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Basic support for relational databases: MySQL, SQL Server, PostgreSQL and others Data Editor SQL Editor Database schema editor DDL Basic ER Diagrams Basic charts Data export/import Task management Database maintenance tools All DBeaver Community featuresAdvanced securityAdvanced support for relational databasesConnection through ODBC driversNoSQL databases support: MongoDB, Cassandra, Redis, Couch
Knex.js (pronounced /kəˈnɛks/) is a "batteries included" SQL query builder for PostgreSQL, CockroachDB, MSSQL, MySQL, MariaDB, SQLite3, Better-SQLite3, Oracle, and Amazon Redshift designed to be flexible, portable, and fun to use. It features both traditional node style callbacks as well as a promise interface for cleaner async flow control, a stream interface, full-featured query and schema build
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
English article 以前からスキーマレスなストリーム処理をSQLで!というソフトウェアとして作っていたNorikra、このたびあちこち機能改善したりしたので、既にお仕事で絶賛稼働中ということもあるし、区切りとして v1.0.0 としてリリースした。 ついでにロゴとかも作ったので、なんとなくいい感じになりつつある。 https://rubygems.org/gems/norikra/versions/1.0.0-java http://norikra.github.io/ 修正点は リポジトリ のChangesに書いてあるが、curlだけで操作できるようHTTP JSON APIが加わってたり、GCまわりでハマらないようなデフォルトオプションが入ってたり、分析系クエリを書きたい人のために Group-by with Rollup や Grouping sets, Cube などの
Schema-less Stream Processing with SQL Norikra is a open source server software provides "Stream Processing" with SQL, written in JRuby, runs on JVM, licensed under GPLv2. Schema-less event streams (called as 'target') Input/Output event streams as JSON objects, which can contain any fields with a target name. SQL processing Norikra's query is SQL with window specifier support (It's actually Esper
jOOQ generates Java code from your database and lets you build type safe SQL queries through its fluent API. Start your free jOOQ trial now! Great Reasons for Using jOOQ Our customers spend most time on their business-logic. Because jOOQ takes care of all their Java/SQL infrastructure problems. Database First Tired of ORMs driving your database model? Whether you design a new application or integr
Welcome to PostgreSQL Exercises! This site was born when I noticed that there's a load of material out there to help people learn about SQL, but not a great deal to make it easy to learn by doing. PGExercises provides a series of questions and explanations built on a single, simple dataset. It's designed for use as a partner to a good book or Postgres' excellent documentation. The exercises on thi
サンフランシスコのプログラマLaurie Voss氏が書いた見逃せない記事が賑わっています。近年のフレームワークやライブラリの定番中の定番ORマッパーが既にアンチパターンなのではというのが彼の主張です。この記事を書くきっかけになったのはこのツイートだそうです。 I cannot overstate the degree to which ORM is a dangerous antipattern. — Laurie Voss (@seldo) June 9, 2011 ORM が危険なアンチパターンだっていうのはどれだけ言っても言い過ぎることはない このツイートに対して各方面(ActiveRecord, Doctrine, Hibernate)から多くの(激しい)返信が寄せられて書かれたのが問題のエントリです。まずはアンチパターンとは何かの定義として下記の2つを挙げています。 当初は有益
eBayが、JavaScriptアプリケーションからSQL文のような形式でデータベースへの問い合わせを記述できるDSL(ドメイン固有言語)のql.ioを発表。オープンソースとして公開しました。 現在、多くのWebアプリケーションが、バックエンドとのデータのやりとりにHTTPをベースにしたAPIを用いています。しかし、WebベースのAPIによってデータを取り出すのは、プログラマにとって実は手間のかかることです。 例えば、キーワードを入力すると関連する商品の名前、詳細、購入者の評価をユーザーに表示する、というWebアプリケーションでは、まずキーワードでデータベースを検索して商品IDを取得し、今度はその商品IDをキーにして名前や概要、評価の情報を取得する、といったように、APIを繰り返し呼び出す必要があります。 ql.ioはこうした内容をSQLのように分かりやすい記述で実現するだけでなく、複数の
Dismiss Octotip: You've activated the file finder by pressing t Start typing to filter the file list. Use ↑ and ↓ to navigate, enter to view files.
Rel is a SQL AST manager for Node JS It is a direct port of https://github.com/rails/arel, with a couple of changes. It was built so Node JS could be used for some more serious projects that most people were/are still tackling with Ruby. All feedback is welcome and if you find any issues please raise them in the issues section on github. Patches will be accepted as long as they are tested. For mor
テーブルのJOINが苦手でしたが、この例を思いついてからは、すっきりくっきり理解できるようになりました。むしろ頭から離れません……。 ※ INNER、OUTERは飾り。省略できる。 INNER JOIN → JOIN LEFT OUTER JOIN → LEFT JOIN RIGHT OUTER JOIN → RIGHT JOIN ※ ON ...=... をまとめて USING(属性) と書ける。 ※ 何で結合するか言うまでもない時は、NATURALを指定すると勝手にJOINしてくれる。NATURALにJOINして……。 ※ WHEREは結合した結果に作用する。 ※ 現実には上図のように1対1で結合しません。 ※ おまけ。CROSS JOIN。 こんなの使いません。 ブクマ用画像。
SQLが分からないという人は、文法を理解しようとしてしまっていることが多い。ですが、私は文法解説は極力やりません。SQLは全体を把握してイメージでとらえないとまっとうに書けないからです。 SQLのSELECTは次の順で処理されます。 FROM・WHERE句の中のサブクエリ FROM・WHERE句(WHERE句の中の相関サブクエリ) GROUP BY句 HAVING句の中のサブクエリ HAVING句(HAVING句の中の相関サブクエリ) SELECT句 ORDER BY句 SQLが苦手だという人のほとんどは、最初に処理されるFROM句・WHERE句が理解できていません。SQLの基礎はFROM句とWHERE句で、これが理解できるだけで7〜8割できたのも同じですので、しっかりと身につけてください。 まずはイメージから TABLE_A と TABLE_B をそれぞれ B_ID と ID で結合する
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