システム開発プロジェクトでGitHub（ギットハブ）を使うケースが増えていますが、さらにGitLab（ギットラボ）というサービスもあります。*いずれもGitをベースとしたWebベースの分散型バージョン管理のプラットフォームで、リモートリポジトリを中央集権的なリポジトリとして扱います。*﻿

この記事では、最初にGitとGitHub/GitLabとの関係について解説し、その後にGitHubとGitLabの違い、使い分けについて比較表を交えて解説します。

**Gitは、主にローカル環境で動作する分散型バージョン管理システムです。**提供されるサービスは、主にコードのバージョン管理に関連するものです。Gitはファイルの変更履歴を各々のパソコン（ローカル環境）に保存し、その変更履歴をたどることでファイルの状態を戻すことができます。

【参考】：[Git--fast-version-control](https://git-scm.com/)

Gitとは？GitHubとの違いやメリットをわかりやすく解説！

今回はGitHubとGitLabの比較ですが、他にも次のような類似サービスがあります。導入検討の際は候補に加えてみてもよいでしょう。

*1.Bitbucket*
Atlassianが提供するGitベースのソースコード・ホスティングサービスです。プライベートリポジトリの無制限の利用が可能で、JIRAとの連携も強力です。

【参考】：[Bitbucket | Git solution for teams using Jira](https://bitbucket.org/)

*2.Gitea*
軽量でオープンソースのGitホスティングサービスです。GitLabやGitHubと同様の機能を提供しますが、リソース消費が少なく、自己ホストできます。

【参考】：[Gitea Official Website](https://about.gitea.com/)

*3.SourceForge*
オープンソースプロジェクト向けの古典的なリポジトリホスティングサービスです。プロジェクト管理、フォーラム、バグトラッキングなどを提供しています。

【参考】：[Compare, Download & Develop Open Source & Business Software ｜SourceForge](https://sourceforge.net/)

GitHub（読み方：ギットハブ）は、GitのリポジトリをホストするWebサービスを提供しています。*Gitに依存しており、Gitの仕組みを利用した、開発者に便利な機能を追加しています。*

GitHubはプロジェクト管理、コードレビュー、バグトラッキング、ウィキ、GitHub Pagesなどの追加の機能も提供しています。2008年に設立され、2010年1月に「GitHub社」で運営されるようになりました。その後、2018年にはMicrosoftに買収され、現在はMicrosoftの傘下にあります。

【参考】：[GitHub Japan | GitHub](https://github.co.jp/)

GitHubとは？メリットや使い方、Gitとの違いも徹底解説！

GitHubの使い方は？知っておきたい用語も併せて初心者向けに解説

GitHubにはどのようなプランがあるのかを見てみましょう。

【参考】：[料金プラン | GitHub](https://github.co.jp/pricing.html)

*1.Freeプラン（無料）*
個人や小規模な組織向けの基本プランで、パブリックリポジトリ（公開リポジトリ）は無制限で利用可能ですが、プライベートリポジトリ（非公開リポジトリ）は有料です。

・料金：$0（1ユーザ/月）
・主な機能：コード管理、プロジェクト管理、コードレビュー、アクション、パッケージなどです。
・利用可能なリソース：パブリックリポジトリには制限はありません。プライベートリポジトリの利用可能なリソースは、GitHub Actionsは2,000分/月まで、GitHub Packagesは500MBです。

*2.Teamプラン*
個人やチーム向けの高度なコラボレーション機能が特徴です。プライベートリポジトリのコラボレータ数に応じて料金が発生します。

・料金：$4（1ユーザ/月）
・主な機能： Freeプランの機能に加え、コードレビュー、プロジェクト、マイルストーン、チームディスカッションなどです。
・利用可能なリソース：GitHub Actions: 3,000分/月まで、GitHub Packagesは2GBまでです。他は特に利用制限はありません。

*3.Enterpriseプラン*
セキュリティ、コンプライアンス、柔軟なデプロイメントを重視する大規模な組織向けのプランです。

・料金：$21（1ユーザ/月）
・ 主な機能：カスタムプランであり、詳細についてはGitHubの営業担当に相談する必要があります。

・ GitHub Copilot：30日間の無料トライアルの後、月額$10から利用可能です。
・ Codespaces：コンピュート時間とストレージの利用料金が発生します。

