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。
クエリのパフォーマンスチューニングの第一歩。実行計画や統計情報について入門する
SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割
SQLの達人への道: MySQLでの高速・効率的クエリ作成術 - Qiita
データベースとテーブルの作成 テスト用のデータベースtestdbを作成し、パフォーマンスチューニングを検証するためのcompanyおよびpersonテーブルを定義します。 CREATE DATABASE testdb; USE testdb; CREATE TABLE company ( company_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, company_name VARCHAR(255) NOT NULL, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); CREATE TABLE person ( person_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, company_id INT, person_name VARCHAR(255) NOT NULL, email VARCH
Go + sqlxでスライスを使ってクエリに複数の変数を渡す方法 - Qiita
はじめに Go + sqlxでスライスを使ってクエリに複数の変数を渡す方法がよくわからなかったので、しらべて試した。 環境 これで作った環境を使ってる。 Dockerを使ってPostgreSQL+Goの開発環境を作ってみた - Qiita データはこんな感じで入ってる。 コード シンプルな方法 スライスをそのままわたす。 package main import ( "fmt" "log" "github.com/jmoiron/sqlx" _ "github.com/lib/pq" ) // Employee は構造体です type Employee struct { id string number string } func main() { db, err := sqlx.Connect("postgres", "host=db port=5432 user=root sslmode
Golangでsqlxを使う
はじめに Golangでリレーショナル・データベースにアクセスするなら、database/sqlパッケージのお世話になるのである。例えば、こんな感じで、Insert Select Delete ができる。 package main import ( "database/sql" "log" "os" _ "github.com/lib/pq" ) // Customer は、顧客 type Customer struct { CustomerID int Name string Address string } // CustomerKey は、顧客のキー type CustomerKey struct { CustomerID int } func main() { dsn := os.Getenv("DSN") db, err := sql.Open("postgres", dsn)
高効率なSQLクエリの書き方 - Qiita
概要 この記事では、SQLクエリをより効率的に記述するためのベストプラクティスとテクニックに焦点を当てています。データベースのクエリはシステム全体のパフォーマンスに直結するため、最適な書き方を知ることは重要です。インデックスの効果的な活用方法、適切な結合の選択、そして条件の効果的な書き方など、SQLの最適化に関する具体的な手法を解説します。各SQL文に関する実行計画の結果も掲載していますので、ぜひご確認ください。 なお、Oracle19cとOracle12cでの利用実績がありますが、他のデータベースやバージョンにおいての検証は行っておりません。 新しい情報は随時追加されますので、お楽しみにしてください。 SQLの最適化に関連する基本的なアイデア 以下の通りと考えています。 1.インデックスの利用 2.正しいJOINの選択 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOINなど、
自然言語からSQLのクエリ生成ができるAmazon Q generative SQLを触ってみた（プレビュー）
eventid venueid catid dateid eventname starttime 4410 7 9 1836 Linkin Park 2008-01-10 14:00:00 3044 245 7 1843 The Frogs 2008-01-17 15:00:00 2428 243 7 1854 The Frogs 2008-01-28 19:00:00 2360 238 7 1856 Macbeth 2008-01-30 19:30:00 8596 112 9 1859 Missy Higgins 2008-02-02 15:00:00 2911 231 7 1873 November 2008-02-16 19:30:00 1278 247 6 1889 High Society 2008-03-04 20:00:00 6583 123 9 1891 Black Eye
