日経SYSTEMS 2013/10号

特集1 軽い!速い! ビッグデータ 分析システムの作り方
<STEP2 データ保存> 数億件のデータとの戦い 分散処理が必須となる

 最初に取り上げるのはRDBMSである。企業システムではRDBMSを使うことが多く、「チューニングノウハウがあるので大量データでも大丈夫」と自信を持つエンジニアは少なくない。ただ、前ページの「データ収集」でも説明したように、1台のサーバーで数千万件を超え…(50〜51ページ掲載記事から抜粋) *テキスト版記事の文字数:2487文字

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この特集全体
特集1 軽い!速い! ビッグデータ 分析システムの作り方(42〜43ページ掲載)
軽い!速い! ビッグデータ 分析システムの作り方
特集1 軽い!速い! ビッグデータ 分析システムの作り方(44〜45ページ掲載)
<データ分析ニーズと分析システムの全体像> 桁違いに多いデータを分析 RDBでは苦労することも
特集1 軽い!速い! ビッグデータ 分析システムの作り方(46〜47ページ掲載)
<図解> ビッグデータ分析に役立つ 主要プロダクト/サービス
特集1 軽い!速い! ビッグデータ 分析システムの作り方(48〜49ページ掲載)
<STEP1 データ収集> SQLは遅くなるケース多い 専用ソフトの機能が充実
特集1 軽い!速い! ビッグデータ 分析システムの作り方(50〜51ページ掲載)
<STEP2 データ保存> 数億件のデータとの戦い 分散処理が必須となる
特集1 軽い!速い! ビッグデータ 分析システムの作り方(52〜53ページ掲載)
<Treasure Data Platformの特徴と構造> スキーマレスで柔軟なモデル 必要な知識はSQLとJSON
特集1 軽い!速い! ビッグデータ 分析システムの作り方(54〜57ページ掲載)
<STEP3 データ分析> Redshift・BigQuery・Hadoopの構築ポイント解説
特集1 軽い!速い! ビッグデータ 分析システムの作り方(58〜59ページ掲載)
データの見方を変えよう 意識すべき三つのポイント
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update:19/09/25