Intro 目的 Azure Monitor で発生するログの待ち時間を理解して、どこで待ち時間が発生しているか収集されたログを調べてみましょう。 結論 Azure Monitorに収集されるログレコードには、標準で、ログ生成時刻 TimeGenerated、インデックス完了時刻 ingestion_time() が記録されているので、これらの差分を見るとどれだけ待ち時間があったかわかります。 仕組みの理解 Azure Monitor は、Azure の共通基盤として提供されているログデータサービスです。 待ち時間 latency について 集めているはずのログをクエリしても結果に出てこない！となることがありますが、これは、ログが収集されてからクエリできるようになるまでにいくつか必要なプロセスがあり、それぞれに待ち時間が発生するためです。 以下の図を見てください。 ログ収集エージェント そ
はじめに 先日の Google I/O 2023 で Public Preview になった Vertex AI PaLM API を使って、自然言語で BigQuery に対してクエリを実行してみます。 「とりあえず PaLM API を触ってみたい」が趣旨であり実用的ではありません。より実用的に使うためには今後出てくるコード生成に特化したモデル (Codey) を使ったり、プロンプト エンジニアリングしたり、トライ & エラーできるような仕組みを作ったりする必要があるでしょう。 本記事では PaLM API からのレスポンスをマスクしています。どのようなものが生成されたか見たい方はぜひ自分で実行してみてください。 本記事で使ったコード全文は Gist にあります。必要に応じて参照してください。 必要なもの Google Cloud のアカウント Google Cloud のプロジェクト
Amazon AthenaでQuery Result Reuse（クエリ結果の再利用）が使えるようになりました | DevelopersIO
こんにちは、CX事業本部 IoT事業部の若槻です。 このたびのアップデートにより、Amazon AthenaでQuery Result Reuse（クエリ結果の再利用）が使えるようになりました。 Amazon Athena announces Query Result Reuse to accelerate queries Query Result Reuseを使うと、前回に実行したクエリの結果がキャッシュされ、次回に同じクエリを実行（繰り返しクエリ）した際にキャッシュからクエリ結果が再利用されるようになります。これにより繰り返しクエリの実行が最大5倍速くなり、クエリパフォーマンスが大幅に上がるため、インタラクティブな分析を行う場面などでユーザーの生産性の向上が期待できるとのことです。 使ってみた 準備 事前の環境作成を行います。 まず、Query Result Reuseはversion
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 GoogleCloudのWorkflowsでBigQueryを扱うブログを何本か書きましたが今回はBigQueryへクエリを実行してその結果を扱ってみたいと思います。 WorkflowsでBigQueryのクエリ結果を扱う Workflowsで使うことのできるBigQueryコネクタの中でgoogleapis.bigquery.v2.jobs.queryを使うことでBigQueryでクエリを実行した結果をWorkflows中で扱うことができます。 具体的には実行結果はgoogleapis.bigquery.v2.jobs.queryを実行したStepのresultとして出力でき、それを後続の処理で扱う事ができます。クエリ結果はQueryResponse型 で帰ってきますのでこの中から必要な値を取り出して使います。 Query
QUERYY(クエリー) | デジタルマーケティングメディア
2024.04.18 【ウェビナー】被リンク獲得の適切な手法とは？〜サイトのフェーズに応じた「量と質」が重要〜 #お知らせ
ワイヤーフレーム（wireframe）とは、Webページのレイアウトやコンテンツの配置を定めた設計図のことです。英語のワイヤー（wire）には「針金」「ケーブル」、フレーム（frame）には「枠」「骨組み」という意味があり、ワイヤーフレームは文字通りシンプルな線や図で構成されています。 例えば引っ越しの際に、次に住む部屋の間取り図を見て「ベッドはここに配置しよう」「この隙間にぴったり合う戸棚を買おう」などと家具の配置を考えます。ワイヤーフレームはWebページのデザインの前段階で「最新情報をここに配置しよう」「問い合わせへの導線はここに配置しよう」といったコンテンツの配置を決定するために作成します。 ワイヤーフレームをしっかり決めておくことで、デザインやコーディングの段階に入ってからの後出し追加や遡っての修正を防ぐことができ、効率的な制作進行管理を行えます。 ワイヤーフレームは誰が作成すべき
