Microsoft To-Do を使ってみた
先週木曜日に発症したわけですが、右目は徐々に回復してきました。
ryuchan.hatenablog.com
しかし、左目はまだまだ使いもになりません。どんなものなのか日本眼科学会のアデノウイルス結膜炎院内感染対策ガイドラインを参照しました。
日本眼科学会:アデノウイルス結膜炎院内感染対策ガイドライン
たしかに、軽く考えてました。すいません。それ以外に病棟で感染患者が出た場合などの記載がありますが、その場合病院にとって危機的な状況になるんですね。勉強不足でした!
アデノウイルスはよく知られた病原体であり、アデノウイルス結膜炎はありふれた疾患であるため軽視されがちであり、院内感染が発生して初めてことの重大さに気付いているのが現状である。
さて、最近 Microsoft To-Do というツールがリリースされました。
使用するにはマイクロソフトアカウントが必要です。
マイクロソフトアカウントの ID を入力するとパスワードが求められます。
2段階認証を設定していれば、承認が Microsoft Authenticator から要求されます。(もちろんマイクロソフトアカウントは2段階認証で保護してますよね?)
Microsoft To-Do の初期画面が表示されます。
To-Do のカテゴリなども設定できます。
設定したカテゴリの画面です。
背景画像も設定できます。お、シアトルのスペースニードルと Mt.Rainer ですね。
それでは、早速 To-Do を設定します。プライベートのカテゴリを作成します。
通院の To-Do を追加します。
通院のアイテムをクリックします。
日付を設定します。
通知する日付および時間を設定します。
通知する日付を設定します。
通知する時間を設定します。
これで設定が完了しました。
まだまだ完治までには時間がかかりそうです。本日も通院しましたが、結膜炎に加えて偽膜が発生しており、それに伴い角膜炎まで併発していました(泣)。診察で一番嫌なのが偽膜除去です。偽膜を剥がすため、綿棒のようなもので眼球の表面をゴリゴリします。激痛すぎて叫びそうになります(´;ω;`)。結膜炎に罹って、あらためて目は大切しないといけないと強く思ったのでした。
はやり目にはこの二つの市販薬がいいらしい。
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この辺の目薬を買ってみよう。
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目が痛くて真夜中に起きてしまった...メール見てたら SQL Server 2017 Community Technology Preview 2.0 now available だったので、少し内容を見てみた
次回リリースの SQL Server は、『 SQL Server 2017 』となりようです。
- グラフデータの関係を保存および分析するためのサポート機能の追加
- resumable online index rebuild の追加、再構築操作が一時停止された場所から再開することができる
- Adaptive Query Processing の追加
We also added support for storing and analyzing graph data relationships. This includes full CRUD support to create nodes and edges and T-SQL query language extensions to provide multi-hop navigation using join-free pattern matching. In addition, SQL Server engine integration enables querying across SQL tables and graph data. And, you can use all of your existing SQL Server tools to work with graph data.
With resumable online index rebuild, you can resume a paused index rebuild operation from where the rebuild operation was paused rather than having to restart the operation at the beginning. Additionally, this feature rebuilds indexes using only a small amount of log space. This feature will help pick up right where you left off when an index maintenance job encounters issues, or allow you to split index rebuilds across maintenance windows.
New in SQL Server 2017, we’re adding the Adaptive Query Processing family of intelligent database features. These features automatically keep database queries running as efficiently as possible without requiring additional tuning from database administrators. In addition to the previous capability to adjust batch mode memory grants, in CTP 2.0 Adaptive Query Processing adds the batch mode adaptive joins and interleaved execution capabilities. Interleaved execution will improve the performance of queries that reference multi-statement table valued functions by surfacing runtime row counts to the query optimizer. Batch mode adaptive joins enables the choice of a query’s physical join algorithm to be deferred until actual query execution, improving performance based on runtime conditions.
Another new, key feature enhancement in CTP 2.0 of SQL Server 2017 is the ability to run the Python language in-database to scale and accelerate machine learning, predictive analytics and data science scripts. The new capability, called Microsoft Machine Learning Services, enables Python scripts to be run directly within the database server, or to be embedded into T-SQL scripts, where they can be easily deployed to the database as stored procedures and easily called from SQL client applications by stored procedure call. SQL Server 2017 will also extend Python’s performance and scale by providing a selection of parallelized algorithms that accelerate data transforms, statistical tests and analytics algorithms. This functionality and the ability to run R in-database and at scale are only available on Windows Server operating system at this time.
目がまた痛くなったきたので、寝ます。
昨日更に追加注文!
