実行計画を活用する事でSQLのパフォーマンスを改善する事が可能となります。

本ブログでは以下の環境を使用します。実際に試される方は下記のブログを参照ください。

PostgreSQL(Ver 16.4)　　　　 ：PostgreSQLのインストール
A5M2(A5:SQL Mk-2)(Ver 2.19.2)：A5M2(A5:SQL Mk-2)のインストール(Zip版)
外部データベース接続方法：【PostgreSQL】「pgAdmin4」外部データベースサーバーの接続方法

【A5M2（A5:SQL Mk-2）】『SQLの実行計画』を学んでパフォーマンスを改善しよう！

A5M2（A5:SQL Mk-2）　SQL実行計画とは？

SQL実行計画は、データベースがクエリを実行する際の「処理手順」を表したものです。たとえば以下のような情報を確認できます。

• スキャン方法：テーブル全体を読むか、インデックスを使うか
  
• 結合方法：テーブル同士を結合する方法
  
• コスト情報：クエリ実行に必要なリソース量の予測

A5M2（A5:SQL Mk-2）で実行計画を確認する方法

実行計画を確認するには、以下の2つのコマンドを使います：

1. EXPLAIN：実行計画を表示（実際にはデータを取得しない）
   
2. EXPLAIN ANALYZE：実際にクエリを実行し、詳細な実行計画を表示。

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A5M2（A5:SQL Mk-2）で実際に「実行計画」を見てみる

テーブルの準備

次のようなテーブルを作成します。

create table public.bookstock (
  book_id serial not null
  , title character varying(150) not null
  , author character varying(100)
  , price numeric(10, 2) not null
  , stock integer default 0
  , created_at timestamp(6) without time zone default now()
  , primary key (book_id)
);

作成したテーブルにダミーデータを10,000件追加します。

実行するSQLクエリ

ここでbookstockテーブルのデータをstock数の多い順に並べてみましょう。SQLは以下となります。このクエリがデータベース内でどの様に実行されるのかを見てみます。

SELECT * FROM bookstock ORDER BY stock DESC;

EXPLAIN 指定時

EXPLAIN SELECT * FROM bookstock ORDER BY stock DESC;

実行計画は以下のように表示されます。

Sort  (cost=858.39..883.39 rows=10000 width=42)
  Sort Key: stock DESC
   ->  Seq Scan on bookstock  (cost=0.00..194.00 rows=10000 width=42)

解説

• Sort ノード
  • 並び替えの基準は stock 列の降順
  • cost=858.39..883.39 rows=10000 width=42
    • 起点コスト (858.39)：ソート処理を開始するために必要なリソース量（CPUやI/O）
    • 終点コスト (883.39)：ソート処理が完了するまでの推定コスト
      • ソート処理のコストが高いのは、stock 列にインデックスがないため、全てのデータを並び替える必要があるからです。
    • 行数 (rows)
      • 推定されるソート対象の行数は10,000行
    • 行幅 (width)
      • 1行あたりの平均サイズは42バイトと推定

• Seq Scanノード
  • 順次スキャン
  • cost=0.00..194.00 rows=10000 width=42
  • コスト
    • 起点コスト (0.00)
      テーブルスキャンを開始する際のコスト（主にディスクアクセスの初期コスト）
    • 終点コスト (194.00)
      全行をスキャンし終えるまでの推定コスト
      • スキャンのコストが比較的低いのは、データが連続して格納されているため効率的に読み取れることを意味しています。

全体のコスト評価

• 全体コスト
  • Seq Scanの終了コスト (194.00) + Sortの終了コスト (883.39) = 1,077.39
    これは、データを取得して並び替えるまでに必要なリソース量の合計です。
• なぜコストが高いのか
  • テーブルにインデックスがないため、全行をスキャンした後で全データをメモリにロードして並び替えを行う必要があるからです。

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EXPLAIN ANALYZE 指定時

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM books ORDER BY stock DESC;

実行結果は以下のように表示されます。

Sort  (cost=858.39..883.39 rows=10000 width=42) (actual time=10.102..11.431 rows=10000 loops=1)    Sort Key: stock DESC
  Sort Method: quicksort  Memory: 1088kB    ->  Seq Scan on bookstock  (cost=0.00..194.00 rows=10000 width=42) (actual time=0.060..2.295 rows=10000 loops=1)
Planning Time: 0.272 ms
Execution Time: 12.888 ms

解説

• Sort ノード
  • costはEXPLAIN指定時と同様
  • actual time=10.102..11.431 rows=10000 loops=1
    並べ替え操作に実際にかかった時間をミリ秒単位で示しています（約1.33ms）。
• Sort Method：quicksort
  • ソート方式はクイックソートアルゴリズムを使用
• Memory：1,088kB
  • クイックソートのために使用されたメモリ量（1MB強）

• Seq Scanノード
  • 順次スキャン
  • cost=0.00..194.00 rows=10000 width=42
  • コスト
    EXPLAIN指定時と同様
  • actual time=0.064..2.260
    スキャンに実際にかかった時間　約2.2ms

