データ管理における関係モデルの父のひとりであるChris Dateは、かつて「すべての関係理論は予測計算に基づいている」と私たちに言いました。 人間は皆、あるいは別の方法でストーリーを語る人で、私たちはストーリーを日常生活や日常の仕事に適応します。 データベースのテーブルを定義し、データのストーリーを伝えることができない場合は、間違っています。 A Look at the Nuts and Bolts of Storytelling シングル 良い物語はルールに従う。 Pixarは、ストーリーの要素を、彼らがストーリーの脊椎と呼ぶ公式に、有名に積み重ねています。 「Once Upon a Time...」 「そして、毎日・・・」 「ある日まで・・・」 「そして、そのせいで・・・」 「そして、そのせいで・・・」 「ようやく・・・」 「あの日から・・・」 このストーリーの背骨は、良いストーリーを語るためのモデルとして考えることができます。 ストーリーストーリーの「ルール」に従って、ウッディはゴミではなくヒーロー、レミーは健康コード違反ではなくアーティスト、ネモは絶望ではなく勇敢だという理由です。 このモデルのルールの中で創造性のための機会はたくさんあります. 良いストーリーストーリーのルールを内部化するストーリーメーカーは、新しいストーリーや新しい映画を作成するために求められています。 いくつかの監督、作家、プロデューサーは、これらのストーリーストーリーのベストプラクティスから離れ、標準的なストーリーストーリーモデルに合わないストーリーを語る可能性がありますが、明確なストーリーが欠けている映画は、美しく撮影されたとしても、毎回ボックスオフィスで失敗します。 How We Engineer Stories with Data(データでストーリーをエンジニアする方法) ハリウッドのようにテクノロジーの世界では、私たちの物語は単に書かれているのではなく、それらに基づいて動作する。我々は電子に、我々が定義する構造にルンを彫るように指示する。 データ管理の関連モデルは、 そして 1960年代と70年代に定義されたSQL Serverは、その創造以前に存在していた多くの問題を解決しました. SQL Server、Oracle、Snowflake、Redshift、MySQL、Clickhouse、Cockroach DB、DuckDB、およびその後、これらの二人の紳士の仕事なしには存在しなかったでしょう。 クリス・デート テッド・コッド 以下は、彼らの本、データベースシステムの紹介から参照された例のテーブルです。 EMP# ENAME DEPT# SALARY E1 Lopez D1 40K E2 Cheng D1 42K E3 Finzi D2 30K E4 Saito D2 35K EMP# ENAME DEPT# SALARY E1 Lopez D1 40K E2 Cheng D1 42K E3 Finzi D2 30K E4 Saito D2 35K EMP ♪ 1位 デップ♪ 給料 抽象的には、このプレディカートは以下のように定義されます。 「Employee EMP# is named ENAME, works in department DEPT#, and earns a salary of SALARY.」 具体的には、これを以下のように解釈することができます。 「従業員E1はLopezと呼ばれ、D1部門で働き、40Kの給料を稼いでいます。 このテーブルが示すデータのストーリーを伝えるのは簡単で、あなたが正しいことをしていることを知っている方法です。 AIがデータベースのパフォーマンス問題を解決できない理由 私は、データベースのパフォーマンスが悪いと考えられていた状況に何度も繰り返されてきたが、アプリケーション開発者が作成したデータ構造は、効果的なストーリーストーリーを確保する十分に文書化されたベストプラクティスルールを何十年も無視していたことを発見した。 アプリケーション開発者やビジネスユーザーでさえ、テキスト処理ツールやテキスト生成ツールが使用するプロンプトを書く場合、これらのツールはテキストを生成し、実際のワークコードや安定したデータ構造に組み込まなければなりません。 これらのルールを実装する人々がそれらを理解し、それらの理由を理解しない限り、唯一起こることは、悪いデータ構造がより速く作成されることである。 あなたの役割が建築家、開発者、エンジニア、ユーザー、または将来に生じる可能性のある他のタイトルであろうと、あなたは最終的に何が持続し、保存され、代表され、将来の問題を解決するために使用されているかについて責任を負います。 何十年もの間存在してきたこれらのベストプラクティスに戻ると、あなたはより良い、よりクリエイティブなビルダーになります。 This is how you make your mark. これがあなたのマークを作る方法です。 はい、あなたは企業の小さな一部分です。それでも、あなたは世界に自分の足跡を残したいですよね? あなたはなぜそこにいるのですか、そしてあなたは何をしますか? ウィットマンは、詩の中で「ああ、わたし、ああ、命!」と似たような質問をしました。 "What good amid these, O me, O life?" 私たち全員にとっての答えは、 "That you are here—that life exists and identity, That the powerful play goes on, and you may contribute a verse." あなたはどんな物語を語ることを決意しますか? あなたが雪だるまなら データベース管理者 または データエンジニア , DataOps.live が役に立つことができます. Get started today — 毎月500分無料! データベース管理者 データエンジニア 毎月500分無料!
