Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
データベースと応用システム:概論
Search
自然言語処理研究室
April 12, 2013
Education
0
740
データベースと応用システム:概論
自然言語処理研究室
April 12, 2013
Tweet
Share
More Decks by 自然言語処理研究室
See All by 自然言語処理研究室
データサイエンス14_システム.pdf
jnlp
0
410
データサイエンス13_解析.pdf
jnlp
0
520
データサイエンス12_分類.pdf
jnlp
0
370
データサイエンス11_前処理.pdf
jnlp
0
490
Recurrent neural network based language model
jnlp
0
150
自然言語処理研究室 研究概要(2012年)
jnlp
0
150
自然言語処理研究室 研究概要(2013年)
jnlp
0
120
自然言語処理研究室 研究概要(2014年)
jnlp
0
140
自然言語処理研究室 研究概要(2015年)
jnlp
0
220
Other Decks in Education
See All in Education
高校数学とJulia言語
shimizudan
0
140
Postcards
gabrielramirezv
0
160
Gitの仕組みと用語 / 01-b-term
kaityo256
PRO
0
220
自己紹介 / who-am-i
yasulab
6
6.5k
160人の中高生にAI・技術体験の講師をしてみた話
shuntatoda
1
410
小学校5,6年生向けキャリア教育 大人になるまでの道
sat
PRO
8
3.4k
Gluon Recruit Deck
gluon
0
160
Pen-based Interaction - Lecture 4 - Next Generation User Interfaces (4018166FNR)
signer
PRO
0
2.1k
P3NFEST 2026 Spring ハンズオン「ハッキング・ラブ!はじめてのハッキングをやってみよう」資料
nomizone
0
370
理工学系 第1回大学院説明会2026|東京科学大学(Science Tokyo)
sciencetokyo
PRO
0
380
Introduction - Lecture 1 - Advanced Topics in Big Data (4023256FNR)
signer
PRO
2
2.3k
2026 Medicare 101 Presentation
robinlee
PRO
0
220
Featured
See All Featured
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
100
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.6k
The Spectacular Lies of Maps
axbom
PRO
1
640
Building AI with AI
inesmontani
PRO
1
820
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.4k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
2.8k
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
500
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
120
How to Align SEO within the Product Triangle To Get Buy-In & Support - #RIMC
aleyda
1
1.5k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
210
24k
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
3.7k
Transcript
(c)長岡技術科学大学 電気系 1 データベースと応用システム 概論 山本和英 長岡技術科学大学 電気系
(c)長岡技術科学大学 電気系 2 データと情報 いろんな人がいろんな使い方をしている。 • データは「客観的な事実を表現したもの」 – 客観的な事実:計測、観測等の結果得られるもの –
表現方法:数値、文字、画像、音声など • 情報は「役立つデータ」 – 誰かが何かの目的で整理、取捨選択、加工したデー タ と考えておいてください。
(c)長岡技術科学大学 電気系 3 データベースとは • たくさんのデータを集めたもの – いや、少なくても構わない。量の問題ではない。 – 定義上は計算機上である必要もないが、事実上計算
機を使うことを想定 • しかし、集めただけでは不十分 – 「整理」されている – 「便利」に利用できる(ための仕組みがある) – 「保守」されている
(c)長岡技術科学大学 電気系 4 データベースとは(続き) データベース(database, DB)とは • 共有できるように – 複数人が利用できる(1人でも構わない)
• 統合化された – 整合性が取れている • 永続的な – うっかり消えたりしない データの集まりのこと。
