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##### Tableau Desktopを使ってみた感想
###### インストールが面倒くさいけど、作れるのは簡単で楽しい。
##### 感想に至った経緯としては、
###### データを可視化したかったので、今回はTableau Desktopを使ってみました。
##### Tableau Desktopはデータソースからデータを読み込んで、ダッシュボードを作成することができます。
###### ダッシュボードというのは、複数のグラフやチャートなどのビジュアルレポートです。
###### ダッシュボードを作成するにあたっても、インストールからやり方まで色々な手順がありました。
###### Tableau Desktopのダウンロードからインストールまでは少し面倒くさいです。
###### インストール後に必要なファイルを取得するためにクラウド上にアカウント登録しました。
###### アカウント登録後に使用可能な機能が制限されている場合は、使用したい機能ごとに有料プランへの登録が必要です。
##### 使用可能な機能以外にも色々制限されています。
###### インストール直後は簡単なグラフしか作成できません。
###### より高度なグラフを作成したい場合は有料プランへ移行しなければいけません。
###### 無料プランでも十分活用できると思いますが、より多くの機能を使うことでより良いダッシュボードが作れるかもしれません。
###### 無料プランでも表計算ソフト等からエクスポートしたcsv形式やxlsx形式ファイルが読み込めます。
##### エクスポートしたデータファイルからデータソースとして取り込むことが出来ました。

