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Excelデータベースの鉄則。分析はデータの下ごしらえで決まります - 実践で使うExcelとAccessの話
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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．
データベースはなぜ必要なの？
データベースとは、その名の通り、なにかしらの情報（データ）を蓄積した集合体です。ただし、ただ無作為に蓄積すれば良いというものではありません。あとから検索／分析することを目的に、ある一定のルールに基づいて蓄積した情報のことをデータベース（DB：DataBase）と言います。また、データベースを管理するための専用ソフトウェアのことをデータベース管理システム（DBMS：DataBase Management System）」と言います（ただし、本記事では特別に限定することなく「データベース」といった場合、「データベース管理システム」を含むものとします）。 データベースは身近な「床下の力持ち」 もっとも、データベースというと、「なんか難しそうなんだよね」「そもそも自分の生活とは無関係なんじゃない？」などと考えている人も多いようです。あるいは、新しい環境で本記事を読みながら「未知の世界へ乗り出すんだ
クリアネオの口コミって信じていい？効果は確実なの？ | 愛と小町
クリアネオの特徴 無添加・無着色だから肌が弱い人でも安心 ワキガや嫌な臭いの原因となる菌を殺菌・消毒 お得な定期コースは、購入縛りなし！いつでも解約可能 体臭の悩みは老若男女問わず共通の悩みですが、他人には相談しにくいので1人で悩んでいる人が多いんです。 体臭って、自分でニオイが気になった時は、他の人はもっとクサイと思っています。 もしあなたが、自分でワキガかも…と思うのであれば、周りの人はあなたのニオイに気づいているかも… クリアネオは、そんなワキガ臭や足のニオイなど、イヤーな体臭全般を10秒でカットしてくれるんです。 クリアネオの効果や口コミを調査しましたので徹底解説します。 購入時に特典が付いてくるのでお得 公式サイトはコチラ ※特典は毎月変わるので公式サイトでご確認ください クリアネオはどんな人におすすめ？ クリアネオの殺菌率は、なんと99.999%！体臭の悩みを解消してくれるクリ
基礎から理解するデータベースのしくみ（5）：ITpro
SQL文を実行する際のパフォーマンスに大きな影響を及ぼすものとして，もう一つ，インデックスがあります。インデックスについては，どう定義すべきかというデータベース設計上の問題と，インデックスを有効に使うためのSQL文をどう書くべきかというコーディング上の問題があります。 ここではテーブル設計上の問題を主に取り上げます。SQL文のコーディングについては囲み記事「SQL文を最速にする11のポイント」を参照してください。 インデックスは，テーブルの検索速度を向上させるためのものです。それぞれのSQL文に対して最適なインデックスを定義するのが理想的ですが，実際にはある程度限られたインデックスで，必要なパフォーマンス要件を満たすようにインデックスを定義する必要があります。加えて，どんなSQL文が実際に発行されるのかがあらかじめわかっていない場合は，適当な想定に基づいてインデックスを定義しておかなくては
MySQLをさらに理解するために読んだ記事まとめ - $shibayu36->blog;
最近MySQLの勉強をしていました。実践ハイパフォーマンスMySQLを読むべきという話を聞いていたのですが、かなり網羅的に書かれていて、今の知識ではどれが重要なのかわからない状態でした。そこで色々調べてみて、参考になる記事をいくつか見つけたので、少しまとめてみようと思います。 今回まとめた記事を読んで、大体以下のことが理解できました。 インデックスの使われ方とその構造(MyISAMとInnoDB) EXPLAINの詳しい使い方、見方 InnoDBの特性 ALTER TABLEの特性 レプリ遅延 まず最初に Webエンジニアのための データベース技術[実践]入門 (Software Design plus)posted with amazlet at 12.06.02松信 嘉範 技術評論社 売り上げランキング: 9767 Amazon.co.jp で詳細を見る 松信さんの書いた「Webエンジ
MapReduceできる10個のアルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
