New – Amazon Aurora I/O-Optimized Cluster Configuration with Up to 40% Cost Savings for I/O-Intensive Applications | Amazon Web Services
AWS News Blog New – Amazon Aurora I/O-Optimized Cluster Configuration with Up to 40% Cost Savings for I/O-Intensive Applications Since Amazon Aurora launched in 2014, hundreds of thousands of customers have chosen Aurora to run their most demanding applications. Aurora provides unparalleled high performance and availability at global scale with full MySQL and PostgreSQL compatibility at up to one-
MySQLで誕生日から年齢を取得する - Qiita
ユーザーの年齢を取得したいという場合に、DB上では誕生日を持っておいて、取得時に計算して年齢を出す、というのが一般的だと思います。 表示で使う際は、プログラム側で関数を作っておいて計算すればいいですが、分析用途やリストの出力のためにSQLでさくっと年齢を出したい！という場合に使える方法をご紹介します。 よりよい方法やバグ等ございましたら、アドバイスいただけると光栄です。 事前準備 年齢計算のクエリを投げるに当たって、テーブル・レコードを作成します。 テーブル 今回は、友達の誕生日一覧のテーブルを作成します。 mysql> DESCRIBE friend; +----------+------------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------
OLAP（分析）関数について -- OLAP（分析）関数はSELECT句で並び替え - SQLer 生島勘富 のブログ
前回の続きです。やっとOLAP（分析）関数までたどり着きました。 ざっくりとした考え方（毎回） GROUP BY は集約するので、結果が（集約キーを出力すれば）一意になる。つまり、出力される結果が一意になるまで集約される。 しかし、OLAP（分析）関数は、SELECTされた結果を区切って処理する。そのため、レコード数に変化はない。 集約する → GROUP BY 区切る → PARTITION BY となる。これだけが分かっていれば実は簡単です。 納品書合計金額までをOLAP（分析）関数で計算する。 OLAP（分析）関数で処理すると SELECT 納品書番号, 行, 商品ID, 単価, 数量, 消費税率 , 単価 * 数量 AS 合計 , ROUND(単価 * 数量 * 消費税率) AS 明細毎の消費税 , SUM(単価 * 数量) OVER (PARTITION BY 納品書番号) AS
ちょっと細かいSQL論 - Qiita
SQL実戦入門を読んだので、ポイントをいくつかまとめておく。 SQLの発行順序 ジョイン処理 Whereによる絞込 GroupByによるグループ化 selectによる計算と集約 havingによる絞込 ウインドウ関数の計算 Orderbyによる並び替え Limitによる絞込 Group by はホールケーキのカット 集約とカットを行う。※集約を行わないのがpartition by つまり、見方を変えるとその基準がない下記のようなSQLは理論的には成立する。 select count(*) from address group by () ※ 結果的に省略可なだけ GroupByを利用する際は、結合との順番に注意する。 select C.co_id ,C.district,sum(emp_nbr) as sum_emp from Companies C inner join Shops S
【MySQL】グループごとの上位N件ずつを取得 - のんびり精進
Window 関数を使う方法 MySQL 8.0.2 で導入された Window 関数をまず使ってみます。 参考にしたのは次のページです。 「ROW_NUMBER() - Oracle, SQL Server and PostgreSQL」と書かれているので MySQL 以外でも共通で使えるはずです。 www.sqlines.com SELECT city, country, population FROM (SELECT city, country, population, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY country ORDER BY population DESC) as country_rank FROM cities) ranked WHERE country_rank <= 2; 欧米の都市人口を使って例示されていましたが、少しわかりにくく感じ
Rank function in MySQL
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Amazon RDS Aurora DB（PostgreSQL）から 5分で REST ful APIを作成：CData API Server AMI - CData Software Blog
