Oracle文字化け
SQLを実行するさいに、文字化けをするので、色々調べてみました。 参考： http://www.atmarkit.co.jp/fdb/rensai/ora_admin/05/oraadmin0501.html 文字化けが発生したとき、対処が困難になる場合がほとんどです。まず、Oracleの内部処理によるものなのか、別のソフトウェア製品の処理が介在したことによるものなのか、といった問題の切り分けが重要になります。そのため、Oracle内部の文字データと文字コードの処理を理解する必要があります。 日本では、歴史的な経緯から複数の文字コードが存在します。例えば、ShiftJIS・EUC・Unicodeといったものがあります。このため文字データをやりとりする場合、文字コードの変換が必要になってきます。ここでいう文字コードの変換とは次に紹介するビット列の変換に相当します。 あらかじめ定められた変換表
OracleでのLIMITの記述あれこれ - アシアルブログ
こんにちは。Oracle挑戦中の松田です。 今までまったく触ったことのなかったOracleに初めて触れ、頭が混乱中なので備忘録がわりにブログに書き留めておきます。 特に悩んだのがLIMIT関連。 何故かOracleってLIMITが無いんですね。LIMITに慣れていると、なぜ存在していないのかが不思議でしょうがありません。ほんとどうしてなんでしょ？ ・memberテーブルから LIMIT 10 で結果取得 SELECT * FROM member WHERE ROWNUM <= 10 ROWNUM ･･･ 抽出した結果セットに勝手に付けられるレコード番号 基本はこれを使って結果セットの切り分けをするらしい。 ・memberテーブルから LIMIT 10, OFFSET 5 で結果取得 SELECT * FROM ( SELECT id, category, age, ROWNUM line
Building a Streaming Analytics Stack with Apache Kafka and Druid | Confluent
One popular trend in the data world recently is the rise of stream analytics. Organizations are increasingly striving to build solutions that can provide immediate access to key business intelligence insights through real-time data exploration. Architecting a data stack to transmit, store, and analyze streams at scale can be a difficult engineering feat without the proper tools. Luckily, existing
Apache Kafka 上で SQL が実行できる KSQL を使ってみる - Qiita
Confluent から KSQL のリリースがアナウンスされました。 Kafka 上で SQL によるストリーム処理が可能となるツールです。早速使ってみましょう。 参考 Introducing KSQL: Open Source Streaming SQL for Apache Kafka KSQL from Confluent | Streaming SQL for Apache Kafka™ - YouTube ksql/docs/quickstart at 0.1.x · confluentinc/ksql Apache Kafka とは Apache Kafka は LinkedIn 製の分散メッセージングシステムです。トピックによるメッセージ管理、コンシューマーグループごとキューイングなどの機能を持ちます。 Apache Kafka KSQL とは KSQL は Kafka や
Apache Igniteを分散キャッシュに利用したシステム負荷軽減 | CyberAgent Developers Blog
秋葉原ラボ 飯島 賢志 シュティフ ロマン(@rshtykh) はじめに サイバーエージェント内の研究開発組織である秋葉原ラボは、大規模データ基盤の開発・運用に加えて検索・機械学習・データマイニングなどを活用して、弊社の各サービスと様々な形で連携している。今回、Amebaトピックスで使用しているレコメンドAPIに分散キャッシュを導入してシステム負荷を軽減した事例を紹介する。 Amebaトピックス Amebaトピックスでは、Amebaが展開するサービスの中でいまホットなトピックや記事を選定し配信している。誰にどのトピックを表示するかについていくつもの判定や処理が瞬時にされるが、今回の改善で一層速くレスポンスを返すことができるようになった。 図1. Amebaトピックスのブログヘッダへの配信 システム構成 今回、改善対象となったレコメンドAPI周りのシステム構成を以下の図2に示す。一部省略して
Apache Spark 2.0正式版がリリース。ANSI SQL標準サポート、10倍以上の高速化など
Apache Spark 2.0正式版がリリース。ANSI SQL標準サポート、10倍以上の高速化など 分散処理フレームワークの「Apache Spark 2.0」正式版のリリースが、開発元のDatabricksから発表されました。これまでApache Sparkはバージョン1.x（直前の最新版は1.6）でしたので、メジャーバージョンアップとなります。 Spark 2.0で最大の新機能は、新しいSQLパーサーを採用したことによるANSI SQL（SQL 2003）への対応です。ビッグデータのベンチマークの1つであるTPC-DSの99種類のクエリがそのまま実行可能と説明されており、プログラマが慣れ親しんだ一般的なSQL文はすべて実行可能になります。 また、DataFrameとDatasetは統合されたAPIとなりました。 こうしたAPIの変更や改善が行われた一方で、Spark 2.0ではパフ
Stream Analytics入門してみた #azurejp - かずきのBlog@hatena
最近頑張ってるStream Analyticsですがここらへんでまとめてみようと思います。 Stream Analytics ドキュメントにも書いてありますが、Stream Analyticsは大量のデータをリアルタイムに処理するための基盤になります。大量のデータのインプットには、これまた大量のデータを受けるためのイベントハブや、ストレージサービスのBlobなんかを指定できます。 Stream Analyticsは、SQLライクな言語でリアルタイムに流れてくるデータを処理できます。個人的な感想ではSQL + 時間処理関数といった感じです。時間という概念を入れることで最近流行のリアクティブプログラミングと同じような感覚でリアルタイムデータを処理することが出来ます。 処理した結果「SQL Database」「ストレージサービスのBlob」「ストレージサービスのTable」「イベントハブ」「Po
