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技術主導の世界で企業が情報にますます依存するようになり、データを適切に移動、保存、処理する方法を理解することが年を追うごとに重要になってきています。もしあなたの組織が、会社のデータを整理して処理するためのより良い方法を探しているなら、スノーフレークスキーマ、スタースキーマ、およびこれら2種類のデータウェアハウススキーマの間の関係構成について学ぶ必要があります。 基本的に、スタースキーマは、データウェアハウス内のデータや情報をより効率的に整理する方法を提供します。一方、スノーフレークスキーマはスタースキーマのバリエーションであり、データ処理の効率化を図ることができる。この2つのプロセスは非常によく似ていますが、ユーザーも知っておくべき重要な違いがあります。 スタースキーマとスノーフレークスキーマの比較と、2種類のデータウェアハウススキーマが、企業データの移動、保存、処理、および複雑な分析の完

APIに少しでも詳しい人なら、特にマイクロサービスとそのアプリケーションに関しては、REST APIが主に使われるAPIであることを知っているでしょう。 gRPCはHTTP/2を使用する高性能、バイナリで、強く型付けされたプロトコルですが、RESTはHTTPとJSON/XMLを使用する、よりシンプルで、テキストベースで、ステートレスなプロトコルです。gRPCはより効率的で、複雑なマイクロサービスやリアルタイムアプリケーションに適しており、RESTはより広く採用されており、基本的なAPIにはよりシンプルに使用できます。 ”gRPC"の意味を理解しようとしている人も、次の開発プロジェクトでREST APIに代わるものとしてgRPCを検討している人も、このガイドを読めば理解できます。gRPCとは何か、なぜ人々はそれを使うのか、そしてgRCP APIとRESTful APIとの比較について学びます

基本： PostgreSQL と MySQL の概要 PostgreSQLとMySQLの基本的な概要と歴史から始めましょう。すでに基本的なことを知っている場合は、このセクションは飛ばしてください。初心者の方はこのセクションをお読みください。 MySQL とは MySQLは、世界で最も一般的に使用されているリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）です。2023年に開発者の間で2番目に高い使用率を誇るこのオープンソース RDBMS は、高速で信頼性が高く、安定したセキュアでスケーラブルなデータ管理を組織に提供することで知られています。 MySQLは、スケーラブルな Web アプリケーションに最適な選択肢です。MySQLはLAMPスタックに標準搭載されています。LAMPスタックはウェブ開発で非常に人気があります。これは、Linux、Apache HTTP Server、MySQL、P

MySQL と MariaDB：５つの重要な違い MySQLはMariaDBよりもはるかに古いDBです。MariaDBはMySQLプロジェクトで比較的最近の派生したものです。 MySQLは GPLまたはプロプライエタリ・ライセンスで利用できます。MariaDBは完全にGPLです。 MySQLはOracleが所有し、配布しています。MariaDBは完全にオープンソースです。 MySQLは他のシステムから独立しています。MariaDBは、MySQLの現在のバージョンをトラックし、ミラーリングします。 MariaDBはMySQLより高速であることが多いです。 MariaDBとMySQLは同一プロジェクトの派生ですが、同じというわけではありません。 このガイドでは、MySQL と MariaDB の違いについて学び、どちらの方がニーズに適しているかを知ることができます。 MariaDB vs. M

5年ほど前、ビッグデータとアナリティクスをめぐる誇大広告はたくさんありましたが、今日では、この業界は現実的に誇大広告に応え、ビジネスを前進させる根本的な力へと変貌を遂げています。この数年間で、毎秒生成されるデータの量は飛躍的に増加しました。このため、分析ワークロードを効率的に処理するエンタープライズ向けクラウドデータウェアハウス技術が登場することになったのです。 データウェアハウスは、データを効率的に活用し、深い洞察を得るのに欠かせないものとなっています。となると、どのデータウェアハウスが自分のビジネスに最適なのかが大きな問題になってきます。Amazon Redshift、Google BigQuery、そしてSnowflakeの三大データウェアハウスを検討してみましょう。強力なリレーショナルDBMS（データベース管理システム）のデータベースモデルであるRedshiftとSnowflake

ビジネスのニーズや目的に適したデータウェアハウスを選定することは、ビッグデータ戦略の重要な要素です。残念なことに、あまりにも多くの企業が、自社に最適なデータウェアハウスをどのように選択すれば良いかという問題に悩んでいます。 大方の予測では、データウェアハウスのプロジェクトの60～70%は失敗するとされています。。その理由は、コストや時間の見積もりが悪かったり、組織内の賛同が得られなかったり、最初から間違ったテクノロジーを選択していたりと、さまざまな理由があります。 しかし、データウェアハウス・プロジェクトが成功すれば、強力なROIを実現し、より鋭いデータドリブンなインサイトを提供することでビジネスを変革することができます。 Snowflake、Google BigQuery、Amazon Redshiftは、成熟した堅牢なクラウドベースのデータウェアハウスの巨人であり、何千もの顧客に利用さ

適切なデータウェアハウスの選択は、一般的なデータおよび分析的なビジネスニーズにおいて重要な要素ですが、企業がデータウェアハウスのプロバイダーを選ぶ際に「 ビジネスニーズに合わせて、Snowflake、Amazon RedShift、または Google の BigQuery のデータウェアハウスを使うべきか」というのが、最大の疑問の一つとして浮かびます。 Amazon RedShift と Snowflake、Google BigQuery と Snowflake の比較は既にご紹介しましたが、では Amazon RedShift と Google BigQuery はどうでしょうか。 Amazon と Google はどちらにも、RedShift と BigQuery を備えた印象深いデータ ウェアハウスがあり、このソリューションはそれぞれ、分析を大規模かつ高速に実行することができます。

Nearly a decade after Amazon announced Redshift, its competitor to Apache’s Hadoop, the Hadoop vs. Redshift debate continues. For companies seeking a reliable data warehousing solution, both are worthy contenders, but examining the following aspects will help you decide the winner for yourself. Hadoop scales endlessly with no reshuffling required. Redshift won’t expand beyond 16 petabytes. Redshif

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