システムで「性別」の情報を扱う前に知っておくべきこと - Qiita
0は性別に関する情報が得られない場合に使います。性別に関する情報はあるのだけど1とも2とも言えない場合は9を使います。要は「0でもなくて1でも2でもなければ9」です。 これを知っていればMだとかFだとかを議論をせずに済みますね。 国際規格に従うべき理由 国際規格に従うことは色々と利点があります。まず、どうしてそういうコード体系にしたのかを説明しやすいです。また多言語対応する際も規格通りに書けば伝わるはずなので迷わずに済みます。別システムへのデータの移行や、異なるシステム間でのデータの統合もコード体系が同じならラクラクです。もしかしたら別のプロジェクトで書いたコードをそのまま使いまわせるかもしれません。技術者に対するトレーニングも不要です。 対して、わざわざ国際規格に反する実装をする場合は上記のメリットがそのままひっくり返ってデメリットになりはしますが、もちろん、それなりの理由があれば規格と
クックパッドのデータを研究者に公開します - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。検索・編成部の原島です。 大学の研究者にお会いすると、「クックパッドのデータを研究に使用したいんですが...」と相談されることがあります。料理に関する研究をしているけれど、実際のデータがないため、なかなか研究が進まないという相談です。 料理に関する研究が進まないのは、クックパッドにとっても残念なことです。これらの研究は、クックパッドのサービスを改善するための「芽」でもあります。データがないだけで芽が育たないのは、非常に悲しい話です。 このような現状を打破するため、本日から、クックパッドのデータを研究者に公開します。このエントリでは、我々が準備してきたデータ公開の仕様について QA 形式で解説します。 誰が利用できるの？ 申請していただいた研究者です。ただし、公的機関（e.g. 大学、独立行政法人）の研究者に限ります。申請時には、クックパッドと国立情報学研究所（後述）による審査が
ニコニコ動画のデータセットが公開されたらしい - 唯物是真 @Scaled_Wurm
研究用にニコニコ動画のコメント約300GBを公開‐ニコニコインフォ 情報学研究データリポジトリ ニコニコ動画コメント等データ 国立情報学研究所のダウンロードサービスでニコ動のデータセットが公開されていたので、とりあえずダウンロードしてみました ダウンロードの手順 以下のページで、名前、メールアドレス、所属を入力すればよいみたいです。 情報学研究データリポジトリ ニコニコ動画コメント等データ 申請 データの形式 行ごとにそれぞれの動画のjsonが書かれたファイルがたくさんあります。 コメントのデータもありますが、ユーザーに関する情報はないみたいです 動画の説明などには<b></b>や<font></font>、<br />などのHTMLタグが含まれていましたので、それらの除去が必要になりそうです タグの頻度 なんか面白いことできないかなーと考えたんですが、何も思い浮かばなかったので、とりあえ
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜Preferred Networks
NoSQLとしてMySQLを使うDeNAが、memcachedよりも高速な75万クエリ／秒を実現
モバゲーで知られるDeNAは、バックエンドデータベースにNoSQLを使っていません。なぜか？ それはMySQL/InnoDB 5.1の環境で秒間75万クエリという、多くのNoSQLでも実現できないような高性能を実現しているから。DeNAの松信嘉範（まつのぶよしのり）氏は、自身のブログにこんな内容のエントリ「Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server」（英語）をボストしています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server 松信氏が指摘するように、大規模なネットサービスを提供している企業の多くは分散環境で
Datastore に泣いたアナタに捧ぐ（前編） - Google App Engine - 暗号、数学、時々プログラミング
Google App Engine | 07:49 | 最近少しずつ当ブログにリンクを張って頂けるようになってきた。色々な人に読んでもらえるならば当然そっちの方が嬉しいワケで、実にアリガタイことだと思う。「まとめサイト」とかに入れて頂くと、これまで気づいて頂けなかったような人達にも読んでもらえるチャンスも広がるワケで。これがきっかけで何か面白いアプリが世の中に出るような事になるのであれば、これ以上に嬉しいことはない。そして、ここまできたら本家Google Japanよりも先に全ての日本語訳を完成させてやろうかしらん、なんて思ったり思わなかったり。（ただ正直なコトを言うと、これから先はリファレンス系の話が頻繁に出てくるので、いくら"超"訳するにしても全くのPython初心者が読んで理解出来る内容になるのかなー？って不安もある。翻訳完了より先にPython特別訓練が開始される可能性あるカモ。な