これは Livesense Advent Calendar 2023 DAY 24 の記事です。 リブセンス インフラエンジニアのsheep_san_whiteです。お酒とロードバイクが大好きなおじさんです。 現在、リブセンスではオンプレミス環境からAWS環境への移行を進めています。移行が必要な対象は沢山ありますが、今回は非エンジニアがクエリを実行する基盤の移行について書きます。 非エンジニアがクエリを実行する基盤が作られたきっかけ 毎月4時間のCSV取得作業 管理画面で取得できないクエリを実行したい場合のフローが煩雑 広いデータ参照のリスク 移行前のクエリ実行基盤について 移行前のクエリ実行基盤の構成 移行前のクエリ実行基盤が抱えていた課題 原因がよくわからない状態で半年に1回完全に壊れてしまう 1回の復旧に半日持っていかれる 移行後のクエリ実行基盤について 移行後のクエリ実行基盤の構成
Amazon Athena を使った Amazon S3 分析データへのクエリ | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Athena を使った Amazon S3 分析データへのクエリ 最近、あるお客様からの問い合わせに答えました。その方々は、S3 Standard、S3 Infrequent-Access、そして S3 One-Zone Infrequent-Access など、複数ある Amazon S3 ストレージクラスに価値を感じているものの、そのストレージを最適化するのに、どの階層とライフサイクルルールを適用してよいか迷っているということでした。このお客様を含め、同様な状況にある他の方々も、複数のバケットと、各種のデータアクセスパターンを使用されています。結局、当社とお客様で協力しあい、S3 Analytics レポートが利用できるようにし、最適なライフサイクルが容易に決定できるようになりました。今回のブログ記事では、この過程で我々が学
【アプデ】 Accessで『クエリは破損しています』エラー。2019年11月13日の更新プログラムが原因 [Update 7: 修正完了] | ニッチなPCゲーマーの環境構築Z
2019年11月13日に公開されたOffice用更新プログラムを適用すると、Accessで『実行時エラー '3340':』『クエリは破損しています。』というエラーが表示されて正常に動作しなくなる不具合が発生しています。影響を受けるAccessはサポート中のAccess 2010以降全て。 2019年11月13日配信の不具合発生KB Access 2010: KB4484127 Access 2013: KB4484119 Access 2016: KB4484113 / KB3085368この不具合の回避方法は、下記の修正パッチリンク先で修正パッチをダウンロードしてインストール、またはアプリケーション内からアップデートを適用するか、Microsoftが公開している手順で回避することができます。
![【アプデ】 Accessで『クエリは破損しています』エラー。2019年11月13日の更新プログラムが原因 [Update 7: 修正完了] | ニッチなPCゲーマーの環境構築Z](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f1876f251115760037efcc17369e52dfeb1323b7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.nichepcgamer.com%2Fwp-content%2Fuploads%2Fimgs%2Fa%2Fd%2Fadc89454.jpg)
DynamoDBテーブルからレコードを抽出したい びっくり。DynamoDBのコンソールは検索に弱い… DynamoDBで多くのレコードが登録されたテーブルの場合、AWSコンソールから条件を指定してフィルターしても検索が中断されてしまい、検索結果が表示されないことが分かりました。残念、コンソールでは多くのレコードを持つテーブルでのレコード検索ができませんでした！（驚 次に、AWS CLI を使い、テーブルをscanして安易に全レコードをファイルにリダイレクトしましたが時間が掛かり…、効率的ではありませんでした（汗 DynamoDBのテーブルをクエリする 次にドキュメントを読みながら、テーブルのクエリを行います。初めてのクエリで複雑な指定に戸惑いましたが、KeyConditionsを指定することでレコードの条件が指定できます。以下ドキュメントに、aws dynamodb query –key
Dapper のクエリ - Qiita
Help us understand the problem. What are the problem?
