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統計情報に関するエントリは32件あります。 統計googleSEO などが関連タグです。 人気エントリには 『クエリのパフォーマンスチューニングの第一歩。実行計画や統計情報について入門する』などがあります。
  • クエリのパフォーマンスチューニングの第一歩。実行計画や統計情報について入門する

    SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割

      クエリのパフォーマンスチューニングの第一歩。実行計画や統計情報について入門する
    • 初中級プロマネはIPAデータ白書の統計情報を見積り、生産性、品質の観点で活用せよ - プログラマの思索

      初中級プロマネがIPAデータ白書の統計情報をどんな観点で活用できるか、説明した利用事例がとても良かった。 理解できた内容をラフなメモ。 【参考】 初中級プロマネのための 現場で活かせ!統計情報1 初中級プロマネのための 現場で活かせ!統計情報2 「ソフトウェア開発分析データ集2020」の発行:IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 「ソフトウェア開発データ白書」のダウンロード:IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 初中級プロマネのための現場で活かせ!統計情報  2019年4月19日| CITP Community CITPアニュアルレポート2018を公開しました | CITP Community 【0】「ソフトウェア開発分析データ集2020」をIPAデータ白書と呼ぶことにする。 【1】IPAのソフトウェア開発データ白書を使いたい動機は2つある。 1つ目は、プロマネとしてシステムの企画書や

        初中級プロマネはIPAデータ白書の統計情報を見積り、生産性、品質の観点で活用せよ - プログラマの思索
      • 統計情報で見る男性差別 無視され使い捨てられる男性の命

        性差別は男性にとって生き死にの問題である。男性が社会から期待される性役割(ジェンダーロール)は、男性を過酷な環境に追いやり、男性の命を危険にさらしている。この記事では、生命に関わる男性差別についての各種統計データを紹介することで、現実の姿をあぶり出す。女性差別が存在するのと同じように、男性差別もまた存在し、それはデータに表れているのだ。 男性差別の存在を認識する差別の解消に向けた出発点は、男女の平等が達成されていないという現状を認識することだ。私たちは性差別についての啓蒙を受け、社会の中で女性が不利に扱われている多くの事柄、たとえば賃金や社会的地位の獲得に格差があり、女性が差別を受けていることを認識できるようになった。 しかし男性が不利に扱われている多くの事柄については、認識されていないか、認識されていたとしてもそれが男性差別であるとはみなされていない。女性差別が存在するのと同様に、男性差

          統計情報で見る男性差別 無視され使い捨てられる男性の命
        • 元増田ではないが,出典になりそうな統計情報についてメモとして残してお..

          元増田ではないが,出典になりそうな統計情報についてメモとして残しておく. 受刑者の IQ に関する統計は法務省の矯正統計で公開されており,令和 2 年度の結果は以下で公開されている. https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00250005&tstat=000001012930&cycle=7&year=20200&month=0&stat_infid=000032105743&result_back=1&tclass1val=0 ここの「能力検査値」とはおおよそ IQ と考えて良い.この統計データによると,令和 2 年度の新規の男性受刑者 14,850 人のうち,能力検査値が 70〜89 の範囲にある受刑者は 7,271 人であり,男性受刑者の約 49.0 % を占めている.これに対

            元増田ではないが,出典になりそうな統計情報についてメモとして残してお..
          • GoogleのGmailやクラウドなどのサービスを支える技術「Borg」の統計情報が公開

            GoogleはGmailやサーチエンジン、Google Cloud Platformなどのさまざまなサービスを運営しています。そうした大規模なサービスを高い稼働率で提供するため、Googleは「Borg」と呼ばれるクラスタマネージャを開発してきました。そのBorgについて、Googleが2019年版の統計情報を公開しています。 (PDF)Borg:the Next Generation https://www.eurosys2020.org/wp-content/uploads/2020/04/slides/49_muhammad_tirmazi_slides.pdf GitHub - google/cluster-data: Borg cluster traces from Google https://github.com/google/cluster-data Large-scale

