グループ単位で上位n件を取得するSQL
ちなみに、PostgreSQL8で確認しましたが、他のRDBでは確認していません。このSQLでは同点の場合にID順で上位を決めています。同点は全て出すというルールになると試していないですが、in句の中のサブクエリのwhere句にポイント上位2件を取得して、ポイント同士でくっつける必要があるでしょう。（明日でも試してみようかな・・・） 投稿日時 : 2007年6月7日 22:10 Feedback # re: グループ単位で上位n件を取得するSQL 2007/07/02 17:49 じゃんぬねっと 役立っているようですね。 http://www.atmarkit.co.jp/bbs/phpBB/viewtopic.php?topic=39369&forum=26 # re: グループ単位で上位n件を取得するSQL 2007/07/02 19:22 かつのり びっくりしたｗ # ???????
SQL実行時のブルームフィルタ(Bloom Filter)アルゴリズム | フューチャー技術ブログ
1. 初めにDBにおける処理はSQLによって記述しますが、データの取得するために具体的にどのような内部処理を行うかという点までは記述しません。 ここでいう内部処理とは「SQLの書き換え」「インデックスの使用」「結合アルゴリズムの選択」などがDBMSのオプティマイザによって選択されて実施されることを指します。 SQLのパフォーマンスを見るにあたっては上記の内部処理について正しく理解する必要があります。 本Blogでは、重要なアルゴリズムであるにもかかわらず、まとまった情報が少ないSQL実行時におけるブルームフィルタ(Bloom Filter)についてOracleをもとに紹介を行います。 Bloom Filterは結合処理を効率化するために、結合の前段階で利用される技術になります。 公式なドキュメントとしては以下になります。 Oracle Database SQLチューニング・ガイド 12cリ
『なぜUber EngineeringはPostgresからMySQLに切り替えたのか』について : RavenDB創始者の見地から | POSTD
『なぜUber EngineeringはPostgresからMySQLに切り替えたのか』について : RavenDB創始者の見地から (訳注：2016/9/28、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) Uber Engineering グループは、ブログでPostgresからMySQLに切り替えたことについて 非常に素晴らしい報告 (訳注：弊サイトでの和訳は こちら )をしました。ディスク上のフォーマットやパフォーマンスへの影響予測などの詳細まで踏み込んでおり、文字通り、読み応えがあります。 話のネタとしては、Uberからもう1つ素晴らしい記事が出ています。 MySQLからPostgresへの切り替え についてで、こちらも興味深い内容です。 ぜひ、両方読んでみてください。読み終えたら、意見交換しましょう。ブログ内での議論を私たちがこれまで取り組んできたことと比較したいと思
pandasにsqlでよくやる処理をやらせてみる | mwSoft
概要 pythonによるデータ分析入門を参考に、MovieLens 1Mを使ってsqlで普段やってるようなこと（joinとかgroup byとかsortとか）をpandasにやらせてみる。 ファイルの読み込み 落としてきたファイルを解凍すると、movies.dat、rating.dat、users.datという3つのファイルが入っているので、read_csvで読み込む。 import pandas as pd movies = pd.read_csv( 'ml-1m/movies.dat', sep='::', header=None, names=['movie_id', 'title', 'genres'] ) ratings = pd.read_csv( 'ml-1m/ratings.dat', sep='::', header=None, names=['user_id', 'mo
sqlite: SQLite データベースと会話するプログラム
sqlite: SQLite データベースを管理するプログラム (This page was last modified on 2003/06/29 16:11:13 UTC) SQLite ライブラリには sqlite というシンプルなコマンドライン ユーティリティが含まれます。これを使うと、ユーザは手作業で SQLite データベースに接続して SQL コマンドを実行できます。この文書では sqlite の使い方に関する概略を紹介しています。 起動する sqlite を起動するには単に "sqlite" とタイプし、その後ろに SQLite データベースを保持するファイル名を付けます。ファイルが存在 しない場合は、自動的に新しく作られます。起動後 sqlite プログラムは、SQL をタイプするためのプロンプトを表示します。 SQL ステートメント（終了はセミコロン）をタイプし、 "E
そーだいなるらくがき帳: 2大OSSデータベースのMySQLとPostgreSQLの違いについて話してきた
