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「データのライフ・サイクル」を考える RDBMSは、「非定型処理への活用」、「バッチ処理のスケール・アウト」という観点で限界に突き当たっています。しかし、RDBMSの豊富な機能が現代のコンピュータ・システムに欠かせない存在であることも間違いありません。この矛盾をどう解決すればいいのでしょうか。 この問題を解決する鍵は、「データのライフ・サイクル」にあります。 RDBMSは、管理するデータはすべて「起きている（活動している）」、つまり「いつでも更新される可能性がある」ことを前提に設計されています。例えば、銀行の口座残高は、バッチ処理が進んでいる最中にも、ATMからの引き出しなどのリアルタイム処理で更新される可能性があります。 しかし、すべてのデータが「起きている」わけではありません。例えば、銀行口座の「昨日の取引履歴」は、過去のデータなので、更新される可能性はまずありません（過去の取引履歴を

1.はじめに エンタープライズシステムのような大量の情報管理を行うシステムにおいては、データベースシステムは必須です。現在、データベースシステムには、リレーショナルデータベース(RDBMS)以外にも、XML データベースやオブジェクト指向データベースと選択肢も増えています。しかし、既存リソースの再利用や使い勝手、性能、製品のブランド等を考慮すると、RDBMS が選択されることが多いと思います。 Java 側のオブジェクトと、RDBMS 側のレコードを対応付けて相互に変換することを O/R マッピングと言います。Java では O/R マッピングに関する処理は、DataAccessObject (DAO) パターン [3] によって局所化し、 DAO 内で JDBC によって RDBMS にアクセスするような設計がよく使われます（図 1-1）。 JDBC を使った O/R マッピングは、単調

HOMMEZ(オムズ)は男性の心と身体の健康を支援し、一人でも多くの人が子供を得る幸せや男性としての喜びを享受できる社会の実現を目指しています。男性の妊活、活力にまつわる情報や商品の力で性や妊活に悩む男性が効率的に納得感を持って活動できる機会を創出します。

シンボル | A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z シンボル [索引の先頭] ! 非推奨となった機能, MySQL 8.0 で非推奨となった機能 ! (論理 NOT), 論理演算子 != (等しくない), 比較関数と演算子 ", スキーマオブジェクト名 " (二重引用符), 文字列リテラル, JSON 値を変更する関数 %, 算術演算子 % (modulo), 数学関数 % (ワイルドカード文字), 文字列リテラル & & (論理 AND), 論理演算子 & (ビット単位 AND), MySQL 5.7 とのビット操作の非互換性 && 非推奨となった機能, MySQL 8.0 で非推奨となった機能 'on clause'のカラ

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パレート図は、折れ線グラフから描くことができます パレート図は、売上や個数、頻度などを表す棒グラフと、その構成比の累計を表す折れ線グラフの複合グラフです。 このパレート図は、Excel2007では、折れ線グラフから描くことができます。 折れ線グラフとして描き、構成比累計を第2軸で表わしてから、売上を棒グラフに変えます @項目名と売上、構成比累計のセル範囲を選択します。 離れた所にある構成比累計のセル範囲は、［Ctrl］キーを押さえながらドラッグすることで選択範囲に追加できます。 A［挿入］タブの［折れ線］ボタン→［折れ線］をクリックします。 Bシート内に折れ線グラフが描かれます。 C［グラフの移動］ボタンをクリックします。 グラフを大きく表示したいので、［グラフの移動］ボタンでシートに移動します。 D［新しいシート］を選んで、適当な名前を入力し、［OK］ボタンをクリックします。 Eグラフシ

通常、MySQLでは、selectコマンドを実行した場合、1レコード目から最終レコードまで、シーケンシャルに検索を行っていきます。 しかしながら、レコード数が大量になってくると、検索速度の問題が生じます。 そこで、より高速な検索を行うために、インデックスを作成するのが一般的です。 インデックスを作成することによって、検索速度は劇的に改善されます。 但し、MySQLでは、1,000件以下であればシーケンシャルに検索した方が速いとされています。 さて、インデックスとはどのようなものであるかというと、直感的には、図書の巻末に付されている索引（インデックス）と同じです。 索引語はアイウエオ順、あるいは、アルファベット順に並べられていて、各々の索引語には、その索引語が登場するページ数（位置情報）が示されています。 読者はその位置情報を頼りに、ページを捲って、目的のキーワードのある部分を読

InnoDBのテーブルは、クラスタードインデックスと呼ばれる特別なインデックスを備えた構造にて、テーブルスペースの中に格納されます。クラスタードインデックスとは、図2に示すように、リーフと呼ぶインデックスの最下位レベルの部分がテーブルのレコードそのものになっている構成のインデックスです。よって、テーブル内のレコードはインデックス値の順に並んでいるといった特長を持ちます。Oracleでは、この構成を索引構成表と呼び、通常のテーブルと区別して提供しています。 InnoDBのクラスタードインデックスの値としては、プライマリキーが使用されるため、プライマリキーの値順にレコードが並んだ構成のテーブルとなります。プライマリキーが定義されていないテーブルの場合は、InnoDBが自動的に6バイトのローIDと呼ぶフィールドをレコードに追加し、このローIDを用いてクラスタードインデックスを構成します。 クラス