知ってショック...
こんにちは、ClassiデータAI部の石井です。 私は2019年4月にソフトバンクからClassiに出向し、マーケティング部を経て、現在データAI部でデータエンジニアとして分析基盤の構築を担当しています。今回は私が現部署で最初に担当したSQL勉強会についてご紹介します。 背景 2020年春頃から、新型コロナウイルスの影響による休校や教育現場の急激な状況変化に対応するため、Classiサービスの詳細な利用状況把握の必要性が高まっています。 Classiは弊社の強みともいえる膨大な教育データを蓄積していますが、残念なことに全社的には貴重な教育データを活用しきれていないことが課題でした。 2020年夏に全社で行った「データAI部に期待すること」に関するアンケートでも、「基礎的なデータ活用方法を教えてほしい」という回答が多く寄せられました。 この状況をふまえ、データ活用のための知識の底上げを行い、
SQL Server / SQL Database パフォーマンスチューニングのための基礎知識 - Qiita
本投稿について 本投稿は、Microsoft Learn で公開されている、「SQL Server でクエリのパフォーマンスを最適化する 」を確認していた際に、いくつかの情報を補足しながら日本語化したものとなります。 SQL Server / Azure SQL Database のパフォーマンスチューニングには様々な方法があり、「このケースであればこの方法」ということを断定することは難しいのではないでしょうか。 そのため、様々なケースで利用することが可能な、チューニング方法の基礎知識 (一般論) はとても重要です。 本投稿で、確認を行った「SQL Server でクエリのパフォーマンスを最適化する 」は、チューニングに対しての体系的な考え方を無償で学ぶのには適しているコンテンツではないかと思いました。 チューニング系の講義は様々なノウハウが絡みますので有償が多く、ノウハウがない状態で体系
AWSのインフラ管理はIaC? いやちゃうちゃう。時代はInfrastructure as SQL (IaSQL)でしょ - Qiita
AWSのインフラ管理はIaC? いやちゃうちゃう。時代はInfrastructure as SQL (IaSQL)でしょAWSPostgreSQLIaCQiitaEngineerFesta2022IaSQL 概要 皆さんAWSのインフラ管理どうしてますか？ なるべくならインフラ管理は自動化。手順書も作らず、資源作成時誰でもどの環境に対し同じものを作成したいですよね。 そんな時、Infrastructure as Code（IaC)を採用し、インフラ管理をコード化するのは当たり前になってきているんじゃないでしょうか。 AWSにおけるIaCだと例えば、Cloudformationとか、AWS CDKとかTerraform等、様々です。 ただ今回は、そんなIaCの紹介・・・ではなく、全く新しい概念のInfrastructure as SQL (IaSQL) なるものについて、ご紹介したいと思いま
ここ最近、チーム内でSQLのレクチャー会をやっています。世間的にはプランナーの人や営業の方がSQLを書くのもそれほど珍しいことではなくなってきていると思いますが、チーム内ではまだまだ一般的ではないです。なんとかしていきたい。 SQLレクチャー会の目的はこんな感じです。 チーム内のSQL / 分析力の底上げ データの民主化的なやつ データライフサイクルの改善 集計側であれこれ無理に頑張るより、入力データを集計側に合わせてもらうほうが圧倒的に省力化されることが多い データの入力側と集計側の意識を合わせることで、チームのデータ分析のしやすさを高めていきたい 毎月、毎期末作っているスプレッドシートの自動化 手間を減らしたり、手作業によるミスを減らしたり このエントリをきっかけに「うちでも似たことやってるけど、この取り組みをやってみたらさらにうまくいったよ」といったことが知れるとうれしいです。 背景
【golang】sqlcコマンドで「SQLクエリから型安全なGoコードを生成」し、生産性を上げたい by nao · 2022年6月25日 前書き：sqlcとは 本記事は、kyleconroy/sqlcの基本的な情報を紹介します。 sqlcは、DBスキーマ（DBテーブル定義）、SQLクエリ定義、設定ファイルの3点をインプットとして、型安全なCRUDコード + DBテーブルに対応したモデル（構造体）を自動生成します。ここでのモデルの自動生成には、複数テーブルをJOINしたクエリ用の構造体も含まれます。 個人的な視点では、sqlcは「SQLクエリを検証してから、そのクエリを実行するGolangコードを書いて、クエリ結果を受け取るための構造体を書くのが大変」という課題を解決するツールです。独自のDSL（Domain Specific Language）は殆ど登場しないので、SQLをゴリゴリ書ける