• Planning Time：0.272 ms
  クエリを実行する計画（実行計画の生成）にかかった時間（約0.27ms）
• Execution Time：12.888 ms
  実際のクエリ実行全体にかかった時間（約12.9ms）

考察と最適化ポイント

• 並べ替え（Sort）のコスト
  • 並べ替え操作自体はquicksortを使用して効率的に実行されていますが、データ量が増えるとメモリ使用量や実行時間が大きくなる可能性があります。
  • 頻繁にstock列を降順でソートするクエリを実行する場合、インデックスを作成することでパフォーマンスを改善できます。

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インデックスを作成して試してみる

下記のように「stock」列にインデックスを作成してEXPLAIN ANALYZEで試してみます。

CREATE INDEX idx_stock ON bookstock(stock);

結果は以下の通り。

• Planning Time: 0.143 ms
  • クエリを実行する計画にかかった時間　約-0.13ms短縮
• Execution Time: 3.559 ms
  • 実際のクエリ実行全体にかかった時間　約-9.3ms短縮

インデックスを設定する事で処理時間を短縮する事ができた。

A5M2（A5:SQL Mk-2）で実行計画を活用するポイント

1. クエリの改善箇所を特定
   • 不必要なシーケンシャルスキャンや、結合方法の改善を確認します。
2. インデックスの効果を検証
   • インデックスを追加した後のコストの変化を比較できます。
3. 複雑なクエリを分析
   • 複数のテーブルを結合したクエリでも、どの処理に時間がかかっているかが分かります。

なぜ実行計画を確認するのか？

実行計画を確認することで以下が可能になります。

• ボトルネックの特定
• 不要なスキャンの発見
• インデックスが効果的に利用されているかの確認

まとめ：A5M2（A5:SQL Mk-2）実行計画活用でパフォーマンス向上

A5:SQL Mk-2のSQL実行計画ツールを活用することで、SQLクエリを最適化でき実行のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

実行計画を確認するには、以下の2つのコマンドを使います。

• EXPLAIN
  実行計画を表示（実際にはデータを取得しない）
  
• EXPLAIN ANALYZE
  実際にクエリを実行し、詳細な実行計画を表示

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【A5M2(A5:SQL Mk-2)】『SQLを２回実行し結果セットを比較』

『SQLを２回実行し結果セットを比較』とは？

この機能はデータベースを操作する前と操作した後の結果比較を視覚的に確認できる機能です。そのため変更前の状態を取得する「１回目のSQL文」を実行し、変更後の状態を取得する「２回目のSQL文」を実行します。

それぞれの結果セットを比較することで、データの変化やクエリの結果の違いを視覚的に確認できます。例えば、在庫データを更新した後、その変更を視覚的に検証する場合に便利です。

比較結果は、差分（追加、削除、変更）として表示されます。

この機能が便利な点

1. 差分が一目で分かる
   テーブルやリスト形式で表示されるため、違いを視覚的に確認できる
   
   
2. 手作業での比較作業の軽減
   大量のデータを目視で比較する手間を大幅に削減
   
   
3. クエリロジックの検証
   結果セットがどのように変化したかをすぐに確認できるため、クエリチューニングやデバッグが効率的に実行できる

どのような場面で役立つのか？

1. データ更新後の検証
   データ更新処理が正しく動作しているか確認できる
   
   
2. 異なるSQLの結果比較
   ロジックを変えたクエリが正確に結果を返しているか検証できる
   
   
3. データ移行の整合性確認
   古いデータベースと新しいデータベース間のデータ一移行の整合性を確認できる
   

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実際の使用例：書籍在庫データの変更を比較

使用例の内容

ここでは書籍在庫テーブルを作成し書籍データや在庫数を変化させてデータの変更結果を確認します。

書籍在庫テーブルの作成

以下のSQL文を実行して「書籍在庫テーブル」を作成し、データを確認します。

-- 書籍情報テーブル
CREATE TABLE books (
    book_id SERIAL PRIMARY KEY,        -- 書籍ID（自動生成）
    title VARCHAR(150) NOT NULL,       -- 書籍名
    author VARCHAR(100),               -- 著者名
    price NUMERIC(10, 2) NOT NULL,     -- 価格
    stock INT DEFAULT 0,               -- 在庫数
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW() -- 作成日時
);

-- サンプルデータ挿入
INSERT INTO books (title, author, price, stock)
VALUES
    ('PostgreSQL入門', '鈴木 一郎', 3000, 10),
    ('SQLの基礎', '田中 花子', 2500, 5),
    ('A5:SQL Mk-2の基礎', '松原 正和', 2800, 3);

-- データの表示
SELECT * FROM books;

上記SQLの実行結果です。

1回目のSQLの実行

現在の状態でSQLエディタに１回目に実行するSQL文「SELECT * FROM books order by book_id;」を入力し、「A:B」ボタンをクリックします。
※order by book_idはプライマリキーなので省略可能。