SQLの実行計画の読み方 |
今回は、SQLを書く上で特にパフォーマンスに影響のあるSQLの実行計画の読み方について解説します。実行計画はデータベース製品によってさまざまに差異がありますが、ここでは比較的どのデータベース製品でも共通する内容について解説します。 実行計画とは記述したSQLが実際にデータベースの内部でどのように処理されて結果を返すか、その処理方法を記述した情報です。 A5:SQL Mk-2では、SQLエディタで実行計画を見たい SQL の上にキャレットがある状態でメニューから [SQL(S)] – [SQLの実行計画(J)] または、Ctrl+E で表示できます。 表示の仕方はデータベース製品ごとに異なりますが、多くのデータベース製品ではツリー状の情報として表現されます。（このため A5:SQL Mk-2でもツリービューで実行計画を表示します。） ツリーのリーフ（端）から処理が行われ、ルート（根）に向かっ
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
あなたの遅延はどこから？ SQLから！ 〜患部に止まってすぐ効くSQLレビューチェックリスト 年初め特大サービス号〜 - ANDPAD Tech Blog
あけましておめでとうございます！ 今年は異世界放浪メシのアニメが放送されるらしいので楽しみなバックエンドの原田 (tomtwinkle)です。 内部で運用しているSQLレビューチェックリストの一部を抽出し思いつきで追記して行った結果、結構な分量になってしまいました。 暇な時でも流し読みして頂けるとありがたいです。 Motivation SQLレビュー観点 大きくSQLが変更される修正の際にはEXPLAINをレビュー内容に加える 検索のキーにINDEXを使用しているか SQL発行回数がN+1(1+N)の構造になっていないか サブクエリを利用したSQLはパフォーマンス要チェック Viewの利用は基本的に禁止 CROSS JOINは禁止 WHERE句で十分に絞った検索をしているか 必要なcolumnだけSELECTしているか レコード数だけ必要な場合にCOUNT用のSQLを発行しているか 集計関
SQLを速くするぞ―お手軽パフォーマンス・チューニング
このサイトでは、SQL を高速化するためのちょっとしたパフォーマンス・チューニングの技術を紹介します。と言っても、『プログラマのためのSQL 第2版』の受け売りがほとんどなので、この本を読んでいただければ、本稿を読む必要はありません。 最初に、パフォーマンス・チューニングに関する全体の方針を述べておくと、それはボトルネック（一番遅いところ）を改善することです。当たり前ですが、既に十分速い処理をもっと速くしたところで、システム全体のパフォーマンスには影響しません。従って「処理が遅い」と感じたら、最初にすることは、SQL やアプリの改修ではなく、「どこが遅いのか」を調査することです。いきなりあてずっぽうで改善をはじめても効果は出ません。医者が患者を診るとき最初にすることが検査であるのと同じです。病因が何であるかを突き止めてからでないと、正しい処方はできないのです。 その基本を承知していただいた
JSON や CSV で SELECT * FROM したいときは columnq-cli が便利
techfeed 経由で下記のスレッドを見かけたのですが、タイトルだけでも既に面白そうです。 また、ちょっと前から Notion のデータベースを各種コンテンツへ変換するツールを作っていまして、これを組み合わせるといろいろ楽できそうな予感がします。 そのようなわけで、スレッドで紹介されていた columnq-cli についての記事です。 columnq-cli とは？ README を読むと「各種データをテーブルとして SELECT できるようにする CLI ツール」で、テーブルソースには JSON などの他に ROAPI でサポートされているものを扱えるとのこと。 (SELECT のみで更新はできない) ここで ROAPI とはなんぞやとなりますが、こちらは「ローカルのファイルシステムや各種サービスのデータを統合的に扱える(SELECT できる)サーバー」を構築できるそうです。 図 1-
次世代SQLクライアントArctypeを触ってみる
どうも、株式会社プラハCEOの松原です 先日社内のエンジニアに「このSQLクライアントがイケてそう！」と教わったので早速Arctypeを触ってみました TL;DR クエリの補完が最高 チャートやダッシュボードを通して簡単に可視化できる 操作性に優れていて、見た目が綺麗 クエリやダッシュボードごとに権限管理できる プレースホルダーを使えば非開発者ともクエリを共有しやすい 説明しよう、Arctypeとは なんかイケてるSQLクライアントです セットアップ それぐらいしか分からないので、ひとまずDBを立ち上げて実際に使ってみようと思います。こちらのmysql-employeesを使わせていただきましょう docker run -d \ --name mysql-employees \ -p 3306:3306 \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=college \ -v $PWD/
