システム開発の現場では、SQLを活用してテーブルへの更新や挿入、削除を行うことは基本の業務です。しかし、テーブルの同期を行う際にUPDATEやINSERT、DELETEをそれぞれ記載していると、冗長なプログラムとなり、デバッグや修正作業が大変になることも考えられます。 SQL ServerではMERGE文が利用でき、UPDATEやINSERT、DELETEをまとめてコーディングできます。ここでは、MERGE文の活用方法を確認していきましょう。 システム エンジニア 同じ構造を持つ２つのテーブルを同期するよう仕様書に明記されています。この場合、UPDATEとINSERTとDELETE用のサブルーチンを設けてコーディングする必要がありますよね？ プロジェクト マネージャー 確かに、それぞれのルーチンを準備するのもひとつのやり方です。でもここは、ワンランク上のプログラマーを目指すためも「MERG
Microsoft SQL Server DB インスタンスでの SSL の使用 - Amazon Relational Database Service
クライアントアプリケーションと Microsoft SQL Server を実行する Amazon RDS DB インスタンス間の接続は、Secure Sockets Layer (SSL) を使用して暗号化できます。SSL サポートは、AWS のすべてのリージョンで、サポート対象の SQL Server のすべてのエディションでご利用いただけます。 SQL Server DB インスタンスを作成する際、Amazon RDS はそのインスタンスの SSL 証明書を作成します。SSL 証明書には、なりすまし攻撃から保護するために、SSL 証明書の共通名（CN）として DB インスタンスのエンドポイントが含まれています。 SSL を使用して SQL Server DB インスタンスに接続する方法は 2 とおりあります。 すべての接続に SSL を強制する — これはクライアントに対して透過的に
SQL Serverがクライアントリクエストを処理するまでの長いみちのり SQL Serverはサーバーアプリケーションですから、ユーザーがSQL Serverを利用するには、まずSQL Serverに接続します。SQL Serverへの接続が成功したあとは、クエリを発行し結果を取得します。たったそれだけのことですが、SQL Serverや、SQL Serverへ接続するためのモジュールの内部ではさまざまなことが行われています。「SQL Serverに接続する」というアクションだけみても、深堀すると様々なプロセスがあることに気が付きます。 たとえば、SQL Serverへ接続するため、クライアントはまずSQL Serverがどのようなプロトコルでリクエストを待ち受けているのか問い合わせなければなりません。SQL Server Resolution Protocol(以降SSRP)というプロ
Ready to supercharge your Azure game right within GitHub Copilot? Dive into our latest set of videos where we break down six must-try features of GitHub Copilot for Azure. From deploying containers and managing AI models to exploring resources and planning migrations, we've got you covered. Check out the videos to see great examples of how GitHub Copilot for Azure can make your cloud projects smoo
Applies to: SQL Server 2016 (13.x) and later versions With SQL Server 2016, you can build intelligent, mission-critical applications using a scalable, hybrid database platform that has everything built in, from in-memory performance and advanced security to in-database analytics. The SQL Server 2016 release adds new security features, querying capabilities, Hadoop and cloud integration, R analytic
フルテキストインデックス数百万行のテキストデータに対してLIKE演算子を含むクエリを実行すると、結果が得られるまで かなりの時間とコストを要してしまうことがあるが、フルテキスト検索を使用すると、非常に高速に検索を行うことができる。 char、varchar、nvarchar型のデータを格納する列に対してフルテキストインデックスを作成することができる。 また、Microsoft Wordドキュメントファイルなどのバイナリデータを格納する varbinary(max)列または、 image列に対してもフルテキストインデックスを作成することができる。 バイナリデータの検索に対しては、LIKE述語は使用することができないため、 フルテキストインデックスを検討するとよいだろう。 フルテキストインデックスをテーブルに作成するには、テーブルに一意でNULLが許容されない列が１つ必要となる。 また、フルテ
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