Presto で Parquet にクエリすると、参照するカラムのみ読んでいることを確認した - ablog
HDFS の Datanode の Flame Graph sun.nio.ch.FileChannelImpl:::transferTo から sendfile システムコールが呼ばれている。 一番左のスタックをドリルダウンしたもの。 Presto Server の Flame Graph 一番左のスタックをドリルダウンしたもの、com.facebook.presto.parquet.reader.BinaryColumnReader:::readValue で Columnar Read していると思われる。 確認ポイント Presto で Parquet にクエリする際、参照するカラムのデータのみ読む。 環境 リリースラベル: emr-5.28.0 Hadoop ディストリビューション: Amazon 2.8.5 Hive 2.3.6, Pig 0.17.0, Hue 4.4.0,
Amazon Redshift マテリアライズドビューで ELT と BI クエリを高速化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Redshift マテリアライズドビューで ELT と BI クエリを高速化 Amazon Redshift のマテリアライズドビュー機能は、Amazon QuickSight などのビジネスインテリジェンス (BI) ツールからのダッシュボードクエリといった反復または予測可能なワークロードで、大幅に高速なクエリパフォーマンスを実現するために役立ちます。これは、ETL (抽出、変換、ロード) データ処理も高速化およびシンプル化します。マテリアライズドビューは、頻繁に使用される事前計算を保存し、それらをシームレスに使用して後続の分析クエリでの低レイテンシーを達成するために利用できます。 この記事では、マテリアライズドビューを作成する、データ取り込み後にビューを更新する、および BI ワークロードを高速化する方法を説明します。
URL のクエリ文字列（クエリパラメーター）というのは、上記のような URL の末尾の ? 以降の、sortby=title&order=asc の部分のことを指します。 この部分を参照する方法としては、主に次の 2 種類の方法があります。 クライアントサイド JS … useRouter フックを使うサーバーサイド JS … getServerSideProps に渡されるパラメーターを使うクライアントサイド JS からクエリパラメーターを参照する (router.query)Next.js の useRouter フック を使うと、上記のようなクエリパラメーター部分を簡単に抽出することができます。 次の例では、クエリパラメーターとして渡された sortby と order の値を取得しています。 値が省略された場合は、それぞれの値は undefined になります。 src/pages
デジタル トランスフォーメーションを加速 お客様がデジタル トランスフォーメーションに乗り出したばかりでも、あるいはすでに進めている場合でも、Google Cloud は困難な課題の解決を支援します。
JSのClient SDK v7.21.0で、ついにFirestoreに ノットイコール != クエリが来ました🎉🎉🎉 他のSDKにも来るのが楽しみですね！他にも not-inクエリが来ています！ v7.21.0 of @Firebase JavaScript client for Web / Node.js is available. Release notes: https://t.co/VyOe9cYsYA — Firebase Release (@FirebaseRelease) September 18, 2020 ひとまず!=がどんな動きになるのか気になったので早速試してみました。 import * as firebase from 'firebase' import 'firebase/firestore' firebase.initializeApp({ // you
速習！論理レプリケーション ～基礎から最新動向まで～（PostgreSQL Conference Japan 2022 発表資料）NTT DATA Technology & Innovation
BigQuery ML で SQL クエリを使って機械学習モデルを作成、トレーニングし結果の予測をやってみた | DevelopersIO
BigQuery ML で SQL クエリを使って機械学習モデルを作成、トレーニングし結果の予測をやってみた こんにちは、yagiです。 Google Cloud の BigQuery ML を使って、SQLクエリベースで機械学習のモデル作成からトレーニング、モデルの評価、結果の予測までをやってみました。 SQLクエリベースでMLの実装の知識がなくても一連の流れ（モデル作成〜結果の予測）までができます。 BigQuery ML とは BigQuery ML を使用すると、BigQuery で SQL クエリを使用して機械学習モデルを作成して実行できます。このチュートリアルでは、SQL のユーザーが簡単に機械学習を利用できるようにすることを目標としています。使い慣れたツールを使用してモデルを構築でき、データ移動の必要もないため、開発スピードを向上させることができます。 BigQuery ML
クロスアカウントでAthenaクエリ - Qiita
