リレーショナルデータベースを扱うシステム開発には、様々な場面で陥りやすい失敗（アンチパターン）が存在します。本書では、SQLやデータベース設計を深く掘り下げ、データモデリングやSQLクエリのロジック、データ駆動アプリケーションのコード設計におけるアンチパターンを紹介し、それらを回避するための実践的な方法を解説します。 ツリー構造や継承構造のテーブル設計、NULLを正しく扱う手法、ランダムに結果を返すクエリやグループ化を行うクエリのコツ、SQLインジェクションなどのセキュリティリスクからウェブアプリケーションを守る手法など、幅広いトピックを網羅します。 第2版では内容を大幅に改訂し、新規書き下ろしの章と15のミニ・アンチパターンが加わりました。 日本語版付録として、奥野幹也氏による書き下ろしのアンチパターン「砂の城」を「関連ファイル」からダウンロードできます。 本書への称賛の声 監訳者まえが
SQL interview questions, especially if done during a live session, can be challenging; however, knowing in advanced which are the most common ones allows you to organize your thoughts and expose structured answers that will clearly show to your interviewer an high level of preparation. Based on my experience, these are the most common one you can’t miss if you want to increase a chance to ace your
読みにくいと感じた SQL の例を作るにあたり、私自身が目にしてきた SQL を例として出しますが特定の個人を非難したいものではないことを最初に書かせてください。 人類全体でより良い SQL を書いてより良いデータ活用をしていこうぜ！と言う趣旨の記事になります。 これは何？ 私 tenajima が分析用の SQL を書くときに意識していることになります 以前書いた「データ基盤のためのリーダブル SQL」はデータ基盤開発者向けに書きましたが、今回はデータ基盤や dbt のコードではなく一般的な SQL を書く人向けのリーダブル SQL という立ち位置で書きたいと思います 当初は「分析者のためのリーダブル SQL」として書こうと思いましたが、エンジニアの人も bizdev の人も人事の人も、SQL を書くなら誰にでも意識してほしいなと思い、「分析者」をとっぱらいました(結果人間なのかというツ
STEP2. アウトプットを実現するために必要なデータソースを書き出す アウトプットの整理ができたら、今度はインプットとなるデータソースの整理を行いましょう。 必要なデータソースは要件から読み解くことができます。 今回は「10代のユーザーの月間視聴数（性別 / 動画カテゴリごと）の推移をグラフで見たい」という要件です。 ここから、この分析に必要なエンティティ（実体）とその属性、集計値を抽出しましょう。 エンティティと属性 ユーザー 性別 年代 動画 カテゴリ 集計値 視聴数 これらのデータを管理するテーブルを、調査やヒアリングを実施して探します。 今回は以下のテーブルを使用することとします。 user：ユーザー登録に必須な入力項目を管理するテーブル user_profile：ユーザーが登録後に設定できる任意の入力項目を管理するテーブル video：ユーザーが投稿した動画を管理するテーブル
SQLにおける結合条件の違いを把握しよう！ON句とWHERE句に指定する場合の違いとは？ 2020.10.30 SQLでテーブル結合を実施する際、条件式をON句とWHERE句それぞれに指定する方法が存在します。 今回はそれぞれに指定する意味合いの違いを、サンプルSQLを掲載しながらご紹介していきます。 SQLで条件の指定場所による結合処理の違いを把握しよう！ SQLでテーブル結合を行う際、条件指定を行う場所に「ON句」と「WHERE句」が利用されますが、それぞれに役割が異なります。 SQL文によっては最終的な表示結果が同じとなることも少なくありませんが、処理の違いについて認識しておくことは重要です。 ON句での条件指定 ON句での条件指定は、結合条件を指定する意味合いで利用されます。 基本的には、ON句で指定された条件でテーブル結合を行い、後述するWHERE句の条件で絞り込みが行われます。
相関サブクエリとはサブクエリの一種であり、外側のクエリの値をサブクエリ内で使用する。 相関サブクエリを使用したSQLはややこしくて読みにくい場合が多いが、基本形を１つおさえておくとだいぶ理解しやすくなる。 サブクエリが何かわからない場合は、こちらを先に読んで欲しい。 http://qiita.com/mokrai/items/6df0513ccc5aa40a075a 動作確認環境とテーブル PostgreSQL 9.4でクエリの動作を確認した。 また、使用したテーブルの定義は下記。 CREATE TABLE Employees ( id INTEGER PRIMARY KEY, name VARCHAR(10) NOT NULL, age INTEGER NOT NULL, department VARCHAR(10) NOT NULL ); INSERT INTO Employees V
PostgreSQL、MySQL、SQLite など、主なデータベースには Window 関数なるものが備わっており、日付や値の大小で並んだデータに対して、１つ前の値との差分を計算したり、累積値を求めるようなことが簡単に出来るようになっています。 ただ、Window 関数を始めて使う人にとっては、パーティションといった考え方に戸惑うことも多いのではないかと思います。 そこで、この記事では、その肝となるパーティションの考え方をやさしく解説し、Windows関数の使い方について理解して頂くといった内容になっています。 SQLのWindow関数とは 何らかの条件で並んでいるデータに対して、特定の範囲のデータのみ参照できるようにする機能が用意されており、これをWindowと呼んでいます。 ちょうど窓を開けて全体の中の一部を覗くようなイメージでです。 そして、このWindowに対して、最大、最小、合