PHP と MySQL と サーバサイド プリペアードステートメント - do_aki's log
少し前のお話なのだけど、せっかくなので書いておくことにする。 MySQLのクエリログを見ていたら、 prepare に相当するログが一切流れていないことに気づいたので、PDO(mysql)でサーバサイドプリペアードステートメントが利用されていないんじゃないか疑惑が浮上。 php のバージョンは 5.2.11 mysql は 5.0 系 以下、検証してみた結果と、その対応です。 検証 簡単なソースコードを実行してみて、そのクエリログを見てみることにした。 PDO を利用 $p = new PDO('mysql:dbname=dbname;host=localhost', 'user', 'password'); $stmt = $p->prepare("SELECT * FROM table_name WHERE id=?"); $stmt->execute(array(1)); $stmt
key-valueストアの基礎知識
首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は Software Design 誌 2010年 2月号に掲載された以下の記事の元原稿です。 Software Design 誌編集部の了承の元に、本ウェブページに掲載しております。 首藤一幸: "key-valueストアの基礎知識", Software Design 2010年 2月号, p.14-21, (株)技術評論社, 2010年 1月 18日 クラウド、特にPaaS向けのソフトウェア開発が現実のものとなり、 そこではリレーショナルデータベースとは違ったデータベースが 勢いを増しています。 その代表であるkey-valueストアを解説します。 もくじ key-valueストアとは なぜkey-valueストアか key-valueストアの使いどころ key-valueストアとNoSQLの
PHPのPDOを超簡単に使えるラッパークラスライブラリ:phpspot開発日誌
Simple PHP PDO Wrapper : light, static, easy - Let’s explore the web technologies together PHPのPDOを超簡単に使えるラッパークラスライブラリ。 PDOでも簡単にデータベースに接続することが出来ますが、よりシンプルに簡単にアクセスできるライブラリが公開されました。 接続の初期化は以下のスタティックメソッドを利用しておきます。 Db::setConnectionInfo('schemaname','root', '123456'); あとは、executeでSQLを実行するだけ 例） Db::execute('INSERT INTO users(username, password) VALUES(:name, :pass)', $user); データの取得メソッドも充実 // id = 2 のユー
キャッシュの大きいRDB vs インメモリデータベース、性能がどれだけ違うのか調べてみると
2週間ほど前に「インメモリデータベースがクラウド時代の主流になるという期待」というエントリを書きました。ハードディスクに代わり、メモリをデータベースの永続化手段とするインメモリデータベースは、超高速なアクセスとスケールアウトを実現する、クラウド時代のデータベースの主役になるのではないか、という内容です。 この記事に関して、TechVisorの栗原さんと次のようなやりとりをしました。 確かに、Oracle Real Application Cluster（以下、Oracle RAC）でデータベースが全部載るくらい十分にキャッシュ用のメモリを割り当てれば、メモリ上でデータベースを操作するインメモリデータベースと同じことではないのか、とも思います。 両者の違いは何かあるのでしょうか？ 調べてみることにしました。 インメモリデータベースは1000倍速い 調べてみるとすぐに、両者には明確な性能差があ
フリーで使えるDBのモデリングツールまとめ