HadoopとMahoutにより、ビッグデータでも機械学習を行うことができます。Mahoutで実装されている手法は、全て分散処理できるアルゴリズムということになります。Mahoutで実装されているアルゴリズムは、ここに列挙されています。論文としても、2006年に「Map-Reduce for Machine Learning on Multicore」としていくつかのアルゴリズムが紹介されています。 そこで今回は、（何番煎じか分かりませんが自分の理解のためにも）この論文で紹介されているアルゴリズムと、どうやって分散処理するのかを簡単にメモしておきたいと思います。計算するべき統計量が、summation form（足し算で表現できる形）になっているかどうかが、重要なポイントです。なってない場合は、”うまく”MapReduceの形にバラす必要があります。 ※例によって、間違いがあった場合は随時
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米スタンフォード大学が「機械学習」「データベース」「人工知能」の無料オンライン授業を今秋から開始 − Publickey
米スタンフォード大学は、今秋から同大学で行われているコンピュータサイエンスの講義のうち、3つのコースをオンラインで無料公開することを発表しました。 公開されるのは、「Machine Learning」（機械学習）、「Introduction to Databases」（データベース入門）、「Introduction to Artificial Intelligence」（人工知能入門）の3コース。どのコースも今年の10月に開講し12月に終了する3カ月間の予定。コースによっては実際の講義とほぼ同様の宿題も用意され、提出すると自動採点してくれるようです。 機械学習のコースを担当するAndrew Ng准教授は発表の中で次のようにコメントしています。 “Both in the United States and elsewhere, many people simply do not have a
DeNAが社内利用しているMySQLの自動フェイルオーバーツール、オープンソースで公開開始
MySQLがダウンしたときに自動的に別のMySQLへ処理を引き継ぐことで、高可用性を実現するフェイルオーバーツール「MySQL-MHA: MySQL Master High Availability manager and tools」がオープンソースとして公開されたことを、作者の松信嘉範（まつのぶよしのり）氏がブログで伝えています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Announcing MySQL-MHA: "MySQL Master High Availability manager and tools" 松信氏はモバゲーなどで知られるDeNAに勤務しており、MySQL-MHAによる自動フェイルオーバー機能はDeNAのインフラ運用を支えているとのこと。同氏のブログから引用します。 Difficulties of master failover is one of
ORACLE／オラクルちょこっとリファレンス
最終更新日：2023/01/03 はじめに オラクルデータベースでシステムの開発をしたり、データベースの勉強をしている時に 「あ、この構文どうやって書くんだったかなぁ」とか 「こういう処理がしたいんだけど何かいい関数がないかなぁ」、 「データベースの情報が取得したいんだけど、どうやるんだろう？」といった ちょこっと調べたい時に使ってもらえればと思い、当サイトを開設しました。 内容は自分が開発してる時にちょっと調べたいと思ったことを中心に書きましたので、 たぶん皆さんのお役に立てると思います。 当サイトはリンクフリーです。 皆様のページにリンクを貼っていただければ嬉しいです。(*^_^*)
データベースのスケーラビリティをどうやって向上させるか
これまでPublickeyではデータベースのスケーラビリティに関するさまざまなトピックを取り上げてきました。クラウド時代にはスケーラブルなデータベースのニーズがこれまでになく高まっているためです。 この記事では、これまで取り上げてきたデータベースのスケーラビリティに関する技術を少しまとめて紹介しようと思います。 従来のリレーショナルを拡張 従来のリレーショナルデータベースに対して、技術的工夫を凝らすことでスケーラブルなデータベースを実現しようというアプローチにも、さまざまなものがあります。 データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏は、リレーショナルデータベースは決して遅くないと主張。リレーショナルデータベースが遅い原因はロック、ラッチ、リソース管理にあるとして、それらを極力排除した「VoltDB」を開発しています。 NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャ
大規模データを無料で手に入れることのできるサイトまとめ - nokunoの日記
