見知らぬ土地に引っ越す際に適正な価格の家を探したり、今の自宅を賃貸・売却する際に価格を決めたりするには、何か参考になる情報を集めたいものです。そんなときに使える無料の不動産情報サイトが「HowMa(ハウマ)」で、日本全国の不動産情報を地域・物件ごとに算出し、戸建とマンションの相場価格「ハウマッ値」を調べることが可能とのことで、実際に使ってみました。 [HowMa]不動産取引をもっと楽しくもっと身近に https://www.how-ma.com/ ◆地図から不動産相場を検索 HowMaでは選択した地域の不動産相場を自動推計して、エリア内の不動産の価格を地図上で視覚的に見ることができます。まずはHowMaにアクセスして、トップページの検索ボックスに相場価格を調べたい地名や住所を入力し、「検索」ボタンをクリック。今回は東京都品川区の不動産相場を調べてみることにします。 しばらく待っていると、東

はじめに Amazon Redshiftは、Amazon Web Services（AWS）が提供するデータウェアハウス（DWH）サービスで、2013年2月に正式リリースされ、同6月4日には東京リージョンでも利用可能になりました。既存のDWHと比較しても安価で、PostgreSQLベースで容易に高速なデータ分析が可能であることなどが知られており、注目も高まっています。 ところが、日本国内では「使ってみた」という情報は非常に少ないです。幸運にも筆者は、限定プレビューの段階からRedshiftに触れる機会に恵まれました。そこで、今回は「こんな使い方をしてみました」「こんなところでつまずいた」といったことを中心に紹介したいと思います。 なお、本記事は限定プレビュー～サービス開始当初の米国東部リージョンでの使用結果を元に執筆しており、当時のAPIバージョンは2012-12-01です。東京リージョン

GSKの医療用医薬品を使用される患者さまとご家族の皆さま向けの医薬品情報です。製品を正しくご使用いただくための情報を掲載しています。下記の「ご利用上の注意」をお読みの上、ご利用ください。 このページに掲載されている情報は、医療機関で弊社医療用医薬品の処方を受けた方に、医薬品についての一般的な情報や、適正にご使用いただくための情報を提供するものであり、医学的アドバイスを提供するものではありません。 医療に関する判断は、患者さんの特性を考慮し、医師と患者さんとの相談の上で行うものです。治療上の質問は、医師にご相談ください。 このページに掲載されている情報は、日本国内に居住されている方のためのものです。

従来のデータベースをメモリに載せるだけではだめなのか？ インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その2） 現代のサーバは1台で複数のプロセッサを備え、数百ギガバイトから数テラバイトのメインメモリを搭載可能です。これは多くの企業で利用されているデータベースがそのままメモリに載るほどの容量です。 大量のメモリを搭載したサーバを用いれば、Oracle DatabaseやSQL ServerやDB2など従来のディスクベースのデータベースでも、データベースをまるごとメインメモリのバッファキャッシュに載せることができます。そうすればディスクアクセスのボトルネックは事実上ほとんどなくせるため、高速なデータベースアクセスが実現します。 だとしたら、データベースをすべてメモリに載せる機能を備えたインメモリデータベースを、わざわざ使う必要はあるのでしょうか？ この疑問は、以前の記事「キャッシュの大き

カラム型データベースはなぜ集計処理が高速で、トランザクションが苦手なのか。インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その4） 現在主流となっているOracle、SQL Server、DB2などのリレーショナルデータベースは事実上すべて、行（ロー）指向で内部の処理を行っています。一方で、最近急速に注目されているのが、列指向で内部処理を行い、大量データの集計や分析処理に優れた「カラム型データベース」（あるいはカラム指向データベース、カラムナーデータベース）です。 カラム型データベースはSybase IQやNetezza、Verticaなどデータウェアハウス専用のデータベースで主に採用されています。また、SQL Serverには「ColumnStore Index」、Oracle Exadataには「Hybrid Columnar Compression」と呼ばれるカラム型データベースの

1. Database Smells データベースの不吉な臭い ＠データベース・リファクタリング読書会 奥野 幹也 @nippondanji mikiya (dot) okuno (at) gmail (dot) com 2. 免責事項 ● 本プレゼンテーションにおいて示されている見解は、私自身 の見解であって、オラクル・コーポレーションの見解を必ず しも反映したものではありません。ご了承ください。 3. 自己紹介 ● 今日は個人として来ています。 – http://nippondanji.blogspot.com/ – Twitter: @nippondanji ● MySQL サポートエンジニア – 2000 年にサン・マイクロシステムズ入社 – 2007 年に MySQL KK へ転職 – 気付くとまたサン・マイクロシステムズに・・・ – 現在は日本オラクルに在席。 – サポート一筋

BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため

Amazonクラウド、SSD上の新NoSQLデータベース「DynamoDB」を公開。性能をダイナミックに上げ下げ可能 「DynamoDBは、15年にわたる大規模なNoSQLデータベースとクラウドサービスから学んだことの集大成だ」（DynamoDB is the result of 15 years of learning in the areas of large scale non-relational databases and cloud services.）。Amazon Web Serviceが新サービスとしてβ公開したDynamoDBについて、Amazon.comのCTOであるWerner Vogels氏は自身のブログAll Things Distributedのエントリ「Amazon DynamoDB – a Fast and Scalable NoSQL Database

名字ランキングデータ提供について 無料で日本最大150万人登録のデジタル家系図を作りたい方はこちら!! 2024.11.27 2024年 有名人年間トレンドランキングを発表!! 2024.11.6 2024年 名字年間トレンドランキングベスト100を発表!! 2024.11.1 今なら名字や系図の文献が大特価で手に入る!! 2024.11.1 戦国村を作ろう!のLINEスタンプ　好評販売中!! 2024.10.7 【2024年10月最新版】各名字の順位・人数データを更新!! 2024.10.2 2024年セ・リーグ優勝 読売ジャイアンツ選手の珍しいレア名字ランキングを発表!! 2024.9.25 2024年パ・リーグ優勝 福岡ソフトバンクホークス選手の珍しいレア名字ランキングを発表!! 2024.9.13 名字コラムに大分県で多い名字ランキング30を発表!! 2019.3.13 【特別寄稿

正規化とは、データを一元管理するための理論です。 1データ1箇所の原則を実現するために、1970年にE.F.Codd氏がリレーショナルモデルの理論として提案しました。正規化の理論は、データの冗長性を排除し、更新時の整合性を維持しやすくすることを目指しています。 具体的には、属性間の関連性を分析し、属性の最適なグループ化を図ることを目的としています。 一般には第3正規化まで行えば十分といわれていますが、本来は、あてはまる場合にはきちんと第5正規化まで行う必要があります。 まず、正規化の処理をする際によく出てくる関数従属という用語の意味を復習しておきましょう。 ◎ 関数従属とは ある属性Aの値が決まると他の属性Bの値が一意に決まるとき、「属性Bは、属性Aに関数従属である」（A→B）といいます。 完全従属とは、2の属性A、Bの間でA→Bが成立し、Aが複数の属性の集合で成り立っている場合、Aのいか

グーグルがNoSQL軽量ライブラリ「LevelDB」をオープンソース化。SQLiteとの比較ベンチマークも公開 キーバリュー型データストアは、いわゆるNoSQLデータベースの代表的な種類の1つ。LevelDBは以下のような特徴を備えています。 基本的な操作は、Put(key,value), Get(key), Delete(key) 1つのトランザクションとして複数の変更操作が可能 データは自動的に圧縮し保存される SQLite、Kyoto TreeDBとの比較ベンチマークも LevelDBはC++で書かれたライブラリで、今後のChromeブラウザのIndexedDBはLevelDBで実装されると説明されています。 Upcoming versions of the Chrome browser include an implementation of the IndexedDB HTML5

データベース設計の話をしていて、「連番の主キーは業務上意味のないデータだから、テーブルに持たせるのはムダだ。複合主キーにするべき」という意見を聞く機会がありました。 脊髄反射で「ないわー」と思ったものの、理由を上手く説明できなかったので、改めて考えてみました。 その結果、次のような結論に至りました。 単一の連番カラムによる主キーと、複合カラムによる主キーとで迷ったら 実装をシンプルにし、業務変更の影響範囲を小さくするために、複合主キーを避ける というわけで、調べたことや考えたことをメモしておきます。# 間違っている部分があれば、教えていただけると嬉しいです。 （2011/07/25 追記）複合主キーとサロゲートキーについては、要件やシステムに依存して多様な判断がありうると思います。にもかかわらず、「避けるべき」というタイトルにしたのは極端でした。申し訳ありません。ご指摘下さった皆さん、あり

日本ヒューレット・パッカード（日本HP）は2011年4月26日、データベースに関する新戦略の発表会を開催した。新戦略では「データベース ロックリリース」をキーワードに、特定のベンダーの製品にロックインされがちなデータベース環境を、他のベンダー製品上に移行しやすくするサービスを提供する。これにより、データベースベンダーに対するユーザーの価格交渉力を高めることを狙いとする。 日本HP エンタープライズサーバー・ストレージ・ネットワーク事業統括の杉原博茂執行役員（写真1）は、新戦略を発表した背景として「ユーザーのコストを削減するには、データベースソフトに支払うライセンス費用を見直すことが必須になっている」ことを指摘する。日本HPの試算で2005年の同一性能モデルと現在のコスト構成を比べてみると、ハードウエア費用は20分の1以下になっているのに対し、データベースは30％強ほど下がっているに過ぎない