EvidenceはSQLとMarkdownで洗練されたデータプロダクトを構築できるBiツールOSSです。MITライセンスの元でソースコードが公開されています。 従来のD&DによるBiツールではなくコードベースとなっており、データアナリストが信頼性が高く価値のあるレポートを提供できる事を想定したものとなっているそうです。 コードベースにする事で、アナリストがダッシュボードにチャートやフィルタをD&Dで作業するよりも、より活用度の高いワークフローをアナリストに提供できるようになるのだそう。 そのため、利用にはSQLとMarkdownの知識が前提条件となっています。D&D仕様のBiツールに使いにくさを感じている方はご覧になってみては如何でしょうか。 Evidence
商品数の増加を見据えて商品情報作成処理をPythonからBigQueryに移行した話 | SQLによるバッチ処理で工夫した3つのポイント - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、EC基盤グループ 商品情報基盤チームの江村です。今回は私が所属している商品情報基盤チームで構築、運用を行っているシステムについてお話します。 モノタロウでは以前から記事になっていますが、検索システムの移行を行っており、現在商品検索ページの裏側の検索システムのSolrからElasticsearchへの切り替え*1が完了しました。 私が所属している商品情報基盤チームではElasticsearch、Spannerに入れるための商品情報の作成とSpannerおよび、Spannerからデータを取得するAPIの運用を行っています。今回はその中でもElasticsearch、SpannerのためのBigQueryでの商品情報作成処理について取り上げます。（詳しい検索部分の構成については以前の記事を参照ください） システム移行の背景 移行による設計ポイント 「MySQL + Python」の処
本記事は Towards Complex Text-to-SQL in Cross-Domain Database with Intermediate Representation（論文, リポジトリ）のサーベイ記事です。 日鉄ソリューションズ（NSSOL）様での研究開発インターンの一環として執筆しました。 今回紹介するのは、ざっくり言えば、自然言語で記述された質問からSQLクエリを生成するタスク（Text-to-SQL）において、文脈自由な中間表現を導入して性能を上げた研究で、提案モデルはIRNetと呼ばれています。 この研究ではSpider (論文, サイト) というデータセットを用いています。Spiderは従来のText-to-SQLデータセットよりも複雑な事例を多く含んでいます。 Spiderの公式サイトで挙げられている難易度が中くらい（Meidum）の例がこちらです： 複数テーブ
MySQLの新サービス「HeatWave」、SQLそのままで最大3000倍高速に。DMM.comが検証［PR］
DMM.comは、動画配信やオンラインゲーム、オンライン英会話から株式や外国為替の取引まで、さまざまなサービスを20以上のグループ会社で提供しています。 同社のデータ基盤のデータベースにはMySQLが採用され、運用されてきました。 そのデータベースをMySQL 8.0へ移行するにあたり、移行先の候補とされたのがOracle Cloud上のマネージドサービスとして提供されているMySQLの新サービス「MySQL Database Service with HeatWave」（以下、HeatWave）です。 DMM.comは同社の実際のデータとSQLを使ってHeatWaveを評価。結果として最大で3000倍もの性能向上が得られたとする発表を、2021年5月に行われたウェビナー「DMM.comにおけるMySQL活用術とHeatWave検証結果解説」で行いました。 またオラクルはHeatWaveの
GitHub - bregman-arie/devops-exercises: Linux, Jenkins, AWS, SRE, Prometheus, Docker, Python, Ansible, Git, Kubernetes, Terraform, OpenStack, SQL, NoSQL, Azure, GCP, DNS, Elastic, Network, Virtualization. DevOps Interview Questions
In general, what do you need in order to communicate? A common language (for the two ends to understand) A way to address who you want to communicate with A Connection (so the content of the communication can reach the recipients) What is TCP/IP? A set of protocols that define how two or more devices can communicate with each other. To learn more about TCP/IP, read here What is Ethernet? Ethernet