「手動による同一レコード識別キーの選択を省略」とは？

「A:B」ボタンをクリックすると下記ダイアログが表示されます。

本機能では2つの結果セット（SQLの実行結果）を比較するときに、各行を識別するためのキー（ユニークキー）が必要です。このキーを使ってどのレコードが同一かを特定し、追加・削除・変更を検出します。

通常は、結果セットに含まれる列の中から、識別キー（主キーやユニークな列）を手動で選択する必要がありますが、次のようなケースではその選択が不要になります。

• 結果セットに識別キーが含まれている場合
  テーブルに主キー（PRIMARY KEY）またはユニーク制約（UNIQUE）が存在し、それが結果セットに含まれている場合。
  
  
• 結果セットの列が完全に一致する場合
  比較対象の2つの結果セットのカラム構造とデータ型が完全に一致し、行そのものをキーとして比較できる場合。
  
  

今回は上記の両方に該当する為、✔を入れて「実行（1回目）」ボタンをクリックします。これで現状のデータセットが取得され、SQLの実行ボタンが「実行（２回目）」になります。

• 「手動による同一レコード識別キーの選択を省略」を✔した時に表示されるメッセージ

• SQL２回目の実行画面
  この画面は実行ボタンをクリックするまで表示されます。

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２回目のSQLの実行

書籍在庫テーブルのデータ変更

書籍在庫テーブルを更新するため下記のSQL文を実行します。

-- 書籍在庫数の更新
UPDATE books SET stock = 2 WHERE book_id = 1;
UPDATE books SET stock = 10 WHERE book_id = 3;
INSERT INTO books (title, author, price, stock)
VALUES
    ('Python入門', '田中 正', 2500,5);
DELETE FROM books WHERE book_id = 2;

-- PostgreSQL入門 　　在庫数を　２に変更
-- A5:SQL Mk-2の基礎　在庫数を１０に変更
-- 'Python入門'を追加
-- 'SQLの基礎を削除'

実行結果は以下のようになり、SQL文が正しく書籍在庫テーブルに反映されました。

「書籍在庫テーブル」の変更が確認できたら「SQLの実行２回目」を実行します。そうすると下表のように変更前と変更後のレコードの比較表が表示されます。

まとめ：便利なシーンと効果的な活用法

「SQLを2回実行で結果セットを比較」は、データの変化を視覚的に把握したいときに大変役立つ機能です。特に以下のシーンで活用できます。

• アプリケーションやバッチ処理の検証
• データベースの更新結果の確認
• テスト環境でのトラブルシューティング

手作業での検証が不要になるため、データベース管理者や開発者は業務の時間短縮に繋がります。

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A5M2(A5:SQL Mk-2) SQLエディタの使用方法

A5M2(A5:SQL Mk-2) SQLエディタの表示

以下の手順でSQLエディタを起動します。但し、データベース「sales_db」をあらかじめ作成して接続しておいてください。

• 「ファイル」メニュー　⇀　「新規」を選択

「SQL」ボタンをクリック。

「SQLエディタ」が表示されます。

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A5M2(A5:SQL Mk-2) SQLエディタでのSQL実行方法

SQLの実行方法を大別すると以下のようになります。

1. キャレット位置
2. キャレット位置以降
3. 先頭から全て
4. プロシージャモード

下記のSQLは「書籍売上管理システム」に必要な3個のテーブルを作成するSQLです。このSQLを参考に「キャレット位置」「キャレット位置以降」の実行を紹介します。

-- 顧客情報テーブル
CREATE TABLE customers (
    customer_id SERIAL PRIMARY KEY,    -- 顧客ID（自動生成）
    customer_name VARCHAR(100) NOT NULL, -- 顧客名
    email VARCHAR(150),                -- メールアドレス
    phone VARCHAR(20),                 -- 電話番号
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW() -- 登録日時
);

-- 書籍情報テーブル
CREATE TABLE books (
    book_id SERIAL PRIMARY KEY,        -- 書籍ID（自動生成）
    title VARCHAR(150) NOT NULL,       -- 書籍名
    author VARCHAR(100),               -- 著者名
    price NUMERIC(10, 2) NOT NULL,     -- 価格
    stock INT DEFAULT 0,               -- 在庫数
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW() -- 作成日時
);

-- 売上テーブル
CREATE TABLE sales (
    sale_id SERIAL PRIMARY KEY,        -- 売上ID
    sale_date DATE NOT NULL,           -- 売上日
    customer_id INT REFERENCES customers(customer_id), -- 顧客ID
    book_id INT REFERENCES books(book_id),             -- 書籍ID
    quantity INT NOT NULL,             -- 購入数量
    total_amount NUMERIC(10, 2) NOT NULL, -- 売上合計額
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW() -- 作成日時
);

「キャレット位置」の実行

キャレットとは「SQLエディタ」内でのカーソルの位置を表します。つまり、カーソール位置からのSQL文を「SQL区切り文字（;）」の位置まで実行します。

• 実行方法
  • 「書籍売上管理システム」のテーブルを作成するSQLをエディタにコピーします。
  • 上から２行目の「CREATE TABLE customers (」　にカーソルを置いて、「キャレット位置」を選択し、①のSQL実行ボタンをクリックします。

