約四半世紀前に登場して以来、Infrastructure-as-Code（IaC）は、インフラストラクチャリソースの管理とデプロイの方法に革命をもたらしました。このアプローチは、バージョン管理、自動デプロイ、一貫性のある環境を導入することで、インフラストラクチャ構成をコードとして扱います。Database-as-Code（DaC）は、これらの同じ原則をデータベーススキーマ管理に拡張し、バージョン管理とデプロイの自動化のメリットを、あらゆるアプリケーションスタックの最も重要なコンポーネントの1つにもたらします。
世界経済がますますデータ主導型になるにつれ、組織は競争優位性がデータの収集だけでなく、多様なデータセットに安全にアクセスし、共有し、収益化する能力にあることを認識し始めています。こうしたデータ交換を促進するためにデータベースマーケットプレイスが登場し、組織は厳格なセキュリティ基準を維持しながら新たな収益源を獲得できるようになりました。
現代の組織では、多くの場合、複数のデータベースシステムで情報を管理しており、各データベースシステムはそれぞれ異なる目的を果たし、様々な種類のデータを保存します。従来のアプローチでは、データベースごとに個別の接続とクエリが必要であり、複雑さと非効率性が生じていました。クロスデータベースクエリエンジンは、これらの問題に対する強力なソリューションとして登場し、単一のSQLインターフェースを通じて、多様なストレージシステム間でシームレスなデータ統合と分析を可能にします。
現代の組織では、多くの場合、複数のデータベースシステムで情報を管理しており、各データベースシステムはそれぞれ異なる目的を果たし、様々な種類のデータを保存します。従来のアプローチでは、データベースごとに個別の接続とクエリが必要であり、複雑さと非効率性が生じていました。クロスデータベースクエリエンジンは、これらの問題に対する強力なソリューションとして登場し、単一のSQLインターフェースを通じて、多様なストレージシステム間でシームレスなデータ統合と分析を可能にします。
データベースのパフォーマンスは、常にアプリケーションの成功を支える基盤となってきましたが、従来は、データベースを最高の効率で稼働させ続けるためには、経験豊富なデータベース管理者が24時間体制で対応する必要がありました。現在、人工知能は、人間の介入なしにデータベースの構成、インデックス戦略、クエリ実行計画を最適化することで、データベースチューニングシステムを自動化できるようになりました。本記事では、これらのインテリジェントシステムがどのように機能するか、現代の組織における実践的なメリットを検証し、自動最適化と人間の専門知識を組み合わせることが、データベースパフォーマンス管理における最も効果的なアプローチとなる理由について考察します。
- 2025 (1)
- 2024 (1)
- 2023 (1)
- 2022 (1)
- 2021 (1)
