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センスの良いsqlを書く技術 達人エンジニアが実践している35の原則

ミック

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Product Details

Genre
：
Architecture&Engineering
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784046072153
ISBN 10 : 4046072156
Format
：
Books
Publisher
：
KADOKAWA
Release Date
：
January/2025
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
ミック ,  

Content Description

【どうすれば達人のようなコードが書けるのか？】
著書累計20万部を超える、データベース（DB）界の達人・ミック氏が、
「センスの良いSQLを書く技術」を身につけるための思考法や勉強法を大公開！

コーディングや設計を行う上で知っていると一生役に立つ、
SQLやRDBの理論や哲学をわかりやすく解説しています。

【達人が考えるセンスの良いSQLとは？】
無駄がなく、可読性が高いエレガントなSQLこそが目指すべき「センスの良いSQL」です。
それが、メンテのしやすさ、パフォーマンスの良さにつながるからです

本書では、エレガントでかつハイパフォーマンスなSQLを実現する技術として、、
SQLの書きやすい順序、効率的なクエリの書き方、保守しやすいコード、
適切なインデックス戦略、実行計画の重要性、無限のスケーラビリティ
等を解説しています。

【本書の特徴】
1テーマごとに、まずサマリー＋イメージ図（イラスト）でおおまかな内容を直感的につかめるよう工夫しています。

センスの良さを身につけるためには、DBやSQLの成り立ちやその根底に流れる思想を理解することも必要です。
第1章、第2章では、こうした根源的な問いを多く解説しています。
第3章は技術のアップデートをキャッチアップし、センスを磨きます。
第4章はDB/SQLを扱うエンジニアとしての心構えを説き、センスを磨き続けるコツを解説します。

コードは最小限、典型的でわかりやすいものをチョイス。初心者でも大丈夫です。
また、シリコンバレーでの実務経験などから感じるSQLに関する知見をコラムとして掲載しています。

解説の最後には、実務のどういうシチュエーションで活きるのか＝学習したことのアプトプットのイメージをまとめています。

【著者紹介】
ミック : 日本では、主にＢＩ／ＤＷＨの設計からチューニングまで広い分野をカバーするデータベースエンジニアとして活動。２０１８年より米国シリコンバレーに活動拠点を移し、技術調査とビジネス開発に従事した後、２０２１年に帰国し、現在は先進技術の調査・レポートに従事している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • hippos

    読了日：2025/02/08

    プログラマの僕にとってエポックメイクになった本は《UNIXという考え方》なんだけど、本書はそのSQL版になりそう。プログラマとして日々SQLに親しんではいるものの、結果のデータセットが取れれば良い程度の浅い使い方を反省した。 技術と謳ってはいるけれど、具体的なテクニックを解説した本ではない。その設計思想や哲学、歴史的経緯など深掘りして理解を助ける本である。

  • nori

    読了日：2025/07/20

    I did not know SQL has philosophical aspect and it is not practical for me to handle Postgresql. While, it is pity that ChatGTP and AIs were not referred, despite they offer nice query if nice prompt is entered. Next version author must think about it.

  • pea47581220

    読了日：2025/06/23

    歴史を辿ることで設計者の観点でSQLの思想が学べる また、タイトルと無関係なデータベースの流行廃りやキャリアの話も書いてあるが、それらも読み物として楽しめた

  • ts0818

    読了日：2025/04/05

    2値（真か偽）で解決できない問題に対する解決の妥協案として3値論理を適用した際にSQLの世界にNULLという概念が導入されたということが分かった。取り扱う問題の切り分けと分類が明確になっていないこと、時間軸によって取り得る値が変わってしまう問題、定義が曖昧（ファジー）な問題など、様々な問題を扱う中で多値論理が誕生し無限多値論理も誕生。分類が一番難しいのよね。ビジネスの世界では「MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）」とか重要視されてますし。

  • Fumi Kawahara

    読了日：2025/03/18

    やはり、分かる範囲の技術本はよい・・・

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