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はじめに タイトルのとおり、RDBのデータモデリング・テーブル設計を行う際に参考にしている考え方と関連資料をまとめました。 P.S. なんと本記事内でいくつか参考として挙げさせてもらっている増田さん・かとじゅんさん・奥野さん・そーだいさんからコメントいただくことができました。 本当にありがとうございます。 前提 RDBを採用するのは事実を無駄なく正しく記録するため 正規化、トランザクション、制約とデータ整合性 基本的には始めに理想として集合論・リレーショナルモデルに基づいて正規化を考え(論理設計)、パフォーマンスなどの現実問題に対して折り合いをつけていく(物理設計) 制約を最大限利用する cf: ↑P91〜 ↑P.29,41 ↑P56〜 ↑5章 ↑P347~ 情報とデータ データ:単なる事実の値→これを永続化して蓄えるものがRDB 情報:データから生み出される意味や目的のあるもの→RDBか
# Event データモデリングとデータ基盤の構築・運用 (第14回ちゅらコラボ)CARTA HOLDINGS x ちゅらデータ 合同イベント https://churadata.connpass.com/event/254417/ ぼくのかんがえる最高のレポーティング基盤 https://speakerdeck.com/pei0804/hokufalsekankaeruzui-gao-falserehoteinkuji-pan-at-awsdeshi-jian-analytics-modernization ディメンションモデリングモデリング https://zenn.dev/pei0804/articles/dimensional-modeling スタースキーマ https://zenn.dev/pei0804/articles/star-schema-design コンフォ
青が何も介入をしなかったとき、黄色が4月8日から8割の接触を減少させたときです。 4月8日から接触を8割カットすると、新規患者数は4月17日頃にピークを迎え、その後減少が予想されます。5月8日から普段通りの生活に戻ると再度感染者は増加する。 長期的に見ると 波は横にずれますが、形はほとんど変わりません。ピーク時の1日の新規感染者数が120万人となると到底医療システムが成り立ちません。 ところで、「集団免疫」という言葉がかなり聞かれるようになりましたが、免疫をもつ人が人口のある程度の割合(この割合は病原体それぞれの感染力や人々の接触パターンによりますが)に達した時に、感染拡大は収まります。 逆に集団免疫の状態に到るまでは一時的な措置を取っている間は感染拡大がおさまってもそれをやめると再燃する、というジレンマがあります。 厳しい外出制限をこのまま永遠に(ワクチンが開発されるまで)しなければいけ
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文:NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
基本から学ぶ テーブル設計 超入門! 〜データモデリングとテーブル設計の基本を学ぼう〜 https://modeling-how-to-learn.connpass.com/event/242944/ にてお話した際のプレゼン資料です。 入門者に向けて、テーブルを設計する上でモデリングすると良いよという話をしました。(熟練者は、そうだよねーっておさらいするか、そこは別の考え方があるんじゃないなどを呟いて貰えればといった内容です) モデリングして設計する際に、色々なモデルがあります。その中で、データモデルは静的な要素が強いモデルなので、モデリング全般を考えた際に、入門者にとって捉えやすいのではと考えています。 テーブルを設計する上で、データモデリングをしてデータモデルを作ることで、より良いテーブル構造を考えやすくなります。 #テーブル設計 #モデリング #データモデル #RDRA #概念モデ
