🏁2025.12.31 - 2026.1.1 2026 COUNT DOWN BRAVO!! in鷲羽山ハイランド(岡山) ━━━━━━━━━━━━━━ みなさまの盛り上がりでアツいステージになりました🎆 お楽しみいただいた皆さま！ ありがとうございました🎤💗 ▼ セットリスト ▼ 01.ナギイチ 02.僕らのユリイカ 03.青春のデッドライン 04.チューストライク 05.北川謙二 06.ワロタピーポー ▼ 楽曲はこちら▼ #NMB48# #鷲羽山ハイランド#

／ 鷲羽山ハイランド2026 COUNT DOWN BRAVO 　　　　　　　本 日 出 演 !! ＼ 📍鷲羽山ハイランド(岡山県) ⏰2025年12月31日(水) 20:00〜 ※NMB48は22:00頃にライブ出演予定です。 ◾︎出演メンバー 泉綾乃、坂田心咲、桜田彩叶、塩月希依音、 新澤菜央 、芳賀礼 ▼詳細はこちら

# Neo4jの機能と実践的な使い方 ♻️ 「なければ作る、あれば更新する」——イベントストリームを何度流しても重複ノードを生まない冪等な書き込みは、`MERGE` 一文で実現できます。 🏷️ タイトル: CREATE / MERGE / SET / DELETE 🔗 URL: 📘 概要 `MERGE` は、パターンが存在すればマッチして束縛し、なければ作成して束縛する upsert クラウズです。`MATCH` と `CREATE` を一体化し、過去にデータが在ったかどうかで条件分岐できます。日次バッチやストリーム取り込みの冪等化に不可欠です。 ⚙️ 機能の説明 ・全体一致か全体作成か: `MERGE` はパターン全体に対して「すべてマッチ」か「すべて作成」のどちらかで、既存パターンを部分的に再利用しません。部分的に扱いたい場合は `MERGE` を複数に分解します。 ・`ON CREATE SET` / `ON MATCH SET`: 作成時だけ・マッチ時だけ実行されるプロパティ設定です。作成時刻の刻印やアクセス回数のインクリメントに使えます。両方を同時に書けます。 ・リレーションシップの `MERGE`: 少なくとも片方のノードが束縛済みである必要があります。無向 `-[r:KNOWS]-` は双方向で探してから左→右で作成します。 ・制約との連動: 一意制約があると `MERGE` は競合検知を行い、重複生成を防ぎます。性能上もラベル/プロパティへのインデックス作成が強く推奨されます(無いと毎回フルスキャン)。 🛠️ 実践的な使い方 イベントストリームの冪等な upsert 例です。 ```cypher MERGE (u:User {id: row.userId}) MERGE (p:Page {url: row.url}) MERGE (u)-[v:VIEWED]->(p) ON CREATE SET v.count = 1 ON MATCH SET v.count = v.count + 1 ``` 派生ノードを重複なく作る定番パターンです。 ```cypher MATCH (person:Person) MERGE (loc:Location {name: person.bornIn}) MERGE (person)-[r:BORN_IN]->(loc) ON CREATE SET r.createdAt = timestamp() ``` 💡 ユースケース ・クリックストリーム/IoTイベントの取り込みで、同一ユーザー・ページを一意化しながらカウントを積み上げる。 ・複数パイプラインからマスタを書き込んでもエンティティが二重化しない取り込み基盤。 ⚠️ 注意点 ・`MERGE` のキーには一意制約を併用するのが鉄則です。制約が無いと並行実行で一瞬の重複が生じ得ます(制約は最終的整合のみ保証)。 ・`MERGE` のプロパティに `null` は使えません。条件付き設定は後段の `SET` で行います。 ・同一 `MERGE` 内で作成中ノードの値を相互参照できません。先に `MATCH` するか `SET` に分けます。 ・`DELETE` はリレーションシップ付きノードに失敗します。`DETACH DELETE` を使います。 #Neo4j# #Cypher#

／ BOYNEXTDOOR JP 2nd Single 『BOYLIFE』 Pre-add / Pre-save キャンペーン開催✨ ＼ 8月18日(月)0:00 に公開される「Count To Love」をPre-add / Pre-save していただいた方に、限定画像をプレゼント🎁 ぜひ事前登録して、楽曲公開を待っていてくださいね！ 🔗 #BOYNEXTDOOR# #BND# #BND_BOYLIFE# #Count_To_Love#

ONEDOOR🩵 BOYNEXTDOOR JP 2nd Single 『BOYLIFE』がオリコン週間シングルランキングで1位をいただきました✨ いつも応援してくださる皆さんに感謝の気持ちでいっぱいです。 これからもONEDOORと一緒に、素敵なアーティストに成長していきます！ #行くぞONEDOOR# 🚪✨ #BOYNEXTDOOR# #BND# #BND_BOYLIFE# #Count_To_Love#