• 実行結果
  「テーブル」を右クリックし「全てのデータベース情報の再読み込み」実行すると、SQL区切り文字「;」までが実行されcustomersテーブルが作成されているのが確認できます。

「キャレット位置以降」からの実行

書籍情報テーブル作成SQLの「CREATE TABLE books (」にカーソルを置いて、「キャレット位置以降」を選択しSQL実行ボタンをクリックします。

• 実行結果
  SQL区切り文字「;」を超えてsalesテーブルの作成まで実行しているのが分かります。

「先頭から全て」の実行

作成された３個のテーブルを削除する下記のSQLコードを「先頭から全て」を選択して実行します。
※カーソルはSQLの最終行に置いています。
※３個のテーブルを削除する場合「外部キー制約」の関係で、salesテーブルから削除します。

• 実行結果
  「テーブル」を右クリックし「全てのデータベース情報の再読み込み」実行すると３個のテーブルが全て削除されています。

-- 売上テーブルの削除
DROP TABLE IF EXISTS sales;

-- 書籍情報テーブルの削除
DROP TABLE IF EXISTS books;

-- 顧客情報テーブルの削除
DROP TABLE IF EXISTS customers;

「プロシージャモード」での実行

プロシージャは複数のSQL操作をまとめて実行するためのものです。例として書籍の在庫数を増減させるプロシージャを以下に示します。

update_stock プロシージャを作成するSQLをプロシージャモードで実行します。

update_stock プロシージャを作成するSQL。

CREATE OR REPLACE PROCEDURE update_stock(pk_book_id INT, quantity INT)
LANGUAGE plpgsql AS $$
BEGIN
    -- 在庫を更新
    UPDATE books
    SET stock = stock + quantity
    WHERE pk_book_id = book_id;
    
    -- 在庫がマイナスにならないようにチェック
    IF (SELECT stock FROM books WHERE pk_book_id = book_id) < 0 THEN
        RAISE EXCEPTION '在庫がマイナスです。操作を確認してください。';
    END IF;
END;
$$;

update_stock プロシージャが作成されました。

プロシージャを使用してみる

現在の在庫は下図のようになっています。

「A5:SQL Mk-2の基礎」が５冊売れたので在庫から５冊減らす下記のSQLを実行します。

-- 在庫を更新
CALL update_stock(3, -5); -- 書籍ID 3 の在庫を-5する

在庫数が８冊から３冊になりました。

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A5M2(A5:SQL Mk-2) SQLの保存と再利用

SQLエディタの内容保存

①のクローズボタンをクリックするとSQLを保存するか否かのメッセージが表示されます。ここで「はい」をクリックします。デフォルトではダウンロードフォルダに保存されます。

保存先を変更する

下記の方法で保存ダイアログを表示し、①で「保存先」②で「ファイル名」を指定して保存します。ワークスペースやプロジェクトフォルダに保存したい場合はここで指定します。

1. ファイルメニューから保存する
   • 上部メニューから「ファイル」→「名前を付けて保存」を選択
2. ショートカットキーを使う
   • Ctrl + S: 「名前を付けて保存」を直接実行

保存ダイアログ

保存したSQLの読み込み

保存したSQLを読み込む場合は下図のように「ドキュメントを開く」又は「ファイル」→「開く」で読み込むことができます。

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本ブログではデータベースとしてPostgreSQLを使用します。又、A5:SQL Mk-2は「Vector」版のzip形式を使用します。実際に試される方は以下のブログを参考にインストールして下さい。

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外部データベースへの接続方法：【PostgreSQL】 「pgAdmin4」外部データベースサーバーの接続方法

A5M2(A5:SQL Mk-2) テーブルを操作してみる

テーブル情報の表示

今回の説明で使用するテーブル関連

今回の説明で使用するテーブルの例は「売り上げ管理」です。テーブルは顧客テーブル（customer_tbl）、商品テーブル（sale_items_tbl）、売上テーブル（sales_record）からなり、テーブル関連は下図(pgAdmin4で作成)のようになっています。

テーブル情報の参照

データベースに接続しテーブルを表示してダブルクリックすると「データ」や「外部キー」「SQLソース」の内容を確認できます。

「ソース」タブをクリックすると、テーブル作成のSQLが表示され、テーブルの具体的内容の確認や新規テーブル作成時のベースとしても使用可能です。

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テーブルデータの編集

データの追加/削除/変更は簡単にできます。

• 追加の場合
  • ① ＋ をクリックするとデータ入力行を表示
  • ② データを入力
  • ③　✔（編集の登録） をクリック
  • ④ データ更新をクリック

