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Every Friday, we’re showing you a couple of nice new tutorial-style Java 8 features, which take advantage of lambda expressions, extension methods, and other great stuff. You’ll find the source code on GitHub. Debates about the usefulness of ORM (Object-Relational Mapping) have been going on for the last decade. While many people would agree that Hibernate and JPA solve a lot of problems very well
SELECT T.id, ( CASE WHEN /*難解極まりない条件1*/ false THEN 1 WHEN /*難解極まりない条件2*/ false THEN 2 WHEN /*難解極まりない条件3*/ false THEN 3 ELSE 0 END ) AS stat FROM tbl T WHERE ( CASE WHEN /*難解極まりない条件1*/ false THEN 1 WHEN /*難解極まりない条件2*/ false THEN 2 WHEN /*難解極まりない条件3*/ false THEN 3 ELSE 0 END ) = 2 とても保守性が低いと思います。 WHERE を無くして stat を使用してアプリケーションレイヤーで絞り込むことも出来ますが、そうするとページング処理等がやりたい場合、とても非効率なことになります(データベースレイヤーでの LIMIT が
Google Spreadsheetを使ってたら、Query Languageというのがあるということに気づいて非常に便利だったのでメモ。 Query Language Reference (Version 0.7) | Charts | Google Developers Query LanguageというのはGoogle Spreadsheetの内容をSQLっぽい文法で絞り込んだり計算したりできるもの。 例として非常に雑な例を出すと、 簡単なTODOリストをおいている Sattus, Task名, 締切が書いてある 「TODO全体」というシートに書かれている というようなシートがあるとする。 このシートから 別シートに、DOING状態になっているタスクを日付順に抜き出したい 別シートに、Due dateを超えたタスクを抜き出したい という２つのことをやりたいとすると、Query
PostgreSQLをKubernetes上で活用するためのOperator紹介！（Cloud Native Database Meetup #3 発表資料）
War of the Hadoop SQL engines. And the winner is …? You may have wondered why we were quiet over the last couple of weeks? Well, we locked ourselves into the basement and did some research and a couple of projects and PoCs on Hadoop, Big Data, and distributed processing frameworks in general. We were also looking at Clickstream data and Web Analytics solutions. Over the next couple of weeks we wil
Lot of workloads exist for Big data, batch, machine learning, search, interactive SQL, Operational/user facing applicationsApache Drill fits into the interactive SQL category Analytics on Semi-Structured/Nested dataUse standard SQL to query Nested data without upfront flattening/modelingExtensions to ANSI SQL to operate on nested dataGeneric architecture for a broad variety of nested data types (e
Low-latency SQL queries, Business Intelligence (BI), and Data Discovery on Big Data are some of the hottest topics these days in the industry with a range of solutions coming to life lately to address them as either proprietary or open-source implementations on top of Hadoop. Some of the popular ones talked about in the Big Data communities are Hive, Presto, Impala, Shark, and Drill. Yahoo has tr
Apache Drill: Building Highly Flexible, High Performance Query Engines by M.C. Srivas, Co-founder and CTO at MapRAI-enhanced description The document discusses the capabilities and advantages of the MapR Data Platform in the context of Hadoop, emphasizing its ability to handle big data through flexible schema management and support for various data types. It highlights the importance of interactiv
Distributed SQL. Sub-second Queries on Live Operational Data Aggregations and ad-hoc queries. No pre-aggregation. Flexible schema. CrateDB is a real-time analytics database for live operational data. Built for teams who work with high-volume, high-cardinality data and cannot wait for ETL to catch up. Real-time industrial analytics Ingest millions of events per second from sensors and telemetry str
なぜ SQL_CALC_FOUND_ROWS や LIMIT OFFSET のページングが良く無いのか ここ最近の大規模サービス関連したデータページング考です。 mysql 5.5.34 で試して記事書いてます。 bigdata テーブルは id BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (id) なカラムがある前提です。もちろん InnoDB です。 2014年なんだからCOUNT(*)とかSQL_CALC_FOUND_ROWSとかLIMIT OFFSETのページングはやめようぜ - Togetterまとめが発端にみえるけど、わりと昔から話されてる事なんだけど、「nippondanji SQL_CALC_FOUND_ROWS」でググっても有用な情報ないし文書化されてないからしとく。 ページング処理で使われがちな機能です。 S
GameWith Developer Blog会社の技術ブログで執筆した記事をいくつかピックアップしています。 2020 年に起きたワークスタイルの変化とこれからについて #GameWith #TechWith - GameWith Developer Blogこの記事は GameWith Advent Calendar 21 日目の記事です。 最近、ブログ更新を怠っていた @serima です。Splatoon 2 でナワバリバトルをする日々を送っていますが、お仕事では開発マネージャーをしています。 2020 年は新型コロナウイルスの影響で世界的に働き方の変革を求められた年であり、弊社 GameWith も例外ではありませんでした。 このポストではフルリモートワークへの切り替えにおいて気をつけたことや、現在の課題と試みについて簡単に紹介できればと思います。 なお、現時点(2020 年 1
SQL in Java 8: ResultSet Streams. With Java 8, writing SQL will change fundamentally, no matter what API you're using. List<Schema> result = new ArrayList<>(); try (Connection c = getConnection()) { String sql = "select schema_name, is_default " + "from information_schema.schemata " + "order by schema_name"; try (PreparedStatement stmt = c.prepareStatement(sql); ResultSet rs = stmt.executeQuery())
Additions: Numeric values are automatically recognized in more cases. Date / Time / DateTime values are automatically recognized in reasonable formats. See Time Strings for a list for accepted formats, and how to convert from other formats. Added join support! Multiple files / directories can be loaded by listing them at the end of the command. Directories are read by reading each file inside, and
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