              GoogleのGmailやクラウドなどのサービスを支える技術「Borg」の統計情報が公開
            • 【WordPress】「48時間にわたり表示します。クリックすると他のJetpack統計情報が表示されます。」とは?【Jetpack】

              • CPANに上がっているモジュールが対応しているPerlの最小バージョンの統計情報 - 私が歌川です

                CPANに上がっているモジュールが対応しているPerlの最小バージョンの傾向が知りたくなったので、調査することにした。直感では、最低でもPerl 5.8に対応しているモジュールが最も多いと思っていた。 情報を取得する metacpanにはAPIがある*1ので、これを叩いて情報を取得する。 以下のコマンドで、この記事を書き始めた日までの1年間 (2020/5/4 - 2021/5/4) のリリースのうち、最新バージョンのリリースについて検索した。 $ curl -XPOST https://fastapi.metacpan.org/v1/release/_search -d @query.json > result.json query.json にはこういうクエリを書いた。Elasticsearchのクエリは普段あまり手書きしないのでちょっと苦労した。 { "query": { "bool

                  CPANに上がっているモジュールが対応しているPerlの最小バージョンの統計情報 - 私が歌川です
                • 人気のWordPress統計情報プラグインに脆弱性、アカウント窃取に注意

                  セキュリティ企業Defiantは2021年5月18日(現地時間)、Wordfence脅威インテリジェンスチームがWordPressのプラグイン「WP Statistics」にSQLインジェクションの脆弱(ぜいじゃく)性を発見したと伝えた。この脆弱性を利用されると、認証されていないユーザー機密情報を窃取できる危険性があるとされる。WP Statisticsは訪問者がWebサイトのどのページをどの程度訪れたかという統計情報を収集してレポートするプラグインだ。60万以上のWordPressサイトにインストールされていると推測されており、多くのサイトが影響を受ける可能性がある。

                    人気のWordPress統計情報プラグインに脆弱性、アカウント窃取に注意
                  • 新型コロナウイルス感染症(COVID-19) 統計情報 リアルタイム更新サイトまとめ|森あざらし

                    新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染情報統計をリアルタイムで更新し、グラフやマップなどでグラフィカルにわかりやすくまとめているサイトの一覧です。(Last update: 2020-05-24) ⚠️各サイトの情報は各サイトごとのデータ集計ポリシーに基づいており、必ずしも正確とは限りませんので、参照の際は充分ご留意ください。また、この記事中の画像は記事作成時点でのスクリーンショットで、最新の情報ではありません。 凡例: 📊グラフ 🗾🗺マップ 🔢数値統計 📰ニュース 🗂Index 🏛政府公式・公的機関等 🔬医療機関・組織 🇯🇵日本全国の統計 📊🗾 新型コロナウイルス 国内感染の状況 by 東洋経済オンライン

                      新型コロナウイルス感染症(COVID-19) 統計情報 リアルタイム更新サイトまとめ|森あざらし
                    • 新バージョンのクロールの統計情報レポートがSearch Consoleに登場

                      [レベル: 中級] 新バージョンの「クロールの統計情報」レポートを Search Console で利用できるようになりました。 インターフェイスが改良されました また、レポートの種類が格段に増えています。 新しいクロールの統計情報のレポート 「クロールの統計情報」にはナビゲーションメニューからは直接アクセスできません。 [設定] メニューの [クロール] セクションからアクセスします。 なお「クロールの統計情報」のレポートを利用できるのは、トップレベルのドメインとドメインプロパティです。 サブディレクトリで登録しているプロパティでは見ることはできません。 ドメインプロパティを選択すれば、サブドメインも含めたホスト全体のクロールの統計情報を見ることができるのも改良点です。 「クロールの統計情報」では、次の項目の推移をグラフで確認できます。 クロール リクエストの合計数 合計ダウンロード サ

                        新バージョンのクロールの統計情報レポートがSearch Consoleに登場
                      • 【アップデート】Lambdaの管理コンソールから直接CloudWatch Logs Insightsの統計情報が参照できるようになりました! | DevelopersIO

