BigQueryのDataAgentの１つである、「Conversational Analytics」がpublic previewとして登場しました！ (日本語ドキュメントでは現在（2026年2月時点）も『早期アクセス』という表記になっていますが、パブリックプレビューとして利用可能です) 今回の記事では Conversational Analyticsでは何が出来るのか？既存のAIとの差分はどういうものなのかを紹介していきます。 1. はじめに：なぜ今、対話型分析なのか？ 「データを民主化したい」 多くの企業が掲げる目標ですが、現実は甘くありません。現場の担当者がデータにたどり着くには、SQLを習得するか、忙しいデータアナリストに依頼して数日待つ必要があります。 これまでも「自然言語でSQLを書くAI」は存在しました。しかし、実際に業務で使おうとすると、社内独自の専門用語や複雑な集計ルー
@tkanayama_です。「SQLアンチパターン *1」 という本を読みました。「ポケモンを題材に因果推論を実践してみる」のように、仮想的なストーリ上で実際に使ってみた感を出すことにより、自分の記憶に定着させることを狙います。 前提として、何をアンチパターンとするかは状況（ベンダーフリーである必要があるかどうか、どの程度の頻度で更新されるか・・・など）によって大きく異なるので、下記で紹介するアンチパターンは実は状況によっては問題にならないケースもあるかと思います。この投稿はあくまで「SQLアンチパターン」に忠実に従うことが目的です。 www.oreilly.co.jp 追記 登場人物 ストーリー フシギダネへの対応 ヤミカラスへの対応 ディグダへの対応 誤登録でポケモントレーナーになってしまったユーザーの削除 最後に 謝辞 追記 このブログを公開後、「外部キー制約はレコードロック周りのト
SQL、書いてますか？ こと大規模データ処理の分野においてはSQLはもはや標準インターフェイスであり、 分析やらバッチやらに関わっている皆様は日々大量のSQLクエリーを生産していることと思います。 そこでちょっと気になるのが、 SQLのコーディングスタイルってどうするのが一般的なんだっけ……？ という点です。 イマドキはSQLなんてO/R mapperに吐かせることが多いからなのか、 それともコードを広い範囲で共有することがそもそもないからか、 SQLのコーディングスタイルについて見聞きすることは他のプログラミング言語に比べるとだいぶ少なく、 いまいち決定版と言えるスタイルがないなと感じています。 そんなわけで本日は、SQLのコーディングスタイルについての意識を活発化させるべく、 クックパッドでわたし（青木）が使っているコーディングスタイルから特徴的な点を紹介したいと思います。 特に、分析
https://github.com/r7kamura/scheman 旅行を兼ねて沖縄に開発合宿に来ているので、1日目の成果を書き出しておく。 目的 Webアプリの開発フローで次のような状態を実現したい。 DBの変更のたびに変更用のSQLやMigrationファイルを人間が書かなくて良い migrationファイルを書く代わりに人間はスキーマを編集する スキーマはSQLで記述できる (DSLの使用を強制されない) SQL以外の言語でも記述できる (DSLを使用しても良い) 方針 次のような実装を試みた。 SQLを構文解析してスキーマデータに変換する (解析器は事前に実装済み) 適用すべきSQLを2つのスキーマデータの差分から自動で計算する SQL以外の解析器も作成可能に scheman diff scheman diffというコマンドを実装した。 これは変更前後の二つのスキーマの差分を標
SQLはデータベースからデータを抽出したりするための言語です。 この文書は、ErogameScapeのデータベースからSELECTを使って自由自在にデータを取得できるようになることを目標にします。 エロゲーをやりはじめる大学生くらいのときに、大学の講義でデータベースを学んで、退屈だなーと思った時に、ErogameScapeでSQLを学ぶことで、少しでもSQLに興味を持って、自身でデータを加工することを学習して頂けると幸いです。 ※私の大学のリレーショナルデータベースの授業では、自分の身の回りの何かをER図に落とし込んで、DBを設計し、PostgreSQLに実装し、実際にデータを入力してSELECTしてみるところまでをやりました。 ER図という概念を学んだとき「ああ、これは面白い」と思いました。 先生はこう言ったのです。 「ER図に落とし込むと、思いもよらなかったことが分かる。」と。 当時、
TOPICS Database 発行年月日 2013年01月26日 PRINT LENGTH 352 ISBN 978-4-87311-589-4 原書 SQL Antipatterns FORMAT 本書はDB設計やSQL記述の際に避けるべき事柄を1章で1つ、25個紹介する書籍です。リレーショナルデータベースを中心に据えたシステム開発には、様々な場面で陥りやすい失敗（アンチパターン）があります。本書はデータベース論理設計、データベース物理設計、クエリの記述、アプリケーション開発という4つのカテゴリに分け、それぞれの分野におけるアンチパターンを紹介し、失敗を避けるためのより良い方法を紹介します。複数の値を持つ属性や再帰的なツリー構造の格納から、小数値の丸めやNULLの扱いに起因する問題、全文検索やSQLインジェクション、MVCアーキテクチャなど、実践的かつ幅広いトピックを網羅します。日本語
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
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