Atheaのクロスアカウントを試した自分メモ データ所有アカウント：999999999999 Athenaクエリするアカウント：666666666666 6666..でAthenaクエリ 9999..にGlueカタログやS3のオブジェクト 権限設定 S3権限 【データ所有アカウント操作】 "データ所有アカウント"のAthenaでクエリされるS3バケットのバケットポリシーを以下のようにして、"Athenaクエリアカウント"からのアクセス許可しておく { "Version": "2012-10-17", "Id": "Policy1620910711847", "Statement": [ { "Sid": "Stmt1620910644611", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::666666666666:root"
高速でわかりやすいクエリ - Qiita
SELECT CASE WHEN age < 20 THEN 'child' WHEN age BETWEEN 20 AND 69 THEN 'adult' WHEN age >= 70 THEN 'old' ELSE NULL END AS age_class, COUNT(*) FROM Persons GROUP BY CASE WHEN age < 20 THEN 'child' WHEN age BETWEEN 20 AND 69 THEN 'adult' WHEN age >= 70 THEN 'old' ELSE NULL END; ループ ぐるぐる系とガツン系がある。 ぐるぐる系の欠点 ぐるぐる系は各行をループさせるため、一括処理のガツン系と比べて以下のオーバーヘッドがあり、実行速度が遅い。 - SQL文のネットワーク伝送 - データベースへの接続 - SQL文のパース -
EnterpriseZine（エンタープライズジン）編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けに、EnterpriseZine Day、Security Online Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。
エムスリーエンジニアリンググループの遠藤 (@en_ken) です。 エムスリーではクラウドプロバイダとしてAWSが主要に利用されていますが、 分析基盤はGoogle CloudのBigQueryを利用しており、各チームが分析に必要なデータを集約しています。 歴史的な経緯もあり、各チームのデータ (国外に置いても問題ないもの) は米国のリージョンのデータセットに配置しています。 連携クエリを利用しようとした際、この環境にまつわる問題に引っかかったので紹介します。 連携クエリ (Federated queries) 連携クエリとはなんぞやを簡単に紹介すると、BigQueryの外部にあるDBのデータをBigQuery上のデータであるかのように扱える機能です。ドキュメントはこちら。つまり、アプリケーションのDB上にあるデータをBigQueryに同期しなくともJOINできる (！) ということです
dbtでSELECT文以外(DDL, DML,ストアドプロシージャ等)のクエリを移行・実装する手順 #dbt | DevelopersIO
dbtでSELECT文以外(DDL, DML,ストアドプロシージャ等)のクエリを移行・実装する手順 #dbt アライアンス事業部 エンジニアグループ モダンデータスタック(MDS)チームのしんやです。 dbtでは良く、dbtの紹介をするときに『dbtではSELECT文が書ければ変換処理が書ける／作れる』的な説明をすることがあります。dbtのモデルに関する説明でも以下のような記載・言及があります。 A SQL model is a select statement. Models are defined in .sql files (typically in your models directory): (SQLモデルはselect文です。モデルは.sqlファイルで定義されます（通常はmodelsディレクトリにあります）：) - Each .sql file contains one mo
株式会社ニュートラルワークスは、独自の調査によりSEO対策に関連するサービス・ツールをまとめた「2023年度 SEO業界カオスマップ」を公開いたします。 以下より高画質版データの無料ダウンロードが可能です。 SEOで順位が上がらない担当者様へ 実力のあるSEOコンサルタントが本物のSEO対策を実行します。 SEO会社に依頼しているが、一向に検索順位が上がらない・・・。 SEO対策をSEO会社に依頼していてこのようなお悩みはありませんか？SEO対策はSEOコンサルタントの力量によって効果が大きく変わるマーケティング手法です。弊社では価値の高いSEOコンサルティングをご提供するため、厳選した業界トップクラスの大手SEO会社出身で大規模サイト運用経験のあるトップコンサルタントが在籍しております。 SEOコンサルティング SEOカオスマップ公開の背景 現代のデジタルマーケティングにおいて、SEO（
Merpay Advent Calendar 2020 の2日目です。 こんにちは。Merpay Solutions Team の @sinmetal です。 この記事は Cloud Spanner (以下Spanner) に クエリ(SELECT Only) を実行するための メルペイ 社内 GUI Tool である gchammer の紹介記事です。 去年の Advent Calandar で同僚の @vvakame さんが紹介しています。 メルペイ社内ツールのお話 生まれた経緯 gchammer は 本番環境の Spanner へクエリを実行するために生まれました。 ざっくり、以下の2つの要求から誕生しています。 本番環境の GCP Project から人間の権限を外してセキュアにしたい 運用上、必要なクエリをレビューし、ログを残した状態で実行したい 最初は入力欄にクエリを書くだけの
