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BigQueryのストレージ課金モデル【株式会社ライトコード】
BigQueryデータセットのストレージ消費単位もともとは論理バイト単位で課金されていたのですが、2023年7月の料金改定から、データ圧縮後の物理バイトを課金の単位にすることもできるようになりました。論理・物理というのはテーブル詳細画面にも記載されていて、論理がデータをそのまま保存した場合の容量で、物理は圧縮して実際にかかっている容量のことのようです。料金一見、物理バイトのほうが高く見えるのですが圧縮率が1/10になることもあるようで、その場合は物理バイトで課金したほうが安くなります。物理バイトの場合はタイムトラベル用のストレージも含めて計算する必要があります。(逆に論理バイトはタイムト...
Bigquery MLを試してみた【株式会社ライトコード】
はじめに今回は BigQuery ML について触れてみたいと思います!BigQuery ML は、Googleが提供する機械学習を手軽に実行できるサービスです。最大の特徴は、機械学習の専門知識がなくても、SQL を使うだけで複雑な機械学習プロセスを実行できる点にあります。この記事では、公式チュートリアルに沿ってGoogle Analytics のデータを活用し、ユーザーが購入するかどうかを予測する回帰モデルを作成し、その結果を分析してみます。データセットを作成まず、Google Cloud コンソールで BigQuery ページに移動します。以下の手順でデータセットを作成してください。...
【rails】FactoryBotでテストデータを柔軟に作成する【株式会社ライトコード】
はじめに今回はテストデータを作成するためのgem「FactoryBot」の使い方を解説したいと思います。本記事は、機能面についてを重点的に紹介するため導入方法については省略させていただきます。基本的な定義方法userモデルが、「name, email」を持つ場合以下のような定義になります。データ名と対応する値を「{}」に中に設定します。FactoryBot.define do factory :user do name {'田中太郎'} email {'test@example.com'} endendシーケンスemailなどに一意制約がある場合は以下のようにシーケン...