 *GitLab（読み方：ギットラボ）は2011年に設立されたGitLab社の製品で、Gitの仕組みを活用したDevSecOpsプラットフォーム※です。* GitLabはバージョン管理のほか、課題管理、プロジェクト管理、CI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）などの機能を提供しています。

GitLabは自社サーバにインストールして使う「Self-Managed版」と、SaaS版の「GitLab.com」のいずれかを選ぶことができます。

※DevSecOpsとは、ソフトウェア開発のプロセスにセキュリティを組み込むアプローチです。開発と運用を連携させ、セキュリティを早い段階から考慮することで、安全で効率的なシステムを実現します。

【参考】：[DevSecOpsプラットフォーム | GitLab](https://about.gitlab.com/ja-jp/)
【参考】：[DevSecOps とは? ｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/what-is/devsecops/)

GitLab（SaaS版）にはどのようなプランがあるのかを見てみましょう。

【参考】：[Pricing | GitLab](https://about.gitlab.com/ja-jp/pricing/)

*1. Freeプラン*
個人利用や小規模プロジェクトでの利用に適したプランです。

・料金： $0（1ユーザ/月）
・主な機能：総合的なコード管理、マージリクエストによるコードレビュー、プロジェクトやソースコードに対する課題管理などの機能が使えます。
・利用可能なリソース：5GBのストレージ、毎月10GBの転送、毎月400分のコンピューティング時間が提供されますが、ネームスペースは5ユーザまでの制限があり、プロジェクト利用は小規模に限られます。

*2. Premiumプラン*
DevOps/DevSecOpsプロジェクトや大規模プロジェクト、セキュリティ重視のプロジェクトに向いたプランです。

・料金： $29（1ユーザ/月）
・主な機能：Freeプランのすべての機能に加えて、コードの所有権と保護ブランチ、承認ルールを使用したマージリクエスト、エンタープライズアジャイル計画、高度なCI/CD、エンタープライズユーザとインシデント管理、サポートなどの機能が提供されます。
・利用可能なリソース：50GiBのストレージ、毎月100GiBの転送、毎月10,000分のコンピューティング時間が提供されます。

*3. Ultimateプラン*
より迅速なソフトウェア提供を実現したいエンタープライズ向けプランです。組織全体でのセキュリティ、法令遵守、計画が求められる、ビジネスの中核を担うソフトウェア開発に適しています。

・料金：$99（1ユーザ/月）
・主な機能：Premiumプランのすべての機能に加えて、推奨のレビュアー、動的アプリケーションセキュリティテスト、セキュリティダッシュボード、脆弱性管理、依存関係スキャン、コンテナスキャン、静的アプリケーションセキュリティテスト、複数階層のエピック、バリューストリーム管理機能などが提供されます。
・利用可能なリソース：250GiBのストレージ、毎月500GiBの転送、毎月50,000分のコンピューティング時間などが提供されます。

ここでは、GitHubとGitLabの主な違いについて解説します。両者には基本的な機能の大きな違いはありませんが、多少の違いが見られます。*利用目的、ライセンス、料金プラン、操作上の違いについて見ていきましょう。*

GitHubの利用目的としてはソースコードのバージョン管理・共有、開発者同士のコミュニケーション、他の開発者のソースコード検索などがあります。一方、**GitLabは主にDevSecOpsプラットフォームとして利用されます。

**GitLabにはバージョン管理のほか、CI/CD、プロジェクト管理、セキュリティ機能などが提供されています。**

**GitHubのライセンス形態は商用ライセンスです。一方、GitLabのライセンス形態はOSS（オープンソースライセンス）です。**GitLabにはSaaS版以外にインストール版があり、自社サーバへのインストールが可能です。

*※商用ライセンスとオープンソースライセンスの違い*
商用ライセンスは有償で提供されるライセンスで、商用目的で利用できます。一方、オープンソースライセンスは無償、もしくは低コストで提供されるライセンスで、ソースコードが公開され、改変や再配布が可能です。サポートはコミュニティによるサポートが中心となります。

GitHubのプランはFreeプラン（無制限のパブリック・プライベートリポジトリ）、Teamプラン、Enterpriseプランの3種類です。GitLabもFreeプラン、Teamプラン、Enterpriseプランの3種類ですが、**GitHubよりはやや高額の設定になっています。**