マーケターが気になるあれこれについて「AI」に質問してみる本連載。今回のテーマは「コンテンツSEOのキーワード選定」です。 生成AI（ジェネレーティブAI）で検索が変わる――。昨今良く耳にする話です。2023年5月、Googleは「Google I/O 2023」で検索エンジンに生成AI機能を搭載すると発表しました。簡単に説明すると、単語を組み合わせた検索クエリではなく自然言語を入力することで情報を検索できる機能です。まだ実験的な位置付けでの発表ではありますが、これから先、検索はどのように変わっていくのか楽しみになりますね。 そうは言っても今すぐに全ての検索エンジンが生成AIに取って変わるというわけでもなさそうです。これを機に、というと逆行しているようにも思えるかもしれませんが、今回はあえてコンテンツSEOの基礎をとして、「狙うべき検索クエリの選び方」について対話型AI「ChatGPT」と
先日からKB4484113(Access2016)、KB4484119(Access2013)、KB4484127(Access2010)での『クエリ’’は破損しています』というエラーメッセージにないする対処方法として、当該アップデートをアンインストールし、更新がかからないよう更新を停止するという事を書いていましたが、Offce365のAccessやAccess2019においての対処方法がわからず、システムの復元によってWindows Update適用前に戻し、更新を停止する方法をとっていました。 ようやく、回避方法が分かったので備忘録として書いておきたいと思います。 まず、Office365やOffice2019は、C2R(Click to Run)形式という従来のMSI(インストーラ)形式とは異なり、インターネット上から自動的に最新のモジュールがダウンロードされて実行される形式になって
SQLでザックリとした日付を指定したはずなのに、何故か全件取れてしまう。皆さんは、そんな恐ろしい経験はありませんでしょうか？ 何故か目をつぶって書き直すと、ちゃんと絞り込みが効いて全件取れなってしまい、いったい何が良くなかったのか、釈然としない状態になることもあると思います。まぁ、なんとなく気持ちが悪いなと思いつつ、欲しいデータ取れたし良いかなと進めてしまうことに、たびたびなりがちです。 今回は、そんな真夏にふさわしい？ 怪談みたいなSQLで起こった怖いお話を紹介していきたいと思います。 検証環境 今回はDockerで建てたMySQLを使用します。以下のコマンドでDockerを建てて、ローカルからアクセスをします。 % docker run --platform linux/x86_64 -p 3307:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d
CloudWatch Metric StreamsでメトリクスデータをS3バケットに貯めてクエリしてみた | DevelopersIO
こんにちは、CX事業本部 IoT事業部の若槻です。 今回は、CloudWatch Metric StreamsでメトリクスデータをS3バケットに貯めてクエリしてみました。 CloudWatch Metric Streamsとは 今年2021/3にCloudWatchメトリクスのデータをKinesis Data Firehoseにストリームとして流すことができる、CloudWatch Metric Streamsがリリースされました。 CloudWatch Metric Streams — AWS メトリクスをパートナーと自身のアプリにリアルタイムで送信 | Amazon Web Services ブログ これによりメトリクスデータをAWSの他のサービスや外部の監視サービスなどへのリアルタイムな連携を簡単にできるようになりました。 やってみる 1分毎に発行される下記のカスタムメトリクスを対象
先日、VBAのセミナーを受講された山内さんと、セミナーが終わってから雑談していたのですが、その中でPower Queryの話題になりました。実務でPower Queryを便利に使っているのですが、ときどき、あるいは定期的に、対象のファイル名や、保存されているフォルダ名などが変更されると。それを毎回手動で修正しなければならないので、なんとかなりませんかね？みたいな。これ、実現可能だということは知っていました。パラメータクエリという仕組みを使えば、セルの中に入力してある値によって、クエリの内容を自動的に変化させることができます。対象のファイル名やパスが変わったら、セルの内容を変えることで対応できるんです。知ってはいましたが、この手のやり方は、セミナーでは解説してきませんでした。理由は「そのためには、自分でM言語を書き換える」必要があるからです。私は、「ExcelユーザーはM言語まで手を出さない
[アップデート] Amazon Redshift クエリのパフォーマンスを最適化するための多次元データレイアウトのソートキーをサポート (プレビュー) #AWSreInvent | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部のコンサルティングチームの石川です。 本日より、Amazon Redshift は、パブリックプレビューで反復的なクエリのパフォーマンスを最適化する新しいテーブルソートメカニズムである多次元データレイアウトのソートキーをサポートしました。 多次元データレイアウトのソートキーとは テーブルの物理列ではなくフィルター述語によってテーブルのデータをソートする新しいタイプのソートキーです。多次元データレイアウトの並べ替えキーにより、特にクエリに反復スキャンフィルターが含まれる場合、テーブルスキャンのパフォーマンスが大幅に向上します。 Amazon Redshiftは、すでに自動テーブル最適化(ATO) によって、自動的にソートキーと分散キーを最適化する機能があります。さらにATOのAmazon Redshiftのソートキーアドバイザーアルゴリズムによって強化された追加機