以下のようにデータが追加されます。

A5M2(A5:SQL Mk-2)　テーブルとデータ操作画像-1

• 削除の場合
  • 削除するデータを選択
  • ー をクリック
  • 「削除しますか？」というメッセージが表示されるので「はい」をクリック
    
    
• 更新の場合
  • データを変更
  • ✔（編集の登録） をクリック
  • データ更新をクリック

A5M2(A5:SQL Mk-2) テーブルコメントの編集

テーブルの説明やカラムの意味など、他の人が見ても分かり易いようにコメントを入力することができます。

• コメントを付けたいテーブルを選択し「テーブル」メニュー　→　「コメントの編集」を選択

• コメント入力画面が表示されるので、コメントを入力

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テーブル定義書の作成

A5M2(A5:SQL Mk-2)には自動でテーブル仕様書を作成する機能があります。出力方式は、Excel・HTML・MarkDown の３種類があり、テーブルに付加したコメントをどのように使用するかも指定できます。

①「テーブル」メニュー　→　「テーブル定義書の作成」を選択。

②必要事項を入力して、「テーブル定義書作成」ボタンをクリックします。

③出力方式を「Excel」、コメントを「論理名＋備考として扱う」に設定して出力したサンプルです。

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テーブル定義書の変更とDDLの作成

「テーブル定義書」の機能として「DDL SQL」を生成してテーブルの構造を変更する事も可能です。
最終カラムに生産地「Place_origin」を追加してみます。

• 「テーブル」メニュー　→　「テーブル定義の変更」を選択

• ①最終カラムに「Place_origin」を追加
  既存のカラムを選択し↓キーで下に移動すると追加カラム欄が作成されます。最終カラムには最低限「列物理名」とデータ型を入力します。
  
  
• ②DDL生成
  「DDL生成」ボタンをクリックしてSQLを作成します。

• DDL SQLの実行
  作成されたSQLを実行ボタンをクリックして実行します。

• 追加カラムの確認
  ①「データ」タブ　⇀　②「データの更新」をクリックすると追加した「place_origin」カラムが表示されます。

注意点

テーブル定義書を変更してテーブル構造を変える場合は以下の注意が必要です。

1. データのバックアップ
   既存データのバックアップをpg_dumpやA5:SQL Mk-2のエクスポート機能を利用して必ず取っておいてください。
   
   
2. 関連する依存オブジェクトへの影響
   テーブルに依存するオブジェクト（ビューなど）が削除される場合があります。それらのオブジェクトは復元されません。
   
   
3. アプリケーションへの影響
   プリケーションが参照するSQLやデータ構造の互換性を確認し、影響する場合はアプリケーションを変更してテストする必要があります。
   

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レビュー：一番驚いたのは会議での使い勝手です。これまでは録音と手書きメモを別々に行い、終わった後にまとめる作業に時間を取られていましたが、この端末ではその場で録音と文字起こし、要点の整理まで済んでしまいます。特に話者の識別機能が便利で、誰が発言したかを分けてくれるので、後で読み返しても非常にわかりやすい。外国語の発言も自動で文字化され、簡単な翻訳も付くのには驚きました。

テーブルレコードのエクスポート/インポート

A5M2(A5:SQL Mk-2)ではテーブル単位にデータの「エクスポート」「インポート」が可能です。エクスポートできるデータ形式は、CSV/TSV/XML/JSON 等です。

テーブルレコードのエクスポート

CSV形式で「customer_tbl」をエクスポートしてみます。

• 「テーブル」メニュー　⇀　「エクスポート」→「CSVエクスポート」を選択します。

「保存」ボタンをクリックして適切な場所にエクスポートします。

テーブルレコードのインポート

まず「customer_tbl」のデータ全てを削除してから、先程エクスポートしたCSVファイルをインポートしてデータを復元します。

• データを全て削除しました

• 先程エクスポートしたCSVファイルをインポートします

• エクスポートしたCSVファイルを選択し「開く」ボタンをクリックします

A5M2(A5:SQL Mk-2)　テーブルとデータ操作画像-1

• 下記のインポート情報を確認し、「インポート」ボタンをクリックします

• 「OK」ボタンをクリック

• 先程削除したデータがインポートされました

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Kobo Clara Colour スリープカバー（ブラック）セット/カラー対応

レビュー：主に小説を読む事を目的に購入。自身初の電子書籍リーダーなので、文章（文字）を読む事についての不満は特になし。カラー表示については、表示方式が違うので単純な比較は出来ませんが、鮮明さでは一般的な液晶画面ほどではないです。（技術的には妥当なのだと思います）

A5M2(A5:SQL Mk-2)とPostgreSQLのインストール

本ブログではサンプルデータベースとしてPostgreSQLを使用しています。又、A5M2は「Vector」版のzip形式を使用します。実際に試される方は以下のブログを参考にインストールして下さい。

PostgreSQL(Ver 16.4)　　　　 ：PostgreSQLのインストール
A5M2(A5:SQL Mk-2)(Ver 2.19.2)：A5M2(A5:SQL Mk-2)のインストール

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PostgreSQL徹底入門 第4版 インストールから機能・仕組み、アプリ作り、管理・運用...

PostgreSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)です。Linux、macOSといったUNIX系OSはもちろんのこと、Windowsにも対応しています。本書は、初めてPostgreSQLに触れる、あるいはそもそもデータベースに触れるのが初めてという方や、ちょっと使ったことはあるけどもう少し詳しく知りたいという方に向けた入門書です。

A5M2 (A5:SQL Mk-2)　データベースとの接続

PostgreSQL　接続前の準備

外部のPostgreSQLサーバーに接続するには以下の設定が必要です。下記ブログを参考に設定下さい。

参考ブログ：【PostgreSQL】 「pgAdmin 4」外部データベースサーバーの接続方法

• PostgreSQLサーバー側
  • 接続を許可するクライアントの設定
  • 接続を受け付けるネットワークアドレスの設定
  • ファイアーウォールによるポート開放

単純にデータベースを操作したい場合の接続

単純にデータベースを操作したい場合は、以下の手順で接続します。

• A5M2を起動
• 「レジストリ」が選択されている事を確認して、「起動」ボタンをクリック

• 「OK」ボタンをクリック
  レジストリにデフォルトワークスペース（接続情報の保存場所）が作成されます。

• 「OK」ボタンをクリック

• 「追加」ボタンをクリック
  外部データベースとの接続情報を新規に追加します。

• 接続情報を追加するデータベースの接続タイプ
  本ブログでは「PostgreSQL(直接接続)」を選択します。接続するデータベースの上にカーソルをもっていくと接続方法の内容が、ダイアログボックスの下に表示されます。接続方法の種類については後述します。

• 外部データベースの接続情報を入力して、「OK」ボタンをクリック
  「OK」ボタンをクリックする前に「テスト接続」をお勧めします。

• 「接続情報」を確認して「閉じる」ボタンをクリック

• 下図のように指定した「外部データベース」が表示されれば成功です。

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［改訂3版］内部構造から学ぶPostgreSQL―設計・運用計画の鉄則

本書では「PostgreSQLを学習、もしくは利用したことがある人」「今後、本格的にPostgreSQLの運用・管理や技術力の向上を図りたいと考えている人」を主な対象読者とし、現場で培われてきたPostgreSQL設計・運用計画の鉄則を徹底解説！ PostgreSQLのコアな技術力を持つ専門家の視点から、システム構築や運用時に重要な要素を、PostgreSQLの内部構造と照らし合わせる形で解説します。

複数のデータベースを操作する場合の接続

プロジェクトごとにデータベース接続を切り替えたい場合には、ワークスペースを使用して接続します。ワークスペースは接続情報・クエリ履歴・カスタム設定を1つのプロジェクトファイルとして保存できる機能です。

このため特定のワークスペースを選択してA5M2を起動すれば、ワークスペースに対応したデータベースだけに接続できます。

「データベース毎のワークスペースの作成」と「接続情報」の登録

外部データベースとして「開発用(develop_db)」と「本番用(product_db)」のデータベースを用意しました。この2個のデータベースに対してそれぞれ接続用のワークスペースを作成します。

• A5M2を起動
• 「設定ファイル(ポータブルモード)」が選択されている事を確認して、「起動」ボタンをクリック
  データベース毎のワークスペースの作成は「レジストリ」を選択しても作成可能です。

• 「ワークスペース名」を入力

• 「開発用DB」のワークスペースが作成されました。
  「本番用DB」のワークスペースも同様に「追加」ボタンをクリックして作成します。

• 接続情報を設定するため「開発用DB」のワークスペースを選択し「起動」ボタンをクリック

• 「はい」をクリック
  「ポータブルモード」の場合はパスワードを設定しましょう。

• パスワードを設定して「OK」をクリック

• 「OK」をクリック

• 「開発用DB」の接続情報を登録するため、「追加」をクリック

• 「PostgreSQL(直接接続)」を選択

• 「開発用DB」の接続情報を登録して「OK」をクリック

• 「OK」をクリック

• 「開発用DB」の接続情報が登録されました。
  「追加」ボタンをクリックして同様に「本番用DB」の接続情報を登録します。

以上で「データベース毎のワークスペースの作成」と「接続情報の登録」　は完了です。

ワークスペースを利用した接続

下記の手順で接続を行います。

• A5M2を起動
• 「接続したいデータベースのワークスペース」を選択して「起動」をクリック

• パスワードを入力して「OK」をクリック

• 選択したデータベースに接続されました。

本番環境（または注意が必要なデータベース）の設定

「本番環境(あるいは注意が必要なデータベベース)」にチェックを入れると、データベース名の左側に縦の赤線を表示して注意を促してくれます。

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A5M2 (A5:SQL Mk-2)　接続情報のエクスポートとインポート

接続情報をエクスポートする目的

A5M2で接続情報をエクスポートする目的は、主に以下の理由からです。これにより、効率的な作業環境の管理や共有が可能になります。

1. 接続設定のバックアップ
   万が一の設定情報の紛失や破損に備えるためバックアップを保存しておきます。
   
   
2. チーム間での共有
   同じプロジェクトを担当するメンバーに接続情報を簡単に提供するためエクスポートします。接続情報を共有することで、全員が同じ設定で作業できます。
   