GitHubとGitLabは、基本的にGitコマンドは共通していますが、リポジトリの作成やプルリクエストの操作など、**一部の操作はプラットフォームごとに異なります。**以下、両者の違いを表にまとめました。

　　　*項目*　　　　　　　　*GitHub*　　　　　　　　　　　　　　　*GitLab*
*・主な利用目的：*　ソースコードなどのバージョン　　　　　ソースコードなどのバージョン
　　　　　　　　　・管理／共有　　　　　　　　　　　　　・管理／共有
　　　　　　　　　・開発者同士のコミュニケーション　　　・DevSecOpsプラットフォーム
　　　　　　　　　・他開発者のソースコード検索
　　　　　　　　　・開発者同士のコミュニケーション
　　　　　　　　　・オープンソースソフトウェア開発用の 
　　　　　　　　　　プラットフォーム
*・ライセンス：*　　商用ライセンス　　　　　　　　　　 　　OSS（オープンソースライセンス）
*・提供形態：*　　　SaaS　　　　　　　　　　　　　　　　  使い方は自社サーバへの
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　   インストールとSaaSの2種類
*・テザイン：*　　　オーソドックス　　　　　　　　　　　　やや斬新
*・料金：*　　　　　リーズナブル　　　　　　　　　　　　 　やや高い
　　　　　　　　　（無料プランでも不自由はない）　

## GitHubとGitLabの違いを理解して上手に活用

ここまでGitHubとGitLabの違いについて、それぞれの特徴や機能、料金プランなどで比較を行いました。GitLabはGitHubよりも後から開発されたサービスであり、やや先進的なイメージがありますが、どちらも基本的な機能に大きな差はありません。

**実際に利用する場合は、何を目的に利用するのか、コストパフォーマンスはどうか、プランは予算の範囲か、などを見極め、最適なツールやプランを選択しましょう。**まずは無料プランを利用して、試してみることをおすすめします。

GitHubとGitLabはデータ操作に重要なツールです。では、この2つは何が違うのでしょうか？大量のデータを処理・分析するならGitHub、小〜中規模のデータ処理はGitLabが適しています。この記事では、両者の概要や利用シーンなどの違いを解説します。

GitとGitHub、GitLabそれぞれの概要とサービス内容、利用プランなどについて

GitHubとGitLabは似ているが、後者はDevSecOps向けプラットフォームという点が大きく異なる

GitHubとGitLabにはいずれも無料プランがあるので、個人利用に加え、チームでの導入検討も可能

GitHubとGitLabの違いや特徴をわかりやすく解説！プラン、料金はいくら？

**Amazon RDSとは、AWSでリレーショナルデータベースをセットアップし、運用するためのクラウドサービスを表します。**EC2と違い、マネージドデータベースサービスのため、AWSのクラウドで動作する分散リレーショナルデータベースを簡単に構築することができます。

わかりやすく言うとAmazon RDSは、AWSでリレーショナルデータベースを手間なく使いたい時に利用するサービスです。

【参考】：[Amazon RDS](https://aws.amazon.com/jp/rds/)

AWSとは？メリットや何がすごいのか、初心者にもわかりやすく解説

*Amazon RDSは、後に紹介する8つのデータベースエンジン（DBエンジン）から用途に応じたデータベースを選択して利用できる特徴があります。*普段使用しているDBを選択し、所有するコードやアプリケーション、ツールを利用することができます。

バックアップやソフトウェアパッチの適応、自動的な障害検出および復旧を管理し、クラウドへのデプロイやハイブリッド環境でのワークロード実行にも対応することができます。

【参考】：[Amazon RDS の特徴](https://aws.amazon.com/jp/rds/features/)

*Amazon RDSは無料枠で利用することができ、使用したインスタンスに対して費用が発生します。*使用するには、用途に応じたインスタンスタイプから必要なCPU、メモリ、ストレージ、ネットワークの組み合わせを選択することができます。実際に使用する際には、DBエンジンごとに設定される料金プランを確認し、サービスを開始します。

【参考】：[Amazon RDS の料金](https://aws.amazon.com/jp/rds/pricing/)
【参考】：[Amazon RDS インスタンスタイプ](https://aws.amazon.com/jp/rds/instance-types/)