                        サーバーレス開発部@大阪の岩田です。 Lambdaの管理コンソールから直接CloudWatch Logs Insightsの統計情報が参照できるようになりました。 AWS Lambda Console shows recent invocations using CloudWatch Logs Insights さっそく触ってみたいと思います。 概要 Lambdaの管理コンソールのモニタリングタブから、指定された期間内での 直近の関数呼び出し10件の統計 最もコストの高い関数呼び出し10件の統計 が参照できるようになりました。 ここでいうコストは料金とイコールであり、請求対象となる実行時間が長い10件が表示されるようです。 それぞれメモリ使用量や請求対象となる実行時間を参照可能です。 やってみる こういうのは文字を読むより画面を見た方が早いですよね?さっそくLambdaの管理コンソールを確

                          【アップデート】Lambdaの管理コンソールから直接CloudWatch Logs Insightsの統計情報が参照できるようになりました! | DevelopersIO
                        • WordPressの「サイト統計情報」に現れる「WordPress Android App」の正体

                          WordPressにJatpackというプラグインをインストールすると、管理画面に「サイト統計情報」というアクセス解析を表示することができます。 Google Analyticsの場合は長期間のアクセスの解析に適していますが、サイト統計情報の場合は昨日・今日見られている記事はどれか、さっき公開した記事はバズっているかなど、短期間のアクセス解析に適しているため、私は両方利用しています。 サイト統計情報ではどこからの流入が多いかというランキングも見ることができるのですが、最近このランキングに「WordPress Android App」という見慣れない流入元が増えてきました。 詳細を見ると、Androidの「Google quick search box」ということになっています。 そのため「WordPress Android AppはAndroidのホーム画面にあるGoogle検索フォームの

                            WordPressの「サイト統計情報」に現れる「WordPress Android App」の正体
                          • Rei Sakamoto on Twitter: "姓名が繋がっている日本語のフルネームを姓と名に分割するツールNameDividerのPythonパッケージを公開しました。漢字の統計情報を元に特徴量を作って、ルールベースで処理します。もちろん100%の精度は出ないのですが、たまに… https://t.co/s6hwXQKT8y"

                            姓名が繋がっている日本語のフルネームを姓と名に分割するツールNameDividerのPythonパッケージを公開しました。漢字の統計情報を元に特徴量を作って、ルールベースで処理します。もちろん100%の精度は出ないのですが、たまに… https://t.co/s6hwXQKT8y

                              Rei Sakamoto on Twitter: "姓名が繋がっている日本語のフルネームを姓と名に分割するツールNameDividerのPythonパッケージを公開しました。漢字の統計情報を元に特徴量を作って、ルールベースで処理します。もちろん100%の精度は出ないのですが、たまに… https://t.co/s6hwXQKT8y"
                            • Amazon Athena でクエリ実行計画の可視化と、実行結果の統計情報を取得出来るようになりました | DevelopersIO

                              Amazon Athena でクエリ実行計画の可視化と、実行結果の統計情報を取得出来るようになりました いわさです。 Amazon Athena では1年前のアップデートでクエリパフォーマンスを改善するための実行計画を利用することが出来るようになりました。 そして、本日のアップデートで実行計画の可視化機能が提供され、さらに実行済みクエリから統計情報が取得出来るようになりました。 この記事では、以下のような料金情報CSVを集計するクエリを例にご紹介したいと思います。 実行計画の可視化 以前から、EXPLAIN を実行する機能は Athena でも可能で、以下のような情報を出力することが出来ていました。 しかし、結果の解析に少しコツで、可視化など行いたい場合は別のツールを使って可視化する必要がありました。 今回のアップデートで、実行ボタンの隣に「説明」ボタンが追加されています。 こちらはクエリ

                                Amazon Athena でクエリ実行計画の可視化と、実行結果の統計情報を取得出来るようになりました | DevelopersIO
                              • Apache Arrowの統計情報を使ったログ検索の爆速化 - KaiGaiの俺メモ