こんにちは。CDataリードエンジニアの杉本です。 今回は、最近リリースされた、AWS AMI版、CData API Server を使って、5分で Amazon RDS の Aurora DBから REST ful を作成する方法を紹介したいと思います！ AMI（Amazon Machine Image） CData API Server とは？ 必要なもの API の作り方 1. AMIでのAPI Server デプロイ 2.Amazon Aurora DB から API を構成 3. Connectionの追加 4. Resourceの追加 5. Userの追加 構成したAPIにリクエストを送ってみる おわりに。API Server 参考リンク AMI（Amazon Machine Image） CData API Server とは？ 通常、CData で提供している API Se
Setup AWS Lambda to Use Amazon RDS ProxyAdam C. | 4 years ago
In the previous post, we learned that to ultimately solve the issue of AWS Lambda overwhelming RDS instance is using Amazon RDS Proxy. In this post, we are looking into this. AWS provides some documents, we found the below two links are helpful: Using Amazon RDS Proxy with AWS LambdaIntroduction to RDS Proxy (Youtube Video)The idea behind this is pretty simple. The flow that we had before was: Am
SQLにおける行間比較で、相関サブクエリを使わなくて済む「ウィンドウ関数」とは？：CodeZine（コードジン）
SQLの達人と呼ばれるミックさんがモダンなSQLプログラミングの手法について解説した『達人に学ぶSQL徹底指南書 第2版』。今回、本書からミックさんが主役級と語る「ウィンドウ関数」について紹介します。ウィンドウ関数を利用することで、SQLでの行間比較において難しい相関サブクエリを使わなくてよくなるのです。 本記事は『達人に学ぶSQL徹底指南書 第2版 初級者で終わりたくないあなたへ』の「2 必ずわかるウィンドウ関数」を抜粋し、掲載にあたり編集したものです。 順序を使ったプログラミングの復活 本記事ではウィンドウ関数というSQLの道具を取り上げます。1990年代の後半にアイデアが登場し、2000年代にOracle、Db2、SQL Server などのDBMSでサポートされるようになり、2017年にMySQLがサポートを表明したことで、現在では主要なすべてのDBMSで利用することが可能になりま
SQLのパフォーマンス問題を引き起こす日付型
処理しにくい最もたるものはDATE型でしょう。 Oracleは、常に時刻までを含むDATE型の1つしかないので、特に厄介だと言えます。 時間の成分を排除するためにTRUNC関数を使うのは、 一般的な方法になっています。実際には、Oracleには純粋なDATE型は存在しないので、この関数は時間成分を削除 してしまうわけではなく、その代わり時刻を0時0分に設定します。検索時に時間成分を無視するには、比較の両辺で TRUNC関数を使用します。前日の売り上げを知りたい時は以下のようにします。 SELECT ... FROM sales WHERE TRUNC(sale_date) = TRUNC(sysdate - INTERVAL '1' DAY)これは完璧に有効で正しい文ですが、SALE_DATEに 作られたインデックスを正しく使うことはできません。この理由は、「UPPERとLOWERを使った
EXISTSとSQLの高速化について - 猫好きモバイルアプリケーション開発者記録
SQL高速化についてはいろんなサイトで取り上げられているので 今更取り上げる必要はないかと思っていましたが、 ふと最近仕事をしている中でハマっている人が多いポイントであると感じたため 改めて書いてみることにしました。 EXISTSが速いという誤解 EXISTSについて書かれたサイトを見ると、 「速い」というような記述を見かけることが多いかと思います。 しかし、これはあくまでサブクエリを組んだ場合に、INやイコールを使って比較するときと比べて速い場合が多いというだけであり、 EXISTSが速いというわけでは決してありません。 ハッキリ言ってしまうと、EXISTSを使うクエリは基本的に遅いです。 これは正確に言うと、EXISTSを利用するケースにおいて相関サブクエリが使われていることが原因で遅くなっています。 相関サブクエリとはどういうものか、以下にメンバー情報を格納した MEMBER テーブ
RDB - 実例で学ぶ、JOIN (NLJ) が遅くなる理屈と対処法 - Qiita
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
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MySQLで分析関数を模倣1（前編）
Multiple Ranks in one table
Emulating PARTITION OVER with MySQL 5.7
MySQLで分析関数を模倣1（前編）
Troubleshooting on MySQL RDS Aborted Connection Error with AWS LambdaAdam C. | 4 years ago
MySQL - Visual Studio Marketplace
【docker-compose】Remote Container拡張機能からVScodeサーバーのMySQL拡張機能を経由してMySQLコンテナにアクセスする
node-mysql2/Extras.md at master · sidorares/node-mysql2