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

データベースの種類とは？エンジニアが今さら聞けない基本知識を徹底解説！

## Amazon RDSで使用できるDBエンジン

DBエンジンとは、AWSクラウドで用いるデータベースのエンジンソフトウエアを指します。言い換えると、AWSのデータベース環境であるDBインスタンスで実行することができるリレーショナルデータベース（RDB）のエンジンソフトウェアを指します。

それぞれのエンジンの特徴は、AWSが提示する比較表からも確認することができます。*Amazon RDSでは、8つのDBエンジンから最適なものを選択することができます。*ここからは、Amazon RDSで使用できるDBエンジンをそれぞれ紹介していきます。

【参考】：[Amazon RDS エンジンの特徴：比較表](https://aws.amazon.com/jp/rds/features/#product-features#rds-features#amazon-rds-engine)

Amazon Auroraは、MySQLおよびPostgreSQLとの完全な互換性を持ちながらハイパフォーマンスと高可用性を実現するDBエンジンです。商用DBに相当する性能と可用性を、オープンソースDBで実現します。

*Amazon RDSのMySQLおよびPostgreSQLとAuroraとの違いは、スケーリングなど選択できるストレージの機能の違いや種別、柔軟なフェイルオーバー設定などが挙げられます。*

標準ベンチマークのSysBenchでテストした結果、同等ハードウェア上のMySQLと比べ最大5倍、PostgreSQLと比べ最大3倍のスループットが得られます。サーバーレスやスケーリングに対応し、レプリカによるスループット向上が可能です。

【参考】：[Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/jp/rds/aurora/)

AWSが提供するAmazon Auroraとは？概要や他との違いを解説

*Amazon RDS for PostgreSQLは、PostgreSQL DBエンジンと同じ機能を提供し、PostgreSQLのデプロイをより簡単にクラウドで行うことができます。*PostgreSQLのインストールとアップグレード、ストレージ管理など必要なタスクを管理・実行します。

PostgreSQLのバージョンは、9.6および10〜15をサポートしています。

【参考】：[Amazon RDS for PostgreSQL](https://aws.amazon.com/jp/rds/postgresql/)

PostgreSQLとは？MySQL・Oracleとの違いを解説

*Amazon RDS for MySQLは、AWSクラウドでMySQLのセットアップから運用まで簡単に行うことができます。*データベース管理に必要なバックアップやアップグレード、パフォーマンスのモニタやチューニングなどの管理タスクをAmazon RDSが引き受けます。

サポートするのは、MySQL Community Editionバージョン5.7と8.0です。

【参考】：[Amazon RDS for MySQL](https://aws.amazon.com/jp/rds/mysql/)

MySQLとは？SQLやOracleとの違い、使い方をわかりやすく解説

*Amazon RDS for MariaDBでは、MySQLのデベロッパーが提供するMariaDBをAWSクラウドで、デプロイし運用を行います。*スケーラブルなDBを低コストで運用し、コードやアプリケーションはそのまま利用できます。サポートするのは、MariaDB Server 10.3〜10.6です。

【参考】：[Amazon RDS for MariaDB](https://aws.amazon.com/jp/rds/mariadb/)

*Amazon RDS for SQL Serverは、Microsoft SQL ServerをAWSクラウドでデプロイし使用します。*ライセンスモデルがプランに含まれるため、別途Microsoft SQL Server ライセンスを購入する必要はありません。

サポートするのは、SQL Server 2014、2016、2017、2019、2022で、Express、Web、Standard、Enterpriseの各エディションに対応します。

【参考】：[Amazon RDS for SQL Server](https://aws.amazon.com/jp/rds/sqlserver/)

SQL Serverとは？使い方や構築方法をわかりやすく解説！

*Amazon RDS for Oracleは、OracleをAWSクラウドでデプロイし使用します。*ライセンスモデルは、ライセンス込みモデル、Bring-Your-Own-License （BYOL）モデルに対応します。ライセンス込みモデルでは、Oracleのライセンスが含まれるため、別途購入する必要はありません。

【参考】：[Amazon RDS for Oracle](https://aws.amazon.com/jp/rds/oracle/)

*Amazon RDS for Db2は、IBM Db2をサポートするサービスです。*IBM Db2が得意とするビジネスクリティカルなワークロードを想定してセキュリティ機能を備えるほか、分析ワークロードなどに活用することができます。ライセンスモデルは、Bring-Your-Own-License （BYOL）モデルに対応します。

