顔を PostgreSQL に登録して SQL で似ている顔（同一人物）を探す - Qiita
はじめに 前回の記事では、画像の dHash をビット配列としてデータベース PostgreSQL に登録し、 SQL で類似画像を取得しました また、以前の記事で画像内の顔特徴量をベクトルデータベース Pinecone に登録し、似ている顔を取得しました さらに、 PostgreSQL は拡張機能 pgvector によってベクトル型を扱うことができます というわけで、これらの組み合わせを Livebook で実装します 対象となる画像から evision で顔を検出し、顔の特徴量を取得する 顔の特徴量をベクトルとして PostgreSQL に登録する SQL で似ている顔の組み合わせを取得する Livebook と PostgreSQL をコンテナで立ち上げる手順については以下の記事を参考にしてください データベース操作には Ecto を使用します Livebook 上での Ecto
【SQL】HAVING句を使ったデータ取得 〜WHEREとの違い〜 - Qiita
SQLの基礎について復習しています。 今回はgroup byやorder byを使った、条件を指定したテーブルの並べ替えてのデータ取得に加え、HAVING句を使った条件指定について学んでいきます。 課題内容 発売年毎の楽曲数を取得しなさい。 楽曲数は2つ以上のデータのみを抽出しなさい。 楽曲数は降順に並び替えなさい。 出力する項目はrelease_year(発売年)とsongs_num(楽曲数)とする。 # songsテーブル +------+------------+--------------+---------------+ | id | name | release_year | total_minutes | +------+------------+--------------+---------------+ | 1 | songs1 | 2000 | 3:56 | | 2
SQLが重いからLimitで件数絞ろう！は正しいのか？というお話。 - Qiita
この記事はQiita Engineer Festa 2023 参加記事です。 この記事で書くこと パフォーマンスチューニング（クエリチューニング）を行う際の勘所としてSQLの見直し方を書きます。 この記事で書かないこと あくまで勘所として見る部分を書くので、RDBMSそれぞれ固有のことや深いことは書きません。 SQLが重いからLimitで件数絞ろう！は正しいのか？というお話。 SQLチューニングの勘所 システムのパフォーマンスチューニングを行う上で、ボトルネックになっているのは大体DBのIOの部分ということが多いです。 SQLチューニングの勘所を抑えておくことで、爆速Webサービスを作っていきましょう。 いきなり結論 問い： SQLが重いからLimitで件数絞ろう！は正しいのか？ 回答 正しくない！ とは言い切れないが、効果が薄いことが多い。 ↑もったいぶってすいません。折りたたみを使って
１時間かかった作業が0.22秒で終わってしまった話 - Qiita
Day1 「ある日のテストで作成したデータAと別の日に作成したデータBに差異がないことを比較してほしい」と僕にタスクが割り振られた。 こんな手順でエビデンスを作った。 １．データAとデータBを抽出するSELECT文をそれぞれ実行。 ２．１の結果をcsvファイルにそれぞれエクスポート。 ３．２のcsvファイル2つをシートを分けてExcelに貼り付け。 ４．３の各シートで、抽出結果の文字列結合を各行で行う。 ５．４で文字列結合した結果が、データAのシートとデータBのシートに互いに存在するかExcel関数で確認。 データAとデータBはそれぞれ2万件程度あり、エクスポートと貼り付け作業にそれなりに時間がかかった。文字列結合や存在チェックのためのExcel関数は8万セルに及び、Excelは山のように大きく重たくなった。 この作業は気合と根性で1時間程度で終わらせた。 Day2 別の日に同じタスクが割
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SQL素人でも分かるテーブル結合(inner joinとouter join) - Qiita
