7.1 ユーザの管理とセキュリティの管理
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Oracleデータベースを使用する際に、データベース管理者がはじめにデータベースにユーザアカウントを作成する必要がある。 作成したユーザごとに、データベース内で行うさまざまな操作権限を付与する必要がある。データベースにア […]
8.3 表へのデータロード
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Oracleシステムでは、SQL *Loader（エスキューエルローダー）と呼ばれるユーティリティを使用して、外部ファイルに保存されている大量のデータをバッチ処理で表にロードする（取り込む）ことができる。SQL * Lo […]
8.2 スキーマオブジェクトの追加作成
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氷以外のスキーマオブジェクトである、索引、ビュー、ストアドプログラムについて ■索引 索引は、検索時のディスク1/Oを減らし、表データの検索を高速にするために作成するオブジェクトです。 索引の役割は、書籍の巻末に付いてい […]
8.1 スキーマオブジェクトの概要と表の管理
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スキーマオブジェクトを管理する上で、必須との知識となるスキーマの概要と、数あるスキーマオブジェクトの中でも最も重要な表の管理方法について、解説します。 ■スキーマとスキーマオブジェクト Oracleデータベースにユーザア […]
11.2 データベースのアップグレード
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既存のデータベースをOracle Database 12c にアップグレードするには、DBUAを使用します。 ■DBUAを使用したアップグレード DBUA(Database Upgrade Assistant)を使用する […]
11.1 パッチを使用したOracleデータベース・ソフトウェアの更新
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Oracleデータベース・ソフトウェアの管理では、最新の修正プログラムを使用して、最新の状態に保ちます。 ■ソフトウェアの管理とパッチリリース Oracleソフトウェアでは、製品の不備やバグが見つかった場合、問題を修正す […]
10.2 パフォーマンスの問題の診断
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■AWR(自動ワークロードリポジトリ) パフォーマンス情報は、SQG上にあり、流動的に変化するため、データベースにそれら情報を蓄積保存し、後から、比較参照することができる。 データベースは、データベースの状態とパフォーマ […]
10.1 データベースの監視およびアドバイザの使用 Oracle自己監視アーキテクチャ
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Oracleデータベースでは、データベースを停止させないためのさまざまな機能が搭載されている。データベースによる自己監視に基づいて機能している。 ■Oracleの自己診断エンジン Oracleデータベースによる自己監視は […]
9.3.2 フラッシュバック表
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データ障害は、ディスクやファイルの破損だけが原因ではありません。表のご削除といった人為的ミスによる損失もかなりの確率で起こります。 人為的ミス、人為的エラーによって、失われたデータは、Oracleデータベースに用意されて […]
9.3 リカバリの実行
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■Oracle社推奨のリカバリ Oracle社推奨のリカバリ方法は、データリカバリアドバイザというツールを使用します。 データリカバリアドバイザとは、データ障害を自動的に診断した上で、適切な修復オプションを表示する機能で […]
9.2.5 バックアップの管理
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データベース管理者は、RMANで取得したバックアップに関して、ディスクまたは、テープ上に取得したバックアップファイル自体が正常であるか、リカバリに必要な要件を満たしているかなどを検証する必要があります。 また、RMANリ […]
9.2.4 推奨バックアップ計画の使用
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Oracleの推奨バックアップ計画を使用すると、増分更新バックアップ機能を利用した自動バックアップ計画を実装する、効率的なバックアップとリカバリが可能になる。 増分更新バックアップ機能とは、データファイルのイメージコピー […]
9.2.3 データベース全体のバックアップ
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データベース全体のバックアップは、データベースのモード変更時（NOARCHIVELOGモードからARCHIVELOGモードへの変更時）や、データベースの初期構築時に取得することが推奨されています。 データベース全体のバッ […]
9.2.2 バックアップ設定の構成
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RMANでは、バックアップに関する設定および、バックアップ方針を構成できる。 ■RMANの設定を表示する 現在のRMANの設定内容を表示するには、RMANプロンプトでSHOW ALLコマンドを実行する。 ■ディスク設定 […]
9.2 バックアップの作成および管理
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RMAN(Recovery Manager)を使用して、バックアップを作成し、それを管理する方法について ■バックアップの分類 RMANがサポートしているバックアップファイルの種類、および、バックアップの対象について ▼ […]
9.1.6 NOARCHIVELOGモードからARCHIVELOGモードへの変更
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DBCAでデフォルトのテンプレートを使用して、デフォルトの設定でデータベースを作成すると、そのデータベースは、NOARCHIVELOGモードになります。高速リカバリ領域を構成して、データベースをARCHIVELOGモード […]
9.1.5 バックアップおよびリカバリを自動管理するためのデータベース構成