                                PostgreSQLにはBRINインデックス(Block Range Index)という機能があり、ログデータに付属するタイムスタンプ値など、近しい値を持ったデータが物理的に近接するという特徴を持っているとき、検索範囲を効率的に絞り込むために使用する事ができる。 この機能はPG-Stromでも対応しており、その詳細は以前のエントリでも解説している。 kaigai.hatenablog.com かいつまんで説明すると、時系列のログデータのように大半が追記(Insert-Only)であり、かつタイムスタンプ値のように近しい値同士が近接している場合、1MBのブロック((pages_per_rangeがデフォルトの128の場合、8kB * 128 = 1MB))ごとにその最小値/最大値を記録しておくことで『明らかに検索条件にマッチしない範囲』を読み飛ばす事ができる。 例えば以下の例であれば、WHE

                                  Apache Arrowの統計情報を使ったログ検索の爆速化 - KaiGaiの俺メモ
                                • Googleの調査分析や統計情報を知ることができる「Think With Google」の使い方

                                  Webマーケターに向けて様々なサービスを提供しているGoogle。ferretでもGoogleのサービスについていくつか解説を行っていますが、中でも全てのWebマーケターに活用していただきたいのが今回紹介する「Think With Google」です。Googleが保有する膨大なエビデンスの中から、信頼できるソースだけを利用して発行されるブログで、Webマーケターのインスピレーションやクリエイティビティを刺激するような内容が更新されています。どんな活用方法があるのか、具体的にはどのように使えばよいのか、といった点について詳しく見ていきましょう。 Think With Googleとは Think With Googleは、信頼できるGoogleの情報源をもとに「Webマーケティングやデジタルマーケティングに役立つ情報を提供してくれる」メディアの1つです。扱うテーマは多岐にわたり、取材記事や

                                    Googleの調査分析や統計情報を知ることができる「Think With Google」の使い方
                                  • デザイナー・フリーランスの統計情報 – DESIGN STAT

                                    DESIGN STATでは、デザイナーやフリーランス向けの統計情報やアンケート結果をグラフ付きで紹介しています。

                                      デザイナー・フリーランスの統計情報 – DESIGN STAT
                                    • 交通事故統計情報のオープンデータ|警察庁Webサイト

                                      「世界最先端デジタル国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画」(令和2年7月17日閣議決定)に基づき、交通事故統計情報のオープンデータを公開しています。 データの概要、ファイル定義書、各種コード表、利用規約をご理解の上、ご活用ください。 なお、公表しているデータは公開時最新のものですが、後日新たな事実が判明した場合等にはデータの修正が行われる場合があります。その際、公開データを修正することはありませんので、別途公表している統計表と相違することがあります。 概要・利用規約 ・交通事故統計データの概要 ・利用規約

                                      • Redshift Spectrumのパフォーマンスチューニングが必要なら統計情報を確認する - YOMON8.NET

                                        一番下の参考情報にも載せている通り、Redshift Spectrumのチューニングには、パーティショニングやファイルフォーマット等色々なポイントがありますが、ここでは特に見落としやすい、かつ効果の高い統計情報について書いていきます。 利用するデータ 環境準備 Redshiftにデータをロード GlueでRedshfit Spectrumで読むParquetファイルを準備 Redshiftに外部スキーマ定義 検証 キャッシュを切る 検証用クエリの準備 Redshift向けクエリ Redshift Spectrum向けクエリ パフォーマンス計測 調査 Explain基礎知識 原因追求 クエリ分析画面 実行プラン 対応(統計情報の設定) Redshiftのクエリで設定 設定の実態はGlueのカタログの中に 対応後の結果 実行プラン 実行結果 その他 ディメンションテーブルをローカルに持つだけで

                                          Redshift Spectrumのパフォーマンスチューニングが必要なら統計情報を確認する - YOMON8.NET
                                        • Google、クロールの統計情報レポートのヘルプ記事を更新。Googlebot がサイトをクロールする際に robots.txt ファイルをリクエストして使用する仕組みをより詳細に説明