MySQLのGROUP_CONCATがアツい - Qiita
http://qiita.com/advent-calendar/2015/gaiax 初めまして、GaiaxAdventCalender 4日目担当の技術開発部の金田と申します。 既に熱い記事ばかりなので後続の人たちのハードルを下げる為に小ネタで行きたいと思います。 GROUP_CONCATという関数がMySQLにあるんですがそれがアツいのでみんなに教えたいという記事です。 1対多の関係のとき 普通にテーブル設計してると1対多の関係(has many)になるリレーションシップをテーブル間で張ることが多いですよね。 まぁこんな感じで。 ざっくりと記事に対して複数のタグが設定できるような作りを想定してみます。 Entryから出た線がTagは複数に枝分かれしているのがhas manyの関係です。 で、こんなデータが入ってます。 取得するとき 記事と、それに付随したタグの一覧を取得したいときは当
SQLパフォーマンスtips(SQLServer) - Qiita
個人的にSQLServerの学習をしたメモ。 インデックスの構造とか実行計画の見方など、「パフォーマンスチューニング」が出来るようになるために最低限理解する必要があると感じた内容を整理。 ※日々UPDATE予定。 I．「実行計画」 １．「実行計画」とは？ (1)「実行計画」とは？ SQLServerがクエリを実行する際、「クエリの結果を得るために、そのクエリをどのように処理するか」というのを表したのが「実行計画」。 (2)「実行計画」から何を読み解けばいい？ 「クエリを実行する際に無駄な処理をしていないか」を見ることが必要。 データの読み込み量が少なく済む処理をしていれば当然早く結果を得ることができるし、 データの読み込み量が多い（無駄が多い）処理をしていれば、その分遅いクエリになってしまう。 ＜個人的メモ＞ 昔参加したセミナー＠お台場で、「SQLは、オプティマイザがプログラミングをするた
C#でSQLite3を使ってみる - Qiita
C#でSQLite3を使ってみたのでまとめ。DBが1つのファイルで完結するって何かと便利ですよね。 このへんの記事が参考になりました。 SQLite で LINQ を使う : http://www.moonmile.net/blog/archives/7979 C# で SQLite を便利に使うサンプルコード（LINQ to SQLite）: http://shinta0806be.ldblog.jp/archives/9084539.html 1.どのパッケージを使う？ ここが問題。NuGetで「SQLite」で検索すると、 まずどれを使っていいかわかりません。大抵「System.Data.SQLite」をインストールするのですが、これはEntity Frameworkや、SQLiteのLINQ拡張（これを入れなくてもLINQ to SQLが使える謎）など全部入った欲張りセットで、気づ
ORM order句でfieldを使ったソート - Qiita
$test = $this->Hoge ->find() ->order([ 'field(id, 3, 5, 7)' => 'DESC' ]); order句の連想配列は、keyがソート対象、valueがソート条件となっています。 fieldの第一引数には、ソート対象とするカラムを指定します。 今回の場合、idを対象としています。 第二引数以降は、第一引数に指定したカラムに存在する値を指定します。 今回はidカラムに存在する3,5,7を対象としています。
業務でどれだけSQL力がつくのか ~SQLアンチパターンを用いて確認~ 前編
はじめに こんにちは。 GMOアドマーケティングのKONCEです。 新卒で入社し、数年経ちました。日々の業務で学ぶことは多いですが、今年度は技術の深堀りをテーマにやっていきたいと思っています。 今回は入社してDBやSQLに関しては業務内で学ぶことが多く、特別訓練をしていたわけではなかったのですが、「SQLアンチパターン」を用いて学びながら、改めて自分の現状を見つめ直していけたらと思います。 今回は学習を行う側面と自分自身のレベルについて見直していきたいので 知っていた → ○ 部分的に知っていた → △ 知らなかった → × を付けてみようと思います。 目次 SQLアンチパターンについて Ⅰ部 データベース論理設計のアンチパターン 2-1. [○]1章 ジェイウォーク（信号無視） 2-2. [×]2章 ナイーブツリー（素朴な木） 2-3. [○]3章 IDリクワイアド（とりあえずID） 2
社内SQL研修のために作った資料を公開します | 株式会社AI Shift
こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内（AI事業本部内）でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践（チーム開発）でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
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「SQL」の読み方論争に決着？ 「しーくぇる」vs「えすきゅーえる」にPostgreSQLがケリ／冠詞にはくれぐれも注意【やじうまの杜】