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Oracleデータベースには、バックアップやリカバリのファイル管理を簡略化するための機能として、高速リカバリ領域が用意されています。 ｋ高速リカバリ領域をバックアップのためのファイル格納用の領域にすると、バックアップファ […]
9.1.4 Oracleデータベースのリカバリ機能
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Oracleデータベースでは、3種類のリカバリ機能（インスタンスリカバリ、メディアリカバリ、フラッシュバック）があります。 ■インスタンスリカバリ（クラッシュリカバリ） インスタンスリカバリは、インスタンス障害の発生時点 […]
9.1.3 バックアップのタイプ
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トランザクションの一貫性という観点から２つのバックアップタイプがある。 ■一貫性バックアップ（オフラインバックアップ） 一貫性バックアップ（オフラインバックアップ）とは、コミットされた全ての変更内容がデータファイルに書き […]
9.1.2 データベースのリカバリとは
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データベースのリカバリとは、リストアしたデータファイルにREDOログファイルを適用することで、データファイルに反映されていない変更情報を反映していく作業のことです。 REDOログファイルには、バックアップ以降、現在までの […]
9.1 バックアップおよびリカバリの概要
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データベースには、ハードウェアの障害やユーザのオペレーションミスなどによって、データベース障害が発生する。 その際の備えとして、失ったデータの復旧機能が複数用意されている。 バックアップは、データを再構築するために使用で […]
リレーショナルデータベース用語
▼表（TABLE） リレーショナルデータベースの基本的な記憶域構造。 表は列の集合と表名で定義される。 ▼行（ROW） 表に格納されている１件１件のデータ単位。レコードとも呼ぶ ▼フィールド 行と列が交差する「値を格納す […]
リーレーショナルデータベースとは
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データベースとは、さまざまなデータを一定の規則に従い、格納し、効率よく利用できるようにしたものです。 リレーショナルデータベースの構造 ・表（リレーションの集合） ・表を管理するための一連の演算子 ・データの整合性規則 […]
第1章 Oracleデータベース管理の概要
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リレーショナルデータベースの概要と使用する基本用語、リレーショナルデータベースにアクセスする際に使用するSQL文の概要を解説する。 Key Word ・リレーショナルデータベース ・表 ・NULL値 ・主キー ・外部キー […]
k-means法（k平均法）
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（２）k-means法（k平均法） クラスタを認識させるためにアルゴリズムが必要になる。 クラスタリングには、似ている組み合わせを順番にまとめていく階層的クラスタリングや、指定した距離内の密度が最大化するようにクラスタ数 […]
誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）
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誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）は、ランダムに定めた重みの初期値を用いてネットワークの順方向（入力側から出力側への方向）に計算を行い、その出力値と正解ラベルの誤差（コスト）をベースにネットワークの逆方向（出力側から […]
ニューラルネットワーク
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（６）ニューラルネットワーク ニューラルネットワークは、多層パーセプトロンとも呼ばれている。 パーセプトロンを階層上にした構造となっている。 すなわち、線形回帰またはロジスティック回帰における入力層と出力層の間に、中間層 […]
k近傍法（k-NN） 分類法
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（４）k近傍法（k-NN） k近傍法は、最も単純なアルゴリズムの一つ。特徴空間内で、分類対象のデータから距離的に近い（＝類似している）k個の教師データの多数決によって、分類結果を決める手法。 k近傍法を採用する際は、kを […]
ランダムフォレスト 分類法
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（３）ランダムフォレスト ランダムフォレストは、決定木の簡易版を複数作り、その多数決によって分類の結果を決める手法。 ランダムフォレストのように複数の簡易分類器の学習結果を組み合わせる手法を、アンサンブル学習という。 決 […]
様々な分類手法 線形SVM・非線形SVM
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（１）SVM（サポートベクターマシン） ①線形SVM SVMはロジスティック回帰と同じく、データの境界線を見つけて、データの分類を行う手法です。 超平面（クラスの境界線）から、各クラスの超平面に最も近いデータ（サポートベ […]
混同行列（Confusion Matrix）
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（４）混同行列（Confusion Matrix） 混同行列とは、適合率と再現率の計算に必要な「モデルが分類した結果」と「実際の結果」を２軸として、該当する値を表にまとめたもののこと。 真陽性、偽陰性の１文字目の真偽は、 […]
教師あり学習②（分類）
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教師あり学習②（分類） 画像認識は、ここに分類される。 ロジスティック回帰 様々な分類の手法 ディープラーニング 分類の問題は大きく２つに分けられる。 二項分類（２クラス分類） 多項分類（多クラス分類） 二項分類とは、分 […]
汎化・高バリアンス・高バイアス
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未知のデータに対しても、学習データと同じように精度が出るモデルのことを、汎化（Generalization）能力が高いモデルと言う。 過学習になりやすい複雑なモデルを高バリアンス（High Variance） 未学習にな […]