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デイヴィッド・スピヴァックはデータベース界の革命児か -- 関手的データモデル - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
最近、「おおおー、これは凄い、すんばらしい！」と思ったことがあるので、それについて書きます。 最初に言葉についてのお断り； "categorical"の訳語をどうしようか？ と。片仮名で「カテゴリカル」が無難ですが、漢字で書きたい。「圏論的」が落ち着きがいいようですが、必ずしも「論」の意味を含まないときもあります。そこで、以下、「圏的」を使います。 [追記 date="2013-02-12"]入門的解説を書きました。→「衝撃的なデータベース理論・関手的データモデル 入門」[/追記] スピヴァックと関手的データモデル デイヴィッド・スピヴァック（David I. Spivak, http://math.mit.edu/~dspivak/）は、MITの研究者です。 彼は圏的情報学（categorical informatics）を提唱しています*1。圏的情報学の中心的な概念が関手的データモデル
OTN Japan - 今だからデータ・アクセスを真剣に考える！ 第2回
前回の「データベースことはじめ（前編）」では、システムの論理的な階層の中でドメイン層をどの様に実装するかということで、PoEAAのアーキテクチャパターンを元に見てみました。今回は、パーシステンス層のアーキテクチャパターン＋αを見ていきます。 まずパーシステンス層を見る前に、今回の話題とは直接ではないですが、間接的に関わってくる層のサービス層に関して少し触れておきたいと思います。サービス層は、ドメイン層配下のビジネスロジックをユーザインタフェース層やアプリケーション層から利用するためのインタフェースとして機能します。一般的にトランザクションロジックやセキュリティロジック、ドメインロジックのワークフロー等のドメインロジックとは直接関係ないロジックを含むのみで、大きなドメインロジックを含むことは好ましくないとされる層です。 では、パーシステンス層です。ここまで、役割的には、データアクセスの実装を
素早く正規形を見抜く実践テクニック（1/4） － ＠IT
今回のテーマはデータベースエンジニアの必須知識の1つである「正規化」です。正規化は、リレーショナル・データベースのテーブル設計を行ううえで非常に重要なテクニックであり、データベースを設計、実装したことのある方なら一度は正規化に触れているのではないでしょうか。 それほど基本的な知識であるにもかかわらず、正規化を説明できる人はなかなかいません。多く聞かれるのが「何となくテーブルを作ると自然に第3正規形になる」とか「実務上は第3正規化まで行えば問題ない」というものです。 ではなぜ「第3正規化まで行えば問題ない」のでしょうか。本稿ではひととおり正規化について確認しながら、あまり触れられることのない第3正規化より先の正規化を紹介して、この疑問に答えていきたいと思います。 正規化の位置付け 正規化は、データベース設計全般にかかわる基礎知識ですが、特に論理データモデリングの作業の中で必要になります。本稿
楽々ERDレッスン 第1回：「お持ち帰りご注文用紙」編
はじめに システム構築においてデータベース設計は不可欠です。そこで多くの方がデータベースの設計技法について書籍で学んだりするのですが、なかなか身についたと感じられないことも多いのではないかと感じます。 その理由は、実務で任せられる機会というのが少ないからというのが大きなものとして挙げられます。データベース設計というのは、やはり重要な箇所ですから自然と経験のある人に任せられることが多いのが実態です。しかもデータベース設計を担当するのはプロジェクト全体の中でもごく少数だけになりますから、なかなかチャンスが巡ってきません。 しかし、それを嘆いているばかりではスキルが身につかないのも道理です。そこで身近にあるものを何でも手当たり次第にデータベース設計のネタにしてしまうことで、コツコツと地力をつけていこうというのがこのシリーズの主旨です。 合言葉は、「表組みを見たらERDを描け！」 。では、張り切っ
データベース正規化・非正規化 - ronSpace
データ・モデリングの普及団体，DOA+コンソーシアムはこのほど，リレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）の処理性能に関する実証試験を行い，調査結果を公開した。「データを正規化してデータベースに実装すると，処理性能が低下する」という"誤解"を正すため，実証実験を行ったという。 「DBを正規化すると遅くなる」は誤解，実証実験の結果が公開に (ITpro) 正規化（非正規化）すると早く（遅く）なる、という命題の立て方はどうかと思うのですけどね。 実証実験の結果，データベース上の単一テーブルを対象に検索した場合，いずれのパターンも2〜3ミリ秒で処理を終えた。一方，3つ程度のテーブルにわたりデータを検索した場合，正規化したパターンでは，5000万件のデータを90ミリ秒で検索できた。だが，非正規化したパターンでは，500万件のデータ検索に14秒かかった。 テーブルを非正規化したい理由とし
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楽々ERDレッスン 第2回：「図書館の予約申込書」編
テーブル定義のexcelファイル出力(1) - 週記くらい(BTS開発記)