サラヤハンドラボ 手指消毒アルコールスプレーVH 300mL [指定医薬部外品]
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統計情報をデータベースから抜き出してみる
左目の痛みは引いてきましたが、右目が痛くなってきました(泣)。前回の記事では、DBCC コマンドを使って統計情報を抜き出し、UPDATE STATISTICS を使い統計情報を更新してみました。ただ、これを繰り返すのは面倒ですよね。
ryuchan.hatenablog.com
今回は、データベースから一気に統計情報を取得するやり方を説明します。今回は SQL Server 2016 で行っていますが、他のバージョンでも大体同じ(はず)です。
- データベースを右クリックし、タスク→スクリプト生成 をクリックします。
- 次へ をクリックします。
- 次へ をクリックします。
- 詳細設定 をクリックします。
- 次へ をクリックします。
- 次へ をクリックします。
- スクリプトが生成されます。
- 完了 をクリックします。
生成された script.sql を参照すると、下記のような DDL 文があります。統計情報をデータベースから一括で抜き出すことができました。
UPDATE STATISTICS [Warehouse].[StockItemHoldings]([PK_Warehouse_StockItemHoldings]) WITH STATS_STREAM = 0x01000000010000000000000000000000B75C7F9A000000001D0F0000......
SQL Server 2014 SP2 以降、SQL Server 2016 SP1 以降であれば DBCC CLONEDATABASE があるので、こんなことしなくてもいいんですが.....統計情報もクローンできちゃいますから。
ryuchan.hatenablog.com
ryuchan.hatenablog.com
ryuchan.hatenablog.com
菌に敏感になってきたので、加湿器の掃除でもしよう。
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統計情報をいじくってみる
先週の木曜日くらいから調子悪くなって、金曜日に病院へいったら...アデノウィルスによる結膜炎 ( 流行性角結膜炎( EKC )) と診断されました。体は怠いし、目は痛いし最悪の状態です。アデノウィルスは感染力も強いので、出社もしばらく控えなければいけません。( 症状が出ている状態でお会いした方、ごめんなさいm(__)m )
家では、こまめに石鹸で手を洗い
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アルコールで消毒しています。
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また、常に眼帯付けて、マスク付けて、他者に感染しないようにしています。
久しぶりに眼帯をしたのですが、最近の眼帯って貼るタイプがあるんですね。これ、お勧めです。
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何種類か試したんですが、粘着力も程よく ( 粘着力が強すぎると、剥がすとき結構辛い。) 、とめる箇所は3点あるため安定します。
アイパッドって(笑)
病状報告はこれまでにして、本題に入ります。統計情報は SQL の安定したパフォーマンスを保つための大切な要素の一つです。可能な限り最新の状態に維持する必要があります。しかし、数十 TB 規模のデータベースで統計情報を最新化していく運用は容易ではありません。( 2014 以降増分統計がサポートされましたが、実運用では試したことありません。何かしら課題は出るんでしょう(´;ω;`) )
統計情報を UPDATE STATISTICS で更新すると、非常に時間がかかり且つ運用に多少なり影響を与えることがあります。ふと、統計情報を運用系とは違う場所で作って、運用系に移せないかと考えてみました。統計情報を取得するには、DBCC SHOW_STATISTICS (Transact-SQL) | Microsoft Docs を使用します。
DBCC SHOW_STATISTICS ( table_or_indexed_view_name , target ) [ WITH [ NO_INFOMSGS ] < option > [ , n ] ] < option > :: = STAT_HEADER | DENSITY_VECTOR | HISTOGRAM | STATS_STREAM
WideWorldImporters のデータベースを使用して、統計情報を取得してみましょう。下記のクエリを SQL Server Management Studio で実行しましょう。
USE WideWorldImporters; DBCC SHOW_STATISTICS("Sales.Orders",FK_Sales_Orders_ContactPersonID) WITH STATS_STREAM
取得した Stats_Stream のデータを UPDATE STATISTICS (Transact-SQL) | Microsoft Docsで更新してみます。
UPDATE STATISTICS table_or_indexed_view_name [ { { index_or_statistics__name } | ( { index_or_statistics_name } [ ,...n ] ) } ] [ WITH [ FULLSCAN | SAMPLE number { PERCENT | ROWS } | RESAMPLE [ ON PARTITIONS ( { <partition_number> | <range> } [, …n] ) ] | <update_stats_stream_option> [ ,...n ] ] [ [ , ] [ ALL | COLUMNS | INDEX ] [ [ , ] NORECOMPUTE ] [ [ , ] INCREMENTAL = { ON | OFF } ] ] ; <update_stats_stream_option> ::= [ STATS_STREAM = stats_stream ] [ ROWCOUNT = numeric_constant ] [ PAGECOUNT = numeric_contant ]
下記のクエリを SQL Server Management Studio で実行してみましょう。
USE WideWorldImporters; UPDATE STATISTICS Sales.Orders(FK_Sales_Orders_ContactPersonID) WITH STATS_STREAM = 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ROWCOUNT = 73595, PAGECOUNT = 189
この動作を待機系または非同期のサーバで統計情報を取得して、運用系に更新する運用が取れれば統計情報更新の運用が少し楽になるかなぁ。(自身の参加しているプロジェクトで。) あと、データの分布がおおよそ判断できるものは、STATS_STREAM のデータを自分で作成して更新したいくらいです。ぱっと見ても内部仕様はわかりませんが.....(じーっと見てると、規則性がありそうですが....この情報、どこかに公開されているのかな?)