BigQueryでSaaSのjsonデータを処理するSQLサンプル集 - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
この記事の概要 SaaSのデータをBigQueryに統合することで業務改善を促進できる。 しかし、SaaSのデータの中身を見ると、BigQueryの関数では対応しにくい形式になっていることがある。 そこで、本稿では「こういうデータ形式だったらこういうSQLを書く」というサンプル集を掲載する。 目次 この記事の概要 目次 宣伝 実現したいこと SaaSデータの処理方法 SQLサンプル1: 純粋な配列だけのケース SQLサンプル2: 配列内にハッシュマップがあるケース SQLサンプル3: 配列宣言ナシでカンマ区切りのハッシュマップが突如始まるケース SQLサンプル4: 配列とハッシュが入り乱れるケース SQLサンプル5: JSONの中に親子構造があるケース SQLサンプル6: Objectを定義したくなるケース 最強のJSONパースの関数は作れるか jsonデータの処理をどこで行うか 最後に
GitHub - kysely-org/kysely: A type-safe typescript SQL query builder
Kysely (pronounce “Key-Seh-Lee”) is a type-safe and autocompletion-friendly TypeScript SQL query builder. Inspired by Knex.js. Mainly developed for Node.js but also runs on all other JavaScript environments like Deno, Bun, Cloudflare Workers and web browsers. Kysely makes sure you only refer to tables and columns that are visible to the part of the query you're writing. The result type only has th
ChatpGPT（モデルはGPT-4を利用）にシンプルなSELECT文とテーブル・インデックス定義を与えてSQLチューニングの案出しをしてもらいました。 ちなみに、プロンプトやChain of Thought などの工夫は一切せず、シンプルに質問をぶつけています。 以下、注意事項。 実務利用と比べるとシンプルすぎるのでお遊びの範囲を超えていません。 どのチューニング案が適切かは多くの要素（例えば以下）が関わってくるので、一概に判断できず実際に測定を行い確認する必要があります。 データ量やその分布 ハードウェアやRDBMSの種類・バージョンなどの環境 性能要件（何秒以内のレスポンスが必要か、同時実行数はいくつかなど） ChatGPTへの質問とその回答 1. 単純なインデックスが不足しているケース 質問 以下のSQL文の性能を改善するにはどうしたらよいでしょうか。 select custome
sqldefへのSQL Server対応のコントリビュート 〜OSS活動を通して紐解くDBマイグレーションツールの実装〜 - ZOZO TECH BLOG
はじめまして、ECプラットフォーム部 API基盤チームに2021年新卒入社した山添です。普段はAPI GatewayやID基盤の開発に携わっています。 データベースを運用していると、ビジネスロジックの変更やクエリ最適化のためにデータベーススキーマを変更することがあります。その際にデータベースマイグレーションツールを使うことで、運用の過程で変更されるスキーマの管理を楽にできます。 しかし、データベースマイグレーションツールであるsqldefが便利なのですが、弊社で使われているSQL Serverには対応していませんでした。そのため、何かしらの対策が必要でした。 本記事では、それらに関連した以下の内容を紹介します。 データベースマイグレーションツールとしてsqldefを採用していること sqldefでSQL Serverサポートをするためにコントリビュートしていること sqldefの開発のため