                                          [レベル: 上級] クロールの統計情報レポートについて解説するヘルプ記事を Google は更新しました。 Googlebot がサイトをクロールする際に robots.txt ファイルをリクエストして使用する仕組みの説明がより詳細になりました。 最後のレスポンスが不成功か、24 時間以上経過している場合の挙動 Google がサイトをクロールする際に robots.txt ファイルをリクエストして使用する仕組みを解説するセクションの更新前です。 更新後は次のようになりました。 文字量が増えていることに気付くはずです。 特に注目したいのは、robots.txt をリクエストしたときの最後のレスポンスが不成功か、24 時間以上経過している場合の Googlebot の挙動です。 3. 最後のレスポンスが不成功であるか、24 時間以上経過している場合、Google は robots.txt f

                                            Google、クロールの統計情報レポートのヘルプ記事を更新。Googlebot がサイトをクロールする際に robots.txt ファイルをリクエストして使用する仕組みをより詳細に説明
                                          • Let's Encrypt の統計情報 - Let's Encrypt - フリーな SSL/TLS 証明書

                                            Let's Encryptは、非営利団体の Internet Security Research Group (ISRG) が提供する自動化されたフリーでオープンな認証局です。 548 Market St, PMB 77519, San Francisco, CA 94104-5401, USA すべての手紙またはお問い合わせを以下に送ってください: PO Box 18666, Minneapolis, MN 55418-0666, USA

                                            • Pythonでグラフを作成:ランニング統計情報 - 43号線を西へ東へ

                                              Pythonコードのアップデートをしたので、ランニングデータの集計と分析方法についてまとめておきます。 長らく走っていなかったメタボのアラフィフおじさんのランニング記録です。走り始めて79日、走った回数は32回になりました。 歩いているのか走っているのか、微妙なデータが並ぶことをご了承ください。 データ収集から分析まで Jupyter Lab(Python)でグラフと表を作成 作成したグラフ Markdownで表を作成 週ごとのランニングデータ 月ごとのランニングデータ 現状 心拍数をコントロールする必要がなくなった 走り方を考えよう まとめ データ収集から分析まで Apple Watchで収集したランニングデータを、iPhoneからCSVエクスポートして、PCのPythonで集計しています。 flowchart TB node_1["走る"] node_2["iPhoneフィットネスアプ

                                                Pythonでグラフを作成:ランニング統計情報 - 43号線を西へ東へ
                                              • PullRequestの統計情報をBigQueryに送り、変更のリードタイムを柔軟に可視化する - $shibayu36->blog;

                                                以前PullRequestからチーム開発の生産性・健全性を測るCLIツールを書いてみた - $shibayu36->blog;のようなことをやってみたのだが、BigQueryにデータを送ることでもう少し柔軟に変更のリードタイム*1などを可視化してみたのでメモ。 BigQueryで可視化するためにやったことは3つ。 BigQueryにマージされたPullRequest情報を送るスクリプトを作成 上記スクリプトをGithub Actionsで動かし、定期的にデータを送る BigQueryでViewを作り、Data Studioで可視化 BigQueryにマージされたPullRequest情報を送るスクリプトを作成 こういうイメージ。 import { execFileSync } from "child_process"; import { writeSync } from "fs"; imp

                                                  PullRequestの統計情報をBigQueryに送り、変更のリードタイムを柔軟に可視化する - $shibayu36->blog;
                                                • [アップデート] CloudTrail Insights で異常アクティビティの統計情報が提供されるようになりました | DevelopersIO

                                                  本日のアップデートで CloudTrail Insights によって検出された異常アクティビティに関する統計情報が提供されるようになりました。 AWS CloudTrail now provides relevant user statistics to act on anomalies detected by CloudTrail Insights 何がうれしいのか? CloudTrail Insights は直近 7 日間の CloudTrail 管理イベントから「通常アクティビティ」とされるベースラインの API コールを算出し、ベースラインから外れた API コール数があった場合に「異常アクティビティ」として通知します。 従来は異常アクティビティと判断された「CloudTrail イベント」が通知されるものの、「誰が」「どこから」といった調査は、Insights をきっかけにユー

