The SQL standards is not free, but affordable.0
Nevertheless there are some free resources that can help you answering questions about the SQL standard:
FrenchTech SAAS
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Alors que la moitié des entreprises ont un mélange de stockage dans le cloud et sur site, la migration vers le cloud est une priorité claire. Les principales priorités en matière de gestion des données dans le cloud comprennent la migration des données vers le cloud (56 %), la réduction des coûts de stockage et de données (46 %), ainsi que la gouvernance et la sécurité des données dans le cloud (41 %). 
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Oracle released updates to its MySQL HeatWave service earlier this month. The new MySQL Autopilot feature uses machine learning to automate database provisioning and optimisation tasks, making recommendations and query optimisations based on each database’s usage patterns.
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Sommaire :
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“He uses statistics as a drunken man uses lamp posts—for support rather than for illumination.” —Andrew Lang When it comes to the data, it is culture first and capability second. In my previous post, I talked about how executives can create a data-driven culture in their enterprises. In this post, I am going to dive […]
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Avec les fonctionnalités de l'intelligence artificielle et du machine learning qui commencent à se concrétiser, il est plus important que jamais pour les entreprises d'avoir une meilleure idée des données dont ils disposent, d'exploiter leur pouvoir et de devenir une entreprise guidée par les données. Joe Chung, stratégiste et évangéliste chez AWS, décrit la façon dont les problèmes liés aux données peuvent se cacher de différentes manières, et partage quelques étapes préliminaires utiles que vous pouvoir suivre pour gérer les problèmes de taille liés aux données que rencontre votre entreprise.
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My experience with one of the world’s most prolific technology trailblazers changed me forever. When I worked at Amazon, CEO Jeff Bezos himself tasked me with digging into Amazon's data to unearth new ways to grow the business. My team responded with three new data-driven systems that delivered a nice portfolio of patents and drove Amazon’s annual profit by over $50 million.
Mickael Ruau's insight:
1. Top-down approach to informationA data-driven culture is meaningless without the support of the CEO and executive team – and IT departments are certainly familiar with this struggle to get support from leadership teams. A brilliant technology boss – and in fact, any business leader – should be able to set opinions aside in favour of data. Bezos had this rare ability. One of my proposals while at Amazon was to sell advertising on the homepage, and Bezos’s initial response was: “This is one of the stupidest ideas I’ve ever heard.” Nonetheless, when I showed data to prove the opportunity, I had approval. Bezos told me to run a live test, and from that simple decision, Amazon Advertising now accounts for about $1 billion annually. It is one of Amazon’s most profitable services and a battlefield on which they’re rumoured to be taking on Google. In today’s information-driven economy, any executive team not listening to data is bound to miss out on vital opportunities. 2. Metrics define your corporate IT strategyMore than anyone I’ve ever met, Bezos knew that things don’t improve unless they’re measured. At Amazon, everything that can be measured is. Every piece of data is tested and analysed – not just web design or product features, but finance, HR and operations processes. So for example, when my team proved (65 pages of proof, in fact) the impact of website load times on sales, and identified the metrics that mattered, without hesitation, Bezos reorganised Amazon around a new, even more aggressive method of measuring website performance, changing hundreds of jobs to obsess about these very metrics. Metrics need to be at the heart of an IT strategy, which in turn will define a company’s corporate culture. 3. Democratise dataIf you wonder how tech giants like Amazon, Google and Facebook manage to innovate so quickly, the answer is what I call ‘hill climbing’. It is an approach to business that institutionalises the finding, questioning and testing of data. Hill climbing requires that everyone, regardless of seniority, have access to data and tools to test their ideas and intuitions.
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Our technologist explains how ROWNUM works and how to make it work for you.By Tom Kyte
Mickael Ruau's insight:
select * from (select * from t order by unindexed_column) where ROWNUM < :N; In this case, Oracle Database will take these steps:
The first N rows will populate this array of rows in sorted order. When the N +1 row is fetched, it will be compared to the last row in the array. If it would go into slot N +1 in the array, it gets thrown out. Otherwise, it is added to this array and sorted and one of the existing rows is discarded. Your sort area holds N rows maximum, so instead of sorting one million rows, you sort N rows. This seemingly small detail of using an array concept and sorting just N rows can lead to huge gains in performance and resource usage. It takes a lot less RAM to sort 10 rows than it does to sort one million rows (not to mention TEMP space usage).
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Restore Strategies with MyDumper using Fast Index Creation in release 0.10.7 coming next month.
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Les prédiction de temps sont essentielles pour les activités d’Uber Eats, elles permettent une répartition optimale des livreurs et garantissent la satisfaction des clients.
