最新記事一覧
AWSはAmazon RDS for Db2の提供開始を発表した。これまでにMySQL、Oracle Databaseなどのリレーショナルデータベース管理システムによりAWS上でデータベースサーバの構築が可能だったが、ここに新しくIBM Db2が加わった。
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オープンソースリレーショナルデータベースの最新バージョン「PostgreSQL 16」がリリースされた。
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NECとノーチラス・テクノロジーズは、処理性能が世界最速レベルのRDBMS「劔（Tsurugi）」を開発した。次世代のデータベースに不可欠なメニーコア、大容量メモリに対応しており、ハードウェアの性能が高まるほどシステム性能も向上する特性があるという。
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「Java」を使い続けたくなる理由として、プログラム開発を支える手段が充実していることがある。リレーショナルデータベースを使ったJavaプログラムの開発に活躍する「Hibernate」は、こうした手段の代表例だ。
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Amazon Web Servicesは、リレーショナルデータベースサービス「Amazon Aurora」の新しい構成として、I/O集約型アプリケーションを使用する顧客にとってコスト予測が容易になり、トータルコストの削減が期待できる「Amazon Aurora I/O-Optimized」の一般提供を開始した。
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Microsoftは、リレーショナルデータベース管理システムの最新版「SQL Server 2022」の一般提供を開始した。「パフォーマンス、セキュリティ、可用性の革新を継続し、これまでで最もAzureに対応したSQL Server」とうたっている。
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米Microsoftが開発中のリレーショナルデータベース「SQL Server 2022」がリリース候補版に到達した。ブロックチェーンの技術をデータベースに組み込むことでデータの改ざん防止などを可能にする機能に加え、「Amazon S3」互換ストレージとも連携できるという。
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2021年のデータベース管理システム（DBMS）市場は、全売上高（約800億ドル）の80.6％を上位5社が占めた。今回は、残りの20％弱（約160億ドル）のパイを取り合うベンダーのうち、非リレーショナルDBMS専業ベンダーについて見ていこう。
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「行」と「列」を使ってデータを管理する仕組みに「リレーショナルデータベースシステム」（RDBMS）がある。行と列に着目して、その仕組みを解説する。
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RDBMSは組織のデータ管理を担う。さまざまなRDBMS製品が存在する中、組織はどのような観点でRDBMS製品を採用したり、置換したりしているのか。読者調査の結果から探る。
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ビジネス成長の重要な要素であるデータ活用。それを支えるデータベースの安定した運用と管理者の負荷削減が大きな課題となっている。データベースの運用管理にまつわる課題には、何が有効な解決策になり得るのだろうか。
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デンマーク工科大学は、小児急性リンパ性白血病の研究データ処理にTigerGraphのグラフデータベース製品群を採用した。その理由は。従来のリレーショナルデータベースにはどのような「限界」があるのか。
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「グラフデータベース」と「リレーショナルデータベース」は、それぞれ扱うのに向いているデータや適切な用途が異なる。両者の主な違いや活用例、選び方のヒントを紹介する。
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代表的なデータベースである「グラフデータベース」と「リレーショナルデータベース」。それぞれの仕組みや取り扱うデータ構造を説明する。
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本アンケートは、情報システム部などIT製品・サービスの導入に関与する方を対象に「RDBMS」についてお伺いします。
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RDBMSとNoSQLのメリットを一つのDBMSに備える目的で登場したのが「NewSQL」だ。NewSQLの主要製品「Cloud Spanner」「CockroachDB」「NuoDB」「VoltDB」を取り上げる。
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RDBMSではないDBMS「NoSQL」は、高いスケーラビリティが特徴だ。NoSQLの基本的な仕組みと、NoSQLが抱える課題を解説する。
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データの多様化が進むにつれて、従来の主流だったRDBMSで全てのデータを取り扱うことが難しくなってきた。NoSQLはそうした課題の一部を解決するものの、依然として解決が難しい課題は残る。それは何なのか。
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「Amazon RDS」と「Amazon Aurora Serverless」は、どちらもAWSが提供するRDBMSサービスだ。両サービスの機能と制約を整理した上で、自社に適したサービスを選ぶための判断基準を説明する。
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特集はAPIファーストなソフトウェア開発のメリット、テープのメリット／デメリット、オブジェクトストレージの3本立て。他にデジタルトランスフォーメーションを阻むレガシーなリレーショナルデータベースなどの記事をお届けする。
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小売業大手のIKEAはオープンソースRDBMS「PostgreSQL」を活用している。数あるRDBMSの中からPostgreSQLを選択するに至ったプロセスと理由を担当者が語る。
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NoSQLデータベース、インメモリデータベースが成熟し、リレーショナルデータベースの代替たり得る存在となった。さらにマイクロサービス化がこの流れを後押ししている。
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NoSQLデータベース、インメモリデータベースが成熟し、リレーショナルデータベースの代替たり得る存在となった。さらにマイクロサービス化がこの流れを後押ししている。
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Webサイトのパフォーマンス問題に悩む企業が出した答えはSQL ServerからRedisへの移行だった。同社の事例を通してデータベースのモダナイズの実際を紹介する。
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リレーショナルデータベースのためにDXができない、進まないと考えているITアーキテクトが多いという調査結果が発表された。この状態から脱却する方法は存在するのか。
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IBMは、RDBMSのメジャーアップグレード版「Db2 V11.5」を発表した。企業がAIやデータサイエンスをデータベース管理プロセスに導入し、AIをより容易にアプリケーションに組み込み、データからより大きな洞察を引き出せるように設計した製品。新たに製品系列を3つのエディションに整理した。
