エンジニアをしていると、世間には「面倒な手続きほど価値がある」と考える人が、けっこういるとわかる。
この記事で言いたいことは、まとめると以下のような内容になります。 ・「面倒くさくて複雑」といフローは、例外もあるものの、基本的には不適切であるか、そのフローが必要とされる前提の方がおかしい ・けれど世の中には、「面倒で複雑なフロー程正しいし価値がある」と考える人が案外多い ・「面倒くさい」と言える人は貴重なんだけど冷遇されがち ・不要なJOIN句は敵だし、JOIN句の使い回しなど絶対してはならない よろしくお願いします。 さて、言いたいことは最初に全部言ってしまいましたので、後はざっくばらんにいきましょう。 先日、Twitterでこんなことを呟きました。 エンジニアをしていると「面倒くさいやり方は大抵間違っているか、あるいはそのやり方を必要としている前提の仕組みの方がおかしい」という思考は割と普通だと思うんだけど、どうも世間的には「面倒くさければ面倒くさい程正しい、ないし価値がある」と思っ
第1回 大規模データではRDBMSのどこがボトルネックになるのか？ | gihyo.jp
RDBMSはオワコン？ 「右を向いても左を向いても“ビッグデータ”というキーワードが闊歩する時代に、いまさらRDBMSの話題？」 本連載のタイトルを見てそう思われたかもしれません。 「ディスクベースのRDBMSはオワコン、これからは○○（お好きなアーキテクチャを入れてください）の時代だ！」 とおっしゃる方もいるかと思います。 しかし、むしろ多くの企業がビッグデータに注目しているおかげで、RDBMS側でも大規模データを取り扱うニーズが増えています。 大規模データを取り扱う時にボトルネックとなる5つのポイント 数百ギガバイトといったレベルのRDBMSであれば、現場のエンジニアの方にとってはあたりまえの世界でしょう。しかし、テラバイトを大きく超えたデータを扱う場合には、ボトルネックの傾向が変化するのはご存じでしょうか。 次の図は、RDBMSにまつわるボトルネックを示したものです。 図1 大規
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