そのためRubyしか触っていないエンジニアは一定のレベルで成長が止まると考えています。, その他、クラスの継承、インターフェース、ビルダーパターン、リアクティブプログラミング、ジェネリクス、ラムダなどのパラダイムはRubyでは学ぶことはできません。, 私自身Rubyを触ったあとにJava,Kotlinを触ったことによりRubyに対する見方が変わったという経験があります。, Rubyは他人が書いたコードを読むのにエネルギーが要る言語だと思います。 https://www.youtube.com/channel/UCzAIxPtl_HF5sMIRw4g6u0w, パーシャルはレンダリングのみで状態を保持したり、隠蔽することができないため、使いづらい。, form_for、form_withなどのRails独自の記法の挙動が意外と難しい, View側にモデルを持つことができないため、helperやdecoratorなどの関数に依存してしまい、さらに保守が難しくなる。, コンポーネント化によって定数や状態を隠蔽することができ、保守性の高いフロントエンドが構築できる, （TypeScriptを使った場合）型によって安全にプログラミングすることができる。, フロントエンドでネイティブアプリのようにモデル層、通信層などレイヤーを決めて開発できるようになった。, you can read useful information later efficiently. （よくあるケースとしてなんとなく、クラスメソッドにしたり、なんとなくインスタンス生成したりなど）, 逆にJava、KotlinやGoなどの型定義を行うプログラミング言語の経験があるエンジニアが書くこRubyのコードは比較的美しいです。 Rubyは死んだ、Railsは時代遅れという人が最近増えてきたように思えます。 優馬（５００円） スポーツ紙（１４０円）, 中央競馬は毎週ありますから毎週定期購読で購入すると考えると競馬新聞を購入し続けるのは馬鹿にできない出費です。さらに得られる情報もネット上の方が多いということも考えれば、今の時代は競馬新聞よりもネット上の競馬予想サイトを見るほうが効率的だと言えると思います。, 先ほどもご説明した通り、競馬新聞だけを参考にしているとリアルタイムの変化についていけないという難点があります。特にリアルタイムで状況が変わる可能性がある、騎手の乗り変わりや馬場状態です。, 騎手に何かしらのトラブルがあり乗り代わるケースというのが時々あります。騎手の体調不良や怪我、不慮のトラブルがあった時などに起こりますが、現地で見ていない限り、競馬新聞だけではそのような情報を得る手段はありません。それに比べてネット上の競馬予想サイトではそのような不測の事態もリアルタイムで情報を得る事ができるという強みがあります。, 騎手の乗り変わりやレースの結果を左右するとても大きなことですので把握しておく事に越した事はありません。さらに馬場状態もネット競馬データベースサイトでは逐一把握できる所が多いです。現地の天気や馬場状態は競馬ファンであれば知りたい情報ですから、競馬新聞では把握できないリアルタイムの情報を得るという観点からも、ネット上の競馬データベースはチェックしておくべきと言えるでしょう。, ここまでを読んでいると「ネット上で競馬情報を集めていれば競馬新聞を買うメリットってないんじゃないかな…」と思ってしまう人もいるかと思いますが、それは間違いです。要するに用途が違うと考えて下さい。競馬新聞を購入する人の大半は、競馬新聞の個性を大切にしています。個性というのは、各競馬新聞にて予想を展開している予想家の存在です。, 日刊競馬の看板予想家と言えば柏木集保さんです。冷静かつ的確な予想で人気を博していて、競馬予想にロマンを加える事で味のある夢がある競馬予想を繰り広げてくれると、競馬ファンからの支持を集めている有名な人物です。, 日本最大クラスの競馬新聞である競馬エイトには、フジテレビの競馬番組にも多く出演しているヒロシトラックマンの予想が載っています。メディアへの露出が多く競馬予想も回収率が高いと評判の人物なので、ヒロシトラックマンの予想を見たいが為に競馬エイトを購入しているという人も多数いるかと思います。, 老舗競馬新聞である競馬ブックのキャッチコピーは「競馬予想の最高峰」です。競馬予想に関して自信をもっており、馬券の買い方なども丁寧に説明してくれる初心者に優しい競馬新聞として有名です。競馬ブック予想家の長岡利幸さんは「うまＤＯＫＩ」のレース解説でお馴染みの記者さんですが、年間回収率189.5％をマークするなど競馬予想家としての腕も超一流で愛されています。