BdashというBIツールをリリースしました - hokaccha memo
BdashというアプリケーションをElectronで作りました。 bdash-app/bdash: A simple business intelligence application. 以下からダウンロードしてインストールできます（現状まだMac版だけ）。 https://github.com/bdash-app/bdash/releases ざっくりとこんな感じのことができる。 SQLを書いて保存＆実行できる 結果を元にグラフを書ける gistで共有できる 現状で対応しているデータソースはMySQL、PostgreSQL（Redshift含む）、BigQuery 仕事でRedshiftを使って分析SQLを書くことが増えて、手元ではJupyter Notebookを使ってたんだけど、SQL書いてグラフを書くだけの用途には若干オーバースペックでもうちょっと簡単にできるといいなと思ったのがき
t-wadaさんとのSQLアンチパターン勉強会 | FiNC Developers Blog
t-wadaさんとのSQLアンチパターン勉強会 はじめにこんにちは、技術開発部の中森です。 社内で4ヶ月に渡り、SQLアンチパターン勉強会を開催してきました。そして、最後の締めとして、SQLアンチパターン監訳者であるt-wadaさんをお迎えし、今までの勉強会で疑問として上がった点について、討論会を行いました。 今回のエントリではその討論会の内容を紹介します。 ファントムファイルについて勉強会の中で最も議論となったのは11章のファントムファイルでした。 この章で紹介されているアンチパターンは、ファイルのバイナリ情報をDBの内部に保存するのではなく、外部のファイルに置くというものです。 t-wadaさん曰く、他の場所でも最も批判の対象となる箇所です。 ここで最も大切なことは「盲目的にアンチパターンを避けない」ということです。 最近のWebアプリケーションでは画像や動画のバイナリデータは頻繁にや
SQL実践入門──高速でわかりやすいクエリの書き方 - kagamihogeの日記
俺は実務経験をある程度こなしたあと、RDBの知識不足を認識したクチである。改めてRDBを勉強し始めて困ったことの一つは、実行計画の読み方がよくわからないことだった。もちろん、ぐぐればNESTED LOOP JOINが何かとかは出てくるし、公式のマニュアルも参考になる。ただ、webの文献は体系だって解説があるとは限らないし、個人のブログなどは粒度がバラバラで、まとまった量の知識を得るには向いていない。マニュアルも膨大な量があるので慣れていないと目的の文書が書いてあるかどうかすら分からないし、あったとしても必要なレベルの解説があるかどうは分からない。 そこで本書の出番である。既存の書籍にもSQLとパフォーマンスを論じたものはあるにはあるのだが、それに特化した本の存在は、少なくとも俺は知らない。一冊だけ、データベースパフォーマンスアップの教科書 基本原理編 - kagamihogeの日記という極
SQLite + Pythonユーザ定義関数組込で進捗ダメじゃないですになりました - あんちべ！
概要 これまで「Hiveからデータ取得・簡単な加工→Pythonで加工・分析」 という流れで作業していたのですが、 Hive→SQLite→Pythonという流れにしたところ進捗が改善されたので、 SQLiteの簡単な使い方とPythonによるSQLユーザ定義関数の組込方法 についてメモを残しておきます。 特にユーザ定義関数の組込を自由に出来ると、 分析する際、相当楽になるということに気付きました。 SQLite挟むことで何がどう改善されたの？ Hiveはデカいデータをゴリゴリ取ってくる分には SQLちょっと書くだけで済むので大変便利ですが、 初動遅いためちょこちょこ小さいデータを何度も取ろうとするとストレス溜まります。 そのため、これまではある程度のデータをまとめてHiveで落としてきて Pythonで加工してから分析するという流れを取っていました。 ただ加工するために似たようなコード何
NoSQLデータモデリング技法
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
VimとExcelを組み合わせて全く新しいSQLクエリーを生成する | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
問題 ソフトウェア開発はクリエイティブでエキサイティングなものではありますが、いつもそうだとは限りません。 時には泥臭い作業が必要になることもあります。 例えばとある企業で運用されている業務用アプリケーションのメンテナンスを任されていたとしましょう。 時折 「△△部署が○○部署と☆☆部署に分割されたので関連データを移行してください。 対応関係は添付のExcelファイルを参照してください」 のような依頼が舞い込んできます。 これが5個程度なら手作業でSQLクエリーを書いても構わないのですが、 さすがに1万と2千個くらいになると手作業ではやっていられません。 となると何らかの方法で貰ったデータからSQLクエリーを生成することになります。 しかしこのSQLクエリーの生成が案外面倒だったりします。 貰ったデータがCSVの場合、これが素朴なデータならエディターにコピーして適当に置換すればいいのですが
便利！VIM(GVIM 7.x)でSQLを整形する | Labs Zsrv Net
便利！VIM(GVIM 7.x)でSQLを整形する April 23rd, 2008 Posted in Linux Write comment ということで、VIMにMacroという便利な機能があるので、それを使う。 VIM用のMacroというのはいっぱい既に出回っていて、今回は以下のものを使う。 SQLUtilities http://www.vim.org/scripts/script.php?script_id=492 まずは、上記の場所からMacroをダウンロードしてくる。 ダウンロードしたファイルを解凍し、VIMのHOMEディレクトリ配下の「plugin」 ディレクトリにファイルを配置する。 ※解凍すると、pluginフォルダを含む複数のディレクトリが出来ると思うので、 実際にはHOMEディレクトリ配下の「plugin」ディレクトリの上のディレクトリ に丸ごとコピーすれば良
Criteria - nazolabo
SQLの条件指定に使うCriteriaの種類 メソッド Criterion 省略形 引数 説明 setGetNoneNew なし Q::goc bool GET時にデータが存在しない場合にデータを作成して返す（ソースのコメントより引用） setFact Q::fact なし なし ？ setPager Q::pager*1 なし Paginatorクラス PaginatorクラスからLimitとOffsetを指定 setLimit なし なし 数値 LIMIT 数値 setOffset なし なし 数値 OFFSET 数値 setLock なし なし bool FOR UPDATE setUnionAll なし なし bool Union実行時にUNIONとするかALLとするか（ソースの略） add Q::equal Q::eq カラム,値 addEqualと同等 addEqual Q::
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GitHub - xo/xo: Command line tool to generate idiomatic Go code for SQL databases supporting PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle, and Microsoft SQL Server
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AIR SQL インタフェース - Flex Coder