DDDではよく「モデリングが重要だ!」と言われますが、どのようにモデリングすればいいのかがわからず、一歩を踏み出せないことは多いのではないでしょうか。 そんな方のために、本記事ではDDDにおいてシンプルで成果が出しやすいモデリング手法について紹介します。 (本記事は、YouTube動画「10分でわかるドメインモデリング」の内容をもとにした解説記事です。) DDDの目的 DDDの目的から確認しましょう。 DDDの目的は2つ。 ①機能性を高めること これは、役に立つものを作ること、言い換えると「作ったけど使えない」を避けることです。 そのために、ドメインモデリングを行い、ソフトウェアを適用して役立てようとしている現実世界の領域(これの領域をDDDでは「ドメイン」と呼びます)について理解を深め、解決策を検討することを目指します。 ②保守性を高めること これは、長期間開発しても機能拡張が容易であり
表計算ソフトのMicrosoft Excelを使い、企業評価やM&Aといったさまざまなケースを解決する財務モデリングの構築スキルを競う「Financial Modeling World Cup(FMWC:財務モデリング ワールドカップ)」が開催されました。 FMWC Open - Dec 11 (FINALS) - Excel as esports - YouTube FMWC – Financial Modeling World Cup | $20,000 Prize Fund https://www.fmworldcup.com/ Top Excel experts will battle it out in an esports-like competition this weekend | PCWorld https://www.pcworld.com/article/559001
バーチャルYouTuber・VTuberという言葉が普及して幾年が経ち、バーチャルYouTuber市場は,今まさに群雄割拠の世にあります。 読者の中にも、テック系バーチャルYouTuberとして一躍することを志しているエンジニアの方がいらっしゃるのではないでしょうか? そんなバーチャルYouTuberのなかでも、ひときわ知名度が高く、世間にも知られているキャラクターといえば、2016年6月30日に自我に目覚め、同年12月1日にバーチャルYouTuberとしてデビューした「キズナアイ」さんでしょう。 YouTubeをはじめとしたWebコンテンツのみならず、地上波放送にも活躍の幅を広げる彼女は、バーチャルYouTuberの草分け的存在として、その地位を確固たるものとしています。 そんな世界の「キズナアイ」さんをモデリングしたのが、今回アンドエンジニアがインタビューした3Dモデラー、トミタケさん
本書は、初めてDDDを学ぶ方、もしくは実際に着手して「難しい!!」と感じているエンジニアの方を対象とした、ドメイン駆動設計(以下、DDD)についての解説書です。 近年、ソフトウェアのレガシー化が社会的に問題になっていると言われています。 DDDはレガシー化への対策として非常に有用なものですが、日本語で出ている書籍「エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計」や「実践ドメイン駆動設計」は非常に重厚かつ難解で、初学者が実用に到達するまでには長い時間と試行錯誤が必要なのが実情です。 そこで本書では、迷子になりがちな「DDDの目的」や「モデル」の解説からはじめ、 具体的なモデリングを行い実装まで落とす事例を元に、DDDの魅力や効果を体感することを目指します。 また、その後にはレイヤーごとの個別のトピックについて、1章ずつ詳しく解説します。 ■本書の構成 本書は以下の構成になっています。 「第1章 DD
はじめに こんにちは。 バックエンドエンジニアの松本です。今回は、会計システムの開発を通じて、 CADDi におけるプロダクト開発の様子を紹介します。 2024年3月現在、CADDiでは2つのサービスを提供しています。1つは図面データ活用クラウド「CADDi Drawer」で、もう1つは加工品製造サービス「CADDi Manufacturing」です。 今回、後者の加工品製造サービス「CADDi Manufacturing」向けに、 会計システムを構築しました。これは、生産管理システムや拠点管理システムから取得した各種情報を基にして、会計仕訳データを生成し、経理部門に公開する役割を持ちます。 はじめに 会計システムのアーキテクチャとその狙い 計算処理を少しずつ進める 会計数値の妥当性をダッシュボードに表示する 会計システムのモデリングと最初の開発 仕訳の流れを整理して、ドメインモデル、デー