現在、多くのデータ活用シーンで、SQLを使ったデータ取得業務が行われているものの、SQLが書ける人材の不足により業務が担当部署に集中しやすく、また複雑なSQLは保守性が低下しやすいことから、業務が属人化しやすいといった課題を抱える現場が多い。 分析ツール「nehan」は、分析者の作業時間を短縮し、思考する時間を増やすことで、データ活用によるビジネス改善を促進させるサービス。 今回提供されるSQLビルダー機能は、SQLのスキルがなくても簡単な操作でデータの取得が可能となっており、データ加工プロセスを見える化することで、保守性が向上。業務の属人性をなくし、SQL業務の効率化・民主化による、ビジネスにおけるデータ活用の促進を実現する。 GoogleBigQuery上のデータを、SQLビルダーで集計・結合する例 自動作成されたSQL SQLビルダーと「nehan」の既存機能を組み合わせることで、デ
Amazon Elasticsearch Serviceの検索でSQLが使えるようになったので使ってみました - YOMON8.NET
開発しているサービスの一部でElasticearch使っているのですが、ElasticsearchのクエリDSLって少し触ってないだけで忘れてしまいます。 昨日もGroupByに当たる、Aggregationを複数フィールドでやるのどうやるんだっけと、素人みたいなことで悩んでググっていました。 こういうの調べるたびに、SQL打てたらなーと思っていました。実はSQLでElasticsearchのクエリを実行する機能は、(※) Elastic Stackの有償オプションにはあります。 ※この部分認識間違いありまして、以下のコメントいただいたので引用をもって、訂正させていただきます。ありがとうございました。 Elasticが提供してるElasticsearch SQLの実行エンジン部分は無償の範囲であるベーシックに含まれてます。 https://www.elastic.co/jp/subscri
エンジニアなら解けるかも？プログラミング経験ゼロでもSQLを無料で学べるpaizaのプログラミングゲーム「エンジニア騎士とクエリの魔女 DBエンジニア、魔法使いになる」で遊んでみた
仕事や趣味でプログラミングを勉強する場合、ウェブサイトや市販の教本を見て学習するのが一般的。プログラミング経験があれば、ある程度勉強のやり方が身についていますが、まったくの未経験だと何から手をつけていいのかわからず、モチベーションが続かないこともあります。ITエンジニア向け転職・就活・学習サービスのpaizaがリリースした「エンジニア騎士とクエリの魔女 DBエンジニア、魔法使いになる」は、「異世界に勇者パーティそして召喚された新人ITエンジニアの男女。目覚めるとそこは、剣(コード)と魔法(SQL)が支配する世界だった。騎士と魔法使いの冒険が、いま始まる。」というオープニングで始まる異世界転生プログラミングゲームで、SQLやプログラミングの問題を解くことで、ゲーム内で使えるパーツや衣装などのアイテムをゲットできるとのこと。そこで、プログラミング経験が皆無の超初心者である編集部員がプログラミン
GitHub - codemix/ts-sql: A SQL database implemented purely in TypeScript type annotations.
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Vim で SQL を素で編集してるの？
タイトルは釣りです。 この記事は Vim Advent Calendar 2023 16 日目の記事です。 はじめに みなさんは SQL はどんな環境で編集しているでしょうか？ Visual Studio Code？それとも Vim？まさか Vim/Neovim の素の状態で編集していたりしませんよね？ 僕はしていました。 sqls (SQL Language Server) 以前、lighttiger2505 さんが開発した sqls に少しコントリビュートしていた頃がありました。 既に public archive になってしまっていますが、機能として実用的なままです。コントリビュートしていた頃は、あくまで OSS としての興味の方が大きく、如何に機能的にしていくかだけ着目していたため、常用はしていませんでした。 あらためて常用してみる sqls の導入 Vim から sqls を使う
GitHub CopilotのAIモデルがさらに進化し、より的確なコードの提案、脆弱性のあるパターン、SQLインジェクション、クレデンシャルのハードコードを警告など
GitHub CopilotのAIモデルがさらに進化し、より的確なコードの提案、脆弱性のあるパターン、SQLインジェクション、クレデンシャルのハードコードを警告など GitHubは、AIによってプログラマのコーディングを支援する「GitHub Copilot」の基礎となる「Codex」と呼ばれるAIモデルを更新し、提案するコードの品質の向上と、コードの提案にかかる時間短縮などを実現したと発表しました。 これにより、GitHub Copilotによって提案されたコードをプログラマが受け入れる割合がGitHub Copilotを発表した当初の27％から現在の35％にまで上昇し、特にJavaでは61％にまで到達したとしています。 脆弱性のあるパターンのコードには警告 提案されるコードをより安全にするため、安全でないコードのパターンが生成された場合にはそれをリアルタイムでブロックするAIベースの脆
