リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
Oracleライセンス「SE2」検証 CPUスレッド数制限はどんな仕組みで制御されるのか （2017/7/26） データベース管理システムの運用でトラブルが発生したらどうするか。DBサポートスペシャリストが現場目線の解決Tipsをお届けします。今回は、Oracle SE2の「CPUスレッド数制限」がどんな仕組みで行われるのかを検証します ドメイン参加後、SQL Serverが起動しなくなった （2017/7/24） 本連載では、「SQL Server」で発生するトラブルを「どんな方法で」「どのように」解決していくか、正しい対処のためのノウハウを紹介します。今回は、「ドメイン参加後にSQL Serverが起動しなくなった場合の対処方法」を解説します さらに高度なSQL実行計画の取得」のために理解しておくべきこと （2017/7/21） 日本オラクルのデータベーススペシャリストが「DBAがすぐ
オープンソースになった Fastladder の ER 図を描いてみた 2008-02-10-1: [SQLite] Livedoor の Fastladder がオープンソースになったということで、勉強を兼ねて ER 図を描いてみました。 (クリックで大きくなります) 使ったツールは DBDesigner 4 (日本語版) です。 DBDesigner 4 では、SQLite 3.x のデータが読めないようなので、SQLite ODBC Driver を使って、ODBC で読み込み、リバースエンジニアリングしました。 テーブルの定義はソースを見ながら作成中ですが、あまり Ruby が分かっていないので時間がかかりそうです。。。そのうち公開します。 - Fastladder Open Source http://fastladder.org/
中堅スーパーのデータ活用物語 ～はじまりはExcelのデータだった～ 「BIなんて人ごと」と思っていたシステム管理者の挑戦 第2回 Excelでお手軽データマイニングに挑戦！ 県内で全10店舗を運営する地方の中堅スーパー「フクフクドー」。ここでは、さらなる事業成長のための次の一手をどう創り出していくかが目下の課題。営業企画部からの救援要請があり、BI（Business Intelligence）の活用というアイデアの実現に向け一歩を踏み出した。とはいえ、従来型のBIはシステム規模も大がかりで、導入に多大な投資を要するうえ、使いこなすのも困難だと考えているIT部門のシステム管理担当者「番次郎」は慎重な態度を崩さない。最新のBI環境は、こうした慎重論を打破できるだろうか。若い現場担当者の熱意に押される形で、フクフクドーでBI活用の実地検証が始まった。奮闘が始まった。
「データベースはブラックボックス。どんなSQL文を投げたらどんな結果が返ってくるかさえ知っていればよい」---そう思っている人も多いかもしれません。確かに，最近の市販のリレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）にはGUIベースの管理ツールなどが付属し，データベースそのものについての深い知識が求められることは昔に比べれば少なくなりました。メモリーやディスクなどのハードウエア・リソースが増えて，開発者のスキル不足が表面化しにくくなったこともあるでしょう。 しかし，本物のソフトウエア・エンジニアを目指すのであれば，データベースが動く仕組みを学ぶことは避けて通れません。「SQL文を受け取ってから結果を返すまでにRDBMSがどんな処理をしているのか」「データ・ファイルの物理構造はどうなっているのか」「インデックスはどのように格納されているのか」——。こうした知識がないと，パフォーマンスな
ERP、SCM、CRMなどに分類される企業内の各プロセス（システム）を全社レベルで統合するソリューションが提案されるようになってきた。その目的は、市場や顧客に対して迅速かつ適切な対応を全社レベルで行うことだ。いわば拡大されたCRMともいうべき、顧客起点のビジネス・プロセスを実現するためには、どのようなシステム的裏付けが必要なのだろうか？ 短期集中連載でエンタープライズ・データ統合について解説する ERP・SCM、CRM、BPMの導入だけでは不十分 20世紀後半から始まった情報化社会は、顧客が経済の主役である“カスタマー・エコノミー”をもたらした。多くの大手先進企業では21世紀における生残りをかけて、従来の自社の製品やサービスを中心とした経営から、顧客にとっての価値を最大化する「顧客起点経営」への転換を目指して懸命の努力を行っている。 従来の企業システムは開発、生産、販売といった業務ごとに構
POSデータ（注1）などの巨大なデータベースから、価値あるアソシエーション・ルール（注2）を抽出するデータマイニング（注3）・テクニック。マーケットバスケット分析（注4）に利用される。 アソシエーション・ルール抽出（association rule extraction）、アソシエーション・ルール・マイニング（association rule mining）、アソシエーション・ルール発見（association rule discovery）などともいう。 小売業のPOSシステムでは、日々大量のトランザクションデータが生み出されている。この中には、「パンとバターを購入した取引の90％がミルクも購入している」といった法則が秘められているが、中規模の小売店舗でも商品アイテム数は数千から数万に及び、その組み合わせ（アソシエーション・ルール）は無数にある。そのため、どの組み合わせが価値ある法則であ
中堅スーパーのデータ活用物語 ～はじまりはExcelのデータだった～ 「BIなんて人ごと」と思っていたシステム管理者の挑戦 第1回 いままでどおりのExcel分析じゃ足りないの？ 県内で全10店舗を運営する地方の中堅スーパー「フクフクドー」。ここでも、ITを積極活用する重要性は認識されているものの、どうすればいいのか、という具体策となるといい手が浮かばず、「いずれは、やらないと」という段階で足踏みしている。IT部門でシステム管理を担当する番次郎と、その下で目下修行中のいぶきも、「攻めのIT投資」や「差別化と競争優位のためのIT」などのうたい文句は気になるものの、目の前にあるシステムの運用管理作業に追われて、なかなか新しいことに着手できずにいる。そんなとき、営業現場からIT部門に「支援要請」が寄せられた。現場の切なる要望には応えたいが、いったいどうしたらよいのか……。いぶきの奮闘が始まった。
「おむつを買った人はビールを買う傾向がある」という米国におけるマーケットバスケット分析（注1）の事例。1990年代半ばから2000年代初めにかけてメディアや講演などでよく語られ、データマイニング（注2）という言葉と概念を一躍有名にした。 一般に「米国の大手スーパーマーケット・チェーンで販売データを分析した結果、顧客はおむつとビールを一緒に買う傾向があることが分かった。調査の結果、子供のいる家庭では母親はかさばる紙おむつを買うように父親に頼み、店に来た父親はついでに缶ビールを購入していた。そこでこの2つを並べて陳列したところ、売り上げが上昇した」という内容で知られる。 直接的には、1992年12月23日の「ウォールストリートジャーナル」に掲載された「Supercomputer Manage Holiday Stock」という記事が発端だとされる。この記事では「米国中西部の都市でこの店は、ある
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