輝々凛々

ガンバるってことは、素晴らしい事だ。

仕事は何のための手段なのか?

Twitter / tarareba722: 11:38 AM - 12 Mar 13

今朝若い子が局長に「挨拶くらいちゃんとしなさい」と説教され、「仕事と関係ないよ」と愚痴ってた。「関係あるよ。所在確認、体調確認、他社員との関係確認、挨拶後の一声の掛けやすさと好感度の向上。挨拶はそれらを一秒でこなす超合理的な儀礼。だから会社は徹底させるんだ」と同僚。勉強になったw

けっこう、そういう人は多くいると思うんだよね。特に研究開発とか技術系。

「仕事は技術的課題を解決したら、OKなのか?」という問いに、どう答えます?

仕事は何のための手段なのか?

仕事の目的は、お金を得る事でしょうか? であるとするなら、極端「24時間死ぬまで休まず働き続けると死ぬ直前に1兆円差し上げます」な仕事があったら、やる? やらないでしょう。であれば、仕事の目的はお金を得るためではないでしょう。お金を得る事も手段だと思います。

では、仕事でお金を得る事は何のために必要なんでしょうか?

地位? 名誉? 生活? そういったところでしょう。その中に、「人との良い関係性」があれば、「挨拶は必要」でしょう?

では、再度問いましょう。

仕事は技術的課題を解決したら、OKなのか?

タバコ

ストレスを発散するために、タバコを吸う。

そんなのは、カッコ悪い。

吸うなら、カッコ良く。タバコに失礼のないように。人に迷惑のかからないように。

人生の最高の日

人生の最高の日は、何度だってやってくる。

JT

話の花を

今日しか咲かない花を咲かそう。

JT

女と男の醍醐味

綺麗になるのは女の醍醐味。

綺麗にするのは男の醍醐味

パナソニック株式会社「姉妹のファッションショー」

CMとして流れていた動画は下記のものです。

どちらかというとコピーは、下記のものですが、いまひとつです。上記は元はコピーじゃないのですが、CM中で使われた言葉は、もはや商業コピーだと考え、ここに分類してます。

フルハイビジョンがつなぐ、ココロとココロ。

最高の仕事

最高の仕事は、最高の休憩から生まれる。

JT

努力は報われない。だから、何度でもやる。

頑張っていれば、いつか報われる。

持ち続ければ、夢は叶う。

そんなのは幻想だ。

たいてい、努力は報われない。

たいてい、正義は勝てやしない。

たいてい、夢はかなわない。

そんなこと、現実の世の中ではよくあることだ。

けれど、それがどうした。

スタートはそこからだ。

新しい事をやれば、必ずしくじる。腹が立つ。

だから、寝る時間、食う時間を惜しんで、何度でもやる。

さぁ、昨日までの自分を超えろ。

昨日まで、ホンダを超えろ。

ホンダ

ありがとう

ありがとうって、 ずっと言えなくて、ごめんなさい

東京ガス

世界一の物語

あなたの人生が世界一の物語でありますように。

JT

ハッピーエンドの繰り返し

人はハッピーエンドの繰り返しを生きている。

JT

光明

日陰ができるのは、光がある証拠。

JT

記念日

毎日が名前のない記念日だ。

JT

嘘をつくな

嘘をつくな。

誤摩化すな。

下を向くな。前を向け。

一息ついてもいい。

前へ行け。

連載「データベース技術」:3つのデータモデル

前回「連載「データベース技術」:データモデルとは?」では、データモデルについて説明しました。今回は、データモデルにも種類があるってことを説明したいと思います。

3つのデータモデル

前回の例では、家計簿をデータベースにしようということで、下記の表を考えました。

日付金額目的
2013-2-11¥2,940理工書
2013-2-15¥346 食費
2013-2-16¥280 珈琲

この程度の表を作る程度であれば、簡単に現実世界の情報をピックアップし、データモデルを作り、実際にデータを作ることは簡単にできそうです。

ですが、実際には3つのデータモデルを順に作成します。

現実世界の情報 概念データモデル 論理データモデル 物理データモデル

まず現実世界の情報を、概念データモデルにし、さらに論理データモデルにし、物理データモデルにします。

直接、現実世界の情報をデータベースに入力するようなことはしません。

理由は、おおよそ、下記のようなものです。

  1. 要求の変化に柔軟に対応するため
  2. データベース管理システム(DBMS)の変化に対応するため
  3. データモデルの不具合が、全体に波及しないように

それぞれの役割は、下記の通りです。

概念データモデル
現実世界の情報を、そのままの形で記録したものです。ユーザーからの見た目をそのまま記述します。だからこそ、データベース管理システム(DBMS)に依存しないように作成します。扱う情報に適切な名前をつけます。その情報が取り得る値の範囲を蹴ってします。数値であれば上下限値、小数であれば桁数。文字であれば文字数や使用可能文字などです。また、その情報が他の情報とどういう関係があるかを記録します。先の家計簿で言うと、日付、金額、目的が概念データモデルです。
論理データモデル
概念データモデルをデータベース管理システム(DBMS)に入力するために作成します。ようわ、概念データモデルをDBMSに入力すると、それがそのまま論理データモデルです。ただ、入力するためにはある程度変形は必要かと思います。先の家計簿で言えば、Excelの表形式にします、というのが論理データモデルです。
物理データモデル
物理的な記録媒体への格納方法を示したものです。ファイルにするのか、何にするのか、です。先の家計簿で言えば、Excelファイルのファイル形式が、物理データモデルです。

ということで、次回は、もっと詳しく説明しましょう。

変わろう

他人が、どうか、ではない。

自分が、どうか。

それだと思う。

連載「データベース技術」:データモデルとは?

