Object–relational mapping - Wikipedia
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Command line processor plus (CLPPlus)
Command line processor plus (CLPPlus) は、データベースに接続したり、ステートメント、スクリプト、およびコマンドを定義、編集、および実行したりするために使用できるコマンド行ユーザー・インターフェースを提供します。 CLPPlus は、コマンド行プロセッサー (CLP) で提供される機能を補います。 CLPPlus には以下のフィーチャーが含まれます。データベースへの接続を確立するためのサポート (データベース・ユーザー ID およびパスワードが提供される場合)。 編集および実行用に、スクリプト、スクリプト・フラグメント、SQL ステートメント、SQL PL ステートメント、または PL/SQL ステートメントを保管するために使用できるバッファー。 バッファー内のテキストを一覧表示、印刷、または編集したり、バッファー内のテキストをバッチ・スクリプトとして実
Bootiful SQL Templateという名前にしてMavenリポジトリで公開しました。 - 谷本 心 in せろ部屋
年末に作ったSqlTemplateですが、自分の仕事でも使いたいっていうか使ってるので、 ソースコードを多重管理しなくて済むよう、Mavenリポジトリで公開することにしました。 こんな指定で使えます。 <dependencies> <dependency> <groupId>ninja.cero.bootiful-sqltemplate</groupId> <artifactId>bootiful-sqltemplate-core</artifactId> <version>1.0.1</version> </dependency> ... </dependencies> ドメイン名は、ninja.cero-tにしようかと思ったんですが、 ハイフンとかアンダースコアとかをURLに入れるな勢が多いので、 ninja.ceroっていうちょっと語呂のよくないドメイン名になっています。 そんな話は
コールセンターの担当者もSQLを叩く。モノタロウのデータドリブンな文化に惚れた｜株式会社MonotaRO（モノタロウ）
※本記事の内容は取材時のものであり、組織名や役職等は取材時点のものを掲載しております。 モノタロウの継続的なビジネス成長に伴い、月間セッション数や注文数は大幅な増加を続けています。指数関数的に増えるデータを扱いやすくするための技術的探求は尽きません。 なかでもデータハブの整理・構築を中心に技術開発・研究に携わるのが、エンジニアの中村さん（ECシステムエンジニアリング部門 EC基盤グループ コアロジックチーム）です。データ領域で「冒険したかった」という彼が、モノタロウを選んだ理由や技術的な面白さ、今後の展望について話を聞きました。 データが“いくらでも増え続ける”サービスでのチャレンジ ——はじめに、現在の業務について教えてください。 主にデータハブの整理や構築です。実際のデータからバッチ処理でデータを作り、API化していく手法を開発・研究しています。プラクティスを他の開発者に展開するなど、
Five ways to paginate in Postgres, from the basic to the exotic
Citus 12.1 is out! Now with PG16 Support. Read all about it in Naisila’s 12.1 blog post. 💥 It may surprise you that pagination, pervasive as it is in web applications, is easy to implement inefficiently. In this article we'll examine several methods of server-side pagination and discuss their tradeoffs when implemented in PostgreSQL. This article will help you identify which technique is appropri
TypeScriptで世界一型安全な型レベルSQL Interpreterを作っている話
こんにちは。DevOps芸人と化して久しいAndyです。 2020年の秋にTypeScript 4.1へTemplate Literal Typesが導入され、そのインパクトに俄かに一部の界隈がザワついたのは記憶に新しいかと思います。 今回は型プログラミングの可能性を大いに押し広げたTemplate Literal Typesを用いてSQL文を型レベルで解析し、その実行結果を型情報として導出するためのsqlptureというライブラリを作ったので紹介します。 Embedded content: https://github.com/andoshin11/sqlpture SQLの実行/検証対象はPostgreSQL v13です。 tl;dr SQL文を型レベルで解析・評価して返り値型を取得できるmini interpreterを作ったよ 型レベルのSQL validatorも作ってるよ 実際
GraphQLのN+1問題を解決する DataLoaderの使い方 - 一休.com Developers Blog