この記事は ラクス Advent Calendar 2019 の5日目の記事です。 弊社、株式会社ラクスパートナーズ は特定派遣の会社なのでいくつかの現場に行かせてもらっているのですが、いまだに MySQL8.0 を使用している現場は見たことがありません。まあ、MySQLに性能や機能を求めてない現場ばかりだったというのもりますが。 本記事ではMySQL8.0で追加されたWITH句(CTE)を紹介します。速度面はではく、SQLの可読性の面を取り扱いMySQLのバージョンアップでミドル自体の性能向上以外にも、コードの可読性、メンテ性の向上も図れることを示せたらなと思います 本記事は公式ドキュメントに添います。引用はこのドキュメントからになります MySQL :: MySQL 8.0 Reference Manual :: 13.2.13 WITH (Common Table Expressio
こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしている樋口です! 自分は過去、分析のためにSQLを書いているとき、以下のようなミスをしていました。 メール開封率を集計したら何故か100%を超えてしまった。でもどこが原因かがわからない メール開封率を集計したのち、クリック率も追加で依頼を受けたが、再利用できるクエリになっておらず、一から書き直した クエリのレビューを依頼したら、複雑すぎると言われてしまった こういった経験がある方は自分以外にもいるのではないでしょうか...! SQLは非常に自由度が高く便利である反面、書き方が個人に委ねられ、複雑・難解になりやすいと感じています。 そこで本記事では、自分が実務で学んだ、読みやすく、再利用しやすいSQLクエリの書くコツを紹介したいと思います。個人の経験によるものなので、より良い書き方・考え方もあるかもしれないです。ご了承ください🙏 読み
はじめに いざSQL文を書こうと思ったけど、どこから書けばよいのか迷うことはないでしょうか？ まずはselect句から書こうかな。。 使用するテーブルはわかっているのでfrom句から。。 where句はちょっと長くなるから後回しにして。。。 などなど 長いSQL文を書く必要がある時に、どこから書けばいいのか迷う方（僕もそうです）に読んでいただければと思います。 今回ご紹介する書き方は、あくまでも僕がSQL文を書く時に気をつけている方法ですので、他にもっといい書き方・書き順がある可能性があります。 今回は順番にフォーカスしているため、個々の句についての解説は割愛します。 環境 MacOS 10.10.5 PostgreSQL 9.4.5 実行順序 SQLが実行される順番は以下のようになっています。 FROM → WHERE → GROUPBY → HAVING → SELECT → ORDE
![[SQL] SQL文の書き順 〜PostgreSQL Tutorialを使いながら解説〜 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d9d7a9e19a3c5979fc0b83efa7beeec666f705bb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2F2.zoppoz.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F07%2Fsql.png)
職場でオンラインDDLのパターンをより勉強したほうがよいと感じたのでインプットしたことをQiitaにアウトプットしてみた。 以下のリポジトリで実践も合わせて行った。 記事の中で出てくるコードなどはこちらで参照することが可能。 https://github.com/d0riven/learning_online_ddl_pattern 今回はMySQLというDBMSに限定してパターンを紹介しているが、他のDBMSでも使えるパターンはいくつかあるはずなのでPostgreSQLやOracleを利用している人が読んでもためになるとは思う。 想定読者 MySQLを普段から触っている人 可用性の高さを求められるサービスを運用・開発している人 古くからあるシステムのリファクタリングのためにデータベースの足回りから手をつけていきたい人 オンラインDDLのやり方を知らない人・知っていても色々なパターンがある
Grafana LokiではじめるKubernetesロギングハンズオン（NTT Tech Conference #4 ハンズオン資料）
sqlmap は SQL インジェクションに特化したオープンソースのペネトレーションテストツール。 これを使うと Web アプリケーションの特定のパラメータに SQL インジェクションの脆弱性があるか否かを確認しやすい。 注意: 外部のサーバに使うことは攻撃となるので絶対にしないように。 今回使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.6 BuildVersion: 16G29 $ sqlmap --version 1.1.8#stable $ python --version Python 2.7.10 インストール sqlmap は Homebrew でインストールできる。 $ brew install sqlmap これで sqlmap コマンドが使えるようになる。 $ sqlmap --vers
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