目次 前回のおさらい データ圧縮とは データ圧縮 他RDBでのデータ圧縮機能 おわりに 前回のおさらい 前回までに、ビッグデータ蓄積・利用時の課題の対応策として以下の方法を挙げ、インデックスチューニング、パーティション分...

目次 前回のおさらい データパーティショニングとは データパーティショニング 他RDBでのデータパーティショニング機能 おわりに 前回のおさらい 前回は、ビッグデータ蓄積・利用時の課題を考え、以下の対応する方法を挙げまし...

目次 前回のおさらい ビッグデータ蓄積・利用時の課題 課題に対応する方法 インデックスとはチューニング おわりに 前回のおさらい 前回は、以下のような前提条件からデータ量（ヒープデータ量）を見積りました。 全国に10箇所...

目次 前回のおさらい(前提条件) 検証環境について テーブル構成について ヒープデータ量の推定 他RDBSでのデータ量推定 おわりに 前回のおさらい(前提条件) 前回、検証を進めるにあたり、以下のような条件を想定しました...

目次 はじめに ビッグデータとは ビッグデータ利用の流れ 想定する企業(前提条件) おわりに はじめに 2010年代からビッグデータというキーワードがトレンド化し、様々な企業で大量なデータを蓄積し、ビジネスに活かす動きが...