森川です。 巷ではエイプリルフールネタがおさかんですが、普通にデータベースのモデリングツールの紹介です（エイプリルフールネタが思いつかない…）。 普段MySQLならDBDesigner4、PostgreSQLならClayを使用しているのですが、他に何かよいツールはないものかと調べてみました。 Clay 言わずと知れた？モデリングツールです。Eclipseのプラグインで、無償でも使用可能です。MySQL、PostgreSQLで使用可能です。 無償版ではER-図や、DB定義書を出力できません。対応するDBが少なかったりもします。 個人的には、PostgreSQLを使用する場合によく使います。外部キー制約などにも対応しているのでそれほど困りません。 リバースエンジニアリングに対応しているのも気に入っている理由の一つです。 ちなみに、リバースエンジニアリングをするにあたってPostgreSQLのJ
[J] ER 図を Mac で書きたい - Jamz
以前、関連するエントリー ([J] WWW SQL Designer 2.1.1 の日本語化 - Jamz (Tech)) を書いたけど、WWW SQL Designer で Google 検索する 4 つ目にランクインしてた。 さておき、Mac で ER 図を書きたい、今日この頃。WWW SQL Designer でも良いのだけれど、なんとなくスタンドアローンなソフトウェアで作業したくて。 以下、そこそこ評判も良さそう。 SQLEditor for Mac OS X ただ、インターフェイスのローカライズはされていない (多分) 加えて、有料。安くすむなら、その方が良い訳で ... やはり WWW SQL Designer かなぁ。向学のためにも、これを UI にして、フレームワークと連携させて、モデルを自動生成するプログラム作ったりすると良さ気だし。 頑張ってやってみるかなぁ。 WWW
SQLのバインド機構は「エスケープ処理された値」をはめ込むのか - ockeghem's blog
以前このブログでも取り上げたことのある神戸デジタル・ラボの近藤伸明氏がThink IT上で「SQLインジェクション大全」という連載を執筆しておられる。その第三回「SQLインジェクションの対策」を読んで以下の部分が引っかかった。 バインド機構とは、あらかじめSQL文のひな型を用意し、後から変動個所（プレースホルダ）に実際の値（バインド値）を割り当ててSQL文を生成するデータベースの機能だ。バインド値はエスケープ処理した後にプレースホルダにはめ込むので、悪意あるSQL文が挿入されても、その実行を阻止することができる（図1-2）。 http://thinkit.jp/article/847/1/ たしかにエスケープ処理を使ってバインド機構を実装する場合もある。JavaとMySQLの組み合わせでUnicodeのU+00A5を用いたSQLインジェクションの可能性 | 徳丸浩の日記から派生して、MyS
ここギコ！: mysqlの空間拡張対応が進んでいるよ！（C/W：Postgres使うならPostGIS使おうよ）
2009年07月08日 mysqlの空間拡張対応が進んでいるよ！（C/W：Postgres使うならPostGIS使おうよ） 同僚が見つけてくれたネタ、パクる感じで申し訳ないのですが...。 mysqlの空間拡張と言えば、空間インデックスでMBR（最小外接矩形）ベースの絞込みができるくらいで、後は沖電気さんがユーザ関数でdistance_sphere開発されたりとか、そういう感じだったんですけれども、裏ではまだベータ版ながら、大分いろんな機能が追加されてるみたいですね。 Categories: MySQLDevelopment | Software Preview | GIS Functions BUFFER(g1 geometry, d numeric) returns a Geometry defined by buffering a distance d around g1 where
なぜMySQLのサブクエリは遅いのか。
よくMySQLはサブクエリが弱いと言われるが、これは本当だろうか？半分は本当で半分は嘘である。MySQLのサブクエリだってなんでもかんでも遅いわけではない。落とし穴をしっかり避け、使いどころを間違えなければサブクエリも高速に実行できるのである。今日はMySQLがどんな風にサブクエリを実行し、どのような場合に遅いのかということについて説明しよう。 EXPLAINで実行計画を調べた際に、select_typeにはクエリの種類が表示されるのだが、代表的なサブクエリには次の3つのパターンがある。 SUBQUERY DEPENDENT SUBQUERY DERIVED 結論から言おう。遅いのは2番目、DEPENDENT SUBQUERYである。DEPENDENT SUBQUERYとはいわゆる相関サブクエリに相当するもので、サブクエリにおいて外部クエリのカラムを参照しているサブクエリのことである。そし
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審議中個人情報保護法案に残された課題と今後の展望 — 情報法制研究会 第2回シンポジウム 2015年6月28日 (pdf)
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