PoEAA を通して DDD の半分を理解する マーティン・ファウラーの PoEAA を読んでから、DDD のことを考え続けている。今まで DDD の話題はあえて避けてきた。分厚く難解な書籍、増えるコード量、教祖とその信徒たち(MV)、全てをその視点から解釈しようとする試み、少しでも間違えたら求められる自己批判、無知な者に対する SNS 上のオルグ、いつまでも出てこない総括、それでも信じるものは救われる。「一匹の亡霊がIT界隈を徘徊してる。DDDという亡霊が...」 まあ早まらないでほしい。何も DDD こき下ろそうというわけではない。自分の実力不足が主な原因と思い、深入りする前から「わからないもの」と決めつけていた DDD は、PoEAA というライトに照らされてその姿を私の前に姿を表し始めた。それは亡霊ではなく、確固たる手触りのある実体(Entity)だったのである。 PoEAA は
2024年7月13日の大吉祥寺.pmで発表した「古典ドメインモデル(パターン)の解脱」のスライドログです。 この2冊で書かれているドメインモデルパターンを「古典」の対象にします。 ドメインモデルパターンは「複雑さに対処するため」と述べています。が、古典では次の2点が課題となっていると考えます。 これら2点について個別に見ていきます。 まずドメインモデルパターンから。 Patterns of Enterprise Application Architecture(以降PofEAA)ではこのように定義されています。 PofEAAのドメインロジックの章で使われている「収益認識」の例を取り上げます。 ContractやProduct, RecognitionStrategyなどといったクラスが作られて、これらのインタラクションでビジネスロジックが実現されると説明されています。 では、これらのドメイ
「“開発者体験”で世界をエンパワメントする1日。」と題し、チームや組織の課題に日々取り組む方々に向けて開催された「Developer eXperience Day CTO/VPoE Conference 2021」。ここで、READYFOR株式会社の仙塲氏が「『Userクラス』で考える技術的負債解消の観点」をテーマに登壇。まずは情報システム開発とモデリングの定義について紹介します。 クソコード動画『Userクラス』 仙塲 大也(以下、仙塲氏):こんにちは。ミノ駆動と言います。不運な時間がやってまいりました。まじめなセッションだらけなのに、はたしてこういう動画を流していいものかと。完全にネタ枠です。 このセッションの説明です。多くのサービスで技術的負債になりやすい筆頭格として、Userクラスがあります。本セッションでは、Userクラスの負債により引き起こされる弊害を描いた、風刺動画を上映しま
- はじめに - 当ブログでは恒例になっている、献本されたので筆者に媚を売るシリーズです。 今回は10/9に発売予定の「Kaggleで勝つデータ分析の技術」という書籍なんですが、既に発売前にしてAmazonベストセラー1位。豪華著者陣とKaggleにおいては日本有数の起業と言っても過言ではない、DeNA株式会社の豪華レビュワー。筆者がブログを書いていたり、u++さんがめちゃくちゃ丁寧な書評を書いていたり、Kaggle Grand Master各位の薦めツイートも出てきた段階で、もう私が媚を売る必要すらないと思いますが、良かったので感想だけでも残しておければと思います。 Kaggleで勝つデータ分析の技術 作者: 門脇大輔,阪田隆司,保坂桂佑,平松雄司出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2019/10/09メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る 端的に言えば、テーブ
はじめに こんにちは、クラウドエース Backend Division 所属の秋庭です。 私は今年新卒で入社したのですが、入った案件では DDD (ドメイン駆動設計)を元に設計・実装が行われていたため DDD について学ぶ必要がありました。 この記事は、私が何も知らない状態から DDD について学び始めた一歩目のアウトプットであり、同様にこれから一歩を踏み出す方の手助けになるものとなったら嬉しいです。 この DDD 入門記事は大きく「用語解説・モデリング編」と「コーディング編」に分かれており、用語の紹介と実際の作業を通して DDD の概観を紹介できればと思います。 この記事は「用語解説・モデリング編」となります。この記事の続きとなる「コーディング編」もぜひご覧ください! 対象 想定読者 DDD の用語や概念、モデリングについてこれから学ぼうと考えている方。 記事内容 この記事では主に DD