前回「連載「データベース技術」:データベースとは?」は、データベースというものが、現実の情報を分析し、収集し、利用するための技術である事を説明しました。今回は、そのうちの分析に関わる重要な概念「データモデル」を説明します。

データモデルとは?

まず最初に下表のような家計簿を考えます。

日付金額目的
2013-2-11¥2,940理工書
2013-2-15¥346 食費
2013-2-16¥280 珈琲

この表には、現実世界の3つの情報が書き込まれています。それは「日付」、「金額」、「目的」です。そして具体的な値として、私の財布に入っていたレシートを書き写しています。

この表を作る際、私は、何気なく管理したい情報をピックアップし、何気なく情報に名前を付けています。そして、名前のついた情報に対し、何気なく表にして、何気なく具体的なデータを収集しています。

このように管理したい情報をピックアップし、名前を付ける行為を「データモデリング」、あるいは「モデル化」と言います。

そして、この名前のついた情報が「データモデル」です。(あくまで、「大雑把に言えば」です。)

先ほどの家計簿で言えば、「表には“日付”と“金額”と“目的”があります」という情報がデータモデルです。具体的な値である「2013年2月16日に珈琲を280円で買った」という情報は単にデータと呼びます。これは最早、立派なデータベースです♪

データモデルとデータベース管理システム

さて、現実の業務で扱うデータとなると、今回の家計簿よりも複雑に絡み合っている情報を扱う事になります。それには、普通、データを管理するためのソフトウェア群であるデータベース管理システムを使用します。

もちろん、そこに「データモデル」が登場します。

データを管理するのですから、どういった項目があって、入力されるのかを把握する必要があります。先ほどの例で言うところの列名“日付”、“金額”、“目的”ですね。

ということで、データモデルは最終的には、最終的にはデータベース管理システムに入力し、そこで管理されるものになります。

ただ、それを直接やってしまうことも少々危険で・・・、という話はまた次回。

今日は、以上で。

次回→連載「データベース技術」:3つのデータモデル

行進曲

ふ〜ぅ

と、息をする。

まだ、大丈夫。生きてる。今日も、有り難く生きながらえさせていただいている。

まだまだ、歩いていこう。

連載「データベース技術」:データベースとは?

データベーススペシャリスト試験の受験を宣言し、勉強開始したのは、もう1月ほど前になります。(「データベーススペシャリストに俺はなる!」です)さて、それから、いろいろ本も読んでみて、自分ならもっとわかりやすく書けるのになぁ、と思ったので、書いてみます。

勉強中の自分の頭の中の整理のためのアウトプットでもあるので、間違えてるところなどあるかもしれません。また面倒くさくなって、途中放棄する可能性もありますが、なるべく後から、この記事を読んだ人も合格へ一歩でも近づけるよう書いておきます。

データベースとは

まず、データベーススペシャリストになるのだから、「データベース」を定義します。データベースは、英語で書けば「Database」あるいは「data-base」で、「情報基地」とでも日本語に訳せます(が、普通は、そんな言い方しません)。

つまり、データベースとは情報資源を管理する技術です。

データベースには、現実世界の情報を蓄えておきますが、当然、情報は貯めてるだけでは意味がありません。また不要なデータを貯めることも意味がありません。データベースという技術は、現実世界の情報を必要なだけ分析し、収集し、そして利用するための技術です。

データベース技術の要素技術の分類

雑多に分類すると、次のようになります。

  • 設計:情報の分析し、データにするための技術
  • 運用:データを収集し、利用するための技術
  • 他:トラブル対策や他技術との連携などなど、細かな技術がたくさん

上記のうち、データベーススペシャリスト試験に登場するのは、全部です。ただ、データベース関連のソフトウェアについての固有の問題は出てきません。あくまでも基礎的な内容です。

たとえば、情報の分析ってどうやるのか、それを現実世界の情報の変化に合わせて、どうメンテナンスしていくのか、そういったものは、本来は多くの経験に成り立つものです。データベーススペシャリスト試験を勉強する事は、これまで数多くの技術者が体験してきた知恵を疑似体験し、何十年もの知識をわずか数ヶ月のうちで手に入れられることになります。

能書きはいい

というわけで、まず、第一回、データベース技術は終了です。

また次回→「連載「データベース技術」:データモデルとは?」。

チャレンジ

挑戦しなければ、男に生まれた意味がない。

それ以上、言うな。お前の漢が軽くなる。

コーエー・テクモ「真・三國無双7」