Mickael Ruau's insight:
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This article aims to describe the main core functions of a PLM by taking the perspective of graph data. As the industry is beginning to look towards IT a bit more seriously that what was done in the last decades, it may be important for IT people inside and outside the industry to understand the basics of a PLM. This can lead to points of comparison with other kinds of IT systems that are met frequently outside the industry (in the so-called "tertiary" sector). Via Emeric Nectoux
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SQL-92 - WikipediaSQL-92 was the third revision of the SQL database query language. Unlike SQL-89, it was a major revision of the standard. Aside from a few minor incompatibilities, the SQL-89 standard is forward-compatible with SQL-92. The standard specification itself grew about five times compared to SQL-89.
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SQLBolt provides a set of interactive lessons and exercises to help you learn SQL
Mickael Ruau's insight:
Query order of execution
1. FROM and JOINsThe FROM clause, and subsequent JOINs are first executed to determine the total working set of data that is being queried. This includes subqueries in this clause, and can cause temporary tables to be created under the hood containing all the columns and rows of the tables being joined. 2. WHEREOnce we have the total working set of data, the first-pass WHERE constraints are applied to the individual rows, and rows that do not satisfy the constraint are discarded. Each of the constraints can only access columns directly from the tables requested in the FROM clause. Aliases in the SELECT part of the query are not accessible in most databases since they may include expressions dependent on parts of the query that have not yet executed. 3. GROUP BYThe remaining rows after the WHERE constraints are applied are then grouped based on common values in the column specified in the GROUP BY clause. As a result of the grouping, there will only be as many rows as there are unique values in that column. Implicitly, this means that you should only need to use this when you have aggregate functions in your query. 4. HAVINGIf the query has a GROUP BY clause, then the constraints in the HAVING clause are then applied to the grouped rows, discard the grouped rows that don't satisfy the constraint. Like the WHERE clause, aliases are also not accessible from this step in most databases. 5. SELECTAny expressions in the SELECT part of the query are finally computed. 6. DISTINCTOf the remaining rows, rows with duplicate values in the column marked as DISTINCT will be discarded. 7. ORDER BYIf an order is specified by the ORDER BY clause, the rows are then sorted by the specified data in either ascending or descending order. Since all the expressions in the SELECT part of the query have been computed, you can reference aliases in this clause. 8. LIMIT / OFFSETFinally, the rows that fall outside the range specified by the LIMIT and OFFSET are discarded, leaving the final set of rows to be returned from the query.
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Un rapport de Dremio, basé sur une étude de Wakefield Research, montre que seuls 22 % des responsables des données ont pleinement réalisé leur retour sur investissement en matière d'entrepôt de données au cours des deux dernières années, la plupart (56 %) n'ayant aucun moyen cohérent de le mesurer.
Mickael Ruau's insight:
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Database Testing is checking the schema, tables, triggers, etc. of the database under test. It may involve creating complex queries to load/stress test the database and check its responsiveness. It Checks data integrity and consistency.
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The GUI is usually given the most emphasis by the test and development team members since the Graphical User Interface happens to be the most visible part of the application. However, what is also important is to validate the information that is the heart of the application, aka DATABASE. Let us consider a Banking application wherein a user makes transactions. Now from Database Testing or DB Testing viewpoint following, things are important:
To ensure all these above objectives, we need to use data validation or data testing.
In this Database Testing tutorial, we will learn about different Database Testing concepts like:
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Learn the fundamentals of data literacy
Mickael Ruau's insight:
Data FundamentalsLearn the fundamentals of how data is used, building your confidence in interpreting and using data. What you will learn8 modules covering:
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Best practices usually aren’t. —Peter Thiel, Entrepreneur
Mickael Ruau's insight:
The intent is simple: how can data be turned into actionable insights and action quickly and cost-effectively? What I’d like to share here are three models to consider for your own organisation, expanding on my Centre of Excellence blog. These models apply not just to the technology, but also other aspects, such as where data scientists would sit. The models are grounded in how decisions are actually made in your organisation, and with a bias towards ensuing action based on data insights is prioritised over consistency and standardisation.
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Comment concilier une approche agile de l’usage des données et la structure organisationnelle en place, notamment si cette dernière est complexe ? Pour L. Markus, le service informatique doit aider les entreprises à utiliser et gérer efficacement l'information. L'efficacité du service lui-même dépend, d'une part, de sa constitution (son organisation, sa position et ses politiques ou ce que l'on pourrait appeler le « hardware ») et, d'autre part, de son mode de fonctionnement (ses procédures, sa culture et ses ressources humaines ou le « software »). Pour que le service soit performant, il faut que le « hardware » et le « software » soient en ligne avec les stratégies et la culture de l'entreprise.
