公式の説明を引用すると下記のとおりです。（Google 翻訳） 開発者、SQL プログラマー、データベース管理者、アナリスト向けの無料のマルチプラットフォームデータベースツール。 JDBC ドライバーを備えたすべてのデータベースをサポートします（基本的には-ANY データベースを意味します）。 商用バージョンは、MongoDB、Cassandra、Couchbase、Redis、BigTable、DynamoDB などの非 JDBC データソースもサポートしています。商用バージョンでサポートされているすべてのデータベースのリストは、ここにあります。 ・メタデータエディタ、SQL エディタ、リッチデータエディタ、ERD、データのエクスポート/インポート/移行、SQL 実行プランなどの多くの機能を備えています。 ・Eclipse プラットフォームに基づいています。 ・プラグインアーキテクチャを
どうも、株式会社プラハCEOの松原です 先日社内のエンジニアに「このSQLクライアントがイケてそう！」と教わったので早速Arctypeを触ってみました TL;DR クエリの補完が最高 チャートやダッシュボードを通して簡単に可視化できる 操作性に優れていて、見た目が綺麗 クエリやダッシュボードごとに権限管理できる プレースホルダーを使えば非開発者ともクエリを共有しやすい 説明しよう、Arctypeとは なんかイケてるSQLクライアントです セットアップ それぐらいしか分からないので、ひとまずDBを立ち上げて実際に使ってみようと思います。こちらのmysql-employeesを使わせていただきましょう docker run -d \ --name mysql-employees \ -p 3306:3306 \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=college \ -v $PWD/
こんにちは！DA(データアナリティクス)事業本部 サービスソリューション部の大高です。 SQLクエリをローカル環境でウェブアプリとして実行できるものが無いか少し探していたのですが、「SQLPad」というアプリケーションを見つけたので実際に試してみたいと思います。 SQLPadとは SQLクエリを実行、クエリ結果を可視化できるセルフホスティング型のウェブアプリケーションです。2022年1月現在では以下の15個のデータベースに対応しており、ODBCにも対応しているのでODBC接続を利用すれば、これ以外のデータベースにも接続可能なようです。 Postgres MySQL SQL Server ClickHouse Crate Vertica Trino Presto Pinot Drill SAP HANA Snowflake BigQuery SQLite TiDB 公式サイトでの解説は以下の
1. sqldef とは sqldef は "The easiest idempotent MySQL/PostgreSQL/SQLite3/SQL Server schema management by SQL." と謳っているDBスキーマ変更管理ツールです。 通常の開発において DDL 文を管理する場合、環境を１から作るように CREATE TABLE 文など新規作成 DDL 文を準備すると共に、既に作成済みの環境でテーブルを変更するために ALTER TABLE 文など差分適用 DDL 文を準備する必要があります。この２種類の DDL 文を二重管理しないといけないというのは DBA にとっては頭の悩ましい問題でした。（差分適用 DDL 文のみ準備し、１から環境を作る場合も全ての変更を適用するという手もありますが…） sqldef を利用すると、変更適用先 DB の現在の状況と新規作成
こんにちは。なんの因果かNTTコミュニケーションズのエバンジェリストをやっている西塚です。 この記事は、NTT Communications Advent Calendar 2021 22日目の記事です。 5分でわかる「Trino」 「Trino」は、異なるデータソースに対しても高速でインタラクティブに分析ができる高性能分散SQLエンジンです。 以下の特徴を持っており、ビッグデータ分析を支える重要なOSS(オープンソースソフトウェア)の1つです。 SQL-on-Anything: Hadoopだけでなく従来のRDBMS(リレーショナルデータベース)やNoSQLまで、標準SQL(ANSI SQL)に準拠したアクセスをワンストップに提供 並列処理でビッグデータに対して容易にスケールアップ しかも高速(hiveの数十倍) Netflix, LinkedIn, Salesforce, Shopif
はじめに 本記事では、TypeScriptとPrismaとNestJSを使ってGraphQLサーバを作ってみます。 最終的には、以下のような記事の取得と作成ができるGraphQLサーバができあがります。 Prismaとは Prismaは、以下の3つのツールで構成されたNode.jsとTypeScriptのためのORMです。 Prisma Client: 自動生成される型安全なデータベースクライアント Prisma Migrate: 宣言的なデータモデリングとカスタマイズ可能なマイグレーション Prisma Studio: データを閲覧・編集するためのモダンなGUI 開発体験が良く、先日のJSConf JPの @qsonaさんの発表 でもあったように最近では新規サービスでの採用事例が増えてきました。 NestJSとは NestJSは、素早くスケーラブルなサーバーサイドアプリケーションを構築す
TL;DR: DuckDB-Wasm is an in-process analytical SQL database for the browser. It is powered by WebAssembly, speaks Arrow fluently, reads Parquet, CSV and JSON files backed by Filesystem APIs or HTTP requests and has been tested with Chrome, Firefox, Safari and Node.js. You can try it in your browser at shell.duckdb.org or on Observable. DuckDB-Wasm is fast! If you're here for performance numbers, h
