「SQL」に関連する技術ブログ

企業やコミュニティが発信する「SQL」に関連する技術ブログの一覧です。

Cox AutomotiveがAmazon Neptuneを活用したIDグラフでデジタルパーソナライゼーションを強化

Cox Automotive Inc. は、自動車の購入、販売、所有、利用をすべての人にとってより簡単にする会社です。グローバル企業である同社は34,000以上のチームメンバーと、Autotrader®、Clutch Technologies、Dealer.com®、Dealertrack®、Kelley Blue Book®、Manheim®、NextGear Capital®、VinSolutions®、vAuto®、Xtime® などのブランドファミリーを有しています。5大陸にまたがる数百万の自動車購入予定者や、

dbtvault改めautomate_dvで実装するDataVaultモデリング

​データ分析基盤グループでデータエンジニアをしている平川です。 DataVaultに関する記事の第2回目となります。(第1回の記事は こちら です) 第2回の記事は、DataVaultモデリングの中心となるHub/Link/Satelliteをdbtのパッケージを利用して作っていくという内容です。 2,3回目の内容が当初と少し変わっていますので、再掲いたします。 第1回: DataVaultってなに?どんな特徴がある

Amazon S3 の API オペレーションを分析してストレージコストを最適化する

このブログは Manish Singh(シニアテクニカルアカウントマネージャー)によって執筆された内容を日本語化したものです。原文は こちら を参照してください。 急速に変化するデータ環境(例:大規模なデータが頻繁に作成、共有、複製される状況)により、データストレージの需要が高まっています。多くのお客様は、費用対効果の高いデータの保存方法や、費用をかけ

デバイスから AWS IoT Core や Amazon Kinesis にデータを取り込む際のベストプラクティス

モノのインターネット (IoT) のデバイスは、クラウド上でトレンドの特定や意思決定に利用できるデータを生み出します。 スケーラブルなデータ取り込み機構を設計するのは複雑な作業であり、最初のステップはデバイスの期待動作を把握することです。つまりデバイスが、どうやってデータを送信しているか、どれくらいのデータ量か、データーフローのパターンは何か

最大63倍の高速化を達成、Unityタイトルにおけるローカルデータ基盤を一新した新基盤の開発事例

概要 GOODROIDでリードエンジニアをさせて頂いています及川です。 弊社ではマスタデータなどの一 ...

H3を使用したLookerでの可視化

こんにちは、タイミーのデータ統括部データサイエンス(以下DS)グループ所属の菊地です。 今回は、タイミーがBIツールとして導入しているLookerでの、 H3 を使用した可視化をするための取り組みを紹介したいと思います! H3とは H3 とは、 Uber 社が開発しているグリッドシステムで、 オープンソース として提供されています。 H3 では、位置情報に紐づいたイベントを階

データスペシャリストコース新人研修レポート(2023年)GCPハッカソン

自己紹介 始めまして。今年度、株式会社リクルートにデータスペシャリストとして新卒入社しました澤邉裕紀、山根大輝と申します。

AWS Glueを用いた自動拡張型ETLでスピーディな分析基盤を構築

KINTOテクノロジーズの分析グループでデータエンジニアリングチームのチームリーダーを担当している中川です。 最近はゴルフに目覚め球単価を気にする生活になりました。今年の目標はコースデビューすることです! さて本記事ではKINTOの分析基盤をどのように効率よく開発し、サービスローンチに合わせて分析に必要となるデータを提供しているのかというデータエ

Azure Cosmos DB から Amazon DynamoDB に移行する際に想定される相違点

(本記事は 2023/01/27に投稿された Differences to expect when migrating from Azure Cosmos DB to Amazon DynamoDB を翻訳した記事です。) Azure Cosmos DBのワークロードを Amazon DynamoDB に移行することを検討しているお客様から、どのような違いが想定されるのかと聞かれることがあります。この記事では、Azure Cosmos DBからDynamoDBへの移行時に想定される相違点と、それに備えるための計画について説

FORCIAの監視についてご紹介します

こんにちは。旅行プラットフォーム部エンジニアの高嶋です。 突然ですが、皆さんアプリの品質や安定運用を担保するためには何が必要だと思われますか?テストや定期的なアップデート、保守性の高いコードなど様々ありますが、それらの他にも重要なものがあります。 そう、監視ですね。アプリも人間と同じで定期的な健康診断が必要です。また、FORCIA で提供して

【第4回】ビッグデータ分析のためのSQL基礎

本連載では、ブロックチェーンの基本的な仕組みを解説しながら、オンチェーンデータを分析するための基本的な手法について、全8回で紹介します。 第4回となる今回は、オンチェーンデータ分析の手法としてSQLを用いることのメリットについて、SQLの背景にある概念や歴史などを交えながら解説していきます。 データ分析のためのSQL SQLとは、もともとリレーショナルデ

Amazon CloudWatch Metrics Insights アラームによるアラームライフサイクルの最適化

動的に変化するリソース群全体を、簡単に監視しアラームを設定するのに苦労していませんか? 利用料がかかっている不要な大量のアラームが存在し、把握できなくなっていませんか?増減するリソースに合わせて、自動的に調整されるアラームを簡単に作成する方法を探してますか? このブログでは、使用されなくなった AWS リソースにアラームが発生するリスクや新

Cloud WorkflowsとDataformを用いたデータ分析パイプラインを構築してみた

G-gen 又吉です。当記事では、Cloud Workflows と Dataform を用いてデータ分析パイプラインを構築してみたいと思います。 前提知識 Cloud Workflows Dataform ETL と ELT 概要 今回の構成 Cloud Workflows のスコープ Dataform のスコープ 準備 ディレクトリ構造 main.tf gcf_source_code/etl_raw_data main.py requirements.txt gcf_source_code/etl_weather_data main.py requirements.txt source_data 実行 Terraform 実行 Dataform の設定 概要
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