, 上記でネット上に点在している競馬データベースの重要性をご説明してきましたが、ここからは沢山の競馬ファンに愛されながらも閉鎖してしまった競馬データベースklanの代わりとなるオススメ競馬データベースサイトをご紹介させて頂きます。, 競馬データベースklanで特に利用されていた「馬柱」「レース傾向」「コースデータ」「血統分析」「レース結果」「各レースの過去結果」「他の予想家の予想が見られる」などのコンテンツを網羅していて、競馬データベースklanの代わり、もしくはそれ以上に便利に利用できる可能性があるサイトをご紹介させて頂きます。, 競走馬５０万頭以上を収録している超巨大データベースで、競争馬を検索したら大抵ネットケイバの記事が一番上に表示されるほど、現在ネット上の競馬サイトとしてはトップの地位を確立している競馬データベースサイトです。, 競馬ニュースやＪＲＡの最新情報だけでなく、みんなの予想やレース動画も見れたり、有名騎手のオフィシャルコラムなども掲載していたりインタビュー記事も豊富と、競馬予想の時以外も楽しめるコンテンツ豊富です。無料で競走馬のデータを見る事ができますし、競争馬５０万頭以上のデータが入っているという事で情報量は多く参考にできる場面も数多くあるでしょう。, さらに有料会員になる事で様々な特典を得る事ができます。全ての競馬レース動画を見る事ができる月額９３４円のプレミアサービスが特にオススメで、血統情報や、３０秒速報レース結果など豊富なサービスを受けられるようになります。, 競馬データベースklanの変わりとしては最も最適なサイトと言って過言ではないでしょう。データ量はコンテンツ量を考えると、競馬データベースklanよりも上と言っても良いかもしれません。, ＪＲＡの１００％関連会社であるＪＲＡシステムサービス株式会社が提供しているＪＲＡ公式データを使った競馬情報サービスです。過去３０年分のレースデータから最新のリアルタイムオッズまで全て情報提供してくれる最強サイト。パソコン向け競馬ソフトやスマホでも競馬をより深く楽しむ事ができるサービスが豊富です。, 無料でも楽しむ事ができますが有料であれば更に豊富な情報を得る事ができるので有料会員になる事をオススメします。これさえ登録していれば競馬新聞は全て必要なくなるといっても過言ではありません。パソコンだけでなく携帯でも同様のサービスを得る事ができますし、見やすく分かりやすい作りになっているので、競馬場でもリアルタイムの最新情報を得る事ができるのが嬉しい所ですよね。, １番人気はJRA-VAN ネクストという有料サービスで月額６００円でパソコンとスマホで有料会員として特典を得る事ができます。パソコンを使わないよという方は月額３６０円で利用可能です。レース動画も見たいよって人は月額６００円です。, さらにパソコン向け会員サービス 「JRA-VAN データラボ」は基本ソフト（JV-Link）とJRA-VAN データラボ対応競馬ソフト（200本以上）で競馬予測を行う人のための、月額制会員サービスです。人気競馬ソフト「TARGET」はじめ、200本以上のソフトをご利用いただけます。月額２０５２円と高額ですが豊富な解析データを得る事ができます。, 上記２つのサイトは無料でも役に立ちますがやはり魅力を発揮するのは有料会員になってからです。有料会員になりたくない！無料で利用したいという方にオススメの競馬データベースはウマニティというサイトです。２００８年の開設から着実に利用者数を増やし、現在の会員は２００００人と言われている程沢山の方が利用している有名サイトです。, 一番の特徴は無料で色々な人の競馬予想を見る事ができるという点。過去３０年分の競馬レースデータを分析したデータベースもとても役立ちますので、人の競馬予想や、自分自身の予想の際に必要なデータを収集するという意味でもとても役立つ競馬予想データベースとしてオススメです。, 競馬データベースklanの代わりとなるオススメ競馬データベースサイトを３つご紹介してきましたがいかがでしたでしょうか。, ・現役最強競馬データベースサイトのnetkeiba.comは初心者の方にオススメ Rubyは型やクラスを意識することなく記述することができてしまいます。 endstream
