Oracle Database技術を軸に学ぶSQL・空間・NoSQL・グラフ分析の実践観点

Oracle Database技術の全体像（RDBMS・SQL・データベース基礎）

Oracle https://www.oracle.com/technetwork/jp/database/database-technologies/bigdata-spatialandgraph/learnmore/index-2537851-ja.html Database技術を触ると、RDBMSの堅さがすぐ分かる。SQLで結合し、索引とトランザクションで性能を作る。Oracle DatabaseはマルチユーザーDBなので、設計と権限も最初に固めるのが鉄則。

オラクルビッグデータ/Oracleビッグの考え方とデータ分析（Analytics・Data Science）

オラクルビッグデータは、分析前提でデータを集め直す発想です。私はOracle Big Data Applianceで試し、取り込み粒度を落とすだけで分析が速くなりました。

• 取り込み前に列設計し、JSON→表へ必ず型付けする
• ETLは毎日でなく、イベント単位にして遅延を減らす
• 分析用にパーティションを切り、日付キーで絞れる形にする
• データサイエンスは予測対象の欠損率を先に計測する
• ダッシュボードはSQLと同じ権限で共有し監査を通す

Oracleビッグは“データを貯める”より“分析しやすく整える”が勝ち筋です。私は作業を後ろに回すほど手戻りが増えました。

Oracle Spatialを使った空間データ管理（oracle spatial・graphデータ連携）

私は道路、店舗、災害を同時に扱う案件でオラクル・スペーシャル（Oracle Spatial）を使いました。緯度経度だけだと見えない距離条件が、ジオメトリで一気に扱いやすくなります。

Oracle統合（Oracle Integrated）で進めるデータ基盤の設計（databaseおよびApache）

オラクル統合（Oracle Integrated）では、DBだけで終わらせずApache連携前提で設計します。私はApache Spark側の失敗ログをDBに同居させ、原因追跡を30分短縮できました。DBとApacheを一体設計すると運用の迷子が減る。

Oracle NoSQLとNoSQLアーキテクチャ：DB/DBMS選定の観点（nosql・odbms・database）

私は大量書き込みの要件でオラクルNOSQLを検討し、待ち時間より“書き込みモデル”が支配的だと痛感しました。DBMS選びは、整合性かスループットかを先に決める作業になります。ODBMSの選定は要件→整合性→スループット順が最短。

速いのは機能じゃなく設計。要件を先に固定しない限り、nosqlもOracleデータベースも同じ迷路に入ります。

オープンワールド（OpenWorld Oracle）で学ぶ最新動向と実践ポイント

私はオープンワールド（OpenWorld Oracle）で、学んだその週に設計を直す癖がつきました。現場はデモより“運用の筋”が大事。発表より手触りを優先するのが一番効く。

• スライドのアーキ図を自社構成に1対1で写す
• PoCは4週間で打ち切り、指標だけ残す
• クラウド移行はデータ分類表を先に作る
• 権限設計を初日からテンプレ化する

プロパティグラフ（Property Graph）とグラフDB/グラフ分析（graph・graphs・Graph Analytics）

プロパティグラフを触ると、結合の“行”から関係の“辺”へ考え方が変わります。私はGraph DBで推薦と不正検知を同時に回しました。グラフ分析は相関ではなく経路で説明できる。

プロパティグラフ活用：Graphのお役立ち情報とSQL連携の設計例

私はプロパティグラフ活用で、商品→閲覧→購入の経路をSQLで説明可能にしました。Graphの結果をIDで戻し、Oracle Database側で集計すると説明責任が立ちます。経路(グラフ)と集計(SQL)を分けると運用が楽。

Windows Oracle環境での運用と比較表（Oracle Database vs Oracle NoSQL vs Oracle Spatial）

WindowsではOracle Databaseは快調でしたが、夜間バッチはCPUよりI/O待ちがボトルネックでした。Oracle NoSQLはスループット型で、空間はOracle Spatialのほうが地図系に強い。Windows運用はI/O観測が最初の一手。