序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
はじめに 『達人に学ぶSQL徹底指南書 第1版』は、CodeZine連載とミック氏ウェブサイトの掲載記事をもとに、加筆・編集されたものです。 CodeZine連載、および、ミック氏ウェブサイトは、どちらもオンラインの無料公開コンテンツです。 今回、「書籍と元コンテンツの対応表」を作成しました。 書籍のために書き下ろされた一部コンテンツや演習問題は見れませんが、その一方、編集で割愛された内容などが含まれるので、書籍以上のことを学べる箇所もあります。 すでに新版『達人に学ぶSQL徹底指南書 第2版』が出ていますが、各テーマは第1版でも大きく変わっておらず、現在でも通用する基本的で面白い内容なので、一見の価値はあると思います。 書籍と元コンテンツの対応表 No. 目次 CodeZine連載 ミック氏ウェブサイト テーブル定義 サポートページ
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
雑に書いていきます。 バックグラウンド自分のバックグラウンドスキルは以下の通り。専門はリアルタイムな通信プロトコルを利用したサーバーの設計と開発とマーケティング。 Erlang/OTPWebRTCEnd to End Encryption細かいのはこちら。 SQLGo で sqlc を使うために学ぶことにした。sqlc を採用したのは複数人数で開発するときの共通言語としては SQL の方がいいだろうというのと、SQL はどんなデータを持たせたいのかを伝えるのに便利と判断したため。 今までずっと通信系ミドルウェアの開発をしてきたこともあって SQL を学ぶ必要が無かったが、今回いい機会なのでちゃんと学ぶことにした。 まずは利用データベースを完全にしぼって TimescaleDB (PostgreSQL ベース) で利用する SQL だけを学ぶことにした。 書籍は元 SIer のガチ SQL
先週更新があったばかりなのにもうSprint 211が公開されました。リリースノートの私的翻訳をここで公開します。オリジナルはこちらからご覧ください。 learn.microsoft.com 今回はMarketplaceへpublishする際のPATの仕様変更、Boardsでタスクをフィルタリングしても親子関係を表示したままにする、Azure PipelinesエージェントでようやくgMSA(Group Managed Service Accounts)をサポートあたりです。gMSAサポートは本当に長い間待っていました。まだパイプラインエージェントだけですが、オンプレミスのAzure DevOps Server本体でもサポートしてほしいですね。WebとSQL Serverを分離するときに便利なのです。 フィルタリングされた結果がフラットリストのみだったのは地味に使いづらかったので助かります
Microsoft SQL ServerMySQLOracle DatabasePostgreSQLSolarWinds DPAデータベース運用主要RDBMS製品の比較 2022.09.01 渡部 亮太 主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ Oracle ACE Proの渡部です。 主要なRDBMS製品についてアーキテクチャを比較します。 大枠を整理することが最大の目的です。細かい例外事項や拡張機能は適宜記載を割愛しています。 2022年9月時点の最新バージョンをベースに記載していますが、記載内容にバージョン依存は少ないはずです。 時間ができた時に随時追記予定です。 もし誤りを見つけた場合は、優しく教えていただけると嬉しいです。→ https://twitter.com/wrcsus4 or ryota.watabe at cosol dot
こんにちは、19のSysAd班の翠(sappi_red)です。普段はtraQのフロントエンドの保守を行ったりしています。 こんばんは、19のSysAd班のtemmaです。普段は普段どおりのことをしています。この記事の面白い部分はすべて僕が書いています。面白くないところは翠君が書いています。 この記事では、日々パフォーマンスに頭を悩ませる開発者の方のために、ワンタッチで劇遅SQLを200倍高速でキュートなSQLに劇的ビフォーアフターする方法を紹介します。 「おいおいおい、遅くしたくて記事を読み始めたのに話が違うじゃないか💢」と思ってるそこのあなた👈 早くできるということは遅くもできるんですね。 TL;DR ここにテーブルがあります。 CREATE TABLE messages ( id CHAR(36) NOT NULL PRIMARY KEY, text TEXT COLLATE ut
個人でWebサービスを継続的に運用するのは金がかかってかなわんという問題がある 「個人開発」だと定義が曖昧なので自己資金かつ赤字のプロジェクト(Webサービス)ということにする。 そういうプロジェクトではプロダクトオーナー=自分、開発者=自分、予算管理者=自分というロールになるので予算管理者としてコストを図る必要がある(ここでいうコストはWebサービスを実現するアプリケーションのランニングコストのこと)。 通常はみんな自分の人件費を0として計算していると思う(逆にいうとそれが負債という考え方もできると思う)。 ただしメンテナンス時間とコストのトレードオフもあるので、人件費0ではあるけど有限の時間は別軸として管理しているのが普通だと思う。極端な例だと「コスト削減できるけどメンテナンス時間10倍になる」というのは避けられる。 仮に個人開発のプロジェクトの予算を月数千円から高くても1万円ぐらいか
1ヶ月毎に外見が大きく変化することで評判。AppBrewでマーケティングチームのリーダーをしている木全(きまた)です。直近はロングウルフからハンサムショートに変貌しました。 さて本日は、以前テックブログで取り上げたSQLテストのお話の続編で、SQLテストLv.1を新設したお話をします。 tech.appbrew.io 3行でわかるSQLテスト👏 非エンジニア向けのAppBrew独自規格のSQLテスト Lv.2は毎月5,000円、Lv.3は毎月20,000円の賞与がもらえます AppBrewは従業員への成長・学習の支援や投資を積極実施中！ 最高レベルだと20,000円です。大きいですよね、月に20,000円......。 そんな感じで、もともとSQLテストという制度はあったのですが、改めて「SQLようちえん」こと、SQL Lv.1講座及びLv.1テストが生まれた経緯をお話していきます。 あ
