DataPortal のコピー
背景
DataPortal は個人（社内）で使うのは素晴らしいが、これを使ってビジネスでスケールアウトさせようとすると、いろいろと問題が出る。 とりあえず、コピーをして複製を作り、その複製に対して設定を変えるという手作業でなんとかしのげそうなのだが、コピーそのものがうまくいかない。
コピーの理解
DataPortalとデータソースは別物
DataPortalをコピーすると、当然紐づけられているデータソースもコピーされると思うだろう。 実際、自分で作った（カスタム）データソースは自分でコピーする際に、デフォルトで選択肢として表示される。 ところが、他の人がDataPortalをコピーしようとすると、そのデータソースが共有されていない場合、 デフォルトの選択肢として表示されない。
解決策
コピーする人にデータソースを共有する
データーソースの共有は閲覧者としてのみでOK.。ダウンロードや印刷、コピーを禁止しておく。 一方で、データソースの先のアクセス権は、データソースの「データの認証情報」が「オーナー」にセットされていれば、データソースへはオーナーの権限でアクセスしに行くので、問題ないだろう。 DataPortalそのものはその作成者（複製者）の権限でデータソースにアクセスしに行くので、これらのコンボ技でDataPortalが見える人なら閲覧することが可能となる。
コピーした人が複製されたDataPortalの共有権限を設定する
複製元のDataPortalの共有設定は複製先のDataPortalに継承されない。ゆえに他人に見てもらうのであれば、複製されたDataPortalの共有設定を忘れずにする必要がある。
Google Analytics の tracking ID もコピーする。
コピーされないので、こちらもコピーする。
まとめ
- DataPortal とデータソースは別物
- だからコピーにはデータソースの共有も必要（閲覧者でOK）
- 複製されたDataPortalの共有設定は忘れずに。
Jira Software Cloud と GitHub の連携
背景
Jira Software Cloud と GitHub の連携に関して、検索すると古い記事が出てくる。 Atlassian の公式のページの情報も古い記事なので注意。OAuth や、DVCS アカウントというキーワードが出ていれば全て古い。
解決策
すべては、
の2018年10月4日以降の記事を参考にすべし。
すなわち、
をJira側でインストール（Jiraの管理者権限が必要）し、そこの設定リンクから、github側の設定に飛ぶ（githubの管理者権限が必要）
連携後の使い方
BigQueryで、1000円分の切手問題を解く
背景
方法
実行は慎むこと。データ参照は0バイトだが、7000秒たっても（現時点）結果は出ない。こんなおバカなクエリをBQ様に投げて心が痛い。
WITH num_list AS ( SELECT n FROM ( SELECT GENERATE_ARRAY(1,1000) a ) CROSS JOIN UNNEST(a) AS n), n1 as (select n from num_list where n * 1 <= 1000), n2 as (select n from num_list where n * 2 <= 1000), n3 as (select n from num_list where n * 3 <= 1000), n5 as (select n from num_list where n * 5 <= 1000), n10 as (select n from num_list where n * 10 <= 1000), n20 as (select n from num_list where n * 20 <= 1000), n30 as (select n from num_list where n * 30 <= 1000), n50 as (select n from num_list where n * 50 <= 1000), n62 as (select n from num_list where n * 62 <= 1000), n82 as (select n from num_list where n * 82 <= 1000), n92 as (select n from num_list where n * 92 <= 1000), n100 as (select n from num_list where n * 100 <= 1000), n120 as (select n from num_list where n * 120 <= 1000), n140 as (select n from num_list where n * 140 <= 1000), n205 as (select n from num_list where n * 205 <= 1000), n280 as (select n from num_list where n * 280 <= 1000), n310 as (select n from num_list where n * 310 <= 1000), n500 as (select n from num_list where n * 500 <= 1000), n1000 as (select n from num_list where n * 1000 <= 1000) select n1.n as nn1, n2.n as nn2, n3.n as nn3, n5.n as nn5, n10.n as nn10, n20.n as nn20, n30.n as nn30, n50.n as nn50, n62.n as nn62, n82.n as nn82, n92.n as nn92, n100.n as nn100, n120.n as nn120, n140.n as nn140, n205.n as nn205, n280.n as nn280, n310.n as nn310, n500.n as nn500, n1000.n as nn1000 from n1 cross join n2 cross join n3 cross join n5 cross join n10 cross join n20 cross join n30 cross join n50 cross join n62 cross join n82 cross join n92 cross join n100 cross join n120 cross join n140 cross join n205 cross join n280 cross join n310 cross join n500 cross join n1000 where n1.n * 1 + n2.n * 2 + n3.n * 3 + n5.n * 5 + n10.n * 10 + n20.n * 20 + n30.n * 30 + n50.n * 50 + n62.n * 62 + n82.n * 82 + n92.n * 92 + n100.n * 100 + n120.n * 120 + n140.n * 140 + n205.n * 205 + n280.n * 280 + n310.n * 310 + n500.n * 500 + n1000.n * 1000 = 1000
結論
バカは俺一人で十分
bigquery の int64 への cast は切り捨てではない
すなわち、
select cast(1/2 as int64)
は切り捨てではなく、丸められ
1
となる。
（今更ながら知る。。。）
切り捨ては、floor を使おう。
参考
bigquery で日本語の曜日のJOIN用テーブルを作成する
背景
毎度日本語で曜日を表示するためのJOIN用テーブルを作成に時間がかかるので、 コピペ用のコードが欲しい。 （JOIN用テーブルでなくifで作ったほうががテンプレートしては使いやすいかも。）
そのクエリ
#standardSQL WITH _weekday_list AS ( SELECT SPLIT('日,月,火,水,木,金,土', ',') AS a), weekday_list AS ( SELECT w, ja FROM _weekday_list, UNNEST(a) AS ja WITH OFFSET AS w )
例
'2019-01-01' は何曜日か？
#standardSQL WITH _weekday_list AS ( SELECT SPLIT('日,月,火,水,木,金,土', ',') AS a), weekday_list AS ( SELECT w, ja FROM _weekday_list, UNNEST(a) AS ja WITH OFFSET AS w ) SELECT ja FROM (SELECT cast(format_date('%w', '2019-01-01') as int64) w ) data JOIN weekday_list using(w)
参考
colaboratory で、pycodestyle を使う
次のように、colaboratory 上に書いて実行（python3.6で確認）
!pip install flake8 pycodestyle pycodestyle_magic %load_ext pycodestyle_magic
あとは、
%%pycodestyle
# ... ここにコード
と書いて実行。チェックの必要がなくなれば、コメントにしてしまう。
#%%pycodestyle # ... ここにコード
