CTC教育サービスはコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー ＞ 第215回 セマンティックデータモデルに向けたSQL拡張（パート1）」を公開しました。
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はじめに
今回からは、2026年に公開された論文「Semantic Data Modeling, Graph Query, and SQL, Together at Last?」に基づいて、現在Google社内で利用されている、セマンティックデータモデルに対応するSQL拡張を紹介していきます。今回は、セマンティックデータモデルの現状と課題を説明します。
セマンティックデータモデルの現状と課題
リレーショナルデータベースに格納されたデータをビジネス視点で分析するためのBI（ビジネス・インテリジェンス）ツールの多くは、一定の検索パターンをSQLクエリーのテンプレートとして用意したり、あるいは、分析に必要なデータだけを事前に抽出した「ビュー」を用いるなどの方法で、利用者自身がSQLクエリーを記述することなく、データを分析できるように作られています。この背景には、ビジネス視点での分析に適したデータ構造と、リレーショナルデータベースに格納されたテーブル単位のデータ構造の乖離という問題があります。
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はじめに
今回からは、2026年に公開された論文「Semantic Data Modeling, Graph Query, and SQL, Together at Last?」に基づいて、現在Google社内で利用されている、セマンティックデータモデルに対応するSQL拡張を紹介していきます。今回は、セマンティックデータモデルの現状と課題を説明します。
セマンティックデータモデルの現状と課題
リレーショナルデータベースに格納されたデータをビジネス視点で分析するためのBI（ビジネス・インテリジェンス）ツールの多くは、一定の検索パターンをSQLクエリーのテンプレートとして用意したり、あるいは、分析に必要なデータだけを事前に抽出した「ビュー」を用いるなどの方法で、利用者自身がSQLクエリーを記述することなく、データを分析できるように作られています。この背景には、ビジネス視点での分析に適したデータ構造と、リレーショナルデータベースに格納されたテーブル単位のデータ構造の乖離という問題があります。
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