SQL Serverでサブクエリとウィンドウ関数とのパフォーマンスを比較する

SQL Server

 SQL Serverでサブクエリとウィンドウ関数のパフォーマンスを比較した.用いたデータベースはHeatStrokeDBで,熱中症の搬送人員と最高気温との相関関係を可視化し閾値をχ二乗検定するで作成したものである.

 比較するツールはSET STATISTCS PROFILE ONコマンドである.クエリストアは筆者の環境では機能しなかった.

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SQL Serverで空間インデックスを設定し空間演算を高速化する

SQL Server

 データベースのテーブルに適切なインデックスを設定するのはクエリを高速化するうえで重要な施策である.今回,空間演算にコストがかかっていたクエリが空間インデックスの設定により高速化したので報告する.

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二乗平均平方根誤差で回帰モデルの当てはまりを検討する

 二乗平均平方根誤差とは英語では Root Mean Squared Error (RMSE) と書く.真値と予測値との乖離(誤差)を二乗し,その平均値をとり,その平方根を求めた値のことである.非負の値を取り,0に近いほど優れたモデルであることを示唆する.

 今回使用するのはe-Statからの社会疫学的指標を加えて熱中症搬送人員数を分析するで使用したデータベースである.先の記事では回帰モデルを評価する指標が必要との認識であった.

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社会疫学的指標を考慮した都道府県別の熱中症搬送人員数の予測と実際

 都道府県別の熱中症搬送人員数の予測と実際をEXCELの組み合わせグラフで描くでは独立変数として日最高気温,日平均水蒸気圧,65歳以上人口,人口密度を投入し都道府県別の熱中症搬送人員数を予測した.以前の記事ではe-Statからの社会疫学的指標を加えて熱中症搬送人員数を分析した.社会疫学的指標としては日最高気温,日平均水蒸気圧,都道府県人口に加えて過去30日間の平均気温,エアコン保有台数,年間収入のジニ係数,光熱・水道費,実収入,第1次産業就業者比率,第2次産業就業者比率,都市公園数,都市緑化割合,自然公園割合,自然公園数,生活保護被保護人員である.

 今回は社会疫学的指標を独立変数として加えた熱中症搬送人員数の予測と実際を示す.

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e-Statからの社会疫学的指標を加えて熱中症搬送人員数を分析する

 総務省の公開しているe-Statには社会疫学的指標が多く含まれる.今回熱中症搬送人員数に様々な指標を加えて解析してみた.

 説明変数として日最高気温,日平均水蒸気圧,都道府県人口に加えて過去30日間の平均気温,エアコン保有台数,年間収入のジニ係数,光熱・水道費,実収入,第1次産業就業者比率,第2次産業就業者比率,都市公園数,都市緑化割合,自然公園割合,自然公園数,生活保護被保護人員を加えた.

 すべての変数が有意であったが,VIFを見ると多重共線性を疑わせる変数もあり,良いモデルとは言えない結果となった.

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国土数値情報の二次医療圏テーブルの文字化けを解決する

SQL Server

 前回の記事(国土数値情報の令和2年の医療圏データの文字化けが直っていた)では国土数値情報の医療圏データで四苦八苦した様子を掲載した.今回は二次医療圏テーブルの文字化けの解決を試みる.

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第14章 インデックス作成 (Beginning Spatial with SQL Server 2008)

SQL Server

 効率的なインデックス作成は,迅速かつ効率的に結果を探索するデータベースアプリケーションを作成するために重要である.空間データを蓄積するためにデザインされる geometry 型および geography 型に加えて,SQL Server 2008 はまた空間データを使用するための新しいインデックスの型を含んでおり,それは(驚くべきことでもないが)空間インデックスと呼ばれる.本章では空間インデックスがどのように動作し,空間インデックスを使って空間クエリの速度をどのように改善するか説明する.

付記 SQL Server の汎用クラスター化インデックスおよび非クラスター化インデックスは多くの異なるデータ型のインデックスを作成するのに使われ,そこには int 型,char 型および datetime 型を使って蓄積される値を含んでいる.しかし,空間インデックスはgeometry 型および geography 型の列の上でしか作成されず,これらのデータ型の列にのみ空間インデックスは追加できる.

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QGIS から SQL Server へデータをアップロードする際の勘所

 QGIS から SQL Server 2008 R2 に空間データをアップロードする際には Shape2SQL というツールを使った.便利なツールではあるが,国土数値情報の河川データの属性テーブルの日本語が文字化けするという問題を抱えており,何とかならないかと試行錯誤した結果を備忘録として投稿する.

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1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

 e-Stat を渉猟していると面白いファイルを見つけた.国勢調査は 1920 年から開始されており, 2020 年 3 月現在では最新の調査結果は 2015 年のものである.20 回分の人口データが一つのファイルにまとめられており,グラフ化するには格好のデータである.

 年齢(5歳階級),男女別-都道府県(大正9年~平成27年)というファイルである.リンク先のページにはファイルが 3 つあるが,最後のものが最も粒度が細かいので,これをグラフ化する.

年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)
年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)

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