技術情報

はじめにVerticaでは、データベースの可用性をK-Safety によって設定することができます。Verticaの可用性やK-Safetyにつきましては、以下の記事をご確認ください。Verticaの可用性機能https://www.ashisuto.co.j...

はじめにvertica.logはLinuxのlogrotateにより、ログのローテートが行われます。デフォルトでは1日1回ログファイルのサイズがチェックされ、10MBを超えている場合はローテートされます。10MBを超えない場合も、週...

はじめに機械学習で作成したモデルのサマリー情報を確認する場合は、GET_MODEL_SUMMARY関数を使用します。サマリー情報では、説明変数のp値や、モデル作成時に使用した説明変数やハイパーパラメータの値などを確...

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...

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...

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...

はじめにManagement Consoleで特定ノードの停止、起動する手順をご紹介します。特定ノードの停止手順１．対象のデータベースを選択します。２.［Manage］を選択します。３. [Node list] から停止するノードを選択...

はじめに本記事では、Verticaで発生したイベント（エラーや警告など）をOSのsyslogに出力する方法を紹介します。 この設定を行う事で、syslog監視の仕組みを使ってVerticaの監視をする事ができようになりますので...

Verticaで実現する機械学習 Verticaはデータベースでありながら、ハイパフォーマンスな機械学習機能を持っており機械学習モデルの作成や、モデルを使った予測をSQLで簡単、高速に実現できます。本動画では、セン...

本記事では、Verticaの性能や機能に関するデモ動画の記事をまとめています。Verticaの検索パフォーマンスに関するデモ動画1つ目は、自動チューニングのみで圧倒的な検索パフォーマンスを発揮するVerticaのデモ動...