大規模データが公開されているサイトについて以下のQuoraでid:makimotoさんが質問していました。Data: Where can I get large datasets open to the public? - Quora以下、紹介されているサイトの一覧です。一部有料のものもあるようです。UCI Machine Learning RepositoryPublic Data Sets : Amazon Web ServicesCRAWDADno titleCity of Chicago | Data PortalGovLoop | Social Data Network for Governmentdata.gov.uk | Opening up governmentData.Medicare.GovData.Seattle.Gov | Seattle’s Data SiteOp
Perl好きの女性Webエンジニア二人がIBM DB2を試してみた - はてなニュース
Webアプリケーション開発に欠かせないデータベース管理システム（RDBMS）。オープンソースの製品が広く利用される昨今ですが、無償で利用できる商用のRDBMSもあります。そんな製品の一つがIBMの「DB2」です。歴史が長く、実績はたくさんあります。そうはいっても使ったことない！ どんなもんだか試したい！ そう思った一人が、フリーランスのWebエンジニア女子、id:acotieさんでした。普段から開催している勉強会の番外編として、同じくWebエンジニア女子のid:aomushi510さんを呼び、無償で利用できる「DB2 Express-C」に触れてみることに。記事の終わりにはプレゼントのお知らせもあります。 （※この記事は日本アイ・ビー・エム提供によるPR記事です。） このたびの東日本大震災で被災された皆さまに心よりお見舞い申し上げます。皆さまの安全と一刻も早い復旧と復興を心からお祈り申し上
いきあたりばったりのアーキテクチャと教訓
スライドの作者であるGleicon Moraesは、これらの図を示した上で、リレーショナルデータベースはガムテープのようにつぎはぎで使えるような万能薬ではない。シャーディングや非正規化などは検討すべきよい選択肢であり、またリレーショナル以外のデータベースも選択肢としていれるとよいだろうと説いています。 そして次のような「リレーショナルデータベースの間違った使い方10項目」を示しているのです（訳は前述の記事「データベースの間違った使い方10項目」から）。 Dynamic table creation（動的なテーブルの作成） Table as cache（テーブルをキャッシュとして使う） Table as queue（テーブルをキューとして使う） Table as log file（テーブルをログとして使う） Distributed Global Locking（分散したグローバルなロック）
グーグル、NoSQL軽量ライブラリ「LevelDB」を公開。ChromeブラウザのIndexedDBとして採用
LevelDBはSQLをサポートせず、クライアント／サーバ型でもなく、シングルプロセスからアクセスされることを想定したいわゆるNoSQLの高速なキーバリュー型データストアを実現するためのライトウェイトなライブラリだと説明されています。 ChromeブラウザでHTML5の仕様として策定中のIndexedDBを実装するものとして開発されたようです（ドキュメントに明記されていないのですが）。 LevelDBを開発した理由 LevelDBのWebサイトによると、LevelDBは以下の主な機能を備えています。 基本的な操作は、Put(key,value), Get(key), Delete(key) 1つのトランザクションとして複数の変更操作が可能 データは自動的に圧縮し保存される Hacker Newsの記事によると、当初はLevelDBを開発する代わりに平林幹雄氏が開発したTokyo Cabin
データベースの間違った使い方10項目
一般的なシステムで広く利用されているリレーショナルデータベースですが、システムの進化と共にデータベースの構造も複雑になりがちです。RestMQの作者、Gleicon Moraes氏の公開したスライドがシステムが複雑化していく様子をわかりやすく説明した上で「アンチパターン」を提示していました。 それによるとデータベースのアンチパターンは以下の通り。 動的なテーブルの作成 テーブルをキャッシュとして使う テーブルをキューとして使う テーブルをログとして使う 分散したグローバルなロック ストアドプロシージャ 使われない項目 JOIN地獄 ORMによって繰り返されるクエリ 負荷のコントロール どれも理由があって採用されるデザインですが、確かに後に問題を引き起こした経験もあり耳が痛い感じですね。スライド内ではそれぞれの問題についての解決策としてMongoDBやRestMQなどの利用を進めています。「
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