自宅のWindowsでRuby on Rails ～ ActiveRecordを利用したクエリの実行 ～
クエリとは、データベースに対して情報を取得したり、データを操作するために使用する命令文のことです。クエリは、SQL（Structured Query Language）と呼ばれる特定の言語を使用して記述されます。データベースに対するクエリには、大きく分けて2つの種類があります。1.検索クエリ検索クエリは、データベースから情報を取得するために使用されます。たとえば、あるテーブル内のデータを取得する、条件に一致するデータを取得する、複数のテーブルを結合して情報を取得するなどが挙げられます。2.更新クエリ更新クエリは、データベース内のデータを更新するために使用されます。たとえば、あるテーブル内のデータを更新する、テーブルに新しいデータを挿入する、あるテーブルからデータを削除するなどが挙げられます。Railsにおいては、ActiveRecordがSQLクエリを生成してデータベースに送信するための様々なメソッドを提供しています。これらのメソッドを使用することで、SQLを直接記述することなく、簡単にデータベースを操作することができます。また、ActiveRecordにはSQLインジェクション攻撃から保護するための機能が組み込まれているため、安全なデータベース操作が可能です。
製造・コーディング(PG/バックエンド)
ITエンジニアのキャリアアップと平均年収について：求める収入を得るためのスキルアップ方法と転職のポイント
近年、IT業界は高い需要と平均年収の高さから、エンジニア職種は注目を集めています。しかし、どのような職種や言語を学ぶことで、どの程度の収入が得られるのかは知らないという人も多いでしょう。本記事では、ITエンジニアの平均年収を職種別や言語別にまとめ、キャリアアップのためのアドバイスを提供します。
キャリア
【インフラエンジニア】初心者が押さえておきたい言語とスキル
インフラエンジニアはシステムの基盤となるインフラ部分（OS・ネットワーク・サーバ）の設計・構築・運用・保守を行います。そのため、インフラエンジニアにとってプラグラミング言語の学習は必須ではありませんでした。しかし、近年インフラエンジニアを取り巻く環境の変化からプログラミング言語の習得が求められ始めています。そこで本記事では、・プログラミング言語の習得はなぜ必要なのか？・他にどんなスキルが求められているのか？を技術的なトレンドを交えて紹介します。
学習・スキル
人気のRubyフレームワークを徹底比較！
Rubyの世界では、フレームワークの選択がプロジェクトの成功に大きな影響を与えます。多様なフレームワークが存在する中で、それぞれの特性を理解し、プロジェクトに最適なものを選ぶことは、時には難しい課題となることでしょう。特に、フリーランスのエンジニアにとっては、求人や案件で特定のフレームワークの経験が求められることが一般的です。これにより、適切なフレームワークの知識とスキルは、より良い機会と高い報酬を引き寄せる要因ともなります。Ruby on Railsは、Rubyのフレームワークとして広く知られていますが、他にも多くの優れたフレームワークが存在します。それぞれのフレームワークは、特定の用途や状況に適しており、その選択はプロジェクトのニーズによって変わります。この記事では、Rubyのフレームワークの概要と、それぞれの特徴を深掘りします。また、現在のトレンドや、各フレームワークの利点と欠点、そしてどのような状況で最適なのかについても詳しく解説します。これにより、あなたのプロジェクトやキャリアに最適なフレームワークの選択を、より簡単に、そして的確に行うことができるでしょう。
学習・スキル
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【初心者用】SQL インデックスとビューについてまとめてみた
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【初心者必見】Python独学を通し、プログラミング入門についてまとめてみた
とあるきっかけからPythonに関心を持ちまして、手探りですが勉強をしてみました。 まだ入り口に片足踏み込んだ程度ですが、プログラミング初心者にとってはその難しい「一歩」の助けになればと思い、記事にしました。 当記事では、ざっくりと ・使用した教材、感じた利点 ・学習のコツ、簡単に応用力を伸ばしていける工夫 について、書いていきます。 プログラミング学習のコツについても解説していくので、Python初心者に留まらず、プログラミング自体が初めての方にも参考になると思います。 ※注意点！ ・本記事は、あくまで学習方法、コツについての解説です。Pythonって何？ どうコーディングすればいいの？ といった点に触れたものではありません。 ・本記事における学習ラインは、タイトルに「入門編」と書いた通り、変数の概念や条件分岐や繰り返し文といった初歩の初歩までです。機械学習やデータ分析といったディープな部分までを補完しうるものではありません。
製造・コーディング(PG/バックエンド)