SQL Query Order of Execution

The SQL order of execution defines the order in which the clauses of a query are evaluated. Understanding query order can help you optimize your queries.

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技術者の話 | 1 min read

SQL チェックシート:SQL サーバーの列情報の収集

sys.tables についてsys.columns についてsys.types について SQL サーバーでは、sys.tables や sys.columns、sys.types などのシステムテーブルを加えることによって、特定のテーブルの列の詳細(列名、列 ID、列)を収集できます。 クエリ 1:テーブルと object_id のフェッチ sys.tables について sys.tables は、システムテーブルで、データベース内のテーブルに関する情報を維持するのに使用されます。データベースに追加されたすべてのテーブルに対して、sys.tables テーブルにレコードが作成されます。各テーブルにあるレコードは1つのみで、テーブル名、テーブルのオブジェクト...

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技術者の話 | 1 min read

(製造データベースのための) SQL クエリを微調整する 8 つの方法

データウェアハウスなしで活動している、またはレポーティングのための分析データベースを分けている組織において、最新のデータの唯一のソースは、ライブ製造データベースにあるかもしれません。製造データベースにクエリを行う場合、最適化が重要です。非効率的なクエリは製造データベースのリソースに負担を増やし、クエリにエラーが含まれていれば、その他のユーザーに対して、パフォーマンスの低下やサービスの損失を生じる可能性があります。従って、データベースのパフォーマンスへの影響を最小限にするには、クエリを最適化することが重要です。 1.開始する前にビジネス要件を定義する 前の記事では、BI のためのビジネス要件を定義するためのベストプラクティスを取り扱いました。SQL クエリを最適化する際、次の作業を適用する必要があります。 関連する利害関係者の特定 すべての関係者をクエリを開発するための議論に関係させるようにしてください。製造データベースにクエリを行う場合は、DBA チームを含めてください。ビジネスの結果に重点を置きます。 クエリには確実で一意の目的が必要です。調査または重複報告書のために製造データベースに重い負担をかけることは不要な作業です。適切な要件のために議論の骨組みを作ります。 その対象の読者を特定することによって、報告書の機能と範囲を定義します。これはクエリの焦点を正しいレベルの詳細があるテーブルに合わせます。重要な質問をすることで、適切な要件を策定します。 この質問は通常、5つのWに従います – 誰 (Who)何 (What)どこ (Where)いつ (When)なぜ (Why)具体的な要件を書き、利害関係者と確認します。 製造データベースのパフォーマンスはあまりにも重要なため、不明確または曖昧な要件を含むことはできません。要件はできる限り具体的にし、クエリを実行する前にすべての利害関係者と確認します。...

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Diabetes Prediction Using Support Vector Machines
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Govind Rajagopalan is a senior engineering manager at Sisense. In this post, he’ll be showcasing advanced Python functionality using Sisense...

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データ分析を新たな高みへと進めるための 5 つのテクニック

定量データ vs 定性データ定量データの分析定性データの分析 あなたの組織に適したビジネスインテリジェンスを実装することは、単に追加データを収集する以上のことです。そう、このようなデータをすぐに使用可能な洞察へと変換することです。様々なソースから組織が現在集めることができるデータの量は、どのプロセスが機能しているかを理解し、今後の傾向に向けてチームが備えるのに役立つ、中身を確認できる能力を提供します。しかし、適切な分析や集めたデータを把握しなければ、手に入れているすべての値や数字にはなんの関係性もありません。 さらに重要なことに、データを分析する方法に正解はないのです。あなたのニーズや集めるデータの種類によって、正しいデータ分析方法は変わります。また、これにより、各種類のデータやどの方法が最善の結果をもたらすのかを理解しておく必要性がでてきます。それでも、一部の共通のテクニックは効果的であるため、ほとんどのデータ分析ソフトウェアにはそのような方法が含まれています。この記事でご紹介する 5 つの方法は、より効果的ですぐに使用可能な洞察を作成する手助けになります。 定量データと定性データ: その違いは? あなたのデータセットに対して正しいデータ分析テクニックを選ぶための第 1 歩は、データの種類が定量データなのか、または定性データなのか、ということを理解することです。その名が示す通り、定量データはデータの量や具体的な数字を指します。このデータには、販売数や、クリックスルー率のようなマーケティングデータ、賃金データ、収益、その他客観的に数えられるデータや測定可能なデータが含まれています。 定性データは、組織のより解釈的で主観的な点と関係しているため、特定するのがより難しくなります。定性データには、顧客調査や従業員との面談から得られた情報が含まれており、一般的に量より質を指しています。そのため、定性データの分析方法は、定量データに対する分析テクニックよりも構造化されていません。 定量データの分析 定量データの分析方法は、確固たる事実に基づいた正確な数字や、データを解釈する能力に依存しています。分析方法を向上させるために最初にご紹介する 3 つの方法は、定量データに焦点を当てています: 1.回帰分析 回帰分析は、予測を立てたり今後の傾向を予想する必要がある際には素晴らしい方法となります。回帰分析は、従属変数(測定したいもの)と独立変数(従属変数を予想するために使用するデータ)の関係性を測定します。従属変数は...

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