因果から相関へ：『ビッグデータの正体』 - ミックのブログ
姉さんバブルです。 いろんな会社の営業さんなんかと話すと、とりあえずビッグデータと名前がついていれば仕事や予算の食いつきがいいという状況がまだしばらく続いているようで、何よりな話です。「IoTで集めたビッグデータをNOSQLでリアルタイムに分析」とか書いておけば提案書のウケが違うのだから、まあ良い時代です。「爆安！」以外何もお客さんの心に響かないというよりずっといい。「付加価値」ってやつです。 私も一応データベースが専門のエンジニアという肩書きになっているので、ちょこちょこと「ビッグデータ」案件に関わったりしてます。昔「データウェアハウス」と呼んでたころには大して流行らなくて、「ビジネスインテリジェンス」と名前を変えてちょっと流行って、「ビッグデータ」で爆発したのだから、名前というのも馬鹿になりません。本当はそれ以外にもいろんな環境変数が関係しているのでしょうが、三度目の正直。 実際ものに
新著が出ます：『SQL実践入門』 - ミックのブログ
4月中旬ころになりますが、新著が出ます。SQLのパフォーマンスを主題にした本で、実行計画を読むことで、なぜこのSQLは遅いのか、あるいは速いのかをデータベースの内部動作まで把握して理解しよう、という趣旨です。 リレーショナルデータベースというのは、SQLという自然言語を模したインタフェースによって、低次のレイヤーを隠蔽する意図で作られたミドルウェアなので、本当は実行計画などという手続レベルの世界をユーザが覗き見るのは、本末転倒なところもあります。ただそうはいっても、現実にSQLが遅かったら原因を解析せざるをえないわけだし、大体本当にブラックボックスにしたいなら、なんでどのDBMSも実行計画を見られる手段なんか用意してるんでしょうね不思議ですね、という理想と現実の狭間で悩むエンジニアの方々に少しでもベターな解に辿りつけるアプローチを提示できれば、と考えております。 以下まえがきと章立てです。
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