タグ

関連タグで絞り込む (8)

タグの絞り込みを解除

データベースに関するkoKekkohのブックマーク (3)

  • 名字マップ

    この日本の名字マップは、電話帳や住宅地図の表札名の約4千万件のデータを、都道府県ごとに集計し、地図化したものです。表示方法としては絶対数と特化係数が選べます。また、2画面で異なる名字を地図化したり、絶対数と特化係数の地図を比較したりできます。 特化係数：当該の名字が各都道府県でどの程度特化しているかを示したもので、最大値が100であれば、全国的に均等に分布していることになります。 作成：立命館大学 協力：アクトン・ウインズ株式会社

  • SQLiteのデータ型

    SQLite3 のデータ型について解説します。 SQLite3 のデータ型を考える場合には格納される値そのもののデータ型と、値を格納するカラムのデータ型を分けて考える必要があります。

    SQLiteのデータ型

  • データベースを遅くするための８つの方法

    はじめに Twitterのタイムラインを見ていたらバッチ系のプログラムで逐次コミットをやめて一括コミットにしたら爆速になったというのを見ました。当たり前でしょ、と思ったけど確かに知らなければ分からないよね、と思って主に初心者向けにDBチューニングとかは入ってないです。 自分の経験的にOracleをベースに書いていますが、他のDBにデータをインサートすると言うのはかなり一般的な処理です。しかしデータ量が少ない時はともかく大量のインサートを逐次コミットで処理するとめちゃくちゃ遅くなります。数倍から十数倍遅くなることもあるので、10分程度のバッチが１時間越えに化けることもザラにあるので原

    データベースを遅くするための８つの方法
    koKekkoh
    koKekkoh 2020/11/16
    アプリからしかDBを見ていない奴のあるあるじゃないかな？
    リンク
  • 1

お知らせ

もっと読む

公式Twitter

  • @HatenaBookmark

    リリース、障害情報などのサービスのお知らせ

  • @hatebu

    最新の人気エントリーの配信

はてなブックマーク

公式Twitter

はてなのサービス

  • App Storeからダウンロード
  • Google Playで手に入れよう
Copyright © 2005-2025 Hatena. All Rights Reserved.