例えば次のようなテーブルがあったとする。 -- PostgreSQL CREATE TABLE history ( id SERIAL PRIMARY KEY, user_id INTEGER NOT NULL, data TEXT, created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); -- MySQL CREATE TABLE history ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id INT NOT NULL, data TEXT, created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); INSERT INTO history (user_id, data, created_at) VALUES (1, 'First
『2014-07-26 08:47:13』のようにdatetime型でカラムに格納されている値を日付で抽出(SELECT)した時の速度を比較してみました。 サンプルテーブルは100,000レコード 抽出するdatetime型のカラムにはインデックスを張っています。 実行時間は10回平均です。 結果はほほ想像通りですが、参考として 同じ結果でもSQL文にはいくつもの書き方があり、書き方によって速度が20倍も違います。 [参考記事] 日付型のフォーマットにスラッシュを使ってはいけません(文字コードによって値が変わる) datetime型を『2014-07-26』のように単純に比較すると『00:00:00』が補完されます。 `sample_time` = '2014-07-26' ↓と同じ扱い `sample_time` = '2014-07-26 00:00:00' 以下、早い順です。 日時を
利用シーン MySQL(UTF8のDB)からテーブル単位でCSV出力して、Excelで編集し再度取り込む。 エクスポート テーブルを選択する。 「メニュー＞Tools＞Export grid rows ..」を選択する。 Encodingを「ANSI」とする。 Row selectionを「Complete」とする。 「OK」を押してエクスポートする。 ～ Excel等でCSVを編集 インポート 取り込むCSVの文字コードをUTF-8とする。※任意のエディタやツールで 「メニュー＞Tools＞Import CSV file ..」を選択する。 Control charactersのFields terminated byを「,」にする。 Methodを「Client parses file contents」にする。 「Import!」を押してインポートする。 ### 補足 Handlin
いやー、知らないって怖いね。 なんだこのキモいSQLは、って思ってしまったけど、調べているウチに、これちゃんとSQL構文に則ってる！こちらが間違ってた！って事がわかっていきました。 あえて、知らなかった所から勢いで書いていたのを、そのままにしてみました。 キモいSQLコードを偶然見つけた SQLにおけるORDER BYって、その後にカラム（およびそのエイリアス）を並べてソート順として使用するわけですが、MySQL案件のお仕事の中で偶然こんなものを見つけて、絵に描いたような二度見リアクションしました。 SELECT * FROM tbl ORDER BY id = 23; -- (1) SELECT * FROM tbl ORDER BY FIELD( id, 23, 234, 543, 23 ); -- (2)こうした、「ORDER BYに、あたかもWHERE句で絞り込む条件指定のような使
問題 select * from member where namae like '%サトウ%'; こんなSQLで、namaeがサトウ、ｻﾄｳ、さとう、サトｳ（一部半角）何でもマッチさせたい！ 答え では、これで。 select * from member where namae collate utf8_unicode_ci like '%サトウ%'; データベースがutf8でないときは、もうひとつ変換を入れて、 /* ERROR 1253: COLLATION 'utf8_unicode_ci' is not valid for CHARACTER SET 'ujis' など言われたら */ select * from member where convert(namae using utf8) collate utf8_unicode_ci like '%サトウ%'; 数字の全角/半
MySQL に限らず、SQL のNULL の仕様には何回か「えっ」と驚くことがあったのでメモしておこうと思います。5.1 版の日本語マニュアルがなかったものについては、4.1 のマニュアルを参照しました。 そもそもNULL は何を意味するか NULL は未定義または、不明を意味する。「電話番号を持たない」ということを表現する場合は、NULL ではなく、空の文字列を使う。 NULL 値というものを SQL 初心者はよく混乱します。SQL 初心者は、多くの場合、NULL が空文字 "" と同じであると考えてしまいます。これは違います。たとえば、以下のステートメントは完全に別のものです。 mysql> INSERT INTO my_table (phone) VALUES (NULL); mysql> INSERT INTO my_table (phone) VALUES (""); どちらのス
