前回 Oracleの日付操作 - 鶏頭のプログラム の記事でOracleの日付操作について記載しました。 今回はPostgreSQLの日付操作について記載します。 今 SELECT current_timestamp; SELECT now(); 今日 SELECT current_date; 明日 SELECT current_timestamp + '1 day'; SELECT now() + '1 day'; SELECT current_date + 1; 昨日 SELECT current_timestamp + '-1 day'; SELECT now() + '-1 day'; SELECT current_date - 1; ひと月後 SELECT current_timestamp + '1 month'; SELECT now() + '1 month'; ひと月前
(*1) LEFT/RIGHT関数の方が可読性が良いが、環境によって型チェックエラーに引っかかったのでSUBSTRING系を使用 (*2) 指定書式は様々 Redshift / PostgreSQL Redshift: 1.0 postgreSQL: 8.4.20 文字列抽出は SUBSTRING LEFT関数の方が可読性が良いが、環境によって型チェックエラーに引っかかったのでSUBSTRINGを使用 型変換は CAST Redshiftは TO_* 関数未サポート 文字列結合は "||" INTERVAL値はクォート要 /* 5秒単位 */ SELECT CASE /* 5秒単位 */ -- 0〜4秒はhh:mm:s5 WHEN SUBSTRING(CAST(_timestamp AS VARCHAR), LENGTH(CAST(_timestamp AS VARCHAR)) - 1 +
環境 MAC OSX 10.10.5 Yosemite 使い方(例) テーブルの準備 CREATE TABLE items ( id SMALLINT , name VARCHAR(16) , item_id SMALLINT , item_name VARCHAR(16) , PRIMARY KEY(id, item_id) ); INSERT INTO items VALUES (1, '文房具', 1, 'シャーペン') , (1, '文房具', 2, '消しゴム') , (1, '文房具', 3, '定規') , (2, 'かばん', 1, 'リュックサック') , (2, 'かばん', 2, 'ショルダーバッグ'); CREATE TABLE genre ( id SMALLINT , name VARCHAR(16) ,PRIMARY KEY(id) ); # SELECT *
最近Redshiftを業務で使う機会があったので、概要や使い方などをまとめてみようかと思います。 今回はRedshiftの立ち上げからはじめ、青空文庫さんが公開してくださっている、形態素解析データをRedshiftにいれて解析してみます。 解析といっても、一番多く幸せそうなワードを使っている文庫はどれかを調べるだけ。 一番多く幸せそうなワードを使っていた文庫を、「もっとも幸福な青空文庫」と判定します。 また、今回使用する、6.1GB、8770万行のデータをデフォルト設定でどのくらいでさばけるかなども試してみたいと思います。 今回やること 今回は以下の様なことをします。 ・Redshiftとは何かをまとめ ・青空文庫のデータセットをダウンロードして、S3にアップ ・PostgreSQLが扱えるDBクライアントを用意する ・Redshiftを立ち上げる ・Redshiftにクライアントから接続
2015年も本日で最終日となりました。読者の皆様におかれましては、しっかり仕事を納めつつ年末(及び年始)を過ごされていますでしょうか。そんな私も年末は仕事を無事納める事が出来、年末を落ち着いて過ごす傍らで社内で個人的に取り組んでいた可視化事案の仕組みを全面的にPythonで置き換えるという作業をちょいちょい進めておりました。 可視化に関する作業の中にはAmazon Redshiftへのアクセスを行なう部分も含まれていますが、この部分についてもPythonで利用出来るライブラリを使って処理を実現する事が可能です。そこで当エントリではPythonからライブラリ『psycopg2』を使ってAmazon Redshiftへのアクセスを行なう際のサンプルコードをまとめてみたいと思います。(psycopg2はPythonで最もポピュラーなPostgreSQLライブラリです。Amaozn Redshif
AWS Big Data Blog JOIN Amazon Redshift AND Amazon RDS PostgreSQL WITH dblink Tony Gibbs is a Solutions Architect with AWS (Update: This blog post has been translated into Japanese) When it comes to choosing a SQL-based database in AWS, there are many options. Sometimes it can be difficult to know which one to choose. For example, when would you use Amazon Aurora instead of Amazon RDS PostgreSQL or
先日、『AWS Big Data Blog』にて以下のエントリが公開されていました。Amazon RedshiftとRDS(PostgreSQL)を、dblinkという機能を使って結合するというものです。一体どの様な仕組みでJOIN出来るのか、とても気になったので早速試してみました。 JOIN Amazon Redshift AND Amazon RDS PostgreSQL WITH dblink - AWS Big Data Blog 目次 Amazon RedshiftとRDS(PostgreSQL)の違い PostgreSQL/Redshift間の接続を実現する2つの拡張 動作環境の準備 各種接続・動作確認 基本的なクエリ ビューの参照 ユーザー定義関数の利用 マテリアライズドビューでデータのキャッシュ Amazon RedshiftからRDS(PostgreSQL)へのデータコピ
こんにちは。 寒い夜には芋焼酎のお湯割りもいいけど、芋焼酎の燗もいいよね、と思うセールスチーム 永淵(@Nagafuchik)です。 さて、前回のエントリーに続きAmazon Redshiftをテーマに投稿します。 今回は自身のPCにあるSQL WorkbenchからAmazon Redshiftに接続してサンプルデータを取り込んでみます。 SQL Workbenchのセットアップ方法はこちらのリンクに詳しく記載されています。 1. SQL Workbenchのインストール こちらのページ:http://www.sql-workbench.net/からパッケージをダウンロードし、ローカルにインストールします。 インストールしたSQL Workbenchを起動すると、こんな画面が表示されます。 2. SQL Workbenchの起動 「Manage Drivers」から「PostgreSQL
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