Terraformでのloop処理の書き方（for, for_each, count）
for, for_each, countの違い まずforはExpression(式)であり、for_eachとcountはMeta-Argumentといった明確な違いがあります。 forは式なので値を返しますが、for_eachとcountは返しません。 for_eachはresourceやmoduleでしか書けず、イメージとしてはresourceブロックごと繰り返すという感じになります。 # これは書ける resource "aws_instance" "name" { for_each = [] } # これは書けない resource "aws_instance" "name2" { for = [] } なのでforのみを使って複数リソースを作ることはできません。 forの使い方 forは他のプログラミング言語のforと同じ感じで回せます。Pythonのリスト内包表記に似ています
分析関数（ウインドウ関数）をわかりやすく説明してみた
はじめに ちょっととっつきにくいけどとっても便利な分析関数について、なるべく分かりやすく説明してみようと思います。Oracleを対象にしていますが、他のDBでもたぶん似たようなものでしょう（無責任）。 まず分析関数とは何をするものか、ですが、一言で言うと集合関数と同じ集計動作をそれぞれの行に制限範囲で実行するものです。ここでいう集合関数とは、MAXやSUMやAVG等、GROUP BYと共に使い行をまとめるて集計計算する関数ですね。分析関数は集合関数と同様の計算をしますが、集合関数と違い行をまとめません。それぞれの行で集計計算し結果を返します。ここが集合関数との大きな違いです。 また、集合関数ではGROUP BYの同じカラム値をもつ全行を一つに集計しますが、分析関数では集計対象となる行の範囲を任意で指定できます。関数に続くOVER句でこの範囲指定を行います。集合関数と分析関数は基本同じ名前な
pandasにsqlでよくやる処理をやらせてみる | mwSoft
概要 pythonによるデータ分析入門を参考に、MovieLens 1Mを使ってsqlで普段やってるようなこと（joinとかgroup byとかsortとか）をpandasにやらせてみる。 ファイルの読み込み 落としてきたファイルを解凍すると、movies.dat、rating.dat、users.datという3つのファイルが入っているので、read_csvで読み込む。 import pandas as pd movies = pd.read_csv( 'ml-1m/movies.dat', sep='::', header=None, names=['movie_id', 'title', 'genres'] ) ratings = pd.read_csv( 'ml-1m/ratings.dat', sep='::', header=None, names=['user_id', 'mo
ad3e04e50357a1e758fc#_reference-a1b4100c3771c36dfbe6
SELECT COUNT(*) INTO before_count FROM table1; ... INSERT INTO table1 ...; ... SELECT COUNT(*) - brefore_count INTO registered_count FROM table1; なにかTABLEへの追加処理をしてますが、意図通りにできたかどうか、前後で COUNT(*)をとって、その差分を報告させようとしています。 複数のプロジェクトの複数のオーナーのコードで見かけたので、こんな初級アンチパターンも共有しときます。 なにがまずいの? COUNTは、シーケンシャル・スキャンしないと出てこない値なのです。アンチパターンでは、テーブル全体が対象ですから、主キーインデクスを総なめです。小さいテーブルのうちはいいのですが、運用の1000万行を越えるような巨大テーブルだと、主キーインデック
COUNT function - Amazon Redshift
The COUNT function counts the rows defined by the expression. The COUNT function has the following variations. COUNT ( * ) counts all the rows in the target table whether they include nulls or not. COUNT ( expression ) computes the number of rows with non-NULL values in a specific column or expression. COUNT ( DISTINCT expression ) computes the number of distinct non-NULL values in a column or exp
#23 Counter Cache Column - RailsCasts
If you need to display the record count for a has_many association, you can improve performance by caching that number in a column.
第10章 ユーザーのマイクロポスト - Railsチュートリアル
第10章ユーザーのマイクロポスト 第9章ではUsersリソース用のRESTアクションを完成させました。次はいよいよ、ユーザーのマイクロポストリソースをすべて追加しましょう1。第2章では、特定のユーザーに関連付けられたいくつかの簡単なメッセージがありました。この章では、2.3で記述したMicropostデータモデルを作成し、Userモデルとhas_manyおよびbelongs_toメソッドを使って関連付けを行い、さらに、結果を処理し表示するために必要なフォームとその部品を作成します。 第11章では、マイクロポストのフィードを受け取るために、ユーザーをフォローするという概念を導入し、Twitterのミニクローンを完成させます。 Git をバージョン管理に使っている場合は、いつものようにトピックブランチを作成しておきましょう。
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Analytic Functions - Amazon Kinesis Data Analytics SQL Reference
【LINQ】要素の個数を取得するには（Count集計演算子）
MySQL query - using SUM of COUNT
COUNT関数(指定したカラムの行数を取得する)
#23 Counter Cache Column - RailsCasts