13を操作するまずは堅実に定番RDBからNoSQLブームで勉強会界隈では影が薄れた感があるRDBMSですが、当たり前の存在になっただけで健在です。当サイトが使っているCMS『WordPress』にはMySQLが組み込まれていますし、当サイトを置いているAWSでもPostgreSQLがRedShiftやAuroraなど基幹サービスで使われています。統計モデリングを知らないのにディープラーニングでイキる人が信用出来ないのと同様、RDBMSを知らないのにNoSQLを語るのもイタい人です。Igniteなどの分散データベースにハマっていましたが、自分のイタさに気づいたためPostgreSQLを学び直しています。NoSQLや分散データベースを業務で使いこなしている方々の講演は勉強会で聞くことが出来ますが、彼らは「RDBMSを経験した上でNoSQLに進んでいる」のです。未経験者が講演を聞いていきなりNoSQLに行くのは『悪手』です。初心者がNoSQLや分散RDBでやりたいことはPostgreSQLでも出来ているNoSQLが主に扱うJSONはPosgreSQLでも『JSON型』として扱えます。IMDBで話題となったインメモリ処理はPostgreSQLでも駆使されています。分散データベースの特徴であるクエリの並列処理はPostgreSQLでもパラレルクエリとして実装されている上、特別の設定無しで自動的に使ってくれます。IgniteでPCサーバ5台のクラスタを構築しましたが、数10GB程度のデータではクエリに要する時間がシングルノードのPostgreSQLの方が速かったです。2.5GbEでもLANの遅延で並列処理のメリットが相殺されてしまいます。この規模のデータでクエリを高速化するなら、32コア64スレッドのパソコンでも買えば良いと思います。いう事実は、基本的すぎて勉強会ではなかなか教えてもらえないですね。エンジニアの方にとっては常識なのでしょうが......💦PythonでPostgreSQLを扱うパッケージ『psycopg2』PythonでPostgreSQLを扱う際は『psycopg2』というパッケージを使うのが一般的なようです。視覚化のためのパッケージ『Plotly』と併せてインストールします。必要なパッケージの読み込みなどの初期設定を行います。init_notebook_modeinit_notebook_mode()psychopg2でデータベース接続を定義します。con続いて、クエリを定義します。rows定義したクエリを実行します。sql)クエリの結果をPandasデータフレームに代入します。pd.DataFrame(result)df.head()とりあえず全部カラム名をつけてあげます。columnsdf.head()Plotlyで表示するデータを設定します。trace2]続いて、Plotlyの特長であるスライダーを設定します。))グラフを描画します。layout=layout)iplot(fig)スライダーを動かせるグラフの出来上がりです。updatePosgreSQLをaptのレポジトリに登録します。アーカイブを取得する必要があります。ディスク容量が消費されます。Yデフォルトではバージョン13が入るようです。RDBMS.無事動いているようです。21.04に未対応のようです。使用できませんが、別のパッケージから参照されます。これは、パッケージが欠落しているか、廃止されたか、または別のソースからのみ利用可能であることを意味します。レポート』のデータベースを作ってみます。google_mobilityDBeaverで接続します。DBeaverでSQL文を実行してテーブルを作成します。integer);CSVデータのインポートいよいよCSVのインポートです。DBeaverはCSVも格納先フォルダをデータベースとして登録してからPostgreSQLにインポートするのがお作法のようです。データベース上のテーブルとCSVでカラム名が一致していれば、マッピングで困ることはないようです。Mobilityデータも短期間のうちにplace_idというカラムが増えており、オープンデータの扱いのやっかいさを実感します。増えていたカラムはvarchar(32767)で格納されてしまっているので、varchar(32)に縮小します。select文でデータを抽出する4838804レコードから400ミリ秒ほどでselect文を実行できました。自粛の影響が残っているようです。21.04当サイトではPayPay送金による寄付をお願いしております。記事が役に立ったら100円でも結構ですのでお送り頂けると嬉しいです。WordPress.。