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はじめに こんにちは。ZOZOTOWN部サービスグロースチームでアナリティクスをしている井ノ口です。 この記事ではBigQueryで使える、ユーザー定義関数(UDF)という便利な武器をご紹介します。「UDFって何?」「何のために使うの?」という方に向けた記事のため、高度な分析などはこの記事では扱いません。 UDFとは UDFとは、最初から用意されているSUMやCOUNTのような関数を、ユーザー自身が定義する関数です。 私のチームではGoogle Analyticsのデータから、ユーザーが閲覧したページを分類したり、日時を計算したりする際などにUDFを用いてます。利用法など詳細は公式のドキュメントに記述されているため、そちらをご参照ください。 参考:標準 SQL ユーザー定義関数 | BigQuery | Google Cloud UDFを使うメリット 使い方によって様々なメリットを受けられ
はじめに 多くの RDBMS では手続き型言語でユーザー定義関数(ストアドファンクション)を作成することができます。コード・ロジック再利用の観点からは有用ですが、SQL文からのユーザー定義関数の呼び出しはかなりオーバーヘッドがあり、呼び出し回数によっては性能劣化の原因になることが多いです。 この事は DWH 系システムでは特に顕著で、データモデルやシステムのアーキテクチャの設計方針に影響を与えるため、DB/DWH の技術者は大体知っているのですが、アプリ技術者には知らない人も多いようです。 そこで今回は、Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL において、ユーザー定義関数を利用した場合とそうでない場合でどれぐらい性能差があるかを実測してみたいと思います。 また、最後の章で回避策もいくつか紹介します。 実測環境 今回は Amazon EC2 のm5.larg
MySQLのユーザー定義関数(UDF)は大昔に作った記憶があるけど、最近作ってなかったので試しに作ってみたメモ。 関数の中身はなんでも良かったんだけど、フィボナッチ数を求める fib()を作ってみた。 ちゃんと知りたい場合は、マニュアルとかサンプルプログラムを見ましょう。 % gcc -shared -I /usr/local/mysql/include fib.c -o fib.so % sudo cp fib.so /usr/local/mysql/lib/plugin/ % /usr/local/mysql/bin/mysql -uroot mysql> create function fib returns integer soname 'fib.so'; Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) mysql> select n, fib(n) fr
Amazon Web Services ブログ Amazon Athena を Apache Hive メタストアに接続し、ユーザー定義関数を使用する Amazon Athena は、標準 SQL を使用して Amazon S3 のデータを簡単に分析できるインタラクティブなクエリサービスです。Athena はサーバーレスであるため、インフラストラクチャの管理は不要であり、実行したクエリにのみ課金されます。この投稿では、現在プレビュー中である2つの新しい機能、Apache Hive Metastore への接続と、ユーザー定義関数の使用について詳しく説明しています。これらは本日から使い始めることができます。 Athena を自分の Apache Hive Metastore に接続する Hive Metastore を、自分のビッグデータ環境に共通のメタデータカタログとして使っているお客様が
LAMBDA 関数とユーザー定義関数 2022年2月、Microsoft 365 版の Excel に、「LAMBDA関数」とそれに関連するいくつかのヘルパー関数が導入されました(「LAMBDA」は「ラムダ」と読みます)。 今回のアップデートは単に、また新たな関数の追加された、だけにはとどまりません。 Excel 数式を完全なプログラミング言語するための数式言語仕様の拡張が行われました。 その意味するところは、VBAを使わなくても、数式だけで独自の関数(ユーザー定義関数あるいはカスタム関数とも)を作れるようになったということです。 今後、LAMBDA関数を活用すれば、これまでどんどん複雑になりがちで管理が面倒だった Excel シートの数式が、セルにベタ書きではなく、独自関数として機能や仕様ごとに整理できるようになります。 これで、数式の作成や修正、動作確認・検証、再利用等といった管理や取
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