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政治資金データベース
ニュースや報道番組などでよく「政治や選挙をやるにはお金がかかる」という話が出てきます。 しかし、こういった政治に使うお金はいったいどこから来て、どこにどれぐらい使っているのでしょうか。 なぜそんなにお金がかかるのでしょうか？ こういった疑問に応えるために、日本には政治資金規正法という法律があり、これに基づいて政治資金収支報告書というものが公開されています。 政治資金収支報告書には、政党や政治家がどこからどれだけお金をもらい、どこにどれだけ使ったのかという情報が事細かに記載されています。 政治資金収支報告書は総務省、及び全国の選挙管理委員会のHPでインターネット公開されています。 しかしこの政治資金収支報告書は紙をスキャンしただけのPDFデータなので、実態としては紙データです。 このように政治資金のデータは本当の意味でデジタル化がされておらず、そのため収入や支出を集計して表やグラフのような形
社内SQL研修のために作った資料を公開します | 株式会社AI Shift
こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内（AI事業本部内）でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践（チーム開発）でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
SQL学習モチベを爆上げする「SQLテスト制度」を導入している話 - AppBrew Tech Blog
こんにちは、最近はアプリグロースを担当しているabeshi（@abeshi_official）です。 美容のプラットフォーム「LIPS」を運営するAppBrewでは非開発職のSQL習得に力を入れています。誰でもRe:dashやログを触れる状態になっているし、それぞれのDBに何がどう入っているかを共有するためのドキュメントも存在しています。 「非開発職もSQL書けるように頑張ろう！」と掲げたところで、当の本人たちは毎日仕事が忙しくなかなか時間も取れない上に明確な目標がないといまいち学習モチベーションを保つことができません。そこで弊社が導入したのが「SQLテスト制度」です。 ✍️SQLテスト制度とは SQLの学習到達度によってレベルごとに分けたテストで、合格すると給与が上がります。 *1現在は二つレベルが存在していて、 【レベル2】... 初学者向けでwhere・joinなど基本的な文法が使え
1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary
自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
Webシステムにおけるデータベース接続アーキテクチャ概論 - ゆううきブログ
先月投稿した2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャを学ぶ道のりと代表的な実装モデルの概要を紹介しました。 今回は、前回同様、主に新卒Webエンジニア向けに、Webアプリケーションサーバとデータベースサーバ間の接続管理モデルと運用事情について紹介します。 データベース接続の永続化やコネクションプーリングとは何なのか、なぜ必要なのかといったことが主な話題です。 背景 データベース接続の永続化とはなにか データベース接続のオーバヘッド データベース接続の永続化手法 コネクションプーリングとはなにか コネクションプーリング: ドライバ型 コネクションプーリング: プロキシ型 コネクションプーリング全体について PostgreSQLとMySQL 参考資料 まとめ 背景 2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャの話とWebアプリケーショ
アクセスカウンターの設置 - 遅ればせながらGoogle App Engineでの開発記録日誌
そろそろ、ちょっと動的な要素を加えてみます。まずは、簡単なアクセスカウンターから。 データストアにアクセス数保持用の簡単な領域を用意し、トップページにアクセスがあるたびにその値を更新したうえで、画面上に表示します。Google App Engineでデータを保存する際には、データストアというGoogle独自のデータ保存用の仕組みを利用します。これは、いわゆるRDBMSとは異なるもので、「巨大なハッシュテーブル」というのが一番イメージに近いのではないかと思います。したがって、RDBMSを対象とする汎用的なデータ永続化ライブラリは、ほとんどそのままでは使えないようです。 そんなわけで、データストアにデータを保存する準備をします。まず、データストアに登録するデータの構造を表すクラスを用意します。今回は、models.pyというファイルを新規に作成しました。 /models.py from goo
Clojureの作者が作ったデータベースDatomicが凄い
プログラミング言語Clojureの作者Rich Hickey氏率いるClojure HackerのチームがDatomic(デートミックと発音するらしい)というデータベースをリリースしました。これが何やらとてつもないです。10年先を行ってる技術じゃないでしょうか。 まだ本番サービスは始まっていませんが開発環境用のライブラリが配布されています。 Datomicは斬新なアーキテクチャなので一言で説明するのはとても難しいです。 私が理解できたことを簡単に説明します。 2014/1/20追記 ライセンスモデル、サポートストレージ、サービスとしてではなく独立して使用する形になるなど記事作成時の内容から色々変更が合った部分を更新しました。 変更不可なAppend-onlyデータベース 従来のデータベースで、あるレコードを変更するというのはそのレコードに対応した場所があり、そこのデータを書き換えるというこ
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
グーグルがNoSQL軽量ライブラリ「LevelDB」をオープンソース化。SQLiteとの比較ベンチマークも公開
グーグルがNoSQL軽量ライブラリ「LevelDB」をオープンソース化。SQLiteとの比較ベンチマークも公開 キーバリュー型データストアは、いわゆるNoSQLデータベースの代表的な種類の1つ。LevelDBは以下のような特徴を備えています。 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 SQLite、Kyoto TreeDBとの比較ベンチマークも LevelDBはC++で書かれたライブラリで、今後のChromeブラウザのIndexedDBはLevelDBで実装されると説明されています。 Upcoming versions of the Chrome browser include an implementation of the IndexedDB HTML5
データベースの内部動作を知る
SQLのプログラミングは奥が深い。特にパフォーマンスの観点から、そう言えるだろう。 みなさんご承知の通り、同じ結果を出すプログラムでも、SQLの書き方次第で処理時間に何倍もの差が生じ得る。効率の悪いSQLを書いてしまう原因は、多くの場合、リレーショナルデータベースの内部動作やアプリケーションに関する理解不足である。両者をよく知った上で最適なSQLを書けるようになることは、システムエンジニアとしての重要なスキルの一つである。 特集『基礎から理解するデータベースのしくみ』では、リレーショナルデータベースの内部動作について、基本的な部分を分かりやすく解説している。SQLプログラミングに役立つことはもちろん、SQLチューニングやデータベース設計のための基礎知識としても不可欠だ。 イントロダクション ブラックボックスのままでいいの？ Part 1：SQL文はどのように実行されるのか SQL実行までの
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