データベーススペシャリスト(応用技術)
網走で流氷を見ていたので2日間ほど間があいてしまいました(苦笑)。 流氷の速度計算と着氷予測とかの計算なんかも案外、観光には有効かも しれないです。さて本題、いよいよ最終章です。 行ってみましょう。 1: レプリケーション ・複数のデータベース間で更新したデータを自動的に反映させる。 ・ 同期レプリケーション(同期更新) 同一トランザクションで2つのサイトを更新する。→負荷が高い。 ・ 非同期レプリケーション(非同期更新) トランザクション完了後にバックアップサイトを更新→更新が遅い。 2: OLAP(多次元分析) ・ OLAP(On-Line Analytical Processing) データを多角的に見て法則性を分析する。 ・ MOLAP(Multi-Dimensional On-Line Analytical Processing) 多次元データベース を用いた分析処理 ・ ROLAP(Rerlational On-Line Analytical Processing) 関係データベースを用いた分析処理 ・ スライシング 2つの軸を選択して特定の面だけを参照する。 ・ ダイシング サイコロを転がすようにデータの軸を変える。 ・ ドリルダウン 集約されたデータを細かく砕いていく。 ・ SQL/OLAP SQLのOLAP拡張 3: データマイニング 大量に 蓄積されたデータから隠れた規則性を見つけ出す。 規則信頼度が高くても規則支持度が低ければ意味が無い。 規則支持度が高いと規則信頼度は低い。 ・規則信頼度 結論部の数/条件部の数 ・規則支持度 結論部の数/全体の数 4: データウエアハウス ・主題指向(Subject-Oriented) データ中心でデータを格納する。 ・ 統合(integration) データ体系を統一する。コード体系や意味、名称の統一 ・ 時系列(time-variant) 過去から最新のデータまでを保持する。 ・ 不変性(nonvolatile) データが不変。更新されない。 5:メタデータ、データ辞書、リポジトリ ・ メタデータ データに関する情報のこと、データベースだと 「表定義、ビュー...