【参考】：[Amazon RDS for Db2](https://aws.amazon.com/jp/rds/db2/)

*Amazon RDSは、他のサービス同様にAWSマネジメントコンソールを介してリソースにアクセスして使用します。*プログラムからは、AWS CLIおよびRDS APIを使用してアクセスすることができます。AWSマネジメントコンソールに入ったら、Amazon RDSのセットアップを行います。

【参考】：[Amazon RDS のリソース](https://aws.amazon.com/jp/rds/resources/)
【参考】：[Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) とは](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuide/Welcome.html)

AWSマネジメントコンソールとは？機能やCLIとの違いを解説

*Amazon RDSのセットアップをするには、最初にAWSアカウントにサインアップします。*管理ユーザとしてサインインするなど、管理者アクセス権を持つユーザでサインインして作業します。DBインスタンスでは、エンドポイントというネットワークアドレスを使用します。

Amazon RDSへの接続方法は、エンドポイントを使用してDBインスタンスへ接続しますので、最初の段階でネットワークアクセスなどを設定していきます。

【参考】：[Amazon RDS のセットアップ](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_SettingUp.html)

### DBインスタンスの作成と接続

*DBインスタンスの作成では、必要な詳細情報を指定します。*具体的には、ストレージ、メモリ、データベースエンジンとバージョン、ネットワーク構成、セキュリティなどです。その後VPCセキュリティグループを作成し、DBインスタンスへの接続が可能になります。

以降は、選択したDBエンジンのドキュメントの手順に従って、実際にDBインスタンスを作成し接続していきます。

【参考】：[Amazon RDS のスタート方法](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_GettingStarted.html)
【参考】：[MariaDB DB インスタンスの作成と接続](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_GettingStarted.CreatingConnecting.MariaDB.html)
【参考】：[Microsoft SQL Server DB インスタンスを作成して接続する](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_GettingStarted.CreatingConnecting.SQLServer.html)
【参考】：[MySQL DB インスタンスの作成と接続](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_GettingStarted.CreatingConnecting.MySQL.html)
【参考】：[Oracle DB インスタンスを作成して接続する](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_GettingStarted.CreatingConnecting.Oracle.html)
【参考】：[PostgreSQL DB インスタンスを作成して接続する](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_GettingStarted.CreatingConnecting.PostgreSQL.html)

## Amazon RDSを使って作業効率を高めましょう

Amazon RDSは、マネージドデータベースサービスのため、データベースのインストールやバックアップなどの作業を肩代わりしてくれます。希望するDBエンジンを用途に応じて選択し、DB活用に注力することができます。

**データベース技術者の生産性向上が期待できますので、おすすめのクラウドサービスと言えるでしょう。**

Amazon RDSとは、AWSでリレーショナルデータベースを利用するためのサービスを指します。マネージドデータベースサービスのため、簡単にデータベースサービスを利用することができます。ここでは、Amazon RDSの概要や特徴をわかりやすく解説していきます。

Amazon RDSは、リレーショナルデータベースをAWSで利用するためのクラウドサービスです

EC2と違い、面倒なセットアップなどをAmazon RDSのタスクで処理します

8つのDBエンジンから用途に応じたデータベースを選び、インスタンスに接続します

AWSのAmazon RDSとは？概要や特徴をわかりやすく解説

**Pythonは、文字列を検索するための演算子や関数など検索機能を用意しています。**汎用プログラミング言語として数値演算に強みを持ちますが、文字列でも多くの事を簡単に実装することができます。

ここでは、手軽に使える比較演算子や文字列のメソッド、正規表現操作などについて学んでいきます。

Pythonの関数：基本的な使い方と組み込み関数を解説！

### Pythonの比較演算子「in」の使い方

*比較演算子「in」は、リスト・タプル・集合・凍結集合・辞書などの要素に含まれているか、TrueあるいはFalseで結果を返します。*ここでは、任意の文字列に対して指定する文字列を含むか「in」で結果を得られます。条件分岐などの判定に結果を用いることができます。

次の例は、文字列 ”Hello World!”に対して、”World”、”Japan”、”Hello”および”World”が含まれるか結果を表示するサンプルコードです。

```
str='Hello World!'
print('Strings pattern: World =','World' in str)
print('Strings pattern: Japan =', 'Japan' in str)
print('Strings pattern: Hello World =','Hello' in str and 'World' in str)```

