2019年12月の冬休みに1週間程かけて"Let's Build a Simple Database"という、C言語でSQLiteのクローンを作るチュートリアルをやりました。この存在を教えてくれた同僚に感謝 :pray: cstack.github.io チュートリアルの内容 Richard Feynman先生の“What I cannot create, I do not understand.”という言葉が掲げられているように、データベースを作ることでデータベースをより深く理解することに主眼が置かれているチュートリアルです。 これは重要事項説明かつタイトル詐欺に関する謝罪なのですが… 残念ながらこのチュートリアルは完成しておらず、Part 13が2017-11-26に公開されたのを最後に更新が止まってしまっており、以下の13章しかありません。 Part 1 - Introduction
SQLはデータベースからデータを抽出したりするための言語です。 この文書は、ErogameScapeのデータベースからSELECTを使って自由自在にデータを取得できるようになることを目標にします。 エロゲーをやりはじめる大学生くらいのときに、大学の講義でデータベースを学んで、退屈だなーと思った時に、ErogameScapeでSQLを学ぶことで、少しでもSQLに興味を持って、自身でデータを加工することを学習して頂けると幸いです。 ※私の大学のリレーショナルデータベースの授業では、自分の身の回りの何かをER図に落とし込んで、DBを設計し、PostgreSQLに実装し、実際にデータを入力してSELECTしてみるところまでをやりました。 ER図という概念を学んだとき「ああ、これは面白い」と思いました。 先生はこう言ったのです。 「ER図に落とし込むと、思いもよらなかったことが分かる。」と。 当時、
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
あまりにも処理に時間がかかるようなSQLを実行してしまい、MySQLがうんともすんとも言わなくなってしまうような状況、よくありますよね。っていうか、まぁそんな状況あってはならないんですが、時たまあります。そんな時、問題となっているクエリの処理を止めたいわけです。 特定のクエリを止める方法 MySQLで実行中のクエリ一覧を見て、SQLを強制終了する方法 こちらを見てもらえればやり方は分かります。単純にMySQLに入って、show processlist;で問題のあるクエリを発見し、プロセスIDを kill するだけ。とても簡単。 複数のクエリを一括で止める方法 今回は問題のあるクエリが100個あったらどうする…？的なのを解決するエントリーです。まぁ、問題あるクエリ100個ある状況は、アプリ的に問題あるんじゃね？っていうレベルですが。 1個ずつプロセスIDをコピペして…なんてやってられないです
ActiveRecord4でこんなSQLクエリどう書くの？ Squeel編 #activerecord#Arel#rails#ruby#Squeel 2013年 11月 04日 nishio ActiveRecord4でこんなSQLクエリどう書くの？ Merge編 では、関連先のscopeを使い回すことができるmergeを紹介しました。 ActiveRecord4でこんなSQLクエリどう書くの？ Arel編 では、安全にmergeができるscopeをArelを使って組み立てる例を紹介しました。 前回紹介したArelですが、複雑なクエリを組み立てようと思うとarel_tableという記述がいたる所に登場してしまい、処理がごちゃごちゃしてしまいました。 このごちゃごちゃ感を回避するために利用するのが、ActiveRecordの拡張であるsqueelです。 今回は、Arelを使った処理をsque
筑波大学の川島先生に呼ばれて木、金と情報システム特別講義Dというやつに参加してきた。こんなことになるとは思っていなかったが、あろうことか講師側で呼ばれてしまい、思えば遠くへ来たものだと感慨深い。フリは「RiakとNoSQLの話をしてもらえたら」という非常に自由度の高い内容なので、せっかくなので僕の知っていることを全部詰め込んで話してやろうと思ったら10分延長してさらにスライド10枚分くらいを消化不良で終了という、みっともない感じになってしまった。かなり端折ってポイントだけ説明したので流れが分からず苦労した方も多いと思うが、まあ僕の性格なので許してほしい。データベースの講義をひと通り終えた院生レベルを想定してスライドを作ったので、もしかすると、わりと難しかったり分かりにくかったりするかもしれないので、わからないことがあったら適当に質問してください。 言いたかったことの流れを僕なりにまとめると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
The Impala SQL dialect supports a range of standard elements, plus some extensions for Big Data use cases related to data loading and data warehousing. Note: In early Impala beta releases, a semicolon was optional at the end of each statement in the impala-shell interpreter. Now that the impala-shell interpreter supports multi-line commands, making it easy to copy and paste code from script files,