(c)長岡技術科学大学 電気系 5 Excelファイルはデータベース? • 統合化され(=表形式になっており)、永続的 • 一方、共有することを考慮していない オンラインの表計算シート(Googleドライブ等)は共有 利用も考慮されており、データベースと呼んでいい(と
思う)
(c)長岡技術科学大学 電気系 6 データベースの要件 (1)共有が考慮されている 複数の利用者がデータを扱えるようにシステムで何ら かの配慮がされている • 複数人が同時にアクセスしても問題が起こらない •
閲覧や編集の制御ができる
(c)長岡技術科学大学 電気系 7 データベースの要件 (2)データの一元管理 • データの重複が削減されている • データの保守作業がやりやすくなっている •
複数のバージョンが存在することがない
(c)長岡技術科学大学 電気系 8 データベースの要件 (3)データとプログラムの独立 • データとプログラムが独立している – ある特定のプログラムのみに依存したデータ構造になっ ていない
– 複数(任意)のプログラムからアクセス可能 – プログラム中にデータが記述されていない • 保守・変更作業を容易にする
(c)長岡技術科学大学 電気系 9 データベースの要件 (4)データの整合性維持 • 整合性を保つために、意図しないデータの検出が 可能 • 問題のある入力(例:年齢欄に漢字で入力する)は
入力を拒否できる
(c)長岡技術科学大学 電気系 10
(c)長岡技術科学大学 電気系 11 データベースの要件 (5)データの永続性 • データの保護 – ハードウェアやソフトウェアに障害が起こった場合にデー タが保護される。
• データの回復 – 万が一データが紛失した場合でも、バックアップや履 歴(ログ)によって迅速に回復させることが可能である。
(c)長岡技術科学大学 電気系 12 データベースの歴史
(c)長岡技術科学大学 電気系 13 データベースの歴史 (1)黎明期 • 最初は軍事目的、米国が軍事データを収集し、そ れを「データ基地」に蓄積した。 • 1959年 MaGee
“source file” – データベースの概念を示した最初の論文 • 1963年 IDS(Integrated Data Store)(GE) – 最初の商用データベース。ネットワーク型。 • 1968年 IMS(Information Management System)(IBM) 階層型。広く普及。
(c)長岡技術科学大学 電気系 14 データベースの歴史 (2)RDB/SQLの登場 • 1970年 Edger.F.Codd(IBM) “A Relational
Model of Data for Large Shared Banks” – 集合論に立脚したRDBの概念を提唱 – リレーショナルデータベース(Relational database, RDB)として大きな影響を与える • 1974年 IBMがSEQUEL言語を開発 – 後にSQLと改名。 – 非常に優れた言語であったため、当時は標準化されて いないのにほとんどのRDB製品に使われる。
(c)長岡技術科学大学 電気系 15 データベースの歴史(3)製品 • 1979年 Oracle RDBMS – 世界初の商用RDBMS •
1982年 富士通 AIM/RDB – 初の汎用コンピュータ用RDB。 – 日立(84年)、NEC(88年)もRDBを発表。 • 1983年 IBM DB2 – やっと IBMがRDBを発表。DB2は汎用コンピュータの業 界標準になる。
(c)長岡技術科学大学 電気系 16 データベースの歴史(4)SQL • 構造化問い合わせ言語(structured query language, SQL) •
1987年:ISOがSQL規格第一版を制定(SQL87) • 1987年:JISも同様に制定 • 1989年、1992年、...:何度も改定され、現在に至 る
(c)長岡技術科学大学 電気系 17 データベースの歴史(5)Web時代 • RDBMSも限界 – 超大規模データ(=Web関連データ)に不向き – 分散するのが大変
• 2006年 Bigtable(Google) 2007年 Dynamo(Amazon) – 一貫性と可用性をどちらか犠牲にする – 分割耐性を備える – NoSQL(Not Only SQL)時代へ
(c)長岡技術科学大学 電気系 18 データベース管理システム(DBMS) • データベースを管理するソフトウェアシステム • 物理的データ独立性 – 記憶装置に依存しないこと
• 論理的データ独立性 – データ形式と閲覧形式が同一である必要はない • データベース言語 – データ定義言語(DDL)、データ操作言語(DML)、データ 制御言語(DCL) – 通常SQLを使う
(c)長岡技術科学大学 電気系 19 データベース管理システム(続き) • データ完全性 – データの不正な登録や更新を防ぐ • トランザクション処理
– 複数の利用者が同時に同一のデータを参照・更新して も大丈夫なように対応できる • その他 – セキュリティ、障害復旧、最適化、分散化など
(c)長岡技術科学大学 電気系 20 データベース関連業務 • DA (data administrator) – 上流工程
– データベースの要件定義、論理設計など • DBA (database administrator) – 中流以降 – データベースの実装、テスト、保守など