【初級】新人SEのためのSQLの基礎 第3回（後半） 集約関数，GROUP BY句，HAVING句の注意点
図6●HAVING句の利用上の注意点<BR>HAVING句はWHERE句で置き換えることができる場合がある。図は，同じ結果を検索するHAVING句を利用したSELECT文（（1））と，HAVING句を使わないでWHERE句を利用したSELECT文（（2））の例である。同じ結果を検索するが，実行性能は(2)WHERE句を利用したSELECT文の方が高い。WHERE句を使った場合はインデックス検索であるが，HAVING句を使った場合は全件検索になる RDBMSには，数値カラムの合計値計算（SUM）や平均値計算（AVG）を行う集約関数が用意されている。例えば図3[拡大表示]の販売テーブルにおいて「値引き」の合計値を求める場合， SELECT SUM(NEBIKI) FROM HANBAI_TBL ; とすると，NEBIKI（値引き）の合計金額を求めることができる（図3(1)）。合計値や平均値のほ
PostgreSQL 12の新機能：CTEの高速化
現在開発中のPostgreSQL 12では、様々な新機能の追加や改良が予定されています。本稿では、その中でも実用上の価値が高いと思われる改良の一つである、CTEの高速化についてご紹介します。 CTEとは CTEとは、”Common Table Expressions” (共通テーブル式)の略で、SQL文内でテーブル式を定義し、それを同じSQL文内から参照できるものです。CTEには、普通の検索を行うだけでなく、再帰的なクエリ実行を行ったり(WITH RECURSIVE)、CTE内で更新処理を行うこともできますが、PostgreSQL 12で改良されたのは、再帰も更新も伴わない通常の検索処理で使われるCTEです。 CTEを使うと、複雑なクエリや、同じようなサブクエリを何度も呼ぶようなSQL文を見通しよく書くことができます。同じようなことはVIEWや関数を定義することによっても可能ですが、CTE
Choosing the right estimator
Choosing the right estimator# Often the hardest part of solving a machine learning problem can be finding the right estimator for the job. Different estimators are better suited for different types of data and different problems. The flowchart below is designed to give users a bit of a rough guide on how to approach problems with regard to which estimators to try on your data. Click on any estimat
機械学習をコモディティ化する AutoML ツールの評価 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは、開発エンジニアの amdaba_sk（ペンネーム未定）です。 昨年度まで、ラクスの開発部ではこれまで社内で利用していなかった技術要素を自社の開発に適合するか検証し、ビジネス要求に対して迅速に応えられるようにそなえる 「開（か）発の未（み）来に先（せん）手をうつプロジェクト（通称：かみせんプロジェクト）」というプロジェクトがありました。本年度からは規模を拡大し、「技術推進プロジェクト」と名称を改めて再スタートされました。 本記事では、昨年度かみせんプロジェクトとしての最後のテーマとなった機械学習テーマの延長として 2020 年度上期に行った「AutoML ツールの調査と評価」について取り組み結果を報告します。 （ちなみに機械学習テーマは前年度から継続していたこともあり、上期で終了となってしまいました。残念……） なお過去の報告記事はかみせんカテゴリからどうぞ。技術推進プロジェクト
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