Send feedback Query and view logs overview Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This document describes how you query, view, and analyze log entries by using the Google Cloud console. There are two interfaces available to you, the Logs Explorer and Log Analytics. You can query, view, and analyze logs with both interfaces; however, they use differen
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
つい先日、とあるシステムの処理の流れと一部処理のフローチャートを付けた見積り資料を書くことになり、ちょうど良い機会だったので、MarkdownでUML図表が描ける「StackEdit」を使って、オールMarkdownで資料を作成してみた。 いやぁ、打ち込んだテキストがリアルタイムに図表化されていく様は、とても新鮮で、そしてすごく面白かった。資料が出来上がった後の達成感というか、完成した図表を見た時の感動が結構はんぱない。技術系の資料作成でこんな良い体験ができたのは初めてかもしれんな…(笑) ──と、結構感動的な体験ができるMarkdownでのUML図表作成なんだが、せっかくなのでそれの書き方を含めてもう少し突っ込んだTIPSとしてまとめておこうかと思った次第。 Markdown+UML とは？ とりあえず、「Markdown+UML」というのは私の造語だ。まぁ、正確に言うなら「UML di
Tableau DesktopではExcelをデータソースとして扱う事が出来るのでTableau自体のデモや簡単なデータ検証・分析を(データベース等に環境を容易せずに)行う事が可能ですが、分析の際に利用するデータは必ずしも分析に適したフォーマットになっていない可能性があります。そこで当エントリではTableauによる分析の初歩段階、Excelで作られたデータに対して接続を行う際に、そのExcelを『より分析に適した』形に成形・編集するポイントについて見て行きたいと思います。(※内容的にはExcelをベースにした形となりますが、一部内容はDBやDWHにデータを格納する際の参考にもなると思います) 目次 Tips 1).1行目はヘッダーとする事 2).同じ種別のデータは行内で並べず、別のデータ行として切り出す 3).ヘッダは単一行に留める(複数見出し行、中見出しのような形でヘッダ項目1つだけ、
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Note: This service is not intended for secure transactions such as banking, social media, email, or purchasing. Use at your own risk. We assume no liability whatsoever for broken pages.
Alternative Proxies:
