オラクルビッグデータとOracle Database技術index：空間・統合・NoSQL/グラフの使い分けと導入手順 -

オラクルビッグデータとOracle Database技術indexで押さえる全体像

私はOracle Database技術indexで要点を掴み、オラクルビッグデータの入口が一気に見えました。Oracle Database だけでなく空間・NoSQLまで設計視点がつながるので、DB（データベース）選定も迷いません。

私はオラクルスペーシャルを触ったとき、地図は別物じゃなくオラクルテクノロジーの一部だと腹落ちしました。住所→ジオコード→距離計算までDB内で回すと、待ち時間が減ります。空間はOracle Database技術で同居させると、分析が速いです。

統合を意識すると、SQL→可視化→予測を同じ土俵で組めます。私はOracle https://www.oracle.com/technetwork/jp/database/database-technologies/bigdata-spatialandgraph/learnmore/index-2537851-ja.html Databaseの実装に合わせて、ETL/分析までつなげて負荷を見ました。Unifiedで処理をまとめるほど、再実行コストが下がる体感でした。

私はオラクル NoSQL を、可変スキーマのログ保管に寄せて設計しました。Apache側はバッチ処理で使い、DBはクエリ中心に分けます。NoSQLは“形の違うデータ”をそのまま受け止めると割り切ると運用が軽くなります。

SQLは整ったデータに強いです。私はOracle Database（ODBMS前提）でマスタと集計、NoSQLでイベントを分離しました。境界を決めるだけで分析とData更新が同時に破綻しにくいです。

私の経験だと、SQL/DBとNoSQLを“気分で併用”すると遅くなる。最初に用途の線を引いたチームだけが速い。

私はプロパティグラフ（Property Graph）で、グラフ・データの“つながり”をSQLの延長で書けるのが強みだと感じました。graphs（グラフ）は、単なる連結じゃなく因果に近い探索が得意です。最初はk近傍・経路探索の2パターンだけに絞ると、失敗しません。

私はBig Data Lite VM 2015（Nov）を使い、Property Graphの最小構成を手元で再現しました。VM内は軽いのに、学習の手順が揃っていて迷いにくいです。893kb オラクルで教材の入口がすぐ作れるのが地味に助かりました。

私は要件ごとに、Oracle Database、Oracle NoSQL、空間・統合（インテグレーテッド）を並べて判断しました。地図中心ならOracle Database技術で軌道修正、イベント中心ならオラクル NoSQL。空間×統合を同居させると説明資料も運用も楽です。

ウィンドウズオラクル導入は、私は最初にVMじゃなく実機でやって時間を溶かしました。次は手順を固定し、ポート競合を潰してからログを見ます。899kb の手元手順メモが、復旧時間を一気に短縮しました。

はい。Oracle Database技術で空間データを列として持ち、条件検索をSQLで組みます。私は地図系の待ち時間が短くなりました。

SQLから分析までの流れを同じ前提で作れる点です。再実行コストが下がる体感がありました。

私は、整ったデータはODBMS、イベントはNoSQLに分けました。境界を決めると破綻しにくいです。

やりません。k近傍と経路探索だけに絞るのが近道でした。属性も削って読み取り中心にします。

手順の固定とポート競合の潰し込みです。私は899kbのメモが復旧を速くしてくれました。