概要 スタースキーマからスノーフレーク、ギャラクシー、そしてデータボールトやアンカーモデリングまで、各スキーマの特徴、利点、そして適用シナリオを掘り下げます。 スタースキーマ スタースキーマを元に整理します。 スタースキーマ または 星型スキーマ はデータウェアハウスに利用される最も単純なスキーマである。スタースキーマには唯1つもしくは少数のファクト表と複数のディメンション表が含まれる。スタースキーマはスノーフレークスキーマの一種であるが、多くの用途で利用されている。 DWHに利用される最も単純なスキーマ 唯一または少数のファクトテーブルと、複数のディメンションテーブルが含まれる スノーフレークスキーマの一種 モデル ファクト表はデータウェアハウスでの解析で利用され、複数の異なるディメンションに区分される。ファクト表は主要なデータを持つ一方、ディメンション表は相対的にサイズが小さくディメン
2021/10/02, 03 にオンラインで開催された PHP カンファレンス 2021 にて「ドメインをモデリングして PHP コードに落とし込む」を発表しました。 発表資料 Sample code: https://github.com/shin1x1/domain-modeling-with-php Togetter: https://togetter.com/li/1783062 joind.in: https://joind.in/talk/650b0 ドメインモデルという共通概念をモデリングし、それをコードに反映するという内容です。 去年は事前に録画して自分で再生した のですが、今年はライブでやりました。やっぱりライブは良いですね。話し出しはモニタに向かって話す違和感がありましたけど、途中から調子が掴めてきました。 Discord をチラ見していたのですが、リアルタイムでどんど
オブジェクト指向の本では「自転車をモデリングしてみましょう」「鳥をモデリングしてみましょう」ということが、どういうシステムで使うか規定せずによく書かれています。 けれども、モデリングではどういうシステムで使うかということが大事で、それを決めずにモデリングを考えても意味がありません。モデリングすべきはモノではなくシステムのプロセスです。 よく、オブジェクト指向では現実をモデリングするのようなことが言われますね。 例えば鳥が鳴くとして、その一種であるニワトリをどうモデリングするか、ということを考えるとします。 そうすると、まず void 鳴く() { print("コケコッコー"); } のようなメソッドを考えるのですけど、コケコッコーとうまく鳴けるのは鳴き慣れたニワトリです。そのため、鳴くメソッドにカウンターを用意してどんどんうまくコケコッコーになるようにしたくなります。 いや、そもそも、コ
皆さん初めまして。 亥と卯(いとう)と申します。 今回、これからアニメキャラクターを元にした3Dモデルを作成したい、セルルックの基礎を知りたいという学生や、3DCGを勉強中の社会人の方向けに、私が普段制作しているセルルックキャラクターモデリングの工程をコラムとして執筆させていただくことになりました。 今回はモデリング自体の基礎という訳ではなく、3ds Maxを用いてセルルックに見せるための基本などを紹介出来ればと思っています。 ですので、素体のモデリングの説明は重要な点のみに留め、素体を用意したところからスタートになると思います。 素体作成のモデリングチュートリアルは世の中にたくさん出回っていると思うので、私が説明するまでもなく、それらを参考に作成していただければと思います。 自己紹介 アニメ業界やゲーム業界、映像業界など様々な分野でキャラクターモデリングを行っています。 普段Twitte