```
Strings pattern: World = True
Strings pattern: Japan = False
Strings pattern: Hello World = True```

【参考】：[Python Docs: 比較](https://docs.python.org/ja/3/reference/expressions.html#comparisons)
【参考】：[Python Docs: 所属検査演算](https://docs.python.org/ja/3/reference/expressions.html#membership-test-operations)

### Pythonの比較演算子「not in」の使い方

*比較演算子「not in」は、「in」の論理値を反転したものです。*TrueとFalseが反転します。次の例は、比較演算子「in」で使用したコードを使用し、さらに”Hi”および”Japan”が含まれていないかどうかを追加したものです。条件分岐で除外するための判定を行います。

```
str='Hello World!'
print('Strings pattern: World =','World' not in str)
print('Strings pattern: Japan =', 'Japan' not in str)
print('Strings pattern: Hello World =','Hello' not in str and 'World' not in str)
print('Strings pattern: Hi Japan =','Hi' not in str and 'Japan' not in str)```

実行結果は、以下の通りです。

```
Strings pattern: World = False
Strings pattern: Japan = True
Strings pattern: Hello World = False
Strings pattern: Hi Japan = True```

## Pythonの文字列メソッドを用いて文字列を検索する

*Pythonでは、文字列を検索するメソッドをいくつか用意しています。*「in」や「not in」比較演算子で不足する部分は、メソッドを用いて実装することができます。ここでは、count()やfind()、rfind()の使い方を学んでいきます。

【参考】：[Python Docs: 文字列メソッド](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html#string-methods)

### 文字列の出現回数をカウントする

*count()メソッドは、指定した文字列がいくつ含まれているか個数をカウントします。*該当がない場合は、”0”が戻ります。個数を数える目的の他に検索機能としても利用することができます。使い方は、次の通りです。

```
str='Hello World of the World!'
print('count of World =', str.count('World'))
print('count of Japan =', str.count('Japan'))```

```
count of World = 2
count of Japan = 0```

【参考】：[Python Docs: ](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html#str.count)

*find()メソッドは、指定した部分文字列が存在する場合に最初に現れたインデックス値（最小インデックス）を返します。*指定した文字列が存在しない場合は -1を返します。比較するために、文字列中に”World”という単語を2回入れてみました。

```
str='Hello World of the World!'
print('Index of World =', str.find('World'))
print('Index of Japan =', str.find('Japan'))
print('Index of Hello World =', str.find('Hello World'))```

実行結果は以下の通りです。”World”の検索結果には最初のインデックス番号が戻っています。文字列が存在しない”Japan”の場合は -1が返ります。

```
Index of World = 6
Index of Japan = -1
Index of Hello World = 0```

【参考】：[Python Docs: str.find](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html#str.find)

*rfind()メソッドは、指定した部分文字列が存在する場合に最後に現れたインデックス値（最大インデックス）を返します。*指定した文字列が存在しない場合は -1を返します。ここでは比較のために、文字列中に”World”という単語を2回入れています。

```
str='Hello World of the World!'
print('Index of World =', str.rfind('World'))
print('Index of Japan =', str.rfind('Japan'))
print('Index of Hello World =', str.rfind('Hello World'))```

実行結果は以下の通りです。”World”の検索結果は最後のインデックス番号の値が戻ったことが分かります。

```
Index of World = 19
Index of Japan = -1
Index of Hello World = 0```

【参考】：[Python Docs: str.rfind](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html#str.rfind)

## Pythonの正規表現操作を用いて文字列を検索する

これまでに、文字列の検索を学んできました。検索する文字列がある条件に従うものすべてを抽出するなどの場合には、正規表現が有効です。*正規表現によって、類似する文字列を検索したり、誤りを見つけたりなどが可能になります。*

ここでは、re.search()関数とre.findall()関数について解説していきます。

【参考】：[Python Docs: 正規表現操作](https://docs.python.org/ja/3/library/re.html#module-re)

*re.search()関数は、正規表現のパターンを用いて文字列全体を検索します。*正規表現のメリットは、文字列がすべて特定できていない場合も検索できることです。

次の例は、”W”で始まり、”d”で終わる文字列を検索する例です。正規表現が使えない場合は、”World”などと特定して検索を行っていましたが、あいまい検索として文字数の指定も柔軟に行えます。

