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UbuntuにSQLite3のインストール

1. SQLiteについて 1-1. 文書管理やデータセット作成 SQLiteの基本コマンド SQLite公式サイトからの引用 以下の内容は、SQLiteのコマンドラインシェルを抜粋・記載したものです。正しい詳細はこちらを確認ください。 SQLite は、小型で高速、自己完結型、高信頼性、フル機能の SQL データベース エンジンを実装する C 言語ライブラリです。SQLiteは世界で最も使用されているデータベースエンジンです。SQLiteはすべての携帯電話とほとんどのコンピュータに組み込まれており、人々が毎日使用する無数の他のアプリケーションにバンドルされています。 SQLiteファイル形式は安定しており、クロスプラットフォームであり、下位互換性があり、開発者は2050年までその状態を維持することを約束します。SQLite データベース ファイルは、システム間でリッチ コンテンツを転送するためのコンテナーとして、およびデータの長期的なアーカイブ形式として一般的に使用されます。1兆(1e12)以上のSQLiteデータベースが活発に使用されています。 1-2. 特徴 他のデータベースの様にデータベース自身をインストールする必要はありません。 数万～数千万件のデータへ対応可能です。 同一スペックのPCで利用する場合、OracleやPostgreSQLなどの業務用データベースより高速に動作します。 本格的なSQLにも対応しているので、他のデータベースと同様に複数のテーブルを結合して複雑な集計を行わせることも可能です。 同時に１人しかアクセスできないので、セキュリティは簡単に接続できます。 SQLite は１つのファイルをコピーするだけでバックアップや複製ができます。 1-3. SQLiteの制限 複数ユーザー又は複数アプリからの同時アクセス ストアドプロシージャの作成 列名の変更(RENAME COLUMN) 日付／時間の計算：日付／時刻のデータ型が存在しません。但し、’2021-06-01 10:05:03′ というフォーマットの文字列を日付／時刻として扱い、差分を計算する関数は用意されています。 1-4. SQLiteで扱えるデータ型 NULL NULL型 REAL 浮動小数点 INTEGER 整数 TEXT 任意の文字列 BLOB 任意のバイナリデータ 1-5. カラムの型 REA INTEGER TEXT BLOB 1-6. 使用上の注意点 カラムの型を指定しないと何でも入ってしまいます。 型を指定しないと、集計関数が誤動作します。 トランザクションが無いとInsertが極めて遅いです。 2. Ubuntuの確認 2-1. OSの確認 cat /etc/os-release cat /etc/os-release PRETTY_NAME="Ubuntu 22.04 LTS" VERSION_CODENAME=jammy 2-2.

September 1, 2022
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Shiny Sever Installの方法

R-ShinyServerのインストール IoTデータ、アンケートデータの可視化に使えないかと考えています。 AWSへのインストールについては、以下のサイトが参考になります。 AWS + Shiny ServerでShinyアプリケーションを公開する方法 How to host an R Shiny App on AWS cloud in 7 simple steps 独自のサーバーへのインストール 新規のVPSへShiny Severを構築しますのでLinuxの最初から始めます。 注意点は、Ubuntu22.04-jammyで構築するところです。 1. Ubuntuの各種設定と基本のアプリのインストール WSLは、「Ubuntu22.04」を使います。 1-1. User関係 rootのpasswd passwd root xxxxx userの追加＆sudoユーザー adduser xxxx xxxx gpasswd -a user_name sudo 1-2. OSとディスク、メモリの確認 Ubuntuの確認 $ lsb_release -a No LSB modules are available. Distributor ID: Ubuntu Description: Ubuntu 22.04 LTS Release: 22.04 Codename: jammy directoryの確認 $ df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/sdc 251G 1.

August 24, 2022
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R_Shiny関係の備忘録

1. Shiny公式サイト shiny.rstudio.com 2. 空間と時間におけるデータの可視化:インタラクティブなフレームワーク Visualization of Data in Space and Time: An Interactive Framework IoTデータの視覚化に使えそうです。Pythonとどちらがいいのかな。 3. Shiny App for Database Creating a Shiny App for Database Management SQLite を使用して作成されているようです。以下にダッシュボードの作成方法が載っています。 Connecting SQLite Database and Shiny App for Business Intelligence 4. デプロイ（公開） ホスティングと展開 R Markdownは、htmlファイルとしてWeb上にデプロイすればよいですが、Shinyアプリ及びruntime: shinyを追加したR Markdownは、バックグランドでShinyが必要です。 クラウドへのデプロイ Shinyapps.io で数分でウェブ上でShinyアプリをホストできます。無料タイプもあります。 オンプレミスまたは VPC (オープンソース) に展開する Shiny Server ソースを配布してRStudioで実行(shinyに係るパッケイジが必要：個人向け) 5. オンライン書籍 Mastering Shiny 日本語の書籍は、ネットで調べる以上のものがないようです。 6. ライセンス Shiny Licence 7. 日本語対策について ui.R,server.R,grobal.R内に日本語が入っているとエラーになることがあります。 そういう時はui.R等には直接日本語を書かずに別ファイルに書いてからsource()で読み込めばエラーを回避できます。 8. エラー対策 8-1.

August 21, 2022