対象品目のリストをwhere
句にコンマ区切りで書き込んで、修正の必要なフィールドを書き換えるupdate
文を作成します。影響範囲を確認するため、まずは同一条件でselect
を実行し対象となるレコードをざっと眺めます。100店舗分の膨大な商品データの中から対象になるのはざっと3000件弱の模様。もう一度慎重にupdate
に書き換えて、運用サーバのコンソールに貼り付け、エンターキーを押下。数秒足らずで結果が返り、想定した通りの件数が更新されていることが分かります。
今から開店する100近いお店の指示書が一斉に更新されていて、各店それに沿ったオペレーションを開始してもらえるという算段です。とても強力な反面、ひとつ間違えるとあちこちで混乱を引き起こす危うさもあります。また、そもそも何をどう変更したら良いのか、という一歩手前の情報を体力と足を使って現場を回って収集してくれる前衛部隊がいて、かつ、指示通りに実際に動いてくれる後衛がいてくれるからこそ、という側面もあります。すべての歯車がきっちり嵌ったときに大きな効果が生まれます。
エンジニアの専売特許だったはずの、この手の魔法(クエリやコマンド)も、最近はもっぱらAI(自分の場合GitHub Copilot)に提案を貰うようになりました。必要なデータや前提条件を渡し、期待する結果を(自然言語で)伝えると、あっという間に提案が返ってきます。
何が言いたいかと言うと(途中で書くの止まってて、自分でも誰向けに書こうとしてたのか忘れちゃいました(笑))、エンジニアって仕事は楽しいぞ!ってこと。誰でも超優秀なAIを手元において、世界中の知の結晶にいつでもアクセスできて、その力を使って、なんか少しでも周りの人をハッピーに出来ることないかな、って考えるのはワクワクしませんか?