例えば3文字以上の”W”で始まり、”d”で終わる文字列は”W.*d”、5文字の”W”で始まり、”d”で終わる文字列は”W...d”などのように指定します。

```
import re
 
str='Hello World of the World!'
print('Results of World =', re.search('W.*d',str))
print('Results of World =', re.search('W...d',str))```

```
Results of World = <re.Match object; span=(6, 24), match='World of the World'>
Results of World = <re.Match object; span=(6, 11), match='World'>```

【参考】：[Python Docs: re.search()](https://docs.python.org/ja/3/library/re.html#re.search)

*re.findall()関数は、すべての該当文字列を検索し、文字列を戻します。*re.search()関数ではオブジェクト情報を表示することができますが、re.findall()関数ではパターンマッチした文字列情報のみが戻ります。

```
import re
 
str='Hello World of the World!'
print('Results of World =', re.findall('W.*d',str))
print('Results of World =', re.findall('W...d',str))```

```
Results of World = ['World of the World']
Results of World = ['World', 'World']```

【参考】：[Python Docs: re.findall()](https://docs.python.org/ja/3/library/re.html#re.findall)

## Pythonの検索機能は十分に活用できます

Pythonは、検索機能として文字列を扱うことが簡単にできます。標準機能でシンプルな検索エンジンなども実装することができます。ベースとなる文字列のメソッドや正規表現操作を組み合わせて、あいまい検索などにも対応できます。

**この機会に、Pythonの検索機能の基本をマスターして色々な用途に活用しましょう。**

Pythonは科学技術演算を得意としており、ビッグデータ解析などに広く用いられています。さらに文字列検索の演算子やメソッドなどもあり、多岐に渡って利用することができます。ここでは、Pythonの文字列検索の使い方を種類別に解説していきます。

Pythonは、文字列を検索するための演算子やメソッド・関数などを用意しています

正規表現が理解できると、あいまい検索にも対応できます

点在するテキストデータを集計したり分析したりなど、Pythonの活用の幅が広がります

Pythonで文字列を検索する方法を種類別に分かりやすく解説！

## SQLのコメントアウトの使い方

*SQLは、リレーショナルデータベースを用いてデータを操作したり定義したりする言語です。*他のプログラミング言語と組み合わせて、DBMSを操作する必要があることからプログラミングAPIや言語が仕様として決められています。

ここでは、言語仕様に基づき使用されるコメント機能について解説していきます。

SQLとは？概要・できること・プログラミング言語との違いを解説

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### そもそもコメントアウトとは

*コメントアウトとは、プログラミングコードにおいて実行処理として解釈されない注釈などをコメントとして記述することです。*それぞれのプログラミング言語においてコメント機能が実装されています。

コメント機能は、ソースコードの説明文などの注釈や、デバッグコードを埋め込んで無効化しておくなどの用途に用います。

SQLは、テキストファイルとして編集してSQLファイルとして格納し使用する場合が多いでしょう。*作成したSQLファイルは、スクリプトファイルとして使用しますが、操作方法を解説したい場合などはファイルに注釈を入れておくと便利です。*

その際には、SQLのコメント機能の定義に基づいて、コメントアウトしておくと良いでしょう。

## 主要SQLのコメントアウトの書き方

SQLが使えるリレーショナルデータベースは、商用パッケージからオープンソースソフトウェアまで多岐に渡ります。また、*SQLはRDBMSの特性に合わせて定義されていることから、文法上の違い（方言）があります。*ここでは、主要なRDBMSについてSQLのコメント機能を解説します。

標準SQLは、「ISO/IEC 9075」で定義されているSQLの仕様です。*1986年以降それまでバラバラだった各社の提供するSQLを統一標準として定義したものです。*各社の提供するSQLは、この標準に準拠するものと独自に定義した部分がありますので、利用するDBMSの仕様の確認も必要になります。