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Total a mis en place un dispositif nommé « Data Squad » pour apporter un accompagnement de bout-en-bout aux projets data. Cette vision « bout-en-bout » est résumée par l’image qui suit. Figure 1. Approche de bout-en-bout des projets data (conception Total) Cette approche de bout-en-bout est un gage d’aboutissement des projets data. Elle a été pensée car, dans de nombreuses entreprises, trop de ces projets ont échoué ces dernières années car cette prise en compte globale de toutes les problématiques est rarement observée. Au fil des modes, on a effectivement observé de nombreuses initiatives mortes-nées :
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La flotte de chauffeurs de livraison Flex sous contrat d'Amazon doit déjà faire face à diverses indignités, et ils doivent ajouter maintenant le fait qu'ils peuvent être licenciés par des algorithmes, pour des raisons telles que des portes verrouillées, des conditions météorologiques défavorables et de mauvais selfies de vérification d’identité. Plusieurs entrepreneurs indépendants licenciés par les bots, qui gèrent apparemment les ressources humaines du programme de livraison Flex d'Amazon
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Machine learning is a powerful new tool, but how does it fit in your agile development? Developing ML with agile has a few challenges that new teams coming up in the space need to be prepared for - from new roles like data scientists to concerns in reproducibility and dependency management.
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Key Takeaways
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Des anthropologues commencent à intégrer les équipes de certaines entreprises comme Google. Une façon d’enfin contrebalancer leur point de vue très data centré, explique Gillian Tett, journaliste au Financial Times et autrice du livre Anthro-Vision (Penguin, juin 2021). Via Nelly Renard
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La Commission européenne vient de proposer un cadre de travail pour construire au niveau européen une identité numérique qui sera accessible à tous les citoyens, résidents et entreprises de l’UE. Avec ce système, les citoyens pourront prouver leur identité et partager des documents électroniques à partir de leur portefeuille d’identité numérique directement depuis leur smartphone.
Ils pourront également accéder à des services en ligne grâce à leur identification numérique nationale, qui sera ainsi reconnue dans toute l’Europe. Louer un appartement, s’enregistrer pour un vol à l’aéroport, louer une voiture, ouvrir un compte bancaire y compris en dehors de notre pays d’origine sera donc faisable facilement, de manière sûre et transparente d’après ce qu’ils annoncent. Et c’est le citoyen qui a bien sûr la main sur la façon dont il souhaite partager ses données. Ainsi, en tant que citoyens européens, nous aurons un portefeuille numérique qui liera à la fois notre état civil (nom, prénom, date de naissance…etc.) à d’autres attributs tels que nos comptes bancaires, notre permis de conduire, nos diplômes…etc.
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L'explosion des données invite les organisations à décloisonner cette approche très centralisée pour plus d'agilité et pour une prise de décision proche du terrain. Logical Data Warehouse posent de nouvelles bases d'une gouvernance des données décentralisée. Dremio transforme l'accès aux données pour tous les utilisateurs tel le point unique pour atteindre toutes les données de l’organisation.
Mickael Ruau's insight:
Les data warehouses se sont retrouvés propulsés surtout à la fin des années 1990 grâce à Ralph Kimball et Bill Inmon. Toutefois, aujourd’hui le nombre d’utilisateurs qui accèdent aux données dans les organisations ont énormément évolué. Depuis Hadoop et la formalisation des principes du Data Lake, les organisations peuvent prétendre à la valorisation de «Toutes» leurs données. Cette centralisation des pratiques et des données pousse au décloisonnement des organisations du fait d’un accès unique et simplifié aux données. Si techniquement les infrastructures existent, si globalement les solutions logicielles innovantes ont pénétré le marché, si le cloud a fait son apparition… Qu’en est-il du point de vue organisationnel ? Les briques logicielles favorisent-elles l’émancipation de pratiques «inclusives» ? Est-ce que toutes les données sont référencées en un même point ? Est-ce que tous les utilisateurs peuvent accéder à toutes les données qui leur sont autorisées ? Une des difficultés que l’on rencontre souvent au sein des organisations, c’est la différence de point de vue qui peut exister entre DSI et Métier. Il est ainsi primordial que la ou les solutions logicielles retenues pour la construction du «cadre» ou «socle» de la gestion des données commence par rapprocher ces deux mondes. En effet, tous deux partagent le même objectif : servir au mieux la stratégie de l’organisation ! Et pour y parvenir : s’appuyer sur les données pour valider les décisions prises, pour renforcer la pertinence de celles-ci.
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SQL:1999
The full content of the book “SQL-99 Complete, Really” is available online and for free at the crate.io. In total conflict to its title, the book only covers Core SQL:1999.
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Browsable BNF grammar of Part 2 (alternative source).