データベース事始め - Qiita
TensorFlowのような機械学習にはデータベースは必要不可欠です。ただ、このデータベースについての知識がゼロでしたので、まずはRDBMSからNewSQLまでの初心者向けの知識を簡単にまとめてみました。データベースに関わっている人からすれば当たり前の内容です RDBMS RDBMS(リレーショナルデータベース管理システム)は、下記のMySQLなどに代表されるRDB管理のための専用ソフトウェアです。RDBは、データを「行」と「列」からなる２次元の表（テーブル）形式で表し、複数の表と表の間でデータ同士を関連付け（リレーションシップ）を行うことができます。 MySQL PostgreSQL MariaDB Oracle Databasr SQL Server DB2 また、汎用的かつ高機能なSQLと呼ばれる言語が使用でき、ACIDなトランザクションが行えることが特徴です。ACIDとは、次の４つ
NoSQLについて勉強する。 - Qiita
と名だたるIT企業が立て続けにRDBMS製品をリリースし、この時期にリリースされた上記のDBによって現在のRDBMSシェアは9割を超えると言われています。 このように、多数のデータベース製品がリリースされた背景には、1970年～1990年頃においてビジネスフィールドへのITシステム導入が急速に進んだことがありました。 この時代ではまだ世の中はパソコン/インターネット時代には到達していないため、この時代のITの中心は正にこうしたデータベースによる情報管理そのものにあったと言っても過言ではありませんでした。 広義のDBMS(データベース管理システム)としてはリレーショナル型の他にネットワーク型、カード型、階層型などがありますがビジネスモデル(トランザクションの必要性など)に最もよく合致したのがRDBMSでした。RDBMSにおける"リレーショナル"とは 個々のデータ(レコード)がいくつか属性(カ
Amazon Neptuneを使ってみる - Qiita
KIT Developer Advent Calendar 2018 10日目の記事になります. Amazon Neptuneを使ってみます. この記事では, まだ使ってみたなどが少ないAmazon Neptuneを使ってみます. それと同時に, グラフ型データベースとはどのようなものかも記載していきます. 研究にて, グラフ型データベースを使用する機会があり, 自分用のメモとして残そうと考え, 書いています. Amazon Neptuneって耳にしたことありますか? ざっくりいうと, Amazon NeptuneはAWS(クラウド)のグラフ型データベースサービスです. Amazon Neptuneの説明をする前に, 簡単にグラフ型データベースとは何かについて書いていきます. グラフ型データベースとは 頂点(Node, Vertex)と辺(Edge)からなる構造をもつデータベース 大量のオ
neo4jを仕事で使っているrailsアプリに組み込んで見る - Qiita
目的 もともとウチの社内勉強会でokappy先輩がRubyとグラフデータベースNeo4jでソーシャルデータをいじくるというものを実施していて、 これはGreenでも使ってみたいという事で導入してみました。 調べてみると参考にできる記事があったので、参照リンクでつけています。 参照) rubyからグラフデータベースneo4jを利用する グラフDBのNeo4jを1日触ってみた 使いはじめる まずはneo4jのインストール そしたらbrowserの管理画面にアクセスし、 ID: neo4j, PW: neo4j を入れてログインする。 アクセス出来ればOKです。 早速nodeを作ろう グラフDBのneo4j neo4jの問い合わせ言語として用意されているcypher neo4jにはRESTライクなApiが用意されており、そちらをRubyから扱いやすくしてくれているneography 勿論Rail
RubyとグラフデータベースNeo4jでソーシャルデータをいじくる - Qiita
Neo4jって何？ Neo4jはJavaで実装された、 オープンソースの最も人気のあるグラフデータベースです。 グラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化します。 細かい説明は、ここを見てください。 Neo4jでできること グラフデータをそのままの構造でデータベースに保存することができて、そのグラフデータを元に検索やデータの引き出しなどができます。 グラフデータベースの構造は至ってシンプルで、以下の3つで構成されています。 node：関係を持つ対象 relation：方向を有する関係性 property：ノードとリレーションシップが持つ属性 具体的に、弊社で運営しているTalentBaseのデータ構造をグラフデータベースで管理したらどんなことが出来るかをまとめてみます。 TalentBaseの場合、 - node：ユーザー、企業、求人 -
rubyからグラフデータベースneo4jを利用する - Qiita
neo4jとは neo4jとはNeo Technologyが開発したJavaベースのグラフデータベースです。（日本語ページ） グラフデータベースは、一つ一つのデータを行で表現するリレーショナルデータベースと異なり、 ノード（頂点）、リレーションシップ（エッジ）、プロパティ（属性）という3つの基本構成要素でデータを格納します。 グラフデータベースが有用なのはTwitterやFacebookのように、フォローや友人関係を扱う時です。 「友人のそのまた友人を探す」や「任意の二人を選択し、最短の関係（パス）を探す」などの問題を解こうとしたとき、 リレーショナルデータベースでは関係の探索に大量の結合演算が必要になりますが、 グラフ構造をそのまま格納しているグラフデータベースなら高速に処理することが可能です。 neo4jはオープンソースですが、ライセンスはAGPLv3なので、商用利用などの際はライセン
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