標準SQLにおけるコメント機能は、次の2種類です。

*・2重ハイフン ”\-\-” の後にコメントを使う*
2重ハイフン ”\-\-” 以降のテキストはコメントとして解釈されます。これは行末まで有効です。言い換えると1行単位のコメントに使用し、複数行の場合はその都度行頭に2重ハイフン ”\-\-” を入れます。

```
SELECT * FROM DATA; -- この部分がコメントです
SELECT * FROM DATA; -- この部分がコメントです```

*・C言語形式で ”/＊” と ”＊/” の間にコメントを入れる*
C言語形式では、 ”/\*” と ”\*/” の間にコメントを入れます。この場合は、行の区切りは意識せずに、単1行あるいは複数行で使用できます。

```
SELECT * FROM DATA; /* この部分がコメントです */
/*
 このように複数行でも使用できます
 このように複数行でも使用できます
 */```

標準SQLでは、次のようにC言語形式コメントの入れ子にも対応します。

```
/*
 このように複数行でも使用できます
 /* この部分がコメントの入れ子です */
 このように複数行でも使用できます
 */```

標準SQLとSQLの歴史！SQLの互換性と規格化の流れを解説

Microsoft SQL Serverは、Microsoft Windowsと親和性が高いRDBMSで、T-SQLと標準SQLに対応します。コメント機能は、2重ハイフン ”\-\-” 、C言語形式 ”/\* \*/” に対応します。*C言語形式のコメントの入れ子にも対応します。*

またAnalysis ServicesではMDXクエリがあり、C++の二重スラッシュ ”\/\/” 形式にも対応します。以下は、MDXクエリでのコメント機能の書き方です。

```
// クエリにこのようなコメントを追加できます```

【参考】：[SQL コメント (MDX 構文)](https://learn.microsoft.com/ja-jp/sql/mdx/comments-mdx-syntax?view=sql-server-ver16)
【参考】：[SQL \-\- (コメント) (Transact-SQL)](https://learn.microsoft.com/ja-jp/sql/t-sql/language-elements/comment-transact-sql?view=sql-server-ver16)
【参考】：[SQL スラッシュ アスタリスク (ブロック コメント) (Transact-SQL)](https://learn.microsoft.com/ja-jp/sql/t-sql/language-elements/slash-star-comment-transact-sql?view=sql-server-ver16)

Oracleは初めてリリースされた商用RDBMSで、数多くのプラットフォームをサポートします。コメント機能は、標準SQLと同じく2重ハイフン ”\-\-” 、C言語形式 ”/\* \*/” に対応します。*ただしC言語形式のコメントの入れ子には対応しません。*

PL/SQLでも同様の使い方を行います。SQL*Plusでは、次のようにREMARKコマンドで明示的にコメントを追加することもできます。

```
REMARK コメントです
SELECT * FROM DATA;```

【参考】：[Oracle Database: コメント](https://docs.oracle.com/cd/E82638_01/sqlrf/Comments.html)
【参考】：[Oracle Database: SQL*Plusでのスクリプトの使用](https://docs.oracle.com/cd/F82042_01/sqpug/using-scripts-in-SQL-Plus.html#GUID-E9305EF3-85CF-49BF-AB4D-E2BBBA2C8025)

PostgreSQLは、標準SQL準拠を強みとするオープンソースのRDBMSです。コメント機能は、標準SQLと同じく2重ハイフン ”\-\-” 、C言語形式 ”/\* \*/” に対応します。*標準SQLの仕様に従い、C言語形式のコメントの入れ子にも対応します。*

【参考】：[PostgreSQL Docs: Comments](https://www.postgresql.org/docs/16/sql-syntax-lexical.html#SQL-SYNTAX-COMMENTS)

PostgreSQL入門、複数のRDBMSを習得して更なる活躍を

MySQLは、Linux、Apache、Perl・Python・PHPとの組み合わせに強みと実績を持つ、オープンソースのRDBMSです。コメント機能は、標準SQLと同じく2重ハイフン ”\-\-” 、C言語形式 ”/\* \*/” に対応します。*C言語形式のコメントの入れ子には、対応しません。*

2重ハイフンの後ろには半角スペースあるいはタブなどの制御文字が必要です。具体的には、次のような違いがあります。

```
SELECT * FROM DATA; -- 2重ハイフンの後ろに半角スペースがあるため、コメントです
SELECT * FROM DATA; --これは半角スペースで区切られていないためコメントとなりません```

MySQLは独自性が高く、シェルスクリプト形式の”#”にも対応します。 ”#” は行末まで有効で、行ごとに指定する必要があります。

```
SELECT * FROM DATA; # この部分がコメントです```

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