日本酒の特徴を都道府県別にチャート化 日本酒データベース「さけのわ」による解析結果が興味深い
膨大な日本酒から好みの一品を探せるデータベース「さけのわ」で、都道府県別に味わいの特徴を示した解析結果が見られるようになりました。地域ごとの傾向の違いが興味を引きます。 全国の日本酒の傾向をチャート化。宮崎・鹿児島・沖縄は日本酒の種類が少ない（さけのわに投稿されている銘柄はそれぞれ1種類だけ）ためか、「データ不十分」とされています サイトやアプリ版（Android版／iOS版）に寄せられた日本酒の感想を解析し、「華やか」「芳醇」「重厚」「穏やか」「ドライ」「軽快」の6要素でレーダーチャート化。統計処理により、東北や北陸、中国地方など、地方単位で傾向に類似性のあることが見えています。 若干の違いはありますが、近隣地域のチャートに似た傾向が見られるケースが 従来から言われる傾向と、チャートとで差異が生まれている地域も。例えば広島の日本酒は一般的に口当たりがやわらかく甘口と言われることが多いとの
PostgreSQLの内部構造と監視の話 - そーだいなるらくがき帳
Geeks Who DrinkとPostgreSQL Conference Japan 2017での資料です。 nulab.connpass.com PostgreSQL Conference Japan 2017 (2017-11-03) | 日本PostgreSQLユーザ会 詳しく知りたい人は下記の本がおすすめです。 ただし注意点は9.3相当なのでプロセスの仕組みがちょっと違います。 待望の新刊出ました！10系ベースなのでぜひ読んでみてください。 ※2018/10/07 追記 読み応えのある内容になったかなと思います。レベル感で言えばOSS DB Goldの試験出る範囲です。特に内部構造は覚えて置いて損は無いでしょう。 speakerdeck.com 内部構造の中で取り扱っていないところにAUTOVACUUM、TOASTとレプリケーションがあります。AUTOVACUUMはPostgre
PostgreSQL のテーブルとブロックのデータ構造
このページでは PostgreSQL のエクステンション(extension)を開発する人向けに、PostgreSQL のテーブルやインデックスを構成するブロックまたはページの内部構造について紹介する。 PostgreSQL の他の記事へのインデックスはここ。 更新履歴 (2017.03.01) 作成。 (2017.03.04) ヒープ操作、システムカタログ、Relation cache entry の説明を追加。 目次 1. はじめに 1.1 PostgreSQL データの構成要素 1.2 Object Identifier (OID) 1.3 データディレクトリ 2. リレーション(Relation) 2.1 リレーションの概要 2.2 データディレクトリ中のリレーションの実体 2.3 リレーションの構造 2.4 API を使った操作 2.4.1 Relation Cache Entr
Excelデータベースの鉄則。分析はデータの下ごしらえで決まります - 実践で使うExcelとAccessの話
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[SQL] SQL文の書き順 〜PostgreSQL Tutorialを使いながら解説〜 | DevelopersIO
はじめに いざSQL文を書こうと思ったけど、どこから書けばよいのか迷うことはないでしょうか？ まずはselect句から書こうかな。。 使用するテーブルはわかっているのでfrom句から。。 where句はちょっと長くなるから後回しにして。。。 などなど 長いSQL文を書く必要がある時に、どこから書けばいいのか迷う方（僕もそうです）に読んでいただければと思います。 今回ご紹介する書き方は、あくまでも僕がSQL文を書く時に気をつけている方法ですので、他にもっといい書き方・書き順がある可能性があります。 今回は順番にフォーカスしているため、個々の句についての解説は割愛します。 環境 MacOS 10.10.5 PostgreSQL 9.4.5 実行順序 SQLが実行される順番は以下のようになっています。 FROM → WHERE → GROUPBY → HAVING → SELECT → ORDE
![[SQL] SQL文の書き順 〜PostgreSQL Tutorialを使いながら解説〜 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d9d7a9e19a3c5979fc0b83efa7beeec666f705bb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F07%2Fsql.png)
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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イミュータブルデータモデル(入門編)