各開発サイクルのプロセスを短縮し、エラーややり直しを減らし、影響を最小限に抑えます。

このようにして、DBA はアプリケーション開発に対するより機敏で反復的なアプローチに適応できます。

アプリケーションをデータ スキーマに緊密に結合せずに、抽象的で再利用可能なデータ オブジェクトを開発および推進します

DBA はデータベースの標準とベスト プラクティスを要件として推進する必要があります

プロジェクト定義フェーズに DBA を関与させることで、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じてプロジェクト方法論が確実に使用されるようになります。

プロジェクトの分析および設計段階に DBA を関与させ、DBA のタスク、標準、作業結果、開発作業スケジュールに対する期待を明確にする

保存されたデータのコレクションです

一部の大規模データベースは「インスタンス」や「スキーマ」とも呼ばれます。

データベース ソフトウェアを通じて、特定のストレージ領域への制御されたアクセスを実行します。

組織は多くの場合、複数のインスタンスを同時に実行するために異なるストレージ領域を使用します。

各インスタンスは他のすべてのインスタンスから独立しています

データベースまたはインスタンス内のデータベース オブジェクトのサブセットです

スキーマは、データベース オブジェクトを管理可能なコレクションに編成するために使用されます。

通常、スキーマにはユーザーと、スキーマのコンテンツにアクセスするための特定のアクセス リストがあります。

よくある使い方

同様のデータベース構造のコレクションを表すこともできます

データを処理または保存する分散データベースの一部としての単一のコンピューター

共通アプリケーション インターフェイス API は通常、データベース関数を呼び出すために使用されます。

このようにして、開発者がすべての関数がどのデータベースを呼び出すかを知らなくても、アプリケーションはさまざまなデータベースに接続できます。

アドバンテージ

欠点がある

プロダクション DBA

アプリケーションDBA

プロセスおよび開発 DBA

単一データベースの一元的なデータベース管理

分散データベースは複数のシステム上の複数のデータベースを管理します

一元化されたデータベースは、1 つのシステム内のすべてのデータを 1 か所に保存します

すべてのユーザーはデータ アクセスのためにこのシステムに接続します

アクセスが制限されている一部のデータには一元化が理想的かもしれませんが、大規模で広範な使用が必要なデータの場合、一元化されたデータベースは危険である可能性があります。

フェデレーションデータベース

ブロックチェーンデータベース

提供されるサービス システムの物理的な場所や関連する構成をエンド ユーザーに知らなくても、コンピューティング、ソフトウェア、データ アクセス、およびストレージ サービスを提供します。

ローカルまたはリモートで導入可能

データベースメソッドを実装する

原子性

一貫性

分離

耐久性

リレーショナル データベース ストレージでは、ACID 関連テクノロジが最も重要なツールであり、通常は SQL インターフェイスを使用します。

背景

基本的に利用可能

ソフトステート

最終的な整合性

BASE タイプのシステムは通常、大規模なインターネット企業やソーシャル メディア企業などのビッグ データ環境で使用されます。

非構造化データを記録および保存する

集中型システムから分散型システムへの進化において提案された理論

CAP 定理は、分散システムが ACID のすべての要件を同時に満たすことは不可能であることを意味します。

システム規模が大きくなるほど、満たす要件のポイントは少なくなります。

分散システムでは、さまざまな特性 (要件) をトレードオフする必要があります。

定理

CAP 定理では、データを共有するシステムでは、これら 3 つの要件のうち最大 2 つを満たせばよいと述べています。

運用環境とは、すべての運用ビジネス プロセスが発生する技術環境を指します。

実稼働環境は非常に重要です。実稼働環境が停止すると、すべてのビジネス プロセスが停止し、最終的にはビジネスの損失につながり、サービスにアクセスできない顧客に悪影響を及ぼします。

システムの変更は、実際に運用環境に展開する前に、非運用環境で開発およびテストする必要があります。

非本番環境では、通常の業務プロセスに影響を与えることなく、変更による問題を事前に確認して対処できます。

分類

データ ストレージ システムは、データをディスクに配置し、これらのデータを管理および処理するために必要な命令をカプセル化する方法を提供するため、開発者はその命令を使用してオペレーティング システムを操作するだけで済みます。

データベースは通常、階層型、リレーショナル型、非リレーショナル型の 3 つの形式で編成されます。これらの分類は完全に相互排他的ではありません。

一部のデータベース システムは、リレーショナル構造と非リレーショナル構造で編成されたデータの読み取りと書き込みを同時に行うことができます。

階層型データベースをリレーショナルテーブル構造にマッピング可能

初期の大規模データベース管理システムで再利用されており、その構造要件は最も厳格です。

データは親子関係が強制されたツリー構造に編成されます。

各親は多数の子を持つことができますが、各子には親が 1 つだけあります

リレーショナルデータベース管理システムはRDBMSと呼ばれます

リレーショナル データベースは行指向です

含む

データを単純な文字列または完全なファイルとして保存します

非リレーショナル データベースは行指向にすることができますが、必ずしもそうである必要はありません。

NoSQL データベースはビッグデータやリアルタイム WEB アプリケーションで使用されることが増えています

含む

すぐにアクセスできるストレージ メディアからクエリ パフォーマンスの低いストレージ メディアにデータを移行するプロセス

アーカイブされたデータは、短期間使用するために元のシステムに復元できます。

アプリケーション処理を積極的にサポートする必要のないデータは、アーカイブのために安価なディスク、テープ、CD/DVD に移行する必要があります。

緊急事態が発生した場合に回復不可能な事態を確実に回避できるよう、アーカイブの回復テストを定期的に実施することが賢明です。

データの変更を検出し、変更に関連する情報が適切に記録されるようにするプロセス

通常、ログベースのレプリケーションを指します。これは、ソースに影響を与えずにデータ変更をターゲットにレプリケートする非侵襲的な方法です。

CDC は変更されたコンテンツ (増分情報) のみを送信するため、受信システムは適切に更新できます。

変更の検出および収集方法

ストレージメディアからデータを完全に削除し、回復不能にするプロセスを指します。

データ管理の主な目標は、データを維持するコストが組織にとってのその価値を超えないようにすることです。

データのクリーニングによるコストとリスクの削減

規制の観点から見ても時代遅れで不必要であると考えられている

必要以上に続くと負担になる

このデータを消去すると、悪用のリスクも軽減されます

アクティブレプリケーション

パッシブコピー

コピー方法

データベースの回復力は、エラー状態に対するシステムの許容度の尺度です。

システムが高レベルのエラー処理に耐えることができ、期待どおりに動作する場合、システムは回復力があると言えます。

予期せぬ事態に遭遇して倒れてしまったら、回復力はありません。

回復タイプ

データが利用可能な期間を指します

データ保持計画は物理データベース設計の一部である必要があります

データ保持のニーズも容量計画に影響を与える

特定のデータを適切な期間保持しないと、法的責任が生じる可能性があります

規定よりも長くデータを保管すると負担になる可能性がある

データベースの一部を分離する処理です