-
基本操作
新バージョン/機能
ビューの依存関係を確認する方法(Vertica9.2新機能)
はじめに9.1以前のバージョンでは、ビューの依存関係を確認できるシステムテーブルはありませんでした。 バージョン9.2から実装されたview_tablesでは、ビュー関連の依存関係に関する情報が確認できます。前提と...
- #View
-
基本操作
新バージョン/機能
列追加/削除時のエラーを回避する方法(Vertica9.2新機能)
はじめにカラムを追加・削除する際、通常のALTER TABLE ~ {ADD|DROP} COLUMN文を使用すると、以下の場合にROLLBACKエラーが発生します。[ALTER TABLE ~ ADD COLUMN使用時] 既に存在するカラムと、同じ名前のカ...
- #エラー
-
データロード
新バージョン/機能
S3のデータをVerticaにロードする~セッションレベルでのAWSパラメータ設定~(Vertica 9.1新機能)
はじめにVertica 9.0では、S3からデータロードをする際にデータベースレベルでリージョンなどのAWSパラメータの設定を行う必要がありました。9.1からは、セッションレベルでのパラメータ設定が可能となり、データ...
- #AWS
- #COPY
- #パラメータ
- #セッション
-
新バージョン/機能
Management Console
Management Consoleで外部テーブルの利用状況を確認する方法(9.1新機能)
はじめにManagement Console9.1より前は、Verticsaの内部テーブルの利用状況のみ確認できましたが、9.1からは、外部テーブルとHCatalogの詳細情報を確認できるようになりました。外部テーブルの確認方法1. ログイ...
- #Management Console
-
セキュリティ
新バージョン/機能
v9.1で追加された監査機能(Vertica 9.1新機能)
はじめにVertica 9.1から、監査機能を提供するための新しい4つのシステムテーブルが追加されました。 これらのシステムテーブルを使うことで、データへのアクセスや不正な変更を参照できるようになりました。監査...
- #監査
- #サイズ
-
基本操作
新バージョン/機能
機械学習
任意のデータをOne-hot 表現に変換する(Vertica 9.0新機能)
はじめに機械学習を行う際、多くの場合はカテゴリデータをそのまま利用することはできないため、事前にベクトル表現に変換する必要があります。例えば、カラー列に「赤」、「緑」、「青」の三種類のデータがある...
- #機械学習
-
基本操作
新バージョン/機能
機械学習
Cross-Validation(交差検証)を行い、最適なアルゴリズム/パラメータを発見する(Vertica9.0新機能)
はじめに機械学習を行う際、最適なアルゴリズムやパラメータを見極めるための評価手法としてCross-Validation(交差検証)を使用することができます。例えば、10,000件のデータで予測モデルを作成する場合、学習デ...
- #機械学習
-
基本操作
新バージョン/機能
機械学習
各列の平均、中央値、最大値/最小値、標準偏差等を一括で確認する(Vertica9.0新機能)
はじめに機械学習を行う際などは、対象データの平均、中央値、最大値/最小値、標準偏差等を確認して、データを俯瞰する必要があります。Vertica 9.0より、SUMMARIZE_NUMCOL関数を使用することで、これら統計サマ...
- #機械学習
- #関数
-
基本操作
チューニング
新バージョン/機能
階層的なパーティション管理(Vertica9.0新機能)
はじめにパーティション機能を利用すると、不要なデータへのアクセスを削減できパフォーマンスを向上できます。しかし、これまでのパーティション機能は、テーブルの全データに対して、一定単位でしかパーティシ...
- #パーティショニング
-
基本操作
新バージョン/機能
UUIDデータ型のサポート(Vertica9.0新機能)
はじめにVertica9.0より、Universally Unique Identifier (以下、UUID)データ型をサポートしています。Vertica9.0からは、UUIDデータ型がサポートされ、16バイトで管理することができるようになりました。 これま...
- #データ型