エクセルをデータベースとして使うには、こうすればいいと思うのだけど、なぜ誰もやらないのかな？ - Excel 業務システム
エクセルは罫線ワープロじゃない なんでエクセルをこんな使い方するのだろう？ 毎回、毎回、会議のたびに同じような資料作って、もう疲れました。 データとして管理するなら１件のデータを横一列に入力して、縦向きに連続してデータを繰り返して管理しないといけません。 エクセルは罫線ワープロじゃない ここでやってはいけないこと エクセルのフォーム編集機能は、使えない データベース形式で、管理する 印刷シートに、データをリンクしてはダメ！ 印刷シートは、［印刷作業領域］にリンクします。 エクセルカード HARI の使い方（動画） Excel と Access を連携して使う（動画） Acces と Excel を連携して、本格的なデータベース管理を行うには？ Excel → Access → Azure と移行していく セールスApp KATA（営業支援ノーコードアプリ） ここでやってはいけないこと １．
「データベース技術［実践］入門」は「サーバインフラ本」「徳丸本」と並ぶウェブエンジニア必携の教科書 - As a Futurist...
技術評論社様から献本して頂きました！ありがとうございます！！日本を代表する DataBase Administrator(DBA)である松信さんの新著ということで、あえて僕の様な人間が何をせずともすばらしい本であることは自明ですが、献本頂いたからには何か書かねば！ Open database life: 新著「Web エンジニアのための データベース技術[実践]入門」 「データベースがないと何が困るのか」 これが第 1 章のタイトルです。あぁ、入社前の自分に言い聞かせてやりたい。僕はプログラムを触り始めたころ、データベースを触りたくないという理由だけでウェブアプリを作ることを諦め、plagger を使って自分ではデータを直接保存しないことばっかりやってました。結果、SELECT文すら書けない状態でエンジニア生活をスタートしたわけです。 で、実際ウェブアプリの現場を 3 年やってきて、データ
NOSQLは「知る時代」から「使う時代」へ
本連載では、オープンソースの分散KVS（Key-Value Store）である「okuyama」と、その関連技術について、4回にわたって解説します。 okuyamaは、クラウド時代のデータ・ストレージと言われる、「NOSQL」と呼ぶ部類に属するデータ・ストレージです。連載では、NOSQLが登場した背景や関連ソフトウエアの特色を整理したのち、okuyamaの概要と機能の紹介、そして実際にどのように配置・運用するか、などを解説します。 第1回: NOSQLは「知る時代」から「使う時代へ」 - NOSQLの登場した背景や特性、NOSQLの種別を紹介します。 第2回: NOSQLの新顔、分散KVS「okuyama」の機能 - 分散KVS「okuyama」の概要から機能の詳細までを解説します。 第3回: 分散KVS「okuyama」の使い方 - 実際にokuyamaを起動してから利用までの手順と運用
無線LANのWPA/WPA2-PSKをGPUで超高速解析してパスワードを見つけるフリーのオープンソースソフト「Pyrit」
ATI Stream テクノロジー/Nvidia CUDA/OpenCLを駆使し、WPA/WPA2-PSKを突破するために必要となる巨大なデータベースを事前に作成することによって極めて高速にパスワードを解析できるのがフリーのオープンソースソフト「Pyrit」です。厳密なライセンスはGNU GPL v3となっています。 pyrit - WPA/WPA2-PSK and a world of affordable many-core platforms - Google Project Hosting http://code.google.com/p/pyrit/ 事前に巨大なデータベースを作成しておくため、ハードディスクの容量は割と必要となりますが、それとトレードオフで解析速度を高速化しようというアプローチになっており、FreeBSD・MacOS X・Linux上で動作し、MinGWを使うこ
データベースの内部動作を知る