##### 取り込んだデータソースからグラフを選択して作成します。

##### 選択したグラフタイプごとに詳細設定画面が表示されます。

##### 設定画面では各種設定項目や説明文もあるので分かりやすくて便利です。

##### 設定内容確認後に「更新」ボタンをクリックすると完成です!(^^)/~~~

##### 完成したグラフ同士を組み合わせてダッシュボードを作成します。

##### 完成したダッシュボードは保存しておけます。その際に他人へ共有する際や自分用の記録用など用途別に保存場所指定することも可能です。
##### 最初は少し難しく感じましたが、操作方法も丁寧に説明されているので徐々に慣れてきます。(^^)/~~~
<|file_sep価格変動テーブル.xlsx を見つけられません。
お手数ですが再度ご提供頂けますようお願い申し上げます。
また、前回提供頂きました資料「価格変動テーブル.xlsx」では、サンプルデータではありますが実際の資産価格変動情報等含まれております。
資産価格変動情報等含まれるファイル名「価格変動テーブル.xlsx」以外でも可否確認させて頂きたく存じます。
よろしくお願い申し上げます。username_0: ## テーブル型DBMS(RDBMS) vs NoSQL型DBMS の比較
#### RDBMS (Relational Database Management System)
※ DBMS(DataBase Management System): データベース管理システム
※ RDBMS: 関係データベース管理システム
・関係型データベース
・リレーショナル(関係)型
・構造化データ
・一般的なSQL文(Structured Query Language)使用可能
#### NoSQL
・非関係型データベース
・非リレーショナル(非関係)型
・非構造化(または部分的構造化)データ
・一般的SQL文不可
#### 共通点
・高速性能不足問題解消目的開発
#### 目的別利用例
RDBMS:金融系企業向けサービス向け等特殊性強いサービス向け
NoSQL:Web系サービス向け等特殊性弱いサービス向け
#### 各DBMSメリット&デメリット
RDBMS:高速性能不足問題解消目的開発中期〜長期利用予定時向け
NoSQL:高速性能不足問題解消目的開発短期〜中期利用予定時向け
RDBMSメリット:既存サービスへ追加導入時等既存サービス連携重視時向け
NoSQLメリット:新規サービス立ち上げ時等新規サービス重視時向け
RDBMSデメリット:新規サービス立ち上げ時等新規サービス重視時向け
NoSQLデメリット:既存サービスへ追加導入時等既存サービス連携重視時向け
#### NoSQL種類
●Document Store(ドキュメントストア)
●Key Value Store(キー値ストア)
●Column Store(カラムストア)
●Graph Store(グラフストア)
### Document Store (ドキュメントストア)
※ MongoDB,CouchBase,Amazon DynamoDB,Apache Couchdb,Elasticsearch,Redis,Neo4j
●各ドキュメント内部階層化して保存可能 (JSON形式又はXML形式)
→各ドキュメント内部階層化保存可能 → 多次元配列扱える → 高速処理実現可能
→ JSON形式又はXML形式 → 文字列操作必要
●各ドキュメント間相互関連付与不可
→各ドキュメント間相互関連付与不可 → 横断処理困難
●インタビュー対応不可
→インタビュー対応不可 → 横断処理困難
●主キー保持不要
→主キー保持不要 → 主キー保持負担軽減
※ MongoDB特徴 ・オブジェクト指向言語対応 ・柔軟性高 ・並行処理対応 ・並行処理対応 ・大容量対応 ・バージョン管理充実 ・安全性高 ※ Amazon DynamoDb特徴 ・AWS統合運営体制採用 ・柔軟性高 ・並行処理対応 ・大容量対応 ※ ElasticSearch特徴 ・AWS統合運営体制採用 ・柔軟性高 ・並行処理対応 ※ Redis特徴 ・AWS統合運営体制採用 ・柔軟性高 •大容量対応 •バージョン管理充実 •安全性高 ※ Neo4j特徴 :オブジェクト指向言語対応 :柔軟性高 :並行処理対応 :大容量対応 :バージョン管理充実 :安全性高
### Key Value Store (キー値ストア)
※ Redis,Tokyo Cabinet/Tyrant,Voldemort ,Oracle Berkeley DB
●各ドキュメント内部階層化して保存可能 (文字列又はバイナリ形式)
→各ドキュメント内部階層化保存可能 → 多次元配列扱える → 高速処理実現可能
→ 文字列又はバイナリ形式 → 文字列操作必要
●各ドキュメント間相互関連付与不可
→各ドキュメント間相互関連付与不可 → 横断処理困難
●インタビュー対応不可
→インタビュー対応不可 → 横断処理困難
●主キー保持必須
→主キー保持必須 → 主キー保持負担増加
※ Redis特徴 AWS統合運営体制採用 柔軟性高 並行処理対応 大容量対応 バージョン管理充実 安全性高 ※ Tokyo Cabinet/Tyrant特徴 AWS統合運営体制採用 柔軟性低並行処理非対応 大容量非支援 ※ Voldemort 特徴 AWS統合運営体制採用 柔軟性低並行処理非支援 大容量非支援 ※ Oracle Berkeley DB 特徴 AWS統合運営体制非採用 柔軟性低並行処理非支援 大容量非支援
### Column Store (カラムストア)
※ Apache HBase,Apache Cassandra,Hypertable,Google Bigtable ,Infobright
●各ドキュメント内部階層化して保存可能 (文字列又はバイナリ形式)
→ 各ドキュメント内部階層化保存可能 → 多次元配列扱える → 高速処理実現可能
→ 文字列又はバイナリ形式 → 文字列操作必要
●各ドキュメント間相互関連付与可能 (主副表分割方式採用)
→ 各ドキュメント間相互関連付与可能 → 横断処理容易
●インタビュー条件付き 対象表集計値算出可能 (集計表自動生成方式採用)
→ インタビュー条件付き 対象表集計値算出可能 密接接続下位レイヤ側自動生成方式採用 初期負荷増加 呼出時間減少 回答時間増加 回答精度増加 出力時間減少 出力精度増加
●主副表分割方式採用 主副表区別保持負担増加
→ 主副表分割方式採用 主副表区別保持負担増加 初期負荷増加 呼出時間減少 回答時間増加 回答精度増加 出力時間減少 出力精度増加
※ Apache HBase 特徴 AWS統合運営体制採用 柔軟性低並行処理非支援 大容量支援 バージョン管理充実 安全性低 ※ Apache Cassandra 特徴 AWS統合運営体制採用 柔軟性低並行処理支援 大容量支援 バージョン管理充実 安全性低 ※ Hypertable 特徴 AWS統合運営体制非採用 柔軟性低並行処理支援 大容量支援 バージョン管理充実 安全性低 ※ Google Bigtable 特徴 AWS統合運営体制未公開 想像上柔軟性低並行処理支援 大容量支援 バージョン管理未公開 安全 性未公開 ※ Infobright 特 徵 AWS 統 合 運 営 析 推 推 推 推 推 推 推 推 推 推 推 推 探 支 援 支 援 支 援 支 援 支 援 不 不 不 不 不 不 不 不 不 不 不 測 測 測 測 測 測 測 測 測 測 測
### Graph Store (グラフストア)
※ Neo4j , Infinite Graph , Orient DB , Arango DB , InfoGrid
●各ドキュメント内部階層化して保存可能 (文字列又はバイナリ形式)
-> 各ドキュメント内部階層化保存可能 ->多次元配列扱える -> 高速 出力 可能 ->文字列 又はバイナリ 形式->文字列操作 必要
●各ドキュメント間相互関連付与任意
●インタビェ条件付き 密接接続下位レイヤ健在
●主副表分割方式任意
●メニングセマントィックマッピング任意
●グラフマッピング任意
●通信チャネル任意
●無効通信チャネル任意
●通信チャネル最小数義務
●通信チャネル最小距離義務
●通信チャネル最小距離義務
●無効通信チャネル最小数義務
●無効通信チャネル最小距離義務
★Neo4j 特 徵 AWS 統 合 運 営 析 控 控 控 控 控 控 控 控 控 控 控 控 查 查 查 查 查 查 查 揮 揮 揮 揮 揮 揮 揮 揮 揮 揮 所 所 所 所 所 所 所 所 所 所 所 ★Infinite Graph 特 徵 AWS 統 合 運 営 析 控 控 控 控 控 控 控 控 控 控 权 权 权 权 权 权 权 权 权 权 ★Orient DB 特 徵 AWS 統 合 運 営 析 已 已 已 已 已 已 已 已 已 已 ★Arango DB 特 徵 AWS 統 合 運 営 析 尚 尚 尚 尚 尚 尚 尚 尚 尚 ★InfoGrid 特 徵 AWS 統 合 運 営 析 正 正 正 正 正 正 正 正 <|repo_name|>tomohiro-kawakami/hands_on<|file_sep
Ruby on Rails 誕生秘話~RailsConf2019 Day02~ | TomoKawa Blog
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