もとは、androidのN2TTSやVocalizerという読み上げアプリ用に作ったユーザー辞書(読み替え単語集)です。 最近のTTSエンジンは十分に賢いので、このユーザー辞書を使うと、かえって読み上げ精度や抑揚が悪くなるかも。 (例:「青瓦台」は、googleテキスト読み上げでは「セイガダイ」と正しく読めるが、マイクロソフトのHarukaでは「アオガワラダイ」と読んでしまうなど、TTSエンジンによって得意・不得意がある) ベクターのフリー辞書などを転用して、時代小説などに頻出する地名や人名などを登録してみました。 TabSpeechというChromeプラグインでユーザー辞書(読み替え)のデータベースを指定できるので、このデータベースも利用できると思います。 ★ユーザー辞書を充実させるため、単語追加歓迎します。 ただ、隆盛(人名でのタカモリ、普通名詞のリュウセイ)とか意味によって読み方が変
この前、ひょんなことから、友人と「Database as a Service」というのはいったいなんなのか、という話になった。 巷を賑わせつつある、プラットフォームレイヤーのサービス化。それもデータの永続化というレイヤーにフォーカスしたサービス。具体的には、Amazon SimpleDB *1, Facebook DataStore, Salesforce Database (force.com Database) のそれぞれの違いはなんなのか、という話。 「サービスとして提供されるデータベース」の分類の仕方として、いろいろ着眼点はあるけれども、もっとも自分が面白いと思っている分類の仕方に、それがデータベースホスティングから由来しているのか、それともWebサービスAPIの拡張なのか、という観点がある。それぞれHosted Database 型とExtended Web Service型とし
ベンチャー企業の米VoltDBは5月25日(米国時間)、オープンソースのデータベースシステム「VoltDB 1.0.1」をリリースした。高速、拡張性、ACID遵守などを特徴とする次世代DBMSとしている。 VoltDBは「Postgres」「Ingres」などのデータベースプロジェクトを共同で創始したMichael Stonebraker氏が設計したもので、Stonebraker氏が非常勤教授を務めるマサチューセッツ工科大(MIT)、ブラウン大学、イェール大学、HP Labsの共同研究「H-Store」がベースとなっている。 VoltDBは豊富なメモリやマルチコアCPUを備えたシステムに最適化されており、データを分散させてメモリ内に配置することで飛躍的に性能を改善しているという。データベースエンジンはマルチスレッドで動作し、データは分割されて各スレッドに配置される。それぞれのスレッドはロッ
先日、ACM SIGMODの日本支部大会に招いていただいて、「Relational-Style XML Query (ACM Portal http://doi.acm.org/10.1145/1376616.1376650)」について講演をしてきました。Relational-Style XML Queryは、XMLという複雑な構造をもったデータに対して、SQLのようなテーブルデータへの検索に使われる言語で問い合わせする手法です。 この研究の肝は、木構造データといわれるXMLでも、実はそのほとんどがリレーション(Microsoft Excelのようなテーブル形式のデータ)の組み合わせと考えることができ、そのテーブル構造の情報(スキーマ)を使うと、検索が非常に簡単に書けるという点です。
この表を処理するプログラムは、製品の種別から、後者の表を参照して、前者の表のそれぞれのレコードにおいて、列1が何を表しているかを知ることができますが、表の定義をみただけでは、個々のレコードにおいて、列1の値が何を表しているのか知るすべはありません。 つまり必ずしも二次元の表の形にきれいに格納することはできないが、それらを一まとめにして管理したいような対象(データ)が少なからず存在する。それを無理に二次元の表の形に押し込むと、どこかに歪が生じて、開発、実行、運用に余計な負荷がかかる。また、そのデータが何を表しているのか明確になっていなければ、そのデータを活用することはできない。ということです。 このように二次元の表にはおさまらないけれど、何らかの構造を持ったデータを「半構造化データ」と呼びます。ユビキタスコンピューティング時代において、センサーネットワークや、モバイル装置といったデータソース
The Apache Hive wiki has moved to Confluence! If you're looking for a particular page name, try this list. (There's also a generated HTML version of the Confluence content. Please keep this link here so that search engine crawlers can find it; they're blocked from the live Confluence content by a robots.txt file, and we want them to find the HTML anyway to reduce load on Confluence.)
図6●HAVING句の利用上の注意点<BR>HAVING句はWHERE句で置き換えることができる場合がある。図は,同じ結果を検索するHAVING句を利用したSELECT文((1))と,HAVING句を使わないでWHERE句を利用したSELECT文((2))の例である。同じ結果を検索するが,実行性能は(2)WHERE句を利用したSELECT文の方が高い。WHERE句を使った場合はインデックス検索であるが,HAVING句を使った場合は全件検索になる RDBMSには,数値カラムの合計値計算(SUM)や平均値計算(AVG)を行う集約関数が用意されている。例えば図3[拡大表示]の販売テーブルにおいて「値引き」の合計値を求める場合, SELECT SUM(NEBIKI) FROM HANBAI_TBL ; とすると,NEBIKI(値引き)の合計金額を求めることができる(図3(1))。合計値や平均値のほ
SQL > SQL プログラミング このページには、本サイトに掲載したSQL コマンドのプログラミングが、すべて示されています。詳くは、そのコマンド名をクリックしてください。 このページは、簡単で分かりやすいSQL プログラミングを参考として、読者たちに提供するもの。今すぐ、 Control-D を押して、このページを [私のお気に入り]に加入しましょう。 Select SELECT "フィールド名" FROM "テーブル名"; Distinct SELECT DISTINCT "フィールド名" FROM "テーブル名"; Where SELECT "フィールド名" FROM "テーブル名" WHERE "条件"; And/Or SELECT "フィールド名" FROM "テーブル名" WHERE "簡単条件" {[AND|OR] "簡単条件"}+; In SELECT "フィールド名"
PostgreSQL日本語ドキュメント 最新版の付属ドキュメント 翻訳作業中の最新バージョン/PostgreSQL 15.0 日本語マニュアル バージョン14 PostgreSQL14最新版 日本語マニュアル PostgreSQL14.5 日本語マニュアル PostgreSQL14.0 日本語マニュアル バージョン13 PostgreSQL13最新版 日本語マニュアル PostgreSQL13.1 日本語マニュアル バージョン12 PostgreSQL12最新版 日本語マニュアル PostgreSQL12.4 日本語マニュアル PostgreSQL12.3 日本語マニュアル PostgreSQL12.0 日本語マニュアル バージョン11 PostgreSQL11最新版 日本語マニュアル PostgreSQL11.5 日本語マニュアル PostgreSQL11.4 日本語マニュアル Post
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