なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ
Amazon RedshiftでCOPY実行時エラーを確認する際はpsqlコマンドで『\x』と併せて使うと良い感じ | DevelopersIO
psql 実際どういう風に変わるのでしょうか。試してみましょう。これが通常時。項目が横に並んで表示される形ですね。カラム数及びその内容が表示幅に収まっていれば良いですが、そうでない場合は折り返して表示されてしまいます。(このエントリでは横に見切れて1行で表示されていますが) # SELECT * FROM public.orders LIMIT 1; order_id | order_date | priority | quantity | sales | discount_rate | ship_mode | profit | unit_price | ad_expenses | shipping_cost | customer_name | prefecture | city | area | shop_name | customer_segment | product_categor
はじめに 既存のテーブルの情報からスケジュールの日程間隔を調べたい場合に都合の良い関数が有ると言う事で調べて使ってみました。 環境 Mac OSX 10.10.5 Redshift 1.0.1125 準備 テーブル ２人のアーティストのツアー日程表です。 CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS blog; CREATE TABLE blog.tour_schedule ( id INTEGER , artist VARCHAR(32) , day DATE , Country VARCHAR(16) , City VARCHAR(16) , Venue VARCHAR(24) , PRIMARY KEY(id) ); INSERT INTO blog.tour_schedule VALUES (1,'Dimitri From Paris','2016-12-02','Kan
はじめに テーブルを作成する際に、参照したい別のテーブルの状態が理想的な形になっていない場合、そのままではテーブルを作成できない事があります。そこで、ある状況下でどうしたら理想的な形にするかを紹介します。 環境 MacOSX 10.10.5 Yosemite Redshift 1.0.1125 テーブルの準備 商品の販売日リスト：item_sale_update CREATE SCHEMA IF EXISTS blog; DROP TABLE IF EXISTS blog.item_sale_update; CREATE TABLE blog.item_sale_update ( id INTEGER , item_name VARCHAR(8) , group_id INTEGER , on_off INTEGER , update_date DATE ); INSERT INTO bl
はじめに 最小値と最大値を取得する関数にはMINとMAXが存在しますが、文字列で実現するにはFIRST_VALUEとLAST_VALUEを使用します。 環境 MacOSX 10.10.5 Yosemite Redshift 1.0.1125 テーブルの準備 ミュージシャンのツアースケジュール：tour_schedule CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS blog; CREATE TABLE IF NOT EXISTS blog.tour_schedule ( id INTEGER , artist VARCHAR(32) , day DATE , Country VARCHAR(16) , City VARCHAR(16) , Venue VARCHAR(24) , PRIMARY KEY(id) ); INSERT INTO blog.tour_schedule V
はじめに Window関数とはなんなのか？ 分析関数とも言われる比較的新しい機能で、分析SQLを書く上で最強の武器だそうです。 ただ理解をするのが難しく Windowとは何か？ Windowは何を分けているのか？ 自分が学んだ時に理解に苦労したPartitionBy句とOrderBy句、frame定義について僕が理解していることや影響範囲について書こうと思います。 今回もいつものサンプルデータを使います。 手を動かしながら動作を確認したい方はこちらをどうぞ！ Window関数は以下のような物があります。個々の関数についての説明は今回は割愛します。 集約関数をWindow関数として使うことができる - sum() Window内の合計値を算出 - min() Window内の最小値を算出 - max() Window内の最大値を算出 分析関数 - row_number() Window内での
![[SQL] 最強の分析ツールと言われるWindow関数について私が学んだこと | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d6aad0a15decd3d1e5ceca12d0c4daea692899e0/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fproxy.goincop1.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F07%2Fsql.png)
Amazon Redshift: VACUUM処理が必要なテーブルを改めて洗い出す | DevelopersIO
当エントリで紹介しているものより、もうちょっと便利なSQLを 下記エントリで紹介しています。宜しければご参照ください。 Amazon Redshift: ソートキーを指定してないとVACUUMの恩恵に預かれないというお話(&VACUUM対象テーブル抽出 改良版SQL付) ｜ Developers.IO 超小ネタです。 以前、以下のエントリを投稿しましたが、スキーマを分割していたりすると、そもそも『このテーブル、どこのスキーマだっけ？』となる事がありました。なので、以前の内容を踏まえつつ、若干の手直しを加えたものを備忘録として投稿しておこうと思います。 Amazon Redshift Useful SQL: VACUUM処理が必要なテーブルを洗い出す ｜ Developers.IO 手直し版が以下SQL。svv_table_infoテーブルからスキーマの情報を参照して、併せて出しています。
Amazon Redshift便利ツール『amazon-redshift-utils』の便利SQLスクリプト紹介(AdminViews編) | DevelopersIO
Amazon Redshiftでは日々の作業を行う上で様々な情報を必要とし、その過程で『こういう情報が欲しい』という局面が多々あります。当ブログでも適宜『便利系SQL』として必要な情報を取得する為のSQLをご紹介して来ましたが、以下のGitHub上で展開されている各種スクリプトがとても有用そうでしたので2回に分けて中身を見てみたいと思います。当エントリは『管理系ビュー(AdminViews)』に関する内容となります。 awslabs/amazon-redshift-utils · GitHub amazon-redshift-utils/src/AdminViews at master · awslabs/amazon-redshift-utils · GitHub 目次 事前準備</a v_check_data_distribution.sql v_constraint_dependen
Amazon Redshift便利ツール『amazon-redshift-utils』の便利SQLスクリプト紹介(AdminScripts編) ｜ DevelopersIO
Amazon Redshiftでは日々の作業を行う上で様々な情報を必要とし、その過程で『こういう情報が欲しい』という局面が多々あります。当ブログでも適宜『便利系SQL』として必要な情報を取得する為のSQLをご紹介して来ましたが、以下のGitHub上で展開されている各種スクリプトがとても有用そうでしたので2回に分けて中身を見てみたいと思います。当エントリは『管理系スクリプト(AdminScripts)』に関する内容となります。 awslabs/amazon-redshift-utils · GitHub amazon-redshift-utils/src/AdminScripts at master · awslabs/amazon-redshift-utils · GitHub 目次 commit_stats.sql current_session_info.sql filter_used
はじめに Oracleの階層問い合わせについて、基本事項から使用例まで、SQLのイメージを交えて解説します。本稿では、connect by nocycle、connect_by_IsCycle疑似列を扱います。 対象読者 Oracleの階層問い合わせを使いたい方 OracleのSQLの理解を深めたい方 connect by nocycleを使用する階層問い合わせは、有向グラフや無向グラフなどのグラフ構造の知識を必要としますので、『グラフ理論 - Wikipedia』などを読まれてからの方が理解しやすいと思います。 必要な環境 本稿で扱うSQLは、Oracle 10.2.0.1.0で動作確認しました。 1. connect by nocycle cycleという英単語は名詞で、意味は「ひと巡り、一巡、周期」です。connect by nocycleを使うと、経路上で訪問済であるノードへの再訪
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