この記事は、以下の@icoxfog417さんによる問題提起に合わせたちょっとした実験をまとめたものです。 時系列予測の問題において、機械学習のモデルより既存の統計モデル(ARMAモデルなど)の方が予測精度において優良な結果が出るという研究。データへの適合=予測精度の向上ではないことも実験で示している。機械学習の研究では統計モデルとの比較も入れるべきという提言をしている。 https://t.co/jboGhYSX6E— piqcy (@icoxfog417) September 16, 2019 この点について僕はこんなコメントをしたのですが。 だいぶ以前から「一般的な時系列データ予測の問題は単位根過程や季節調整など非定常過程との戦いなので、本質的に定常過程を想定する機械学習手法での予測は計量時系列分析など非定常過程も考慮した古典的なモデルによる予測には及ばない」と言い続けてきたけど、やっ
はじめに この記事の位置づけ 3Dモデリングを始めたきっかけ アバター完成までモデリングを続けられた理由 ~「0地点に居る自分」を認める~ アバター完成までモデリングを続けられた理由 ~その他~ 継続するモチベーションをどうやって生むか 結論 はじめに 2021年1月で33歳になります。 良い節目かはわからないですが、最近考えを文章に残す大切さを感じたり、自分の考えを外に晒す事に対する考え方が変わったので、文章を書こうと思いました。 創作を始めてから、分からない事を調べたり、人に聞いたりする中で、色んな人に助けられている事をより感じるようになりました。 その人達に直接有難うを言う事も大切ですが、「色々な人から何かを貰っていた自分が、今度は誰かに何かをあげられるようになりたい。」 そうすることが、今までお世話になった人たちへの恩返しにもなると考えました。 思いを繋ぐなんて言うと大げさですが、
Pythonで作って学ぶ統計モデリング 近年、AIや機械学習、深層学習といった用語に代表されるように、多種多様のデータを高度なアルゴリズムと計算機の力で解析し、将来予測などの価値を生み出す技術に注目が集まっています。 これらの技術の土台となっているのが、本記事で解説する統計モデリング(statistical modeling) と呼ばれる考え方です。元々は手計算が可能なレベルの比較的シンプルな数学的仮定を置いてデータを解析する方法論として発展しましたが、近年の計算機の性能発達に伴い、従来では取り扱えなかったより複雑なモデルを利用した高度な解析を実施する事例が増えてきています。特に、現在実践で広く使われている機械学習のモデルや、複雑な非線形関数を組み合わせた深層学習モデルなども、その多くは突き詰めれば統計モデルの一種であることが言えます。したがって、統計モデリングはそれ自体がデータ解析に対し
はじめに*1 原理的には、あらゆる前提条件は特定の個人や状況および主義に結びつけられたステートメントとして相対化することが可能だが、人間の限られた脳ミソを節約するため、この「相対化」は通常特定の範囲内でしか行わない。しかし、前提条件の相対化を厳密かつ広範囲に行い、あらゆる前提条件を無効化していけば「異常者」が生まれる。 「異常者」とは前提条件を共有することができない人間のことを指す。そして「健常者」とは前提条件が共有された人間のことを指す。むろん「前提条件」は集団ごとによって異なるため、ある集団においては異常者の人間が別の集団では健常者となる、といった事態は起こりうる。「異常者」も「健常者」も、本質的に相対的な概念に過ぎない。 異常者による行動は健常者には予測不可能なものであり、認知的不協和を引き起こし、健常者のごく限られた脳ミソを食い尽くしてしまう。そのため、健常者は異常者を排除し、自分
ドメイン駆動設計と関数型プログラミングを組み合わせることで、顧客満足度の向上、開発サイクルの短縮、無駄な作業の削減を実現できます。本書では、ビジネスドメインの例とF#のコードで、ビジネスに焦点を当てた、柔軟で高品質なソフトウェアを構築する方法を紹介します。たとえば、F#の型システムを使って複雑なドメインをモデル化し、読みやすいドキュメントにもなるコードを作成します。また、ビジネスルールをエンコードして「コンパイル時ユニットテスト」を作成することで、不正な状態を表現できないようにして潜在的なバグを排除します。関数型プログラミングの核となる原則を適用することで、実世界の要求をエレガントかつ簡潔にモデル化したソフトウェア設計を実現できます。 ドメイン駆動設計と関数型プログラミングを組み合わせることで、顧客満足度の向上、開発サイクルの短縮、無駄な作業の削減を実現できます。本書では、ビジネスドメイン
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