   
3. 環境間の移行
   開発環境、テスト環境、本番環境など、異なる環境でエクスポートした接続情報を活用することで、環境間での設定作業を統一化できます。

接続情報ファイル保存時の注意事項

• セキュリティ
  エクスポートされた接続情報には、パスワードは含まれませんが他の機密情報が含まれている可能性があります。共有時には適切な権限管理を行う必要があります。
  
  
• バージョンの互換性
  A5M2のバージョンが異なる場合、エクスポートされた接続情報がそのままインポートできない場合があるため、注意が必要です。

接続情報のエクスポート手順

以下の手順でエクスポートできます。

• A5M2を起動しデータベースに接続
• データベース操作画面で、「データベース」→「追加と削除」を選択

• 「データベースの追加と削除」画面で、エクスポートしたいデータベースを選択し「エクスポート」ボタンをクリック

• 「エクスポート」画面で、ファイル名を設定し「保存」ボタンをクリック

以上の操作でエクスポートは完了です。

接続情報のインポート

ポータブルモードの場合、以下の手順でインポートします。

• A5M2を起動
• 「ワークスペース」を作成して「起動」ボタンをクリック

• パスワードを設定

• データベース操作画面が開くので、「データベース」→「データベースの追加と削除」を選択

• 「データベースの追加と削除」画面で「インポート」ボタンをクリック

• 「データベースリストのインポート」画面で「インポートする接続情報ファイル」を選択し、「開く」ボタンをクリック

• インポートした「本番用ＤＢ接続情報」ファイルの「product_db」接続情報が登録されるので「閉じる」ボタンをクリック

• データベース操作画面に「product_db」が表示され操作可能となる

以上の操作でインポートは完了です。

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A5M2 (A5:SQL Mk-2)　データベース接続方法の種類

これまではデータベースへの接続手順を紹介してきましたが、接続方法にはどのようなものがあるか、主なものを紹介します。

• 直接接続
  クライアント（A5M2）からデータベースサーバーに直接接続する方法です。
  • 中間層を介さないため、構成がシンプル
  • ローカルや社内ネットワーク上のデータベースに接続する際に利用される
  • Oracle Database、PostgreSQL、MySQL/MariaDB 等

• 汎用接続
  OLE DBやODBCで様々なデータベースに接続する時に使用する方法です。
  • OLE DB(Object Linking and Embedding, Database)
    Microsoftが開発した汎用的なデータベースアクセス技術で、スプレッドシートやテキストファイルのような非構造化データソースにも接続可能
  • ODBC (Open Database Connectivity)
    データベースへの汎用的なアクセスを提供するインターフェイス規格。Microsoftが開発したもので、異なる種類のデータベースに対して、同じ方法でアクセスすることが可能

• デスクトップデータベース向け接続
  • SQLite
    データベースファイル（例: database.sqlite）を直接指定することで接続可能。但し、64bit版A5M2では、sqlite3.dllが別途必要
  • Microsoft Access
    Microsoft Access用のODBCドライバー（標準でインストール済み）を利用して接続
    又は、OLE DBプロバイダー（Microsoft.ACE.OLEDB.x.x）を使用して直接接続

A5M2（A5:SQL Mk-2)とは？

正式名称：A5:SQL Mk-2（エーファイブ・エスキューエル・マークツー）
略称　　：A5M2（エーゴエムニ）等

A5M2（A5:SQL Mk-2）はWindows用の「ＧUI SQLクライアントソフト」です。フリーソフトでデータベースの設計や管理を効率的に行うことができます。

SQLの実行、ER図作成、データのインポート・エクスポートなど多くの機能を備えており、上級者はもちろん初心者でも使用できるよう設計されています。

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やさしいデータベース設計　要件定義から運用までの勘どころ

DB設計には様々な手法・流儀がありますが、本書では著者の実務経験をもとに、その解の1つとして「モデル駆動による単純明快で必要最小限のDB設計の手順」について示しながら、実際のDB設計の進め方や具体的なポイントを詳しく丁寧に解説していきます。また、現場でよくあるテーブル設計・カラム設計等の疑問・悩みと、その具体的な解消方法についてもあわせて解説します。

A5M2（A5:SQL Mk-2)の主な機能と特徴

1. SQLエディタと実行機能
   • 補完機能付きでSQLクエリの作成と実行が簡単です。
     
     
2. ER図作成・編集
   • テーブル構造を視覚的に設計・編集でき、設計変更が直感的に行えます。
     
     
3. データのインポート・エクスポート
   • ExcelやCSV形式との連携がスムーズでデータの転送が簡単です。
     
     
4. データベース接続対応
   • SQL Server、Oracle、PostgreSQL、MariaDB等のRDBMSや、SQLiteなどのデスクトップソフトにも対応しています。
     