![[アップデート] Amazon Redshift クエリのパフォーマンスを最適化するための多次元データレイアウトのソートキーをサポート (プレビュー) #AWSreInvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f099104aaa09df58f234f4f90b04b2f5cefbb675/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Feyecatch_reinvent-2023-newservice-update.png)
Prisma の Interactive Transactions でロジック中の複数クエリを 1 トランザクションにまとめる - スタディサプリ Product Team Blog
おばんです、Web Engineer の @ravelll です。 Prisma の Interactive Transactions を利用して複数の Prisma のクエリを含む処理をアトミックにするような変更を最近行ったので、それについての話を書きます。 Prisma とは？ Prisma を触ったことがない人も多いのではと思うので、少しだけ Prisma について説明します。 https://prisma.io Prisma は Node.js (TypeScript) 向けの ORM の 1 つです。(Go 向けのクライアントも開発が進んでいます) type safe なクエリビルダーである Prisma Client、DB migration の機能を提供する Prisma Migration の他、DB の閲覧・操作のためのデスクトップアプリケーションである Prisma S
デジタル トランスフォーメーションを加速 お客様がデジタル トランスフォーメーションに乗り出したばかりでも、あるいはすでに進めている場合でも、Google Cloud は困難な課題の解決を支援します。
Chatwork に所属するエンジニアや外部ゲストなど、多分野のエキスパートたちの登壇を通して、エンジニア組織で取り組んでいる試みなどの知見を提供する「Chatwork Dev Day 」。ここで開発部テックリードの加藤氏が登壇。続いて、CQRSについて紹介します。前回の記事はこちらから。 なぜCQRSなのか 加藤潤一氏（以下、加藤）：「なぜCQRSなのか」という話がありますが、自律性を表明することがあって。「独立して行動し、協調的に相互作用するコンポーネントを設計する」という考え方があります。どういうことかというと、自律性って、結局ほかのサービスと独立して機能しないと意味がありません。 マイクロサービスの動作保証は、連携しているほかのサービスと直接関係がないように、常に自分のサービスの行動を保証するだけという原則があります。ドメイン境界で割っていくと、それぞれ独立したコンテキストでシステ
既存ファイルにシートを追加してセルに文字を入力していったところ、なぜか一文字目が勝手に確定されてしまうという現象に遭遇しました。 一文字目が勝手に確定される セルに、例えば「支払い」と入力しようとすると、shiharaiのsを入れた時点で確定されてしまい、「sいはらい」のようになってしまいます。 消しては入力やり直しなので異常に入力しづらい。大量に入力する必要がある方は絶望を感じるでしょう。 新しいファイルでは問題ないのでどうやらファイル依存の問題らしいということがわかりました。 新しいファイルを作って、問題のファイルにあるシートを一つずつ移動していったところ、あるシートを移動したところで新しいファイルでも発生することがわかりました。 それは銀行のサイトにある為替レートのページを参照しているクエリが含まれるシートでした。 そこで、「クエリ」と「確定」で検索したところ、なんと既に先人が原因を
ウェブアプリケーションによっては、クエリ文字列を使用してオリジンに情報を送信します。クエリ文字列はウェブリクエストの一部で、? 文字の後に追加されます。この文字列には & 文字で区切られたパラメータを 1 つ以上含めることができます。次の例では、クエリ文字列には 2 つのパラメータ (color=red と size=large) が含まれています。 https://d111111abcdef8.cloudfront.net/images/image.jpg?color=red&size=large ディストリビューションでは、CloudFront がクエリ文字列をオリジンに転送するかどうかと、すべてのパラメータまたは一部のパラメータのどちらに基づいてコンテンツをキャッシュするかを選択できます。これが役立つ場合があるのはなぜですか。次の の例を考えます。 たとえば、ウェブサイトが 5 種類
GoogleのSearch Console APIを使うと、検索クエリ別や日別の検索順位やクリック数、表示回数などが取得できる。 Web上のサーチコンソールでは最大1000件の検索クエリしか取得できないが、APIを使うと最大5000件の検索クエリが取得可能。 ここではPythonを使った例を紹介する。 公式のドキュメント・チュートリアル プロジェクト・アカウントなどの設定 Pythonのクライアントライブラリのインストール サンプルコードの実行 Search Console APIの基本的な使い方 基本的な流れ dimensions ページネーション データの不一致 データをCSVで保存するサンプルコード Google Analytics APIについては以下の記事を参照。 関連記事: Google Analytics APIでページ別・日別のPV・AdSense収益などを取得 スポンサー
