DBエンジニアのための技術勉強会(第3回)で使用した資料です。主にリレーショナルモデルと正規化について解説しています。リレーショナルモデルの限界について正しく認識してこそ、リレーショナルモデルを理解したと言えると思います。
![データベース設計徹底指南](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/73257ada9a51bd234690f0dcadd58068d7fd671c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fdb-engineer-study-anim-131128093024-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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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