Java: PreparedStatement で like を扱う時の注意点 - toyfish.blog
JDBC には PreparedStatement クラスが用意されていて、SQL 文の一部をパラメータ化することができる。 パラメータ部分のエスケープ処理は JDBC ドライバが行ってくれるので、SQL インジェクション対策として最近では必須になりつつあるこのクラス。しかし、like 演算子を使う場合は、ちょっと注意が必要だ。 Lv 1 ネットで検索してみると、失敗例としてひっかかってくるのがこのパターン。 Statement stmt = conn.prepareStatement("select * from items where name like '?%'"); stmt.setString(1, "hatena"); ResultSet rs = stmt.executeQuery();name が "hatena" で始まる行を選択しようとしているわけだけど、これだと例外が
Javaからデータベースアクセスする方法 (PostgreSQL)
Java で作成したプログラムから PostgreSQL データベースへアクセスできるようにします。 Java で作成したプログラムからデータベースにアクセスするには JDBC というデータベースソフトごとに用意されたドライバを使用します。 [root@linux ~]# yum -y install postgresql-jdbc Loading "installonlyn" plugin Setting up Install Process Setting up repositories core [1/3] core 100% |=========================| 1.1 kB 00:00 updates [2/3] updates 100% |=========================| 1.2 kB 00:00 extras [3/3] extras 1
prepareStatementの使用 - データベース接続 - サーブレット入門
「PreparedStatement」は「Statement」と同じくデータベースに対するSQL文を実行するために使われますが、「PreparedStatement」で使うSQLは事前にコンパイルが行われています。その為高速に実行することが出来るようになっています。 ただ全てを事前にコンパイルしてしまっては同じ問い合わせにしか利用出来ません。そこでSQLの中でも変更が行われる部分を後からパラメータとして指定することが出来るようになっています。 「PreparedStatement」は例えば大量のINSERTを実行するような場合など基本的に同じSQL文で挿入する値の部分だけが違うようなSQLを実行する場合に便利なステートメントになっています。 PreparedStatementの作成 プリペアドステートメントは「java.sql.PreparedStatement」インターフェースのオブジェ
Rails で、Controller に定義されている action を一度に取得する方法はありますか？ - QA@IT
平素よりQA＠ITをご利用いただき、誠にありがとうございます。 QA＠ITは「質問や回答を『共有』し『編集』していくことでベストなQAを蓄積できる、ITエンジニアのための問題解決コミュニティー」として約7年間運営をしてきました。これまでサービスを続けることができたのは、QA＠ITのコンセプトに共感をいただき、適切な質問や回答をお寄せいただいた皆さまのご支援があったからこそと考えております。重ねて御礼申し上げます。 しかしながら、エンジニアの情報入手方法の多様化やQAサービス市場の状況、＠ITの今後のメディア運営方針などを検討した結果、2020年2月28日（金）15:00をもちましてQA＠ITのサービスを終了することにしました。 これまでご利用をいただきました皆さまには残念なお知らせとなり、誠に心苦しく思っております。何とぞ、ご理解をいただけますと幸いです。 QA＠ITの7年間で皆さまの知識
SQLによる大文字小文字を区別しない検索
where句にある大文字小文字の区別を無視すると、 非常にシンプルになります。例えば、以下のように比較の両辺を大文字に合わせることができます。 SELECT first_name, last_name, phone_number FROM employees WHERE UPPER(last_name) = UPPER('winand')この場合、検索語あるいはLAST_NAME列の中身が 大文字であろうと小文字であろうと、UPPER関数が一致するように変換してくれます。 注記大文字小文字を区別しないで一致させるもう一つの方法は、違う「照合順序」を使用することです。SQL ServerとMySQLのデフォルト照合順序は、大文字と小文字を区別しません。 DB2Explain Plan ------------------------------------------------------
Hive on Spark を活用した高速データ分析 - Hadoop / Spark Conference Japan 2016
現在、DMM.comでは、1日あたり1億レコード以上の行動ログを中心に、各サービスのコンテンツ情報や、地域情報のようなオープンデータを収集し、データドリブンマーケティングやマーケティングオートメーションに活用しています。しかし、データの規模が増大し、その用途が多様化するにともなって、データ処理のレイテンシが課題となってきました。本発表では、既存のデータ処理に用いられていたHiveの処理をHive on Sparkに置き換えることで、1日あたりのバッチ処理の時間を3分の1まで削減することができた事例を紹介し、Hive on Sparkの導入方法やメリットを具体的に解説します。 Hadoop / Spark Conference Japan 2016 http://www.eventbrite.com/e/hadoop-spark-conference-japan-2016-tickets-2
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Distributed Database - Apache Ignite®
GitHub - treasure-data/prestogres: PostgreSQL protocol gateway for Presto distributed SQL query engine
Event Delivery Guarantees (Azure Stream Analytics) - Stream Analytics Query
Amazon Kinesis Data Analytics SQL Reference - SQL Reference
ResultSet exception - before start of result set
CREATE VIEW Statement | 5.6.x | Cloudera Documentation
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