O/Rマッピングとは？
皆さん、はじめまして。本連載を担当するビーブレイクシステムズの山之内と申します。本連載ではO/Rマッピングについて検討していきます。 O/Rマッピング機能を提供してくれるフレームワーク（O/Rマッピングツール）はデータベースと連携するJavaアプリケーション開発において、既に必須となりつつありますが、O/Rマッピングツールはたくさん存在します。 しかし、各O/Rマッピングツールには特徴やクセがあり、実際の開発現場においてどのO/Rマッピングツールを導入すべきか迷っている人も多くいることでしょう。目的にあわせて適切なツールを選択しないと、思ったような効果が得られなかったり、かえって工数が増えたりする状況にもなりかねません。 そこで本連載では、代表的な3つのO/Rマッピングツール（iBATIS、Torque、Hibernate）を取り上げて、実際に各O/Rマッピングツールを利用したサンプルを作
はじめての Elasticsearch - Qiita
この記事は全文検索エンジン「Elasticsearch」の入門チュートリアルです。 Elasticsearch とは Elasticsearch は Elastic 社が開発しているオープンソースの全文検索エンジンです。 大量のドキュメントから目的の単語を含むドキュメントを高速に抽出することができます。 Elasticsearch では RESTful インターフェースを使って操作しますが、「Elasticsearch SQL」を使って SQL 文でクエリを記述することもできます。 Oracle や MySQL などのリレーショナルデータベースに慣れている人にとっては、最初はとっつきにくいと感じるかもしれません。 しかし、Elasticsearch の API はとてもシンプルなので、心配しなくても大丈夫です。 Elastic Stack とは Elastic Stack は Elasti
初心者でもDB設計やデータモデリングについて学べる7つのサイトと本 - paiza times
Photo by Samuel Mann こんにちは。谷口です。 「SQLは何となく書けるけど、DB設計はしたことない…」「DB設計について一度ちゃんと学んでおきたい…」という人は多いですよね。 DB設計とは、DBのデータモデル（DBの構成など）を作成する作業です。 DBを一から作ったり、テーブルを追加したりする際は、当然ですが「今あるデータが何となく格納できればそれでOK」ではありません。 テーブルは正規化できていないといけませんし、データの整合性も取れないといけません。また、効率よくデータが取れる構造になっているかどうかも重要です。 一から設計に取りかかるようなケースは少ないかもしれませんが、DBを取り扱うことがあるなら、こうしたDB設計の基本は知っておいて損はありません。むしろ自分が扱うDBの構造はきちんと知っておかないと、「なんか適当にSQL投げたらデータ取れたけど、正しく取れてる
YQLを使ってYahoo! Financeから為替レートを取得する - Qiita
意外に日本では知られていないのですが、Yahoo! Inc.の便利なYQLを使うと、WebサイトのスクレイピングやWebサービスをSQL風なシンタックスでクエリすることができます。 YQLはYahoo! Query Languageのab略語になります。YQLを使うとWebを通してデータのクエリやフィルター、結合などを1つのインタフェースから行うことができます。SQL風なシンタックスなので、開発者に馴染みがあり、データを正確に抽出したい場合に適しています。 YQLからYahoo! Financeのyahoo.finance.xchangeテーブルを使います。 以下のURLをHTTP GETするとJSON形式で為替レートを取得することができます。URIエンコードしています。 この例では、USD/JPY、EUR/JPY、JPY/JPYの為替レートを取得しています。それぞれ1ドル、1ユーロ、1円
5章 EAV (エンティティ・アトリビュート・バリュー) - Qiita
このようなクエリには、2つの前提条件が必要 値が同じ列に格納されていること 例: Bugs.date_reported GROUP BY で正確に日付をグループ化するために、値が比較できること Bugs.date_reported のフォーマットが揃っている必要がある EAV (エンティティ・アトリビュート・バリュー) と呼ばれるアンチパターンを用いていると、上記の前提条件が成立しない問題に遭遇する 日付が行によって違う列に格納されている 例: date_reported, report_date 日付のフォーマットが異なり、簡単には比較できない 5.1 目的: 可変属性をサポートする バグデータベースの例 Issue (問題) を基底型として、Bug と FeatureRequest (機能要望) のオブジェクトを管理する Issue 基底型 - 共通の属性 Date_reported:
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
なにこれ楽しい！SQLをブラウザ上で学習できるSQLZOO！ - 嗚呼、学習の日々
みなさまごきげんよう！ 嗚呼蛙でございます！ 一昨日amazonアソシエイトの審査を無事通過したことを祝って、露骨なアフィ目的記事を書いてみました。 今日はデータベースの操作を行う言語『SQL』を実践的に学習できるサイトを発見したので、それについて書いていこうと思います。 SQLってなに？ ブラウザ上でSQLの学習ができるサイト 日本語でのSQL学習 SQLってなに？ SQLを知らない方のためにSQLについて簡単に説明しておくと、例えばネットショップで買い物をする時にこんな感じで「会員情報」「送付先」」「購入品」を登録しますよね。 【会員情報】 【送付先】 【購入品】 すると、ブラウザから入力された情報は、SQLを使ってこんな感じでデータベースに書き込まれます。 【会員テーブル】 【送付先テーブ】 【売上テーブル】 こんな風にブラウザから送られた情報をデータベースに書き込んだり、蓄積された
1日に100万レコード増える場合のテーブル設計
MySQL（マイエスキューエル）は、TCX DataKonsultAB社などが開発するRDBMS（リレーショナルデータベースの管理システム)です。世界で最も人気の高いシステムで、オープンソースで開発されています。MySQLデータベースサーバは、高速性と信頼性があり、Linux、UNIX、Windowsなどの複数のプラットフォームで動作することができます。 PHPは、Webサイト構築に特化して開発されたプログラミング言語です。大きな特徴のひとつは、HTMLに直接プログラムを埋め込むことができるという点です。PHPを用いることで、HTMLを動的コンテンツとして出力できます。HTMLがそのままブラウザに表示されるのに対し、PHPプログラムはサーバ側で実行された結果がブラウザに表示されるため、PHPスクリプトは「サーバサイドスクリプト」と呼ばれています。
リレーショナルデータベースの仕組み (1/3) | POSTD
リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
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