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hޤVmoÚ:ş+şØêŠ{ì¼Gš*-”İ2z—®�VõCJD„$KLWúëw�^G¡keYv|^íó. 競馬場データベース｜コース別成績・回収率データ . 2019/05/30. 理由としては, マイグレーション、データベース、APIをすべてGoで実装しようとする人をたまに見かけますが、それって本当にGoでやるべきなのか？と思います。, なので、私の予想としてはRailsプロジェクトが数年後１００％Goのプロジェクトに置き換わることはないかなと思います。 概念的なエンティティの例：購入履歴、進捗状況など, 坂井 このフェーズにおいては「なるべく大きな要素から抽出していく」のが大切です。仮に「車をWeb上で販売するサービス」のデータベースを設計するならば、私なら「車」と「顧客」という粒度の大きなエンティティから考えていくでしょう。, ──「メーカーは何か？」「顧客の年齢や居住地は？」など、つい細部が気になってしまう方もいると思います。このフェーズでそうした情報を検討する必要はないのですか？, 坂井 そうしたアイデアが途中で浮かぶこともあると思います。でも、エンティティ抽出の段階で細部から考えてしまうと、情報の粒度がそろわなくなってしまいますし、不要なエンティティを無駄に検討してしまう可能性も高いです。, とはいえ、途中で浮かんだ「こんな情報が必要かもしれない」というアイデア自体は価値が高いので、それらは別途メモしておき、後続のフェーズで利用すればいいと思います。, 坂井 「エンティティ同士でどんな出来事・状態変化が起きるか？」を考えていくといいですね。, 車をWeb上で販売するサービスの場合、「お客さんが車を注文する」という出来事は絶対に起こりますし、取引の記録を残しておかなければマズいですよね。その出来事そのものが、1つの概念的なエンティティになります。, つまり、システムの登場人物（物理的エンティティ）を大きな塊として洗い出した後、それらがシステム内でどう使われるのか、どんな情報を残す必要があるのかを考えていきます。エンティティ抽出のプロセスは、ほぼ要件定義そのものなんです。, ──とはいえ、それらの要件を洗い出すのは、慣れていないと大変な作業に思えます……。, 坂井 これらを考えるコツがあります。「システムがどう使われるのか、脳内で入念にシミュレーションすること」「要件の不明点を丁寧に潰していくこと」です。, システムの各種ユースケースをシミュレーションしていくと、「こんな事態が発生した場合、こういうデータが必要だ」とか「この情報は不要ではないか」などが分かってきます。, 例えば、購入プロセスのなかで「仮注文」「本注文」「入金完了」といった状態変化があるならば、「その状態を何らかの方法で残さなければいけない」ということが見えてきます。必然的に、必要なエンティティも理解できるわけです。, また、シミュレーションのなかで要件の不明点が出てくるので、要件を決定する人にヒアリングをし、それらの点を一つ一つクリアにしていきます。, 各エンティティがどのようなデータ（カラム）を保持すべきかを定義するフェーズ。リレーショナルデータベースにおいてエンティティはテーブルで表現されるため、エンティティの定義とはテーブル定義とほぼ同義といえます。, 坂井 エンティティ抽出後、エンティティにどんなカラムが必要かを洗い出していきます。車ならば、メーカーや車種、色、年式などです。先ほど話したような、注文状況などの情報も持たせる必要があるかもしれません。, 坂井 くり返しになってしまいますが、さまざまなユースケースをシミュレーションすることが、このフェーズでも重要になります。, 「もし注文がキャンセルされたら」「もしお金が支払われなかったら」など、多種多様なパターンを考えてみてください。そうすることで、それらの状態を管理するためにどんなカラムが必要かが見えてきます。, また、「画面・帳票にどんな内容が表示されるか？」を考えるのも良い方法です。表示される項目はデータベースに由来することが多いので、エンティティを定義する上で大きなヒントになります。, 「注文がキャンセルされた」というユースケースをもとに、必要なエンティティを検討する場合、以下のように状態変化に応じて、データベースがどのような情報を保持すべきかを考えることで、必要なエンティティが見えてくる。, ──「エンティティの定義」のフェーズでは、テーブルのカラム名も悩ましいポイントです。命名する上で大事なことはありますか？, 坂井 カラム名のシノニム（呼び名が異なっているが、同じ意味を持つ語）・ホモニム（呼び名が同じだが、異なる意味を持つ語）には注意してほしいです。, といった例です。これを避けなければいけません。なぜなら、「『customer』テーブルにある『customer_name』と別テーブルにある『kokyaku_name』は同じものだ」という前提知識を、エンジニアが知る必要が出てくるからです。