TIGの辻です。GoのORマッパー連載8日目です。本記事では sqlc を紹介します。早速ですが、結論から行きましょう。 sqlc まとめ SQLファイルからデータベースにアクセスできる型安全なGoのコードを生成するライブラリ 構造体のモデルの手書き実装不要 複数テーブルをJOINしたときのマッパー実装不要 生成されるコードは不要なリフレクションなし SQLをがんがん書きたい、でも面倒なマッパー構造体は書きたくない、という開発者にとっては大きな味方になります。 sqlc の紹介 sqlc はSQLファイルからGoのアプリケーションコードを生成するライブラリです。2020/2に v1.0.0 をリリースし、着々とスターを伸ばしています。2021/08現在は v1.8.0 をリリースしています。本資料で生成しているコードも v1.8.0 を用いています。 https://star-histor
Transcript SQL 株式会社 AI Shift 三宅 悠太 1. データベース 2. SQL I 3.トランザクション 4. データベース設計 5. インデックス 6. 実行計画 7. SQL II データベース データベースとは “A database is an organized collection of inter-related data that models some aspect of the real-world “ (CMU) データベースとは、実世界のある側面をモデル化した、秩序 だった、相互に関連したデータの集まり DBMS • データベース管理システム（DBMS）は、データベースを管理するソフトウェア ◦ 例：MySQL, Oracle Database, SQLite, MongoDB • DBMSの目的は、アプリケーションが簡単にデータベースにデー
こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内（AI事業本部内）でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践（チーム開発）でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
SQLのチューニング方法 昔Qiitaで書いたものをzennにうつして、若干の修正、追加をしてみました。 ORACLEでの経験を元に書いていますがコストベースのリレーショナルデータべースなら大体共通の考え方だと思うので他にも使えると思います。 SQLのチューニングといえば比較的容易に済むインデックスをとりあえず作成する。といった対応を取られがちですが、数万レコード程度でのデータ量ではあまり効き目がなく（自分の経験則）、どちらかといえば、結合順が大幅に狂ってたりすることが原因のことが多かったりします。よって本当にインデックスがないことが原因なのか？を熟考する必要があります。（例えばID以外のフラグとかコードに単項目indexを貼ってるのもみたことがあります。怖いけど実話） また、インデックスを作りすぎるとオプティマイザが狂いやすくなって他のSQLにも悪影響を及ぼしたりするので結構熟慮して追加
trdsqlはCSV,LTSV,JSONに対してSQLを実行するツールと書いてあって、「PostgreSQLやMySQLに接続できるため、データをインポートする方法もある」と書いてあるため、オマケ的に捉えられているかもしれませんが、専用ツールを上回るくらい便利に使えます。 データをインポートしたい時に、そもそも候補としてすら挙がっておらず、寂しい気持ちがあるのですが、それよりも何よりも、それtrdsqlでサクッと出来ちゃうのに...という場面を度々目にするので、ここで紹介させていただきます。 そもそものtrdsqlの動作 そもそもtrdsqlの動作は、（デフォルトでSQLite3ですが）データベースに、テキストファイルを読み込んで、インポートし、SQLの処理をデータベースにお任せして、処理結果をテキストのいろんな形式に変換する。という動作になってます。 つまり、毎回データベースにテキストフ
Intro DBML (Database Markup Language) is an open-source DSL language designed to define and document database schemas and structures. It is designed to be simple, consistent and highly-readable. It also comes with command-line tool and open-source module to help you convert between DBML and SQL. Table users { id integer username varchar role varchar created_at timestamp } Table posts { id integer
2020/9/30追記 本記事は元々、「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の実行順序のお話」というタイトルで投稿しておりました。 しかし、知見のある方からのコメントと自分でも調べてみた結果、今回紹介している順序はあくまで論理的な処理順序であり、実行順序とは別物ということがわかりました。 誤った知識を布教してしまい申し訳ございません。 2020/9/30のタイミングで、本記事のタイトルを「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話」に変更させていただきました。 はじめに 「SQLといえば、エンジニアが扱うスキル」と思われがちですが、最近はマーケターや営業など、非エンジニアの方もSQLを使って、自らデータを抽出し分析する方が増えてきています。 またエンジニアの方でも、ORM任せでなんとなく理解している状態の方もいるのではないでしょうか？ 今回は、そんな方々にこそ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較
Photo by Samuel Mann こんにちは。谷口です。 「SQLは何となく書けるけど、DB設計はしたことない…」「DB設計について一度ちゃんと学んでおきたい…」という人は多いですよね。 DB設計とは、DBのデータモデル（DBの構成など）を作成する作業です。 DBを一から作ったり、テーブルを追加したりする際は、当然ですが「今あるデータが何となく格納できればそれでOK」ではありません。 テーブルは正規化できていないといけませんし、データの整合性も取れないといけません。また、効率よくデータが取れる構造になっているかどうかも重要です。 一から設計に取りかかるようなケースは少ないかもしれませんが、DBを取り扱うことがあるなら、こうしたDB設計の基本は知っておいて損はありません。むしろ自分が扱うDBの構造はきちんと知っておかないと、「なんか適当にSQL投げたらデータ取れたけど、正しく取れてる
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