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──────•✦•────── 　　　　 第6話 Turn Around and Count 2 Ten 　 放送まであと1️⃣時間📺 ──────•✦•────── 5/9(土)24:30~ ✧TOKYO MX ✧BS11 ✧群馬テレビ ✧とちぎテレビ ✧ABEMA│地上波同時・最速先行配信 #ニディガ#

# Elasticsearchの機能と実践的な使い方 🔎 「検索→変換→集計」を1本のパイプで書ける。SQLライクで学習コストが低い新世代のクエリ言語、それがES|QLです。 🏷️ タイトル: ES|QL(パイプ型クエリ言語) 🔗 URL: 📘 概要 ES|QLはElasticsearchのデータを問い合わせ・集計・可視化・アラート化まで一気通貫で扱える新しいクエリ言語です。Unixのパイプのように `|` でコマンドを連結し、データを段階的に絞り込み・変換・集約していきます。JSONの集計DSLを書かずに、アドホック分析を素早く進められます。 ⚙️ 機能の説明 クエリは必ずソースコマンドから始まり、処理コマンドをパイプで連結する構造です。 ・`FROM` でインデックス/データストリームを指定(時系列向けの `TS` もある) ・`WHERE` で行を絞り込み ・`STATS ... BY` で集計とグルーピング ・`EVAL` で派生列を生成、`SORT` で並べ替え、`LIMIT` で件数制限 ・`KEEP`/`DROP`/`RENAME` で出力列を制御 ・`DISSECT`/`GROK` で非構造テキストをパース ・`LOOKUP JOIN` でマスタデータと結合、`ENRICH` でポリシー付与 コマンドや関数名は大文字小文字を区別しません(`FROM` も `from` も同じ)。 🛠️ 実践的な使い方 障害調査では、検索から集計までを次のように1本で書けます。 `FROM logs-* | WHERE status >= 500 | STATS count = COUNT(*) BY BUCKET(@timestamp, 5m) | SORT count DESC` Kibanaのエディタはオートコンプリート、インライン補完、Prettifyボタンによる自動整形を備え、実行後はフッターに処理ドキュメント数などの統計が出ます。同じES|QLがDiscover・ダッシュボードのパネル・アラートルール・Elastic Securityで共通に使えるのが大きな利点です。クエリ履歴やお気に入り(スター)機能で定番クエリの再利用も可能です。 💡 ユースケース ・SREのアドホックなログ分析(エラー率のサービス別・時間バケット別集計) ・ダッシュボードのES|QL可視化パネル ・セキュリティの検知ルールやアラート条件の記述 ・`LOOKUP JOIN` でサービス名→チーム名のようなマスタ結合を行う運用分析 ⚠️ 注意点 ・フィルタなしで多数のインデックスを横断するとレスポンスが肥大化するため、`KEEP`/`DROP` で列を絞ること。 ・Kibana内では `SET time_zone` ではなく `dateFormat:tz` 設定でタイムゾーンを扱う。 ・自然言語からのクエリ生成はEnterpriseライセンスとコネクタ設定が必要です。 ・マッピングされていないフィールド参照は既定で失敗するため注意が必要です。 #Elasticsearch# #ESQL#

⚡ 数十億件の集計を、クエリの先頭に1行足すだけで最大100倍速く。しかも統計的に厳密な信頼区間付き——Elasticsearch ES|QLの近似クエリです。 タイトル: Approximate queries in Elasticsearch ES|QL: 100x faster on billions of records, with built-in confidence intervals URL: 📝 概要 Elasticsearch 9.4は、ES|QLに近似クエリ実行を導入します。既存クエリの先頭にSET approximation = true;を付けるだけで、自動的なサンプリングと外挿が有効になり、クエリの書き換えは不要です。 ❓ 解決する課題 数十億ドキュメントの厳密な集計は、計算コストが行数に比例して増えるため高コストでした。これが大規模インデックスでのインタラクティブな探索やリアルタイムダッシュボードの妨げになっていました。 💡 方法論と提案手法 ・サンプリングはLucene層で行われ、サンプル分のドキュメントだけを読むため、I/Oと計算の節約はサンプリング率に比例します ・サンプル上で実行した結果を、データセット全体を表すよう自動でスケールします ・信頼区間はサンプルのサブパーティションへのブートストラップ法で厳密に計算します ・各結果に「certifiedフラグ」が付き、形式的な統計保証が成り立つかを示します 🎯 ユースケース エージェントが数十億件をサブ秒で走査して候補を絞り、必要な箇所だけ厳密クエリへズームインする、といった使い方ができます。ダッシュボードの高速描画や巨大ログのパターン検出にも有効です。 📊 実験結果 ・ClickBenchで信頼区間付き平均23倍、個別クエリのピークは約100倍、区間計算なしでは最大約300倍 ・サンプリングコストは一定なので、データが大きいほど高速化率も大きくなります ・対応集計はCOUNT/SUM/AVG/MEDIAN/PERCENTILE/STD_DEVなど。rowsとconfidence_levelで精度と速度を調整できます #Elasticsearch# #DataAnalytics#