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@gszhangdong

Salesforce SOQL・SOSLのDB背景

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  • 数据库

    • データベース・Database・DB

  • 关系型与非关系型

    • リレーショナルと非リレーショナル
    • relational/Non-relational DBMS(DB Management System)

  • 大数据

    • ビッグデータ・Big Data

参考：ビッグデータアーキテクチャの戦略 > データベースの基本について

  • 历史上的5个里程碑・歴史の 5 つのマイルストーン・Five milestones in history
  1. 20世紀60年代、「Datebase」という用語が登場、非リレーショナル、自由形式のレコードがリンクされていただけでした
  2. 20世紀70年代、リレーショナルデータベースが登場、
    • 標準になり、正規化され、関連付けられ、検索可能なテーブルで構成されていました
  3. 20世紀80年代、デスクトップコンピューティングが普及すると、基盤となるデータベース「Oracle(1983年)、IBM DB2(1983年)等」、ユーザフレンドリー（用户操作界面）
  • 20世紀90年代、オブジェクト指向プログラミング (OOP) が開発され、クラスやプロパティで整理
    • オブジェクト指向データベース管理システム (OODBMS; Object Oriented DBMS) 、
    • オブジェクト定義言語 (ODL; Object Definition Language)、
    • Illustra (Illustra Information Systems、後にInformixにより買収され、さらにそのInformixはIBMに買収された)、
    • Omniscience (Omniscience Corporation、後に Oracle Corporation により買収されオリジナルの Oracle Lite となった)
  • 21世紀 非リレーショナルデータベースが NoSQL (Not only SQL) データベースという形で復活
    • シンプルながら拡張性に優れていた
    • ビッグデータ
    • リアルタイム
    • Web アプリケーションの要求を満たす
  • リレーショナルデータベース
    • 主キー、外部キー　　主键，外键 image.png
    • 原子性 アトミック (Atomic) ：　全てのタスクを成功させる必要、不成功タスクが有れば、トランザクションがロールバックされ
    • 一貫性 (Consistent): トランザクションを通してデータベースの状態が一貫している必要
    • 孤立 (Isolated): 各トランザクションが独立し、他のトランザクションに依存
    • デュラブル (Durable): 失敗したトランザクションのデータを復元できる
    • 厳格な構造
  • 非リレーショナルデータベース
    • 1990 年代にインターネットが急速に広まり、カテゴリに収まらないデータが Web アプリケーションで生成されるようになると、構造に適合しない状況が生じるようになりました。
    • ここで非リレーショナルデータベースが盛り返します。
    • 「SQL に限定されない」を意味する「Not only SQL」あるいは「NoSQL」データベースと言われることもあります。 image.png
  • キー - 値ペアは連想配列モデル
  • 列指向ストアはテーブル構造
  • ドキュメント指向システム (XML)
  • グラフは、要素、要素間のリレーション、要素とリレーションの両方に割り当てられた属性を整理
  • 非リレーショナルデータベースの特徴
  • 基本的に使用可能 (Basically available): 障害が発生した場合でもシステムを使用できます。
  • 状態の柔軟性 (Soft state): データの状態が変わる可能性があります。
  • 最終的な一貫性 (Eventual consistency): トランザクションレベルでは一貫性が保証されませんが、最終的には全ノードのデータが同期されます。 image.png
  • ビッグデータ
    • ビッグデータとは、データセットが大きすぎるまたは複雑すぎるため、従来のデータ処理アプリケーションソフトウェアでは処理できないデータを言う
    • 「大きい」とは、何億 (場合によっては何十億) もの行のことです。
    • ストレージが安価になり、処理が高速になった現在ではビッグデータが巷に溢れています。
    • 人工知能 (AI) は機械学習を使用して、人間の限界を上回る速度でレコードを処理します。
  • 標準オブジェクトとカスタムオブジェクト
    • プロセスビルダー、フロー、入力規則、Apex トリガなどのツールを使用
    • 1 つのオブジェクトに保存するレコードが 2,000 万件以下
    • 最新データにリアルタイムでアクセスする必要
    • 複数のレコード間のトランザクションをサポート
  • Salesforce Connect
    • Salesforce 組織に大量のデータをコピーしたくない。
    • 一度に少量のデータにアクセスする。
    • 最新データをリアルタイムで取得する。
  • Heroku Connect Heroku Connect は、Salesforce と、管理 SQL DaaS (サービスとしてのデータベース) である Heroku Postgres データベースを結び付けます。 image.png
  • Salesforce に格納されているデータを変更する可能性がある B2C アプリケーションを使用する。
  • Salesforce と Heroku Postgres データベース間でデータを同期する必要がある。
  • 1 つのオブジェクトに保存するレコードが 2,000 万件以下である。
  • プロセスビルダー、フロー、入力規則、Apex トリガなどのツールを使用して、ビジネスロジックを自動化する必要がある。
  • Big Object
    • データが 2,000 万行から数十億行に至る場合は Big Object を推奨
    • Big Object は非リレーショナルデータベースを使用してデータを格納
    • 主キーアクセスを使用するリアルタイムの SOQL クエリがサポートされ
    • インデックス付けによって、数十億行の全データに対してクエリが実行され
    • 【非同期 SOQL】 は、通常の SOQL で対処できない Big Object からの大量データを移動、変換、集計するよう最適化され
    • image.png 1.数百万行から数十億行のデータを処理する必要がある。 2.フルデータセットのデータと集計の多数のセットを (非同期 SOQL を使用して) バッチ処理する必要がある。 3.業務レポートまたは Tableau CRM を使用してビッグデータを分析する必要がある

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セキュリティ要件
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適切なビッグデータソリューションの選択
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- 場所
- 数量
- データの使用法
- データ分析オプションの検討
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