DBのテーブル設計を行うときにフラグを持つフィールドは、それぞれtinyint(1)とかでフィールドを作って0 or 1を入れるようにしていました。 [sql title=”こんなかんじで”] CREATE TABLE `sample_old` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘ID’, `flg1` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘フラグ１’, `flg2` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘フラグ２’, `flg3` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘フラグ３’, `flg4` tinyint(1) unsig
MERGE,UPSERTと言われる、UPDATE文とINSERT文を条件によって自動的に切り替えることができるSQL文は、MySQLでは2種類用意されています。 REPLACE、INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATEです。 それぞれの違いは REPLACE INSERT文と同じ構文でINSERTの部分をREPLACEに置き換えたもの 動作としては通常のINSERTと同じでDUPLICATE KEYが発生した場合に該当のレコードを削除してINSERT INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE INSERT文のオプションとして記述 動作としては通常のINSERTと同じでDUPLICATE KEYが発生した場合にオプションで指定したUPDATE文を実行 REPLACE文は憶えやすいこともあって、知っている人も多いかと思いますが、アプリケーションで実際に使
テーブル名/インデックス名/カラム名を変更する(ALTER TABLE RENAME文) 作成済みのテーブルに対してテーブル名の変更やカラム名の変更を行うには ALTER TABLE RENAME 文を使います。書式は次の通りです。 テーブル名の変更 ALTER TABLE tbl_name RENAME [TO|AS] new_tbl_name インデックス名の変更 ALTER TABLE tbl_name RENAME INDEX old_index_name TO new_index_name カラム名の変更 ALTER TABLE tbl_name RENAME COLUMN old_col_name TO new_col_name
サブクエリの前にEXISTSを指定すると、サブクエリが1つでもデータを返した場合に条件式がTRUEとなります。書式は次の通りです。 SELECT col_name1 FROM tbl_name1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM tbl_name2 WHERE ...); EXISTSを付けた場合、サブクエリがデータを返すかどうかだけを判断するのでサブクエリで取得したデータを何かと比較するということは行いません。取得するカラムは通常「*」を指定しますが任意のカラムを指定しても構いません。ただその場合でも「*」を指定した場合と同じ扱いになります。 サンプル 実際に試してみます。まず次のようなテーブルを作成します。 mysql> create table newcustomer (id int, name varchar(10)); mysql> create table
您的请求在Web服务器中没有找到对应的站点！ 可能原因： 您没有将此域名或IP绑定到对应站点! 配置文件未生效! 如何解决： 检查是否已经绑定到对应站点，若确认已绑定，请尝试重载Web服务； 检查端口是否正确； 若您使用了CDN产品，请尝试清除CDN缓存； 普通网站访客，请联系网站管理员；
HAVING 句を指定すると GROUP BY 句によってグループ化されて取得したデータに関して、取得する条件を設定することができます。ここでは MySQL で HAVING 句を使ってグループ化したデータを取得する条件を設定する方法と、 WHERE 句と合わせて利用する場合の注意点などについて解説します。 ※ GROUP BY 句の使い方については「データをグループ化する(GROUP BY句)」を参照されてください。
この歳まで生きてきて「戻り梅雨」という概念をさっき初めて知った kimoto です。 データベースの情報をアップデートする際に、テーブルをまたがって行いたい時があります。 例えば A というテーブルのデータを B というテーブルの特定のデータに置き換える、とか。 UPDATE 文をいくつも書いてひとつひとつやる方法もあるし、スクリプトを書いてループで回すやり方もあるでしょう。 今日は、自分へのメモも兼ねて SQL 文だけで行うやり方を書いてみます。 TableA の値を TableB の値で更新する まず、TabelA の内容を TableB の内容にする方法です。 例えば、TableA の name というフィールドの値を、TableB のうち同じ id を持つレコードの name で上書きしたいとします。 ちなみに、id は一意とう前提です。その場合、流す UPDATE 文は単純。 U
WHERE 句で条件を指定するときに REGEXP 演算子を使用すると、カラムの値と文字列が一致するかどうかを比較する時にを正規表現を使ったパターンマッチングを行うことができます。ここでは MySQL で REGEXP 演算子を使ってカラムの値をパターンマッチングする方法について解説します。 ※ 正規表現とは何かについては「正規表現入門」を参照されてください。
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Blogger