こんにちは。宿泊事業本部の宇都宮です。この記事では、GraphQLサーバ実装時に遭遇するN+1問題と、その解決のために使えるライブラリを紹介します。 フィールド単位でresolverを用意する N+1問題 GoのDataLoaderライブラリ DataLoaderの仕組み DataLoaderのサンプルコード DataLoaderとDataDog APM むすび 採用情報 フィールド単位でresolverを用意する GraphQLでは、クライアントのクエリに応じてオンデマンドに結果を取得できます。 たとえば、以下のクエリを投げると… { accommodation(accommodationId: "00001050") { name } } 以下のようなレスポンスが取得できます。 { "data": { "accommodation": { "name": "マンダリン オリエンタル 東
GraphQL と N+1 SQL 問題と dataloader - Qiita
この記事ではハイパフォーマンスな GraphQL サーバを実装するのに避けて通れない N+1 SQL 問題について解説します。 TL;DR GraphQL は resolver を個別にかつ再帰的に実行していくため、 RDB のリレーションを効率的に先読みすることができません。そのため一般的に遅延読み込みを行います。 Facebook 社は GraphQL で遅延読み込みするために dataloader という npm パッケージを公開しており、各種言語にその移植版のライブラリが存在しているので、それを使って N+1 SQL 問題を抑制しましょう。 （復習）N+1 SQL 問題とは N+1 問題は「1 つの SQL で N 件のレコードをフェッチしたあと、それぞれ対して関連するレコードを個別にフェッチするのに N つの SQL を発行している」状態を指す言葉です。言葉で書いてもよく分からな
Jdbi 3 Developer Guide
Jdbi provides convenient, idiomatic, access to relational data in Java. Jdbi 3 is the third major release, which introduces enhanced support for modern Java, countless refinements to the design and implementation, and enhanced support for modular development through plugins and extensions. Jdbi is built on top of JDBC. If your data source has a JDBC driver, you can use it with Jdbi. It improves JD
sql2o - easy database query library
Sql2o is a small Java library, that makes it easy to execute sql statements against your JDBC compliant database. Execute, fetch and map in just a few lines of code With sql2o you execute your query, fetch the result and map it to a POJO model, in just a few lines of code. Often it is a one-liner, as long as you don't count the try-with-resouce block. Sql2o uses named parameters. public List<Custo
NewSQLのコンポーネント詳解 - Qiita
4.2.1 Shardingの手法 先ほどの表1を理解するにはSharding手法の列にあげられた各用語の理解が必要となる。 YugaByteDBのブログ「Four Data Sharding Strategies We Analyzed in Building a Distributed SQL Database」には、非常に詳しくShardingの手法が紹介されている。この記事では、大きく以下4つの分類があるという。 Algorithmic Sharding (例: Memcached/Redis) Linear Hash Sharding (例: 過去のCassandra) Consistent Hash Sharding (例: DynamoDB、Cassandra) Range Sharding (例: Spanner、HBase) 詳細は割愛するが、1つ目のアルゴリズム・シャー
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202204_GoCon.pdf
GitHub - taichi/kra: relational database access helper library
ツール比較しながら語る O/RマッパーとDBマイグレーションの実際のところ
GitHub - cero-t/sqltemplate: Bootiful SQL Template - simple SQL template engine for Spring Boot Application
GitHub - xo/usql: Universal command-line interface for SQL databases
Best way to count distinct indexed things in PostgreSQL - Peterbe.com
Useful PostgreSQL Queries and Commands
GitHub - kawamuray/kmql: Query Kafka cluster's metadata using SQL
GitHub - mozilla/moz-sql-parser: DEPRECATED - Let's make a SQL parser so we can provide a familiar interface to non-sql datastores!