オープンソースソフトウェアの「IaSQL」（Infrastructure as SQL）プロジェクトは2023年2月16日、IaSQLのβ版をリリースした。 IaSQLを使用すると、開発者はクラウドにあるITインフラを「PostgreSQL」のSQLとして管理できる。プロジェクトはIaSQLを「『Pulumi』『Terraform』といったIaC（Infrastructure as Code）ツールに代わるものだ」としている。 INSERT INTO aws_ec2 (ami_id, ec2_instance_type_id) SELECT ami.id, ait.id FROM ec2_instance_type as ait, ( SELECT id FROM amis WHERE image_name LIKE 'amzn-ami-hvm-%'ORDER BY creation_da
こんにちは、GMOアドマーケティング インフラ開発部のhakumaiです。 前回の記事「AWSエンジニアから見たGCPサービス(DB/ストレージ編)」を読んでいただいた方々、ありがとうございます。 こんにちは、GMOアドマーケティング インフラ開発部のhakumaiです。前回の記事「元AWSエンジニアがGoogle Cloud Professional Cloud Architectを取得した話」を読んでいただいた方々、ありがとうございます。 今回は「AWSエンジニアから見たGCP」をテーマにし、いくつかのDB/ストレージ系のGCPサービスについてAWSと比較し感じた点についてお話いたします。 オブジェクトストレージCloud StorageAWSではS3に相当するストレージサービス。ストレージクラスの概念や耐久性(イレブンナイン)、ライフサイクルルール/ACLでのアク... 今回は、GC
SQL/コマンドインジェクション、XSS等を横串で理解する - 「インジェクション」脆弱性への向き合い方 - Flatt Security Blog
こんにちは、@hamayanhamayan です。 本稿ではWebセキュリティに対する有用な文書として広く参照されているOWASP Top 10の1つ「インジェクション」について考えていきます。色々なインジェクションを例に挙げながら、どのようにインジェクションが起こるのかという発生原理から、どのようにインジェクションを捉え、より広くインジェクションの考え方を自身のプロダクト開発に適用していくかについて扱っていきます。 SQLインジェクションやコマンドインジェクション、XSSのようなインジェクションに関わる有名な手法について横断的に解説をしながら、インジェクションの概念を説明していきます。初めてインジェクションに触れる方にとっては、インジェクションの実例や基本的な考え方に触れることができ、その全体像を把握する助けになるかと思います。 また、既にいくつかのインジェクション手法を知っている方にと
達人に学ぶSQL徹底指南書 第2版 初級者で終わりたくないあなたへ を読みました - YOMON8.NET
この本を読みました。 達人に学ぶSQL徹底指南書 第2版 初級者で終わりたくないあなたへ (CodeZine BOOKS) 作者:ミック翔泳社Amazon 目次 1部 魔法のSQL 2部 リレーショナルデータベースの世界 自分のレベルと書籍のレベル 自分のレベル 書籍のレベル サンプル・演習の実行環境準備 実行環境 コンテナ起動 pgcliで接続 psqlで接続 コンテナ削除 SQLファイルダウンロード 所感 すぐに使える内容もいっぱい 読みやすい 2部の理論難しい 2021/11/24 所感追記 目次 まず目次から。2部構成になっていて、第1部は主に演習をしながら進めていくタイプの内容で、第2部は主に読み物としてリレーショナルデータベースの世界を覗くものになります。 1部 魔法のSQL 1 CASE式のススメ 2 必ずわかるウィンドウ関数 3 自己結合の使い方 4 ３値論理とNULL 5
SQLは口ほどにものを言うーRedashによるクエリ共有、監視、データ連携によるチーム効率化ー - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。DX事業部の花村(@naomasabit)です。先日の投稿でユーザーの利用状況確認のためにAWSのQuickSightを利用していると書きましたが、並行して分析ツールのRedashも利用しています。Redashの良い点としてクエリベースでの分析、監視アクション、スプレッドシートとのデータ連携が存在します。 SaaSチームの運営において、これらを活用したユースケースについて伝えていきます。 アドホックな分析クエリの共有によるコミュニケーション効率化 監視アクション設定によりデータ不整合にすぐ気づける体制整備 複数チームからのデータソース連携によるヘルススコアダッシュボード作成 最後に - Redashと他の分析ダッシュボードツールの併用について アドホックな分析クエリの共有によるコミュニケーション効率化 Redashでは、まずクエリベースでアドホックな分析クエリの共有が可能です。