SQLのプログラミングは奥が深い。特にパフォーマンスの観点から、そう言えるだろう。 みなさんご承知の通り、同じ結果を出すプログラムでも、SQLの書き方次第で処理時間に何倍もの差が生じ得る。効率の悪いSQLを書いてしまう原因は、多くの場合、リレーショナルデータベースの内部動作やアプリケーションに関する理解不足である。両者をよく知った上で最適なSQLを書けるようになることは、システムエンジニアとしての重要なスキルの一つである。 特集『基礎から理解するデータベースのしくみ』では、リレーショナルデータベースの内部動作について、基本的な部分を分かりやすく解説している。SQLプログラミングに役立つことはもちろん、SQLチューニングやデータベース設計のための基礎知識としても不可欠だ。 イントロダクション ブラックボックスのままでいいの？ Part 1：SQL文はどのように実行されるのか SQL実行までの
AndroidでSQLiteのDB操作をするための基礎知識
県庁所在地は各都道府県に必ず1つだけ存在するので、プライマリキーを設定しています。郷土料理はいくつ存在するか分からないため、プライマリキーはありません。この2つのテーブルは都道府県でリレーションしています。 なお、郷土料理が登録されていない県がありますが、あしからずご了承ください。 Androidのデータベースを作成するには？ スキーマが決まったら、データベースを作成します。 データベースの作成方法はいろいろありますが、今回は「SQLiteOpenHelper」というクラスを利用します。このクラスは、abstract（抽象）クラスなので、以下のコールバックを実装する必要があります。 public void onCreate(SQLiteDatabase db) データベースを作成したタイミングで呼び出される。通常はここでテーブルを作成する。今回はデータもこのタイミングで追加している pub
MySQLの将来が心配なので、（たぶん）日本一のMySQLエキスパート「日本男児」に聞いてみた
オラクルは、サン・マイクロシステムズを買収後、オープンソースとして提供されていたOpenSolarisを事実上終了し、またオープンソースとしてAndroidを提供しているグーグルに対して「Javaと競合する」という理由で訴訟を起こすなど、オープンソースに対して非協力的と見える行動が続いています。 こうなると、同社が保有するオープンソースデータベースのMySQLの今後は大丈夫なのか懸念されます。すでにMySQLのコアな開発者の何人かは同社を去り、MariaDBやDrizzleといったほかのオープンソースデータベースに取り組んでもいます。今後、MySQLの開発が弱体化したり、方向転換してSolarisのようにクローズドになったりすることはないのでしょうか？ そこでMySQLのエキスパートとしてブログ「漢（オトコ）のコンピュータ道」を執筆するブロガー「@nippondanji」であり、かつ日本オ
その分析、Hadoopなら速く安くできます
ビジネスデータを分析するビジネスインテリジェンス（BI）分野の新たなプラットフォームとして注目されているHadoop。Hadoopでは、どのようなデータ分析が可能なのでしょうか？ 現在、Hadoopビジネスの牽引役であるClouderaのJeff Hammerbracher氏が、Hadoopでデータ分析が可能なビジネス上の課題を示した「10 Common Hadoop-able problems」（Hadoop化可能な10の一般的課題）と題したプレゼンテーションを公開しています。 Hadoopにとって得意な処理とは、複雑で複数のデータソースからなる大量のデータの分析であり、それをバッチ処理の並列実行によって実現することです。 従来は、データがあまりに複雑だったり膨大だっために、計算時間やコストなどの理由で実現が難しかった処理でも、Hadoopによる低コスト化、計算時間の短縮、高い柔軟性など
プログラム内のデータベース処理高速化TIPS:phpspot開発日誌
10 sql tips to speed up your database プログラム内のデータベース処理高速化TIPSが10個紹介されているエントリのご紹介です。 SQLが適切に設計されていないとすぐにデータベース処理がCPUを圧迫してしまいますので可能な限り知っておきたいですね。 基本的な事から応用的な事まで参考になりそうだったのでメモ程度にご紹介。 explainでインデックスが使われているかを調べる 最も速いクエリは、クエリを発行しないこと、ということでデータをキャッシュしよう Memcached, CSQL Cache, AdoDB などでそれが可能 必要じゃないモノをselect しないようにする select * from table; ↓ select id from table; limit を使って取得する結果を少なくする foreach ループなどの中でsqlクエリを
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