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2023年になっても、日本の大企業における基幹系システムの80％が商用のRDBMSを使い、オンプレミスで運用し続ける――ガートナージャパンがそんな予測を発表した。
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コストを重視するユーザーにとっては、これまで主流だったリレーショナルデータベースに代わる優れた選択肢として、オープンソーステクノロジーが浮上している。
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AWSは、クラウド型リレーショナルデータベース「Amazon Aurora」の新しい自動デプロイオプション「Aurora Serverless」の正式提供を開始した。
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特集は、企業が今注目すべきワイヤレス技術のトレンド解説やOffice 365のライセンス料を節約するTips。他に、リレーショナルデータベースが問題になっている現状、NVMeの性能のボトルネックになっているストレージコントローラー問題などの記事をお届けする。
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ビットコインなどの「暗号通貨は主流にならない」という。その真意を解説する。また、RDBMSでは不都合な用途が増えてきた。最適なデータ管理システムとは？ 他に、東京オリンピックに向けて進められているサイバーセキュリティ対策、F1のデジタル改革などの記事をお届けする。
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2017年はHadoopやNoSQLなど新しいデータベースの発展がめざましい年でしたが、その一方でデータベースの本流ともいえるRDBも進化を遂げています。SQL Server、Oracle Database、IBM Db2の技術発展と方向性について興味深いポイントを見ていきましょう。
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これからのデータベースの在り方について、リレーショナルデータベース技術のパイオニアの1人であるマイケル・ストーンブレーカー氏に話を聞いた。今回は、同氏へ行ったインタビューの後編をお届けする。
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DBを整理し、運用管理が容易な統合DB基盤を作りたい企業に適したRDBMSが「Oracle Database 12c」だ。同システムを用いたプライベートクラウド構築のポイントを紹介する。
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現在のデータ分析ニーズに、リレーショナルデータベースと従来のクエリでは対応できない。現在進みつつある、人工知能やディープラーニング、コグニティブアナリティクスなどについて整理しよう。
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IT部門意思決定者を対象に行った調査によって、トランザクション型のリレーショナルデータベースの限界が浮き彫りとなった。
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現在のデータ分析ニーズに、リレーショナルデータベースと従来のクエリでは対応できない。現在進みつつある、人工知能やディープラーニング、コグニティブアナリティクスなどについて整理しよう。
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リレーショナルデータベースの役割がなくなるわけではないが、不向きな用途が増えてきたのも事実だ。多様化するデータ管理システムの特徴を理解しておこう。
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グーグルは2017年6月15日、Google Cloudに関するイベント「Google Cloud Next Tokyo 17」で、グローバルに分散できるACID特性を備えたリレーショナルデータベース「Cloud Spanner」が、2017年6月16日より東京リージョンを選択できるようになると明らかにした。実際にアクセスしてみたところ、6月16日午前10時時点で利用可能となっている。
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米グーグルは2017年5月16日（米国時間）、パブリッククラウドサービスGoogle Cloud Platformで、リレーショナルデータベースサービス「Cloud Spanner」の本格提供を開始した。本記事では、2017年3月に開催されたGoogle Cloud Next 17のセッションと、2017年5月に発表された論文から、Cloud Spannerとは何かをあらためて紹介する。
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日本ティーマックスソフトと日立システムズが、RDBMS「Tibero」の販売で協業する。中堅中小企業に向けて、コスト削減を意識した既存データベースのリプレースを促す。
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米グーグルは2017年2月14日（現地時間）、パブリッククラウドサービスGoogle Cloud Platformで、従来のリレーショナルデータベースと同様にトランザクションの一貫性を保証する一方、水平なスケーリングとデータ分散を実現したデータベースサービス、「Cloud Spanner」のパブリックベータを提供開始したと発表した
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世の中には大量のデータが存在する。だがその多くは、複雑なクエリ言語を伴う重量級のリレーショナルデータベースに保存する必要はない。本稿ではNoSQLデータストアという新しいカテゴリーと、それがどう使われているかについて解説する。
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実際にHadoopで処理を実装しながら「決して難しい技術ではないこと」を理解し、「誰にだって扱えること」を体感していく連載。初回は「Hadoopとリレーショナルデータベースの違い」「Hadoopのメリット／デメリット」を解説します。
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「HadoopやNoSQL、RDBMSの使い分けをコストだけで判断してはならない」と米オラクルでビッグデータ製品を担当するジャン・ピエール・ダイク氏は警告する。システムの性能やセキュリティの要件を見極めたうえでコストを考慮し、適材適所で使い分けるのが正解だ。[ビッグデータ][Big Data]
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特集は、Microsoftのデータセンター上のデータをめぐる同社と政府の訴訟の判決とその反響をレポート。この判決が持つ意味とは？ 他に、ブロックチェーン時代にCIOがやるべきこと、コンシューマライゼーションの受け入れ方、新たに登場したバンキングシステムやRDBMSを紹介する。
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Accessを通じて、初心者がリレーショナルデータベースやSQLの基本を学び、データベースを使った簡単なシステムの作り方を習得する本連載。今回は、Access VBAからGoogleマップへデータを引き渡す応用テクニックを紹介する。
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Accessを通じて、初心者がリレーショナルデータベースやSQLの基本を学び、データベースを使った簡単なシステムの作り方を習得する本連載。今回は、「レコードの移動」「複数の条件に合致するレコードを検索する」といったレコード処理の応用テクニックを解説する。
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HadoopとSparkを利用したRDBMS「Splice Machine」のバージョン2.0がリリースされた。Splice Machineとはどのようなデータベースなのか。2.0の動向と併せて紹介する。
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IBMは、オンプレミスとクラウドの連携機能を強化した最新データベースソフトウェア「DB2 V11.1」を正式リリースした。
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