Tulip ユーザー、サイト、ユースケースを横断して拡大するにつれ、データの構造化方法がますます重要になってまいります。慎重なテーブル設計と強固なデータモデルにより、アプリケーションが高速で保守性が高く、時間の経過とともに拡張しやすい状態を維持できるようになります。
本ウェビナーでは、高性能なソリューションを支えるためのテーブルとクエリの構造化に関する実践的なベストプラクティスを順を追ってご説明いたします。Tulip データモデルを起点に、注文、ユニット、資材といったアーティファクトを用いてデータアーキテクチャを標準化する方法についてご説明いたします。
高性能アプリケーション向けのテーブル構造設計方法、スケーラビリティを制限するパターンの回避方法、そしてデータ量が増加しても応答性を維持するためのテーブルレコードのアーカイブ化や効率的なクエリ設計といった技術について学んでいただけます。
初めて本番環境向けアプリケーションを構築される場合でも、エンタープライズ規模の展開を拡大される場合でも、本セッションでは長期的な成功に向けたデータアーキテクチャの構築方法をご案内いたします。
セッションが終わるころには、以下のことができるようになります：
スケーラブルで高性能なアプリケーションをサポートするTulip 設計する
増大するデータセットを管理するために、テーブルレコードのアーカイブ戦略をご利用ください。
効率的なクエリ構築のベストプラクティスを適用し、アプリケーションが必要とするデータのみを取得してください。
運用データの構造化において、Tulip 基盤（または参考）としてご利用ください。
ソリューションが拡大するにつれてパフォーマンスに影響を与える可能性のある、一般的なデータモデリングのパターンを特定します。
柔軟な関係性と再利用可能なクエリをサポートする構造のテーブル
特集
-
ティム・レブリッツ
Tulip、テクニカルアカウントマネージャー
-
ユーゴ・リチャード
ライブラリー・プロダクト・マネージャー、Tulip