class User < ActiveRecord::Base scope :male, ->{ where(sex: :male) } # 男性 scope :female, ->{ where(sex: :female) } # 女性 scope :adult, ->{ where(arel_table[:age].gteq 20) } # 成人 scope :minor, ->{ where(arel_table[:age].lt 20) } # 未成年 scope :men, ->{ adult.male } # 成人,男性 scope :women, ->{ adult.female } # 成人,女性 scope :boys, ->{ minor.male } # 未成年,男性 scope :girls, ->{ minor.female } # 未成年,女性 end User
Kubernetesでの性能解析 ～なんとなく遅いからの脱却～（Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料）
SQuirreL SQL is hosted at: and IDEs used by SQuirreL developers: SQuirreL's SQL editor is based on: RSyntaxTextArea Feature highlights of 4.8.0: Saved Session Groups: store and restore groups of Sessions Cell detail display at the right of SQL results Cell detail display and cell detail popup support image display Renaming additional SQL tabs Fixed dark theme Java 22 compatibility Many more featur
2011-08-16 言語/Python/imaplib 言語/C++/Pythonモジュール 言語/C/SMPプロセッサの最適化 言語/C/Embedded Javascript Linux/ユーザーの管理 Linux/Subversion Linux/MimeType 検出法 言語/MySQL/ディレクトリ構造の表現 Linux/GIT 言語/Python/実用的な入門 言語/Windows/クロスコンパイラ Linux/SELinuxのメモ 言語/Python/pynotify RecentDeleted 2011-05-16 フォーマット/JPEG/圧縮アルゴリズム 2011-05-15 言語/C++/coverart/実装 2011-05-14 言語/C++/coverart/GNOME - Nautilus 言語/C++/coverart 2011-05-12 Linux/デス
この投稿は 14年 前に公開されました。いまではもう無効になった内容を含んでいるかもしれないことをご了承ください。 CotEditorをまた使い始めた理由 新しくなったCotEditorアイコン CotEditorとはMacのテキストエディタの中でも評価が高くて（via 小飼弾氏）愛用していたのですが、開発者さんが更新停止されたので一時期 Simulton(Fraise) → TextWranglerに浮気をしていました。無事に後任の方が見つかり、更新も定期的に行われているので、またCotEditorを再使用することにしました。UIが日本語の方が親しみやすいですし、検索オプションも充実してます。先日のリリースで自動アップデート更新もついたみたいですね。これは嬉しいです。 僕がコーディングをするときは基本的にAptana Studioなんですが、VMWareを使ってブラウザチェックしていると
ベンチャー企業の米VoltDBは5月25日（米国時間）、オープンソースのデータベースシステム「VoltDB 1.0.1」をリリースした。高速、拡張性、ACID遵守などを特徴とする次世代DBMSとしている。 VoltDBは「Postgres」「Ingres」などのデータベースプロジェクトを共同で創始したMichael Stonebraker氏が設計したもので、Stonebraker氏が非常勤教授を務めるマサチューセッツ工科大（MIT）、ブラウン大学、イェール大学、HP Labsの共同研究「H-Store」がベースとなっている。 VoltDBは豊富なメモリやマルチコアCPUを備えたシステムに最適化されており、データを分散させてメモリ内に配置することで飛躍的に性能を改善しているという。データベースエンジンはマルチスレッドで動作し、データは分割されて各スレッドに配置される。それぞれのスレッドはロッ
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