第32回 PostgreSQL 勉強会(2015年10月10日)で登壇してきました。 内容は前に書いたエントリーの MySQL使いが知るべきPostgreSQLとの違いと変わらない一つのこと MySQL使いの人がPostgreSQLを始めるときの罠をまとめてみた を元に発表してきました。 と言っても今回は参加者がPostgresSQLに詳しい前提だったのでMySQLを中心に話をしました。 実際の資料は下記のとおりです。 当日はビデオ撮影があったのでそのうち動画が上がると思います。 第32回 PostgreSQL 勉強会まとめ ~ togetter ~ 流石に２時間は疲れました。 内容としては眠くならないように面白おかしく伝えようと思ったのですがなかなか難しかったです。 前半はMySQLとPostgreSQLの方向性の違いをメインにしました。 後半はMySQLは僕が実際にハマった事などをメイ
Entity-Attribute-Value: SQL アンチパターン - ペンギンラボ Wiki
Bill Karwin “SQL Antipatterns: Avoiding the Pitfalls of Database Programming” の読書メモ。 Jaywalking 目的 ある属性について、複数の値を持たせる。 アンチパターン : カンマ区切りリスト カンマ区切りで複数の値を 1 つの列に納める。 例では、特定の製品についての担当者を複数設定するのにカンマ区切りで、担当者のアカウントIDを記述している。 create table products ( product_id integer, product_name varchar(1000), acount_id varchar(100), -- comma separated list -- ... ); insert into products (product_id, product_name, accou
データ ＆ アナリティクス | アクセンチュア
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
検索効率を向上させる新たな機能 ――類似データ抽出、空間、関数
はじめに SQL Serverを使用したコーディングをより簡潔に、必要とするデータを容易に取得できるように改善がされています。データ間の類似性・関連性を調べたいときには、統計的セマンティック検索を使用すると、統計的に作成されたキーフレーズの重みづけから類似・関連ドキュメントを抽出できます。新たに追加された関数を使用すれば、クエリのコーディングを簡潔にすることができます。 今回は、クエリを書く際の効率化、容易性向上を実現した「統計的セマンティック検索」と「空間」、「14個の関数」について紹介します。 対象読者 SQL Serverを使用するアプリケーション設計、開発者 SQL Serverデータベース管理者 SQL Server 2012の新機能に興味のある方 類似・関連した値を抽出する統計的セマンティック検索 統計的セマンティック検索は、文章を形態素解析を実施し、単語・キーフレーズを抽出し
グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
ウノウラボ Unoh Labs: ブラウザでER図が描ける「WWW SQL Designer」紹介
miyakeです。皆さんドキュメントはしっかり書いていますか？ 近頃のWeb界隈では、詳細仕様書的なものは作らずにスピーディーに開発を進めるケースも多いかも知れません。ドキュメント作成のコストは小さくありませんし、内容を最新に保つのも一苦労です。とは言え、複数の人間が関わるプロジェクトにはER図はあると嬉しいなと個人的には思います。 今日はそんなER図をブラウザ上で作成するアプリケーション「WWW SQL Designer」をご紹介します。 以下のスクリーンショットは、このアプリを実際に触って試せるlive DEMOのものです。 WWW SQL Designer posted by (C)フォト蔵 上部のメニューからテーブルやカラムを作ったり消したりして、テーブルをドラッグアンドドロップで配置、リレーションを同じくドラッグアンドドロップで設定、というのがおおまかな作業の流れになります。まず
動的SQLによる数独の超高速解法：CodeZine
Pinskiさんの記事は、「SQLで数独を解ける」ことを示したという点で評価できます。しかしながら、そのためのコードと実行時間が共に長大であるため、「SQLは面倒で遅い」という誤解を読者に与えかねません。本稿で紹介する方法で、誤解が払拭されることを期待します。 第1、2部と第3部の手法を簡単にまとめておきましょう。 第1、2部では、手続き的な記述、つまり、どうすれば数独の解が得られるかの具体的な記述によって数独を解いています。手続き的とは言っても、せっかく宣言型言語であるSQLを使うので、手順の各ステップはなるべく宣言的に記述するように心がけています。 第3部（本稿）の方法の本質はたった1行のSELECT文です。このSELECT文には「数独の解とはどういうものか」だけが記述してあり、その解を得るための具体的な方法はコンピュータが考えます。ただし、このSELECT文は人間が手で簡単に書けるよ
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bitbucketの使い方
PHPで、オブジェクトのメンバをSQLデータベースに格納する場合に、複数のArrayList はどうするのがいいのでしょうか？…