, この場合は、両テーブルのカラム名を「customer_name」に統一しましょう。, 同様に避けるべきケースとして、カラム名のホモニムがあります。例えば、ある店舗のデータベースのなかに「取引先企業の情報を持つテーブル」と「一般顧客の情報を持つテーブル」があるとします。, 両テーブルの「顧客（取引先 or 一般客）名」のカラム名を「customer_name」にしてしまう、というのが一番マズいケースです。同名にもかかわらず意味が異なるため、エンジニアが混乱してしまいます。, 「同じ情報を持つカラムは同じ名前にする」「異なる情報を持つカラムは異なる名前にする」のがネーミングの原則です。, ネーミングに関して「日本語ローマ字表記のテーブル名・カラム名をつけてはいけない」と言われることがあるが、必ずしもそうではないと坂井氏は語る。なぜなら、テーブル名・カラム名において何より重視すべきは「開発メンバーの大多数が意味を理解できることだから」とその背景を説明する。, 例えば、英語の辞書を参照しながら見慣れない英単語をテーブル名やカラム名につけた場合、エンジニアが十分に理解できないまま作業することになり生産性は落ちてしまう。それよりも、誰もが理解できる日本語ローマ字表記を使った方が生産性が高くなるというわけだ。, 逆に、チームに外国人が多いなど、日本語が理解できないメンバーもテーブルを利用するならばむしろ英語名で統一すべきだと付け加える。いずれにしても重要視すべきは「どんな人がその名前を読むのかを考慮すること」だと坂井氏は強調する。, 正規化はより優れた設計にするために、各テーブルに持たせるデータの種類を最適化していくフェーズです。「あるテーブルが持っている情報のうち、特定の情報のみを別テーブルに切り出す」という方法を採ることが一般的です。, 坂井 まず念頭に置いてほしいのは、正規化そのものを目的にしてはいけないということです。そうではなく、目指すべきは「データが壊れない設計」なんです。, 坂井 INSERTやUPDATE、DELETEなどのデータ更新処理によって、データの不整合が起きてしまう状況のことです。そうした事態を防ぐため、正規化を行います。, 例えば、ある講義の受講者を管理するテーブルがあるとします。正規化しない場合、受講者のIDや名前、講義のIDや講義名といった情報を全てこのテーブルで保持することになりますよね。, このなかに「受講者が1人しかいない講義」があるとして、その受講者が申し込みをキャンセルした途端に、「講座の情報そのもの」が消えてしまうんです。しかし、本来は講座情報だけは単体で残っていなければなりません。これが、正規化しない場合にデータが壊れるケースです。同様のデータ不整合が、INSERTやUPDATEなどでも起こり得ます。, ──受講者と講義の情報は別々のものなのに、片方の変更がもう片方に影響してしまうのは不便ですね。, 坂井 はい。そのため、正規化により「他のデータの状態に依存せず、独立して存在してほしいデータ」を別のテーブルに移します。この場合は、受講者と講義の情報を別のテーブルに分けるわけです。, 例えば、商品情報を持つ「商品マスタテーブル」と、商品の売上履歴を持つ「売上履歴テーブル」があり、両テーブルが「商品ID」「商品名」「価格」の情報を持っているとします。, なんでもかんでも正規化すべきと考えて、後者のテーブルが持つ「商品名」「価格」を削除してしまうとマズいです。, 坂井 商品は「名前」や「価格」が将来的に変動することがあるからです。もともと1,500円で販売されていた商品が、あるタイミングで2,000円になるようなことも起こり得ます。, 正規化してしまうと、その価格変動により過去のデータも「2,000円で購入された」ことになってしまうため、データの不整合が起きてしまうんです。マスタテーブルは最新の情報を持つもの、履歴テーブルは過去のログ・その時点のスナップショットを残すものなので、そもそも両者が持つべきデータの性質が異なります。, 正規化することが目的になり、美しく分割されたテーブル設計に酔ってはいけません。やるべきことは正規化ではなく“壊れない設計”です。その本質を理解するのが、良い設計の足がかりです。, リレーショナルデータベースやSQLを学ぶにあたり、『リレーショナルデータベース入門（著：増永良文 刊：サイエンス社）』『プログラマのためのSQL（著：ジョー・セルコ 監修・翻訳：ミック 刊：翔泳社）』の2冊を読んでおくといいと坂井さんは推奨する。, 前者は「リレーショナルデータベースとは何か？」についての根源的な知識を得ることができる。坂井氏も翻訳文の査読（レビュー）に協力した後者は、SQLの基礎的な考え方から超絶技巧に至るまでありとあらゆる知識が学べる。