タイトルでほぼほぼ出オチですが、先日、NVIDIAからCUDA Toolkit 11.4と共にリリースされた新機能GPUDirect Storage 1.0のドキュメントを読んでいると、面白い記述を見つけた。 曰く、MOFEDドライバ5.3以降と、Mellanox Connect-X4/5の組み合わせで、NFS-over-RDMAとGPUDirect Storageを組み合わせ、リモートのNFS区画からローカルのGPUへと直接のデータ転送を行う事ができるようになる、と。 14.10. NFS Support with GPUDirect Storage This section provides information about NFS support with GDS. 14.10.2. Install GPUDirect Storage Support for the NFS Cli
マーケティングテクノロジーの情報やノウハウ・TIPS、エクスチュア社の情報を発信。【ブログネタ募集】ご興味のある分野を教えてください！ご要望の内容を記事に起こします！メニューの「ブログへの」リクエストよりお送りください。 menu こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。 Google Analytics 4 (以下GA4)がリリースされましたね。 というわけでGA4のBigQueryエクスポート機能を使って早速データを抽出してみましょう！ 以前、GA360+BigQueryで私がよく使う基本的なSQL例を紹介しましたが、今回はそれのGA4バージョンです。 1. ページビュー数 GA4の日別ページビューを出してみます。 タイムゾーンを任意で変更したいので、event_dateカラムではなくevent_timestampを「Asia/Tokyo」にして使ってます。 そ
今回はクラウドにデータベースを新たに構築したり、移行する際に知っておくべき、デジタルトランスフォーメーション（DX）時代のデータベースの「新常識」を3つ紹介しよう。 DXの要請から素早い環境変化に対応するために進むクラウド活用。データベースもクラウドでの構築がスタンダードになりつつある。DXの進展でデータベースに対して、これまでより高い次元の要件が求められてきた。 その1つが、収集するデータや分析・利用形態の多様化だ。例えば小売業などでは、従来の顧客や売り上げのデータをベースに、天候や気温、交通情報、店舗近隣のイベント情報などさまざまなデータを組み合わせて分析したいとのニーズが高まっている。分析結果を迅速な予測に生かしたいとなれば、発生してからタイムラグのないデータの取得も求められる。 高度化する要件に応えるため、データベースは進化を続けている。その結果、データベースにも新たな常識が生まれ
SQL インジェクションは広範囲に悪影響を与える危険な脆弱性です。今回は SQL インジェクションの種類と対策についてご紹介します。
元データを Python や SQL を使わずに機械学習モデルに変える | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 4 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 機械学習はかつては専門の研究者の領域で、ソリューションの構築には複雑なモデルや独自のコードが必要でした。しかし、Cloud AutoML によって機械学習はこれまでになく身近なものになりました。モデルの構築プロセスを自動化することで、ユーザーは最小限の機械学習の専門知識（しかも最小限の時間）で高性能のモデルを作成できます。 ただし、多くの AutoML チュートリアルや入門ガイドでは、適切に整理されたデータセットがすでに用意されていることを前提としています。とはいえ実際には、データを前処理して特徴量エンジニアリングを行うために必要な手順は、モデルの構築と同じくらい複雑になることもあります。この投稿では、実際の元データからトレーニングされたモデルに至るまでどのような道のり
The SQL Editor and Database Manager Of Your Dreams
A modern, easy to use, and good looking SQL client for MySQL, Postgres, SQLite, SQL Server, and more.
