【DE-064】DWHアプライアンス

DS検定リテラシーレベルの出題範囲である203個のスキル（DS協会制定）

【DE064】DWHアプライアンス（Oracle Exadata Database machine、IBM　Integrated Analytics Systemなど）に接続し、複数テーブルを結合したデータを抽出できる

DWH（データウェアハウス）

解説

データウェアハウス（DWH）とは、企業や組織が複数の異なるシステムからデータを収集し、一元的に蓄積して分析するためのデータベースです。

DWHは、以下の特徴を持っています：

• 大量のデータを効率的に処理するために最適化されています。
• データは主に分析目的で使用され、通常、時系列データや履歴データが含まれます。
• OLAP（オンライン分析処理）に適しています。

具体例

ある企業が販売データをDWHに集約することで、過去の売上データを分析して将来の需要を予測します。

DWHアプライアンス

解説

DWHアプライアンスとは、ハードウェアとソフトウェアが一体化したデータウェアハウス専用のシステムです。

従来のDWHよりも導入が簡単で、データ処理速度が高速です。

• 例：Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery

具体例

小売業者がAmazon Redshiftを利用して数千万件の販売データを迅速にクエリ実行し、リアルタイム分析を実現します。

行指向型DB

解説

行指向型データベース（Row-Oriented Database）は、データを行単位で格納するデータベースです。

RDBMS（リレーショナルデータベース）で一般的に使われる方式です。

• 特徴：トランザクション処理（OLTP）に適しています。
• 例：MySQL、PostgreSQL、Oracle Database

具体例

行指向型DBでは、1つのテーブルの各行が、ある顧客の詳細情報（名前、住所、電話番号など）を格納します。

カラム指向型DB

解説

カラム指向型データベース（Column-Oriented Database）は、データを列単位で格納するデータベースです。

データ分析やOLAPに適しています。

• 特徴：データの圧縮率が高く、高速な分析クエリが可能。
• 例：Amazon Redshift、Apache Cassandra、Google BigQuery

具体例

カラム指向型DBでは、販売データの「金額」列だけを効率的に集計することが可能です。

RDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）

解説

RDBMSは、データを表（テーブル）形式で管理し、SQLを用いて操作できるデータベース管理システムです。

関係モデルに基づいており、データの整合性や結合操作が容易です。

• 例：MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server

具体例

顧客データと注文データを別々のテーブルに格納し、顧客IDをキーとして結合して利用します。

目的の差異

解説

DWHとRDBMSの主な目的の違いは以下の通りです：

• DWH：データの分析とレポート作成に重点。
• RDBMS：トランザクション処理（OLTP）やデータの効率的な格納と取得に重点。

用途の差異

解説

用途の違いは以下の通りです：

• DWH：大規模データ分析、BIツールとの統合。
• RDBMS：オンラインショッピングや銀行業務のデータ管理。

メリット・デメリット

解説

DWHとRDBMSの主なメリット・デメリットは以下の通りです：

• DWH：
  • メリット：大規模データの分析に最適化。
  • デメリット：リアルタイム性が低い。
• RDBMS：
  • メリット：トランザクション処理が高速。
  • デメリット：分析用途には非効率。