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【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アプライアンスとデータ抽出を学ぼう！

こんにちは！今日は「DWHアプライアンス」について学びます。複数のテーブルを結合してデータを抽出する方法や、それに関連する基礎知識を一緒に確認しましょう。

目次［］

1 DWHアプライアンスとデータ抽出を学ぼう！

1. DWHとは？

DWH（データウェアハウス）は、大量のデータを統合して保存し、分析に利用するための専用データベースです。主に以下の特徴があります：

データ分析に特化している。
異なるシステムやデータソースからデータを統合できる。
高いパフォーマンスでクエリを実行可能。

データサイエンスでは、DWHを活用して必要なデータを取得し、分析に役立てます。

2. DWHアプライアンスとは？

DWHアプライアンスは、DWHの機能を専用のハードウェアとソフトウェアで提供する統合システムのことです。例えば、次のような製品があります：

Oracle Exadata Database Machine: Oracleが提供する高性能DWHアプライアンス。
IBM Integrated Analytics System: IBMが提供する分析特化型システム。

これらは、分析クエリの高速処理やスケーラビリティに優れており、大量データを扱う企業で広く利用されています。

3. 行指向型DBとカラム指向型DB

データベースには主に「行指向型」と「カラム指向型」があり、それぞれ目的や用途が異なります。

行指向型DB

データは行ごとに保存される。
用途：トランザクション処理（OLTP）に適している。
例：MySQL、PostgreSQL。
メリット：行単位での操作が高速。
デメリット：大量データ分析時のパフォーマンスが劣る。

カラム指向型DB

データは列ごとに保存される。
用途：分析処理（OLAP）に適している。
例：Amazon Redshift、Google BigQuery。
メリット：特定の列だけを操作する分析クエリが高速。
デメリット：トランザクション処理には不向き。

4. RDBMSとDWHアプライアンスの目的・用途の差異

RDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）とDWHアプライアンスには以下のような違いがあります：

特徴	RDBMS	DWHアプライアンス
主な用途	日々の業務処理	データ分析
データ量	中規模	大規模
構造	行指向型が主流	カラム指向型が主流

5. 実際に複数テーブルを結合してデータを抽出する例

以下は、SQLを使ってDWHアプライアンスからデータを取得する簡単な例です。2つのテーブル customers と orders を結合して、顧客とその注文データを取得します：

    SELECT 
        c.customer_id, 
        c.name, 
        o.order_id, 
        o.total_amount
    FROM 
        customers c
    JOIN 
        orders o
    ON 
        c.customer_id = o.customer_id
    WHERE 
        o.total_amount > 1000;

このクエリは以下を実現します：

テーブル customers と orders を結合。
注文金額が 1000 を超えるデータを抽出。

6. まとめ

今日学んだ内容をまとめます：

DWHアプライアンスは、大量データ分析に特化した統合システム。
行指向型DBはOLTPに適し、カラム指向型DBはOLAPに適している。
SQLを使って複数テーブルを結合し、データを効率的に抽出できる。

【DE-064】DWHアプライアンス #2