1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary
自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
研究者にも理解できない日本学術会議が国民に理解されるわけがない（木村 幹） @gendai_biz
何のため、誰を代表する組織か、知られていない ⽇本学術会議（以下、学術会議）を巡って様々な議論が続けられている。 ⼤きな論点は2つ。学術会議から推薦された⼀部の新会員候補者の任命が政府によって拒否された事を巡る問題、そしてもう1つは学術会議の在り⽅そのものに関わるものだ。 そして⾔うまでもなく、この2つの問題は本来全く性格を異にするもののはずだ。何故なら、前者はこの学術会議の任命制度において政府の⾃由裁量権がどこまであるか、を巡るものであり、後者は、学術会議の現状がどうであり、また本来どうであるかべきかを巡るものだからである。 当然の事ながら、仮に政府により任命拒否が制度的に認められるものだとしても、それにより学術会議の改⾰が⾏われるべきであるとする理由にはならないし、逆に政府により任命拒否が認められないとしても、学術会議の現状に問題があるのであれば、その改⾰は粛々と⾏われるべきものである
いい人を採りたければ、つべこべ言わず、給料を高くすればいいんですよ。
いい人が採れない、定着しないので、話を聞いてほしいと言われ、何度か相談に乗ったことがある。 ただ、話としては簡単で、「いい人」が採れない理由は一発でわかる。 「給料が普通」（というか、むしろ能力に比して安い）だからだ。 では、仕事が面白そうなのかと言えば、それも普通。 特に簡単というわけではないが、ありふれた仕事。特に高い技術力が必要なわけではない。 世の中にニーズはあるが、古くからある仕事で、成長性も低い。 会社のブランド力・知名度も普通。 特に悪評もないが、要するに無名の中小企業だ。 当たり前のこととして、何もせずとも優秀な応募者が殺到するのは、給料が高く、仕事が面白く、友達に自慢できる職場だ。 だから、「いい人を集めたいなら、まず給料を2、3割上げたほうがいいのでは。」と回答すると、 社長は言った。 「でも、うちには創業当時からの理念がある。カネとか、そういうものではなく、理念に共感
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