アカウント情報流出通知サービス「Have I been pwned?」、通知メール内のテキストが原因でSQLインジェクション脆弱性を意図せず突く | スラド オープンソース
アカウント情報流出通知サービスHave I been pwned?（HIBP）からの通知メールがIT資産管理ツールGLPIのSQLインジェクション脆弱性を意図せず突き、GLPIを使用している企業のヘルプデスクに登録されていたサポートチケットをすべて上書きするトラブルが発生したそうだ（fyr.io、The Register）。 問題の脆弱性CVE-2020-11032はSQLインジェクション文字列を含むチケットを登録し、addme_assignまたはaddme_observerボタンをクリックするとSQLインジェクションが引き起こされるというものだ。この脆弱性はGLPI 9.4.6で修正されており、問題発生時にはGitHubで既に公開されていた。しかし、この時点ではGLPIプロジェクトのダウンロードページは更新されておらず（5月29日のInternet Archiveスナップショット）、影響
Ubuntu 21.04正式リリース。Active Directoryとネイティブ統合、最適化されたSQL Server対応、Flutter用SDK搭載、Waylandがデフォルトに、など
Ubuntu 21.04正式リリース。Active Directoryとネイティブ統合、最適化されたSQL Server対応、Flutter用SDK搭載、Waylandがデフォルトに、など Canonicalは、主要なLinuxディストリビューションの1つであるUbuntuの最新版「Ubuntu 21.04」正式リリースを発表しました。 Ladies and gentlemen, HER! Read full announcement for Ubuntu 21.04 Hirsute Hippo here. https://t.co/QwcJVudmS5 pic.twitter.com/95aWoDeUbr — Ubuntu (@ubuntu) April 22, 2021 Ubuntuは4月と10月の6カ月ごとに新規リリースを行っており、そのリリースのうち偶数年の4月が長期サポート版（L
かなえ@Udemy講師 on Twitter: "データサイエンス100本ノック、無料のSQL教材としてはこれ以上ないくらい良いです。日毎の売上データから売上変化率を計算するSQLをパッと書けますか？書けないならやって損なし！ #駆け出しエンジニアと繋がりたい… https://t.co/2ke7c8E4Qz"
データサイエンス100本ノック、無料のSQL教材としてはこれ以上ないくらい良いです。日毎の売上データから売上変化率を計算するSQLをパッと書けますか？書けないならやって損なし！ #駆け出しエンジニアと繋がりたい… https://t.co/2ke7c8E4Qz
Amazon Redshift MLは、Amazon Redshiftクラスタから直接機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイすることが可能で、単純なSQLクエリを使用してモデルのトレーニングに使用するデータと、予測する出力値を指定することで、機械学習モデルを作成できる。 機械学習モデルの作成後は、指定されたデータをAmazon RedshiftからS3バケットへエクスポートし、Amazon SageMaker Autopilotを呼び出してデータを準備し、適切なビルド済みアルゴリズムを選択してトレーニングを行う。 トレーニングやコンパイルなど、関連するすべての処理が、Amazon Redshift、S3、SageMakerの連携によって行われ、モデルのトレーニングが完了すると、Amazon Redshift MLはSageMaker Neoでモデルをデプロイ用に最適化し、SQL関数と
MySQL の SQL thread は lock_wait_timeout を無視するという話 - なゆ発システム研究室
MySQL の話。「Master から slave にレプリケートされた DDL が、slave 側の metadata lock によりブロックされ lock_wait_timeout を超えてエラーになった場合、master と slave でスキーマが合わなくなるのではないか？」と心配になったので調べてみた。 もう少し丁寧に書くと、次のような状況を想定している: Master で何らかの DDL の実行が完了する。 DDL が slave にレプリケートされ、slave の SQL thread が DDL を実行する。 運悪く、DDL が変更するテーブルの metadata lock を握っている別のトランザクションが存在し、DDL がブロックされる (process list に "Waiting for Table metadata lock" と出るやつ)。 DDL が lo
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SQLインジェクションが通った原因は“静的解析ツールのバージョンアップ” 「自動修正機能」に気をつけるべき理由
Infra as SQL | IaSQL
SQL勉強会を通して痛感したデータ民主化への長い道のり - Classi開発者ブログ
SQLレクチャー会をチーム内でやっている話 - yasuhisa's blog
【golang】sqlcコマンドで「SQLクエリから型安全なGoコードを生成」し、生産性を上げたい
SQLとMarkdownで洗練されたデータプロダクトを構築できるBiツールOSS・「Evidence」
自然言語からSQLを自動生成するDeep Learning技術 - Qiita
ChatGPTにSQLチューニングさせてみた - Qiita
分析ツール「nehan」、プログラミング不要でSQLを作成・データ取得を可能にするSQLビルダー機能の提供を開始
ITインフラをコードではなくSQLとして管理する「IaSQL」のβ版が公開
無事故でPostgreSQLバージョンアップ兼Cloud SQLへ移行した話
GPUDirect SQL on NFS-over-RDMAを試す - KaiGaiの俺メモ
Google Analytics 4 + BigQueryでよく使う基本的なSQL例
機械学習モデルはSQLで作る、DXで存在感増すデータベース3つの新常識
油断できない SQL インジェクション。その種類と Web アプリにおける対策 | yamory Blog
SQLで機械学習モデルを作れる「Amazon Redshift ML」が一般提供に