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
かなり長いので不要部分は省略します。 Sort (cost=478905.76..478905.77 rows=1 width=215) (actual time=1213518.262..1213518.264 rows=22 loops=1) Sort Key: z.mdd Sort Method: quicksort Memory: 31kB -> Subquery Scan on z (cost=478905.73..478905.75 rows=1 width=215) (actual time=1213518.163..1213518.245 rows=22 loops=1) Filter: (z.joutai = 1) -> Unique (cost=478905.73..478905.74 rows=1 width=215) (actual time=1213518.158
PostgreSQLを遅くしている犯人はどこだ？：Linuxトラブルシューティング探偵団（3）（1/3 ページ） NTTグループの各社で鳴らした俺たちLinuxトラブルシューティング探偵団は、各社で培ったOSS関連技術を手に、NTT OSSセンタに集められた。普段は基本的にNTTグループのみを相手に活動しているが、それだけで終わる俺たちじゃあない。引き続きOSSに関するトラブルの解決過程を＠ITで連載していくぜ。 ソースコードさえあればどんなトラブルでも解決する命知らず、不可能を可能にし、多くのバグを粉砕する、俺たちLinuxトラブルシューティング探偵団！ 助けを借りたいときは、いつでもいってくれ！ OS：高田哲生 俺はリーダー、高田哲生。Linuxの達人。俺のようにソースコードレベルでOSを理解している人間でなければ、百戦錬磨のLinuxトラブルシューティング探偵団のリーダーは務まらん。
Ruby で DB を扱うちょっとしたスクリプトを書くとき、ActiveRecord で生SQLを使うと色々捗ることが多い。 そのためのメソッドをまとめてみた。 事前準備： establish_connection 作成・更新系： execute 検索系： select_all, select_one, select_rows, select_values, select_value プレースホルダ： sanitize_sql_array 事前準備 establish_connection DBとのコネクションを確立する。'mysql2', 'postgresql', 'redshift' など様々なアダプタが使える。 以下は接続設定の一例。 [MySQL] (要 mysql2 gem) require 'active_record' config = { adapter: 'mysql2
Looking for an Amazon Redshift client? TeamSQL has retired and is not available for download anymore. You can The world's first and the only query and management tool built for Amazon Redshift. Get DataRow for Amazon Redshift Hello, TeamSQL has been a great platform to experiment with modern UI and powerful features to help you manage your popular databases with collaborative features. Over two ye
悲報 2019年6月26日現在、TeamSQLのサポートがなくなってしまったようでダウンロードできなくなくなりました。。 TeamSQL has retired and is not available for download anymore. 今までSequel Proを重宝してきましたが、それを超えるGUIツールが出てきました。 その名も、TeamSQL 現状サポートしているものだけでもかなり豊富 今後、elasticやmongoDBにも対応されるようです。 機能 クエリ保存 履歴保持 ファイル出力 抽出した結果をボタン１つでcsvやjson形式に保存可能。 共有 データをエクスポートしなくても共有が可能。 グループの作成が可能なため、特定のユーザー同士で簡単に共有ができるとこがメリット。 可視化 様々なチャートでクエリの可視化が可能。 そのままイメージとして保存も可能。 テーマ選択
SELECT * WHERE a=b FROM c ？ それとも SELECT WHERE a=b FROM c ON * ？ もしあなたが私のようなプログラマだったら、SQLは、初めは優しく見える言語の1 つかもしれません（ただ単に普通の英語通り読めばいいですから）。ですが、何かしらの理由で、なんてことのないクエリにもいちいち正しいシンタックスをググらなければいけないでしょう。 いずれJOINにAGGREGTATION、サブクエリにたどり着くでしょうが、読んだとしてもさっぱりでしょう。例えば次のような感じです。 SELECT members.firstname || ' ' || members.lastname AS "Full Name" FROM borrowings JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid JOIN
こんにちは、鈴木です。 Rails の便利なライブラリをシリーズでご紹介してみたいと思います。 今回は「N+1 問題」を検出してくれるライブラリ、bullet です。 bullet (http://github.com/flyerhzm/bullet) N+1 問題 N+1 問題とは、OR マッパーを使用しているときに発生しがちな問題です。 何かの一覧画面を作成しているときに、 一覧に表示するデータを取得するために SELECT を 1 回実行（N レコード返される） 各データの関連データを取得するために SELECT を N 回実行 データベースアクセス（SELECT）が合計 N+1 回も実行される（JOIN して 1 回の SQL で取得した方が効率的） というものです。 具体的なコードで考えてみましょう。 例として店舗の一覧画面を作成しているとします。 関係するモデルは以下の通りです
「ビッグデータ分析・活用のための」と描かれている通り、文中は大規模データを想定したSQL文が並びます。このビッグデータな時代、色んなSQL本が出版されていますが、ここまで実用的で、かつサンプル例が揃った本に初めて出会いました。 著者はDMM.comラボに勤められているエンジニアの方だそうですが、この書籍の元ネタは現場で実際に使っているSQL文か著者の個人的なメモなのではないでしょうか。それくらい「痒い所に手が届く」「困った時に知っておきたい」サンプル例ばかりです。 今回は、この本で着目すべき3つの注目点を簡単に纏めてみました。 その1：非エンジニア向けの易しい解説書スタンスそもそもビッグデータと一口に申しても、データを管理しているエンジニア、データを分析するデータサイエンティスト、データからインサイトを得たいマーケターや営業や経営者、立場によって「データ」は違って見えるはずです。 エンジニ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? マーケティング担当者にSQLを完全マスターさせた話 普段開発とかしない人達にもデータベースに簡単に触れられるようにしたお話です． 安全なデータベースを作る 本番サービスのデータベースと同等，だけど個人情報的なものは隠しておきたい，よく聞く話ですね． これについては様々なアプローチがあるようですが，できる限り安定させたい＆バッチでやるにしてもサーバの面倒を見たくない，とう方針のもと，RDSのスナップショットを利用して作成することにしました． 処理の流れ RDSが1日1回スナップショットを取っている(これはRDSの機能) RDSのスナップシ
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