※本記事は筆者styprが英語で執筆した記事を株式会社Flatt Security社内で日本語に翻訳したものになります。 TL;DR Node.jsのエコシステムで最も人気のあるMySQLパッケージの一つである mysqljs/mysql (https://github.com/mysqljs/mysql)において、クエリのエスケープ関数の予期せぬ動作がSQLインジェクションを引き起こす可能性があることが判明しました。 通常、クエリのエスケープ関数やプレースホルダはSQLインジェクションを防ぐことが知られています。しかし、mysqljs/mysql は、値の種類によってエスケープ方法が異なることが知られており、攻撃者が異なる値の種類でパラメータを渡すと、最終的に予期せぬ動作を引き起こす可能性があります。予期せぬ動作とは、バグのような動作やSQLインジェクションなどです。 ほぼすべてのオンラ
オラクル、MongoDB互換API「Oracle Database API for MongoDB」をAutonomous JSON Databaseで提供開始 オラクルは、MongoDB互換APIである「Oracle Database API for MongoDB」を、Oracle Cloudで提供しているAutonomous JSON Databaseで提供開始したと発表しました。 これによりMongoDB対応のアプリケーションやツールがAutonomous JSON Databaseでも使えるようになります。 Run your @MongoDB applications on @OracleCloud. With @OracleDatabase API for MongoDB, you can continue to develop #JSON-centric applicatio
この本では、無料で公開しているnoteの内容をさらに丁寧に分かりやすく、体系化させてアップデートした内容となっています。 noteの内容を立ち読みだと思ってもらい、より丁寧に学びたい場合は是非書籍を読んでもらえると嬉しいですmm これからSQLを学びたいと思っている方向けに作成したSQL勉強会の資料を公開します！(以下の方向けの勉強会資料です) SQLをこれから学びたい人 仕事でSQLを触り始めたけどイマイチよくわからない人 データ集計やデータ分析をエクセル使ってやってる人 資料こちらから最新の資料をダウンロードして下さい。 (※「Source code (zip)」からダウンロードして下さい) 資料の構成は以下の通りです。 docs PDF資料 演習問題など含めて全部で約200ページくらいあります data ハンズオン用テストデータ csvファイル3つ script ハンズオン用テストデ
この記事は JPOUG Advent Calendar 2021 - Adventar 17日目の記事です。 昨日はShinodaさんの「Oracle Database から PostgreSQL への接続を試す - Qiita」でしたね。 いやーOracle Database Gateway for ODBC全然使ったことがなかったので、これはぜひやってみよ…あれ、RDSでできるの？明日AWSサポートに早速連絡してみよう… 最近ブログを書く頻度がアドベントカレンダー以外書く頻度がない感じになってきております…コレハ、マズイ、ゾ！！笑 さて弱気な内容はおいておいて…ここ最近、ろくに活動もできなかったのはこれをやっていたからなのです。 そうよくある、(꜆꜄•ω•)꜆꜄꜆オンプレOracleからRDSに移行した話。 今更感あるのですが、私と同じミスを減らすきっかけになれば。と思い、書いてみます
こんにちは、GMOアドマーケティング インフラ開発部のhakumaiです。 前回の記事「AWSエンジニアから見たGCPサービス(DB/ストレージ編)」を読んでいただいた方々、ありがとうございます。 こんにちは、GMOアドマーケティング インフラ開発部のhakumaiです。前回の記事「元AWSエンジニアがGoogle Cloud Professional Cloud Architectを取得した話」を読んでいただいた方々、ありがとうございます。 今回は「AWSエンジニアから見たGCP」をテーマにし、いくつかのDB/ストレージ系のGCPサービスについてAWSと比較し感じた点についてお話いたします。 オブジェクトストレージCloud StorageAWSではS3に相当するストレージサービス。ストレージクラスの概念や耐久性(イレブンナイン)、ライフサイクルルール/ACLでのアク... 今回は、GC
上表のうち、Cloud Spanner以外のデータベースは基本的にOSS（オープンソースソフトウェア）として開発されている。可用性や拡張性などの観点で従来RDBMSの課題を解消しながら、アプリケーション開発で広く利用されているMySQLやPostgreSQLと互換性を持ち、Google Cloud以外のプラットフォームで利用可能である点で、Cloud Spannerとの差別化が図られている。 なお、いずれのベンダーも自社の製品をNewSQLとは呼称していない。彼らはそれぞれの製品を「Distributed SQL Database」と呼んだり、Cloud NativeやHigh-Performanceなどの形容詞で説明したりすることが多い印象だ。 本記事の後半ではSpannerに影響を受けて開発された分散SQLデータベースを、海外メディアでよく使われる分類にならいNewSQLと呼ぶことにす
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 → ... 今回は後編です。 今回も 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 Ⅲ部 クエリのアンチパターン 2-1. [△]13章 フェア・オブ・ジ・アンノウン（恐怖のunknown） 2-2
こんにちは。河内です。 最近はデータ基盤の構築も取り組んでいたりします。 社内では他の DWH が使われている事例がありますが、今回の基盤ではデータソースとの親和性や価格面などを考慮し BigQuery で行くことにしました。 BigQuery 上で多くのデータを順次変換してデータを生成するために何らかのワークフローエンジンが必要でした。 社内の他のシステムではワークフローエンジンとして Digdag を採用している例が多いですが、このシステムでは Kubernetes 上でサービスを運用しているため、当初(2020年12月)は Argo Workflow 上でクエリを順次実行することを構想していました。構想中に Dataform が Google に買収され、無料で使えるようになったというニュースが飛び込んできたため、触って感触が良いことを確かめた後、Dataform を使っていくことに
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