デジタルトランスフォーメーション(DX)はデータベース(DB)に対して従来の業務システムではあまり求められてこなかった特性を要求します。クラウドサービスの利用が不可欠となりデータベース構築における考え方も従来とは変わります。この連載ではDXにおけるデータベース構築についてそのポイントと各種DBサービスについて解説します。

DXを成功に導くデータベース構築の勘どころ
目次
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複数のNoSQLデータモデルをまとめて使える、Azure Cosmos DB活用のコツ
Azure Cosmos DBはMicrosoft Azure上のサービスとして提供されているNoSQLをサポートするPaaS(プラットフォーム・アズ・ア・サービス)です。特徴として挙げられるのが、NoSQLの4データモデルを1つのサービスでまとめて利用できる点です。
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キーバリュー型のAmazon DynamoDB、選択すべきシーンと実装時の考慮点
今回は米Amazon Web Services(アマゾン・ウェブ・サービス、AWS)が提供するキーバリュー型の「Amazon DynamoDB」を取り上げます。RDBMSとの比較を軸に、DynamoDBを選択すべきシーンや、主要なユースケースを紹介するとともに、選択すべきでない場合や、実装にあたっ…
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もう迷わない、NoSQLデータベースの選び方と使い方
従来のリレーショナルデータベースでは扱いにくいが、データ分析に必要なため何とか活用したい――。そんなデータを扱う際の選択肢がNoSQLデータベースです。主要なデータモデルごとにその選び方を解説します。
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データウエアハウスの課題を解決、オラクルの自律型DB「ADWC」の使いどころ
自動稼働・自動保護・自動復旧が可能な自律型データベースを採用することで、データ基盤に労力をつぎ込むのではなく、データ活用から価値を生み出すことに集中できます。今回は自律型データベースサービスである米Oracle(オラクル)の「Oracle Autonomous Data Warehouse Clo…
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ペタバイト規模のデータ分析ウエアハウス、Google BigQueryの有効な使い方
多くのベンダーからデータウエアハウス(DWH)のマネージドサービスが提供されており、高度なデータ分析基盤を誰もが構築できるようになった。どの技術、サービスを用いてデータ分析基盤を構築すべきかは悩ましい。今回は米Google(グーグル)の「Google BigQuery」について解説する。
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DXで求められるビッグデータ分析、Azure Synapse Analyticsで何ができるのか
DXの現場では新しいデータが増え、ビッグデータに対する分析要求が強くなる。大量の非構造化データや非定型データを扱うビッグデータ基盤の中核をなすのがデータウエアハウス(DWH)である。今回はDWHサービスの中から米Microsoft(マイクロソフト)の「Azure Synapse Analytics…
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AWSのデータウエアハウスサービス、Redshiftができることと使い方
今回取り上げる「Redshift」は米Amazon Web Services(アマゾン・ウェブ・サービス、AWS)が提供するデータウエアハウス(DWH)サービスです。DWHの特徴とともに、Redshiftができることを解説します。
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Azure上で進化を続けるPostgreSQL、Hyperscaleを使うべき理由と注意点
データベースにはACID特性だけでなく、スケーラビリティーも求められます。今回はRDBのメリットを維持しつつ、高いスケーラビリティーを実現できるAzure Database for PostgreSQLで提供されるデプロイオプションの1つ、Hyperscaleを解説します。
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データ基盤にAWSのDBサービス、Amazon Aurora採用の「〇」と「×」
米Amazon Web Services(アマゾン・ウェブ・サービス)の「Amazon Aurora」はPostgreSQL、MySQLとの互換性を保ちつつ、AWSが独自機能を追加したデータベースサービスです。今回はこのAmazon Auroraをデータ基盤に採用する際のメリットとデメリットを解説…
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リレーショナルからKey-Value・グラフまで、クラウドDBサービスの種類と特徴
デジタルトランスフォーメーションにおいては膨大な量の、かつ多種多様なデータの扱いが要求される。従来のリレーショナルデータベースでは処理が難しい場合もある。RDBと非リレーショナルデータベースを適切に使い分けることでニーズを満たせる。
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データベースのクラウド移行、計画と設計・運用変更のポイントを押さえる
既存のデータベース(DB)のクラウド移行には、特有の難しさや解決すべき課題がある。移行のメリットを引き出し、リスクを管理する計画と設計および運用の変更が必要となる。クラウド移行自体は目的ではなく、DXでのデータ利活用を意識することが重要である。
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DXのデータ基盤はクラウドが最適、DB構築の選択・工程・運用に変化あり
デジタルトランスフォーメーション(DX)ではデータベース(DB)に求められる特性が変わる。従来の業務システムとは異なり、多様性、柔軟性、スピードがDBに要求される。クラウドサービスの利用が最適だが、データベース構築における考え方も変わる。
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