                                                    [アップデート] CloudTrail Insights で異常アクティビティの統計情報が提供されるようになりました | DevelopersIO
                                                  • 悪質なショッピングサイト等に関する統計情報(2022年上半期) | トピックス | 脅威情報 | 一般財団法人日本サイバー犯罪対策センター(JC3)

                                                    JC3では、一般社団法人セーファーインターネット協会の悪質ECサイトホットライン(https://www.saferinternet.or.jp/akushitsu_ec_form/)に対する通報内容を分析し、フィルタリング事業者、セキュリティ事業者等へ情報提供を行っております。 2022年上半期の統計及び特徴的な事象は次のとおりです。 1.悪質なショッピングサイト等に関する通報状況 (1)  悪質なショッピングサイト等の通報件数 2022年上半期に、セーファーインターネット協会からJC3へ共有された悪質なショッピングサイト等の通報件数は、12,830件となっており、前年同期の6,696件と比べ、6,134件(約91.6%)増加しました。増加した背景として、新型コロナウイルス感染症の影響もあり、インターネットの利用が増えたためと考えられます。また、悪質なショッピングサイトの通報について、関

                                                      悪質なショッピングサイト等に関する統計情報(2022年上半期) | トピックス | 脅威情報 | 一般財団法人日本サイバー犯罪対策センター(JC3)
                                                    • Googlebotの各種統計情報「クロール統計レポート」が改善される、より詳細な情報が取得可能に

                                                      Googleがウェブサイトの各種統計情報を収集するために運用しているクローラ「Googlebot」のより良い理解のため、「クロール統計レポート」を改善したと発表しました。 New and improved crawl stats for your site | Google 検索セントラル ブログ https://developers.google.com/search/blog/2020/11/search-console-crawl-stats-report Googleは数え切れないほど存在している世界のウェブサイトを把握するため、ウェブ上の文書や画像を機械的に取得してデータベース化するクローラ「Googlebot」を運用しています。Googlebotはユーザーがウェブ上のコンテンツを閲覧するのと同様に、ウェブページを見て、ページ上のリンクをたどり、ウェブページに関するデータを日夜G

                                                        Googlebotの各種統計情報「クロール統計レポート」が改善される、より詳細な情報が取得可能に
                                                      • AWSのCloudWatchで期間を指定して統計情報を取得する。

                                                        facebook オフィス狛 技術部のHammarです。 AWSのCloudWatchはいろいろな統計やデータ解析にも非常に役立つので、AWS環境で開発されている方は頻繁に見る機会があると思いますが、基本的にはグラフを見ながら、この時間にCPU使用率が~とか、ネットワーク数が~と見たりすると思います。 ただ、グラフではなく、この期間のこのCPU使用率の「平均値」とか、ネットワーク入力数の「合計」とか見たい場合があり、それらの情報もCloudWatchで確認することができたので、備忘録として記載したいと思います。 ある期間のEC2のCPU使用率の平均値を知りたい場合 ①CloudWatchメニューの「メトリクス」を選択

                                                          AWSのCloudWatchで期間を指定して統計情報を取得する。
                                                        • 山田太郎 ⋈(参議院議員・全国比例) on Twitter: "Coinhiveがウィルスに該当するとの判決がありました。JavaScriptは多くのサイトで広告表示や統計情報取得等で使われています。あいまいな基準でウィルスが定義され、実際に違法となる状態は、技術者の萎縮を招くものでしかありま… https://t.co/YADnyuTkk8"

                                                          Coinhiveがウィルスに該当するとの判決がありました。JavaScriptは多くのサイトで広告表示や統計情報取得等で使われています。あいまいな基準でウィルスが定義され、実際に違法となる状態は、技術者の萎縮を招くものでしかありま… https://t.co/YADnyuTkk8

                                                            山田太郎 ⋈(参議院議員・全国比例) on Twitter: "Coinhiveがウィルスに該当するとの判決がありました。JavaScriptは多くのサイトで広告表示や統計情報取得等で使われています。あいまいな基準でウィルスが定義され、実際に違法となる状態は、技術者の萎縮を招くものでしかありま… https://t.co/YADnyuTkk8"
                                                          • トランザクションの統計情報で Cloud Spanner のパフォーマンスの可視性を高める | Google Cloud 公式ブログ

