ぶろぐ

日記です

ここ最近で買ってよかったと思うもの

ダウンジャケット！
少しいい値段のするダウンジャケットを買いました。
待ちゆく人を見てみると、カナダグース、モンクレール、ノースフェイスのダウンを着ている人をよく見るなーと思いながら何を買うかを悩む。。。カナダグース中古は狙い目だった。。

Cape Heightsのsummitというダウンを買いました。

地方から関東に出てきて5年。
いままでダウンジャケットを買ったことがなくて、コートやスタジャンで過ごしていました。
冬は本気で外いでたくないと思っていた私。

このダウンがあれば外が5度きっていても余裕っす…

この辺の贅沢はQOLが上がり、何年も使えるものなので多少お金出しても良いなーと思いますた。

サジェストでレーベンシュタイン距離を使ってみた

マッチ度が高い候補が上位に来てくれるので、ユーザービリティ◎

  • 部分一致で候補を絞り
  • 候補と入力値でレーベンシュタイン距離を図り
  • 距離が近い順にソートする

部分一致でなく、トップの上位N件を表示、みたいなのもありかもですが、フィルタの条件に部分一致を使い、候補の重み付けにレーベンシュタイン距離を使う、的な感じにしました。始めにフィルタしないと対象数多いですし＞＜

levenshtein.html · GitHub

GROUP BY後、最小・最大の値を抽出する

地味に調べたのでメモ。

こたえ
SELECT
  m1.item_id,
  m1.price,
  m1.sale_price
FROM
  items m1,
  items m2
GROUP BY
  m1.item_id, m1.price, m1.sale_price, m2.category_id
HAVING
  MIN(m2.sale_price) = m1.sale_price;
サンプルテーブル作成
CREATE TABLE `items` (
  `category_id` int(11) DEFAULT NULL,
  `item_id` int(11) DEFAULT NULL,
  `price` double DEFAULT NULL,
  `sale_price` double DEFAULT NULL
);

INSERT INTO items VALUES(1, 1, 300, 150);
INSERT INTO items VALUES(1, 2, 200, 100);
INSERT INTO items VALUES(1, 3, 150, 110);
INSERT INTO items VALUES(2, 4, 1300, 1150);
INSERT INTO items VALUES(2, 5, 1200, 1100);
INSERT INTO items VALUES(2, 6, 1150, 1110);
サンプルテーブル確認
mysql> SELECT * FROM items;
+-------------+---------+-------+------------+
| category_id | item_id | price | sale_price |
+-------------+---------+-------+------------+
|           1 |       1 |   300 |        150 |
|           1 |       2 |   200 |        100 |
|           1 |       3 |   150 |        110 |
|           2 |       4 |  1300 |       1150 |
|           2 |       5 |  1200 |       1100 |
|           2 |       6 |  1150 |       1110 |
+-------------+---------+-------+------------+
6 rows in set (0.00 sec)
実行
mysql> SELECT
    ->   m1.item_id,
    ->   m1.price,
    ->   m1.sale_price
    -> FROM
    ->   items m1,
    ->   items m2
    -> GROUP BY
    ->   m1.item_id, m1.price, m1.sale_price, m2.category_id
    -> HAVING
    ->   MIN(m2.sale_price) = m1.sale_price;
+---------+-------+------------+
| item_id | price | sale_price |
+---------+-------+------------+
|       2 |   200 |        100 |
|       5 |  1200 |       1100 |
+---------+-------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)

追記

うーん、、、なんか違う気がしたのでプログラム側で集計するようにした。MySQLにもRANK関数があればいいのに。

re:dashをアップデートした

所感

fabricでスクリプトが用意されていて、かなり簡単にアップデートできた。
アップデート時にはデータのマイグレーションが必要な場合がある。

事前準備

# fabric install
sudo pip install fabric requests

# fabric code download
wget https://gist.githubusercontent.com/arikfr/440d1403b4aeb76ebaf8/raw/ea1e3955f660b4448db7af8f69dc27ac0993abfd/fabfile.py

手順（コマンド実行）

# 最新アップデート
# Apply new migrations? (make sure you have backup) [Y/n] と聞かれるので Yes と答える
# Noと答えると旧バージョンのQueriesやDashboardが表示されなくなる
fab -H ${HOST} -u ubuntu -i ~/.ssh/unisize-server.pem deploy_latest_release

# ダウングレード
fab -H ${HOST} -u ubuntu -i ~/.ssh/unisize-server.pem link_to_current:version_name=redash.0.10.1.b1834

# Restart
fab -H ${HOST} -u ubuntu -i ~/.ssh/unisize-server.pem restart_services

ドキュメント

http://docs.redash.io/en/latest/upgrade.html

終わり

整備されてていい！