     
5. データのクエリ結果ビュー
   • クエリの実行結果をすぐに確認し、コピーやエクスポートができます。
     
     
6. ポータブルモード
   • ZIP形式でインストールした場合 設定済みファイルを持ち運ぶ事ができ、別の環境でも使用できます。
     
     
7. トランザクション管理
   • 自動コミット設定やトランザクションの手動制御が可能です。
     
     
8. クエリビルダー
   • GUIを使ってクエリを作成できます。
     
     
9. スクリプト管理
   • よく使うSQLスクリプトを管理し、簡単に再利用が可能です。
     

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Amazon Kindle - 目に優しい、かさばらない、大きな画面で読みやすい

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A5M2（A5:SQL Mk-2)のダウンロード（２つの方法）

ダウンロード時の注意事項

ダウンロードは以下の２サイトがあります。

• Vectorからダウンロード
• Microsoft Storeからダウンロード

公式サイトによると、Version 2.14.1から従来のVecorで配布しているZIPファイル版に加え、Microsoft Storeから直接インストールできるパッケージを用意したとの事。

それぞれ違いがある為、自分の用途にあった使い方ができるパッケージをダウンロードする事が重要です。

Vector版/Microsoft Store版 どちらを使用すべきか？

どちらを使用すべきかは、公式サイト：A5:SQL Mk-2 Vector版(ZIPファイル版)とMicrosoft Store版の使い分け　を参照ください。

私個人の見解としては、Vector ZIP版をお勧めします。理由は以下の３点。

• ポータブルモードを使用できる
• x86版が使用できる
• 不用意に更新されたくない（プロジェクトの期間中は同じバージョンを使いたい）

以上です。

Vector版からのダウンロード

ダウンロードは公式サイトから行えます。

ダウンロード

64ビット版をダウンロードします。

ダウンロードしたzipファイルを適当な名称のフォルダに解凍し、ここではCドライブの直下に配置します。

フォルダ内にある「A5M2.exe」のショートカットを作成しデスクトップ等に貼って使用します。

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SQLアンチパターン 第2版 ―データベースプログラミングで陥りがちな失敗とその対策

リレーショナルデータベースを扱うシステム開発には、様々な場面で陥りやすい失敗（アンチパターン）が存在します。本書では、SQLやデータベース設計を深く掘り下げ、データモデリングやSQLクエリのロジック、データ駆動アプリケーションのコード設計におけるアンチパターンを紹介し、それらを回避するための実践的な方法を解説します。

初回起動時の設定

• ①「設定ファイル（ポータブルモード）」を選択します。
  これによりA5M2の設定環境（A5M2.exeの入っているフォルダ）を持ち運び、他のPCでも従来と同様の環境で使用する事が可能となります。
  
  
• ②「起動時に表示する」にチェックが入っているか確認します。
  A5M2を起動するたびに、本画面を表示します。
  
  
• ③「起動」ボタンをクリックします。

「OK」をクリックしてポータブル用のワークスペースを作成します。

パスワードの設定が推奨されていますが、ここではとりあえず「いいえ」をクリックします。パスワードの設定については後述します。

「OK」をクリックします。

「閉じる」をクリックします。

A5M2の初期画面が表示されます。

ポータブルモードでパスワードの設定が推奨される理由

初回起動時に「パスワードの設定」を推奨する理由は、セキュリティや利便性の観点からです。以下にその主な理由を説明します。

接続情報の保護

A5M2では、データベースへの接続情報（接続先ホスト名、ポート、ユーザー名、パスワードなど）を設定ファイルに保存する場合があり、設定ファイルが暗号化されていない場合、不正アクセスによりこれらの情報が漏洩するリスクがあります。

設定データの保護

A5M2は接続情報以外にも、クエリ履歴や設定データなどを保存します。これらのデータは、場合によっては機密性が求められる情報を含むことがあります（例えば、社内で使用される専用クエリや設計データ）。

3. 複数ユーザー環境への対応

USBメモリや共有フォルダで他人とデータを共有するケース場合、パスワード設定により、不正使用や誤操作を防止することができます。

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Kobo Clara Colour スリープカバー（ブラック）セット

レビュー：主に小説を読む事を目的に購入。自身初の電子書籍リーダーなので、文章（文字）を読む事についての不満は特になし。カラー表示については、表示方式が違うので単純な比較は出来ませんが、鮮明さでは一般的な液晶画面ほどではないです。（技術的には妥当なのだと思います）文章メインの場合は本機、カラーイラストや写真を鮮明に見たい場合はタブレット端末、と使い分ける事にしました。

まとめ

• A5M2はWindows用の「SQLクライアントフリーソフト」で、SQLの実行、ER図作成、データのインポート・エクスポートなど多くの機能を備えている。
• ダウンロードは「Vector」と「Microsoft Store」からできるが、自分の用途に合った方をダウンロードする。
• 「Vector」からダウンロードする場合は、Zipファイルを解凍してCドライブの直下等に配置する。
• フォルダ内の「A5M2.exe」のショートカットを作成して使用する。
• ポータブルモードを使用する場合はセキュリティの観点から、パスワードを設定したほうが良い。