お元気さまです。わくワークの義（ヨシ）です。 遠い昔、システムエンジニアでした。今までやってきた中で、一番楽しいと思えた仕事でもあったのですが、久しぶりのプログラミングで忘れていることも多く、少し学習が必要と思いつつ、手付かずのままでした。 特別お題キャンペーンで、ちょうど良い企画があったので、転職を希望しているわけではないですが、プログラミング技術のレベル確認になると思うので、やってみました。 ゲームを始める前に、paizaへのユーザ登録がありました。 転職するための情報入力が、いろいろありますが、スキップもできます。 ゲーム開始しようとしましたが、プログラミングスキルチェックのページになったので、早速取り組んでみました。 簡単なプログラムですが、文法を忘れているので、少し時間がかかってしまいました。 サンプルプログラムをヒントに、直感的にコーディングした後、「提出前動作確認」をするとエ
「Android Meetup」は、to C向けサービスを提供するGMOペパボ株式会社、株式会社ZOZOテクノロジーズ（現株式会社ZOZO）、株式会社サイバーエージェントがAndroid開発事情や、直近の取り組みについて発表をするイベントです。GMOペパボ株式会社の田尻氏は、minne AndroidにおけるGraphQLの採用について発表しました。 クライアント／サーバー通信のための言語仕様「GraphQL」 田尻宗準氏：「minne AndroidにおけるGraphQLの取り組み」という内容で、minne事業部 Android開発チームの田尻が発表します。 自己紹介をします。minne事業部の田尻宗準です。社内では「ムネ」と呼ばれています。2020年4月入社で、現在は「minne byGMOペパボ」のAndroidアプリ開発を担当しています。最近、minneでは特徴絞り込み機能をリリー
<?php namespace CustomBuilder; use Illuminate\Support\ServiceProvider; use Illuminate\Database\Connection; class CustomBuilderServiceProvider extends ServiceProvider { /** * Bootstrap the application services. * * @return void */ public function boot() { // 追加 Connection::resolverFor('mysql', function (...$parameters) { return new Database\MySqlConnection(...$parameters); }); } /** * Register the
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Azure Monitor でログがクエリできるまでの待ち時間を調べる - Qiita
PaLM API を使って自然言語で BigQuery にクエリしてみる
Cloud WorkflowsでBigQueryのクエリ結果を使ってみる | DevelopersIO
ワイヤーフレームとは？作り方、おすすめツールも紹介 | QUERYY(クエリー)
非エンジニアがクエリを実行するための基盤を移行した話 - LIVESENSE ENGINEER BLOG
DynamoDBテーブルをクエリ/スキャンする方法 | Oji-Cloud
Next.js のコンポーネント内でクエリ文字列を取得する (next/router, useRouter)
クエリ パフォーマンスの最適化の概要 | BigQuery | Google Cloud
ついにFirestoreに != クエリが来たので検証してみた - Qiita
BigQuery Query Optimization クエリ高速化編
MySQLチューニング虎の巻／ソートに関連するトピックとクエリの書き換え
BigQueryの連携クエリ導入時にハマった制約と回避策 - エムスリーテックブログ
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Spanner にクエリをレビューして実行する gchammer | メルカリエンジニアリング
ChatGPTが教えてくれた生成AI時代の「SEO用検索クエリ」の選び方
Office365版Accessおよび、Access2019での『クエリ’’は破損しています』を回避する方法
第176回 MySQLのクエリ：日付で絞り込んでいるはずなのに何故か全件取れてしまった | gihyo.jp
Office TANAKA - 取得と変換[セルの値でクエリを変化させる]
ドライブデータをクエリする | BigQuery | Google Cloud
“自律性”は独立で機能しないと意味がない コマンド・クエリの要件から考えるCQRSの利点と欠点
Excel 2019 クエリが原因で日本語入力の一文字目が勝手に確定する
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柔軟、堅牢なアプローチを提供するGraphQL minne AndroidがFacebook製クエリ言語を採用した理由
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