                                                            ※この投稿は米国時間 2020 年 6 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud Spanner は Google のスケーラブルなフルマネージド リレーショナル データベース サービスです。先日リリースした、Cloud Spanner の新機能であるトランザクションの統計情報を利用すると、SQL クエリを実行してデータベースのトランザクションの統計情報を複数の期間で取得できます。これらの統計情報により、トランザクションのパフォーマンスを促進している要因をさらに詳細に把握できます。 この投稿では、トランザクションの統計情報を使用して、Cloud Spanner データベースの競合に関係するトランザクションを特定する方法についてご紹介します。 Spanner のトランザクションについてSpanner 内のトランザクションは、データベース内の

                                                              トランザクションの統計情報で Cloud Spanner のパフォーマンスの可視性を高める | Google Cloud 公式ブログ
                                                            • 拡張統計情報とテーブル結合 - 夜は寝る

                                                              PostgreSQL Advent Calendar 2018、23日目の記事です。 今更感満載ですが、PostgreSQL 10で導入された拡張統計情報について、直感と異なる挙動だったので調査してみました。小ネタですみません。 TL;DR PostgresSQLのオプティマイザは、カラム間の関数従属性を考慮しない 拡張統計情報を使えば、テーブル探索で関数従属性を考慮できる テーブル結合では考慮されない 行数推定の課題 PostgreSQLのオプティマイザはコストベースであり、アクセスパスツリーを生成して最もコストの低いパスを選択します。 このコスト計算において、条件句が複雑な場合に、実体と沿わないコストを算出してしまう場合があります。具体的には、条件句に AND で複数の条件が指定され、かつ両条件に指定されたカラム間に関数従属性がある場合、実際の行数よりも推定行数が少なく見積もられます。

                                                                拡張統計情報とテーブル結合 - 夜は寝る
                                                              • サイトのクロールの統計情報が新たに改善されました  |  Google 検索セントラル ブログ  |  Google for Developers

                                                                フィードバックを送信 サイトのクロールの統計情報が新たに改善されました コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 2020 年 11 月 24 日(火) ウェブサイトの所有者が Googlebot によるサイトのクロール状況をさらに簡単に把握できるように、Search Console でクロールの統計情報レポートの新しいバージョンがリリースされます。 新しいクロールの統計情報レポートでは、次の新機能をご利用いただけます。 レスポンス コード、クロールされたファイルの形式、クロールの目的、Googlebot の種類によってグループ化されたリクエストの合計数。 ホストのステータスに関する詳細情報 リクエストが発生したサイト内の場所を示す URL の例 複数のホストが存在するプロパティの包括的な概要と、ドメイン プロパティのサポート 時系列グラフ クロール

                                                                  サイトのクロールの統計情報が新たに改善されました  |  Google 検索セントラル ブログ  |  Google for Developers
                                                                • Apex Legends おすすめ設定 – プロゲーマー分析と統計情報に基づいたガイド – ProSettings.jp

                                                                  プロゲーマーのあらゆる分析と統計情報に基づいたApex Legends設定ガイド Apex Legendsは数あるバトルロイヤルの中でも試合展開の速いゲームです。このゲーム性に適応しているプロゲーマー達による設定を分析し、最もおすすめできるApex Legendsの設定ガイドを作成しました。例えばプロゲーマー達は、グラフィックを低い設定にしてフレームレート(fps)を重視する傾向にあるようです。これは、Apex Legendsではグラフィック設定を下げても品質はそこまで低下せず、敵の視認性がさほど変わらないからです。 まず、解像度は1920×1080、画面モードはフルスクリーンを推奨します。 プロゲーマーの設定を分析すると、グラフィックを最低付近に設定する傾向にあります。理由は、Apex Legendsではグラフィック設定を下げてもプレイヤーに不利益がほとんど無いからです。 つまり、グラフ

                                                                    Apex Legends おすすめ設定 – プロゲーマー分析と統計情報に基づいたガイド – ProSettings.jp
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