過去に書いた記事の内容と合わせて考えると、クエリテスト時に大量レコードを発生させることなくテストができそう。できるかわかりませんが、今度実験してみます。
ryuchan.hatenablog.com
ちょっと目の調子が良くなったので、記事書いてみましたが、また調子が悪くなってきました。嗚呼、早く完治しないかな...
最近、よく病気になります。免疫力下がってるのかな?
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Creators Update でいいなぁと思った機能を挙げてみる
Windows 10 の Creators Update が4月11日( 日本では、4月12日 )リリースされました。まだあまり触ってないのですが、お気に入りの機能を二点挙げてみます。まず一つ目は夜間モード。液晶の色彩をコントロールしてくれます。若干暗めの部屋などで重宝しそうです。『設定』→『ディスプレイ』の夜間モードで設定することができます。
暗いところだと暖色のディスプレイは目に優しいので、おじさんの自分にはいい機能ですww
二つ目は携帯電話による Windows のロック機能です。Bluetooth でペアリングしたデバイスと PC が一定距離離れたら自動的に PC をロックしてくれます。
しかし、ロックするまでの時間が1分間とかなり長いのと、結構 PC から離れないといけないところが残念かもです。このあたりの閾値を調整できるといいですね。
windows 10 で動的ロックを使用する方法 - Bing
もうすぐ de:code。
ryuchan.hatenablog.com
今日は金沢出張、久しぶりの金沢で美味しい寿司♪
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日曜日のお昼から仕事しようと思ったけど、何か気が乗らないのでネットみてたら、Cumulative Update 2 for SQL Server 2016 SP1 がリリースされていたのでちょっとお試ししてみる
SQL Server 2016 SP1 CU2 がリリースされていました。
https://support.microsoft.com/en-us/help/4013106/cumulative-update-2-for-sql-server-2016-sp1
sys.dm_db_stats_histogram が DMV に追加されたようです。
ryuchan.hatenablog.com
SQL Server 2016 SP1 CU2 の環境で下記のクエリを実行してみましょう。
SELECT s.*, sh.* FROM sys.stats s CROSS APPLY sys.dm_db_stats_histogram(s.object_id,s.stats_id) sh
何かいいサンプル作りたいなぁと思いましたが、面倒なので ( 子供の面倒と仕事がある... ) MSSQL Tiger Team のブログに非常に良いサンプルがありました。早速見てみましょう。
blogs.msdn.microsoft.com
はい、本当にそう思います。まわりにそんな人いたらいいんですが....
Statistics being the building blocks on which the Query Optimizer reasons to compile a good enough plan to resolve queries, it’s very common that anyone doing query performance troubleshooting needs to use DBCC SHOW_STATISTICS to understand how statistics are being used, and how accurately they represent data distribution.
それを見ようとする人もなかなかいませんが...
Let’s say you wanted to understand where the estimation came from, then naturally you will want to look for whatever stats object references that single column (using a single column predicate for simplicity sake). If you need to programmatically access this data, then usually you would dump DBCC SHOW_STATISTICS … WITH HISTOGRAM to a table, and then use it from there. That is not ideal.
そして、今回 CU2 で dm_db_stats_histogram が追加されました。
With the latest release of SQL Server 2016 SP1 CU2, we added a new Dynamic Management Function (DMF) sys.dm_db_stats_histogram, which is similar to running the above DBCC statement. Note: this DMF is also available in SQL Server vNext CTP 1.3.
DBCC SHOW_STATISTICS … WITH STATS_HEADER を sys.dm_db_stats_properties で参照することができます。
This further completes the story we started with sys.dm_db_stats_properties, which has a similar output to running DBCC SHOW_STATISTICS … WITH STATS_HEADER.
ここが肝です。指定された述語から統計情報を用いて算出された推定行数を求めることができます。
But to make it more interesting, here’s one example on how you can leverage these DMFs inline, to get information on which stat and respective histogram steps cover my predicate, in the scope of my table and column:
SELECT ss.name, ss.stats_id, shr.steps, shr.rows, shr.rows_sampled, shr.modification_counter, shr.last_updated, SUM(sh.range_rows + sh.equal_rows) AS predicate_step_rows FROM sys.stats ss INNER JOIN sys.stats_columns sc ON ss.stats_id = sc.stats_id AND ss.object_id = sc.object_id INNER JOIN sys.all_columns ac ON ac.column_id = sc.column_id AND ac.object_id = sc.object_id CROSS APPLY sys.dm_db_stats_properties(ss.object_id, ss.stats_id) shr CROSS APPLY sys.dm_db_stats_histogram(ss.object_id, ss.stats_id) sh WHERE ss.[object_id] = OBJECT_ID('FactResellerSales') AND ac.name = 'OrderDate' AND sh.range_high_key BETWEEN CAST('20110101' AS DATE) AND CAST('20110606' AS DATE) GROUP BY ss.name, ss.stats_id, shr.steps, shr.rows, shr.rows_sampled, shr.modification_counter, shr.last_updated
このあたりを拡張して、統計情報に関するクエリを作成できそうです。さて、子供と少しだけお出かけして、仕事でもするか....
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