Google Colab上でSQLを使って基本統計量を確認してみた | DevelopersIO
みなさん、こんにちは。 クルトンです！ 今回は、前回ブログの流れから、「基本統計量をSQLで把握するのはどうしたら良いのか」という疑問を持ったので、確かめる意味でやってみました。 基本統計量とは、本ブログで以下のものを指します。 最大値 最小値 平均値 中央値 最頻値 分散 標準偏差 SQLの実行環境を準備 前回ブログと同じ内容ですので、知っている方は飛ばしていただいて大丈夫です。 実行環境はGoogle Colabで、ランタイムはCPUです。 まずは必要なモジュールとデータをダウンロードします。 # IPython用のモジュールをダウンロード !pip install jupysql duckdb-engine # データ（csvファイル）のダウンロード !wget https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master
試験で使える!!Cloud SQLの基礎知識（Google Cloud） | DevelopersIO
今回も資格試験、初級者向け用にCloud SQLを解説していきます。試験や初学者の知識として、特に求められることは「そのリソースの特徴を理解できているか」に尽きると思います（個人的に）。Cloud SQLの概要を掴み、ぜひ学習に役立ててください。 初めに Cloud SQLとはGoogle Cloud（旧GCP）内でMySQL、PostgreSQL、SQL Serverを運用できるマネージドサービスになります。 オンプレミスからの移行の選択肢としても多く採用され、機能も豊富なためRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）としては、まず最初に考える第一選択肢となります。 今回はその基本的な仕組みと機能について、解説していきます。 まず初めにRDBMSの簡単な解説をするので、Cloud SQLの構造から知りたい方は、左にある目次メニューからバックアップ機能を選択して、RDBMSとはを
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