, 坂井 読者の方々に心掛けてほしいのは、データベースが持つ「本質的な目的」を見失わないでほしいということです。, 多くのエンジニアは、データベースについて一定の知識が身に付くと、小手先のテクニックばかりを重視するようになってしまいます。どのようにエンティティの抽出をするか、いかにテーブルの正規化をすべきかなど。そうしたノウハウは重要なものですが、盲信してはいけません。, 忘れないでほしいのは、データベースとは「データを安全に壊れないように保存してくれて、高速に取り出せるツールである」ということ。この本質が何よりも重要です。これを達成できているならば、ツールとしての役割は十分に果たせています。, さまざまな技術カンファレンスや書籍には、テーブル設計のノウハウが溢れており、それらを学ぶ過程で手段が目的化するケースは少なくありません。そうなってしまわないよう、気を付けてほしいと思います。, ──一定のスキルを持っていると、「スキルを使うこと」が目的化してしまうこともあるかもしれませんね。, 坂井 それに関連して、気を付けてほしいのは「すごい人の断言に惑わされるな」ということです。インターネット上で、時折、断定的な口調でテーブル設計の情報発信がされていることがあります。, 例えば、「テーブルに削除フラグのカラムを設けるべきではない」などです。これは、安易に、機械的につけるべきではないという意味です。この理由はなぜかというと、無駄なレコードが増えてデータベースが重たくなってしまうのと、データをSELECTする際にWHERE句条件に削除フラグを指定する必要があるため、記載漏れがあった場合にバグの原因になるからです。, こうした提言は、基本的に正しいです。しかし、こうした断言の「結論」だけを真に受けて、理由を理解せず無条件に受け入れるのは良くありません。重要なのは「発信者はなぜ、それらの提言をしたのか」「自社サービスでそれらを遵守する必要があるのか」を考えることです。, 坂井 ただし、自社の開発体制にだけ最適化し、他のエンジニアが言っていることを聞き入れない、というのもそれはそれで良くありません。大事なのは「グローバルで使われている手法を理解した上で、ローカルに順応する」ということです。, きちんと勉強し、高いレベルを持ったエンジニアたちがどんなことをしているのかは把握しておく。その上で、自分の置かれている環境を考慮し「ここまではやるけれど、ここまではやらない」という方針を決めることが重要です。, 坂井 最後に話しておきたいのは「データベースは本当に楽しいものだ」ということです。, システム開発においてデータベースは裏方ですし、あまり表には出てきません。動くアプリケーションを作るような世界とは違い、求められる作業も地味かもしれません。けれど、世の中にあるサービスのほとんどは、データベースがあるからこそ動いています。ぜひ、データを扱うことに興味を持ってほしいです。, 私がデータベースに興味を持ったのは、ある“感動”がきっかけでした。まだ若手エンジニアだった頃に、SQLクエリのチューニングに携わったのです。, 実行し終えるまでに10分程度もかかる重たいクエリだったのですが、チューニングし続けた結果、10秒くらいまで短縮できました。「アイデア1つでこれほど改善できるのか」と感動し、以来データベースにのめり込んだのです。, 若いエンジニアの方々には、ぜひ日常的にデータベースに触れて、楽しさを見出してほしい。この記事を読んでくれた方が、データベースにハマってくれたら嬉しいです。, 「更新通知を受け取る」をクリック！ブログの更新通知をメールやアプリで受け取ることができます。, 「エンジニアHub」は、「20代と30代の若手Webエンジニアを応援する」をテーマに、若手Webエンジニアの活躍の様子や、最新の技術情報/Tipsを広くお届けするためのWebメディアです。エン・ジャパン株式会社と株式会社はてなが共同で作った編集部にて運営しています。, エンティティ（実体）とは、ある共通項を持ったデータの集合体のこと。テーブル設計においては、なによりもまず、「エンティティをいかに設計するか」が重要です。このフェーズでは「システムに必要なエンティティ（＝データ）は何か？」を洗い出していきます。, 日本最大級の求人情報サイト。転職、派遣、就職、アルバイトなど様々な雇用形態の求人情報を網羅。, 日本最大級の転職・求人情報サイト。エンの社員が100％独自取材した転職・求人情報満載！, エージェントの力で、ミドル世代の可能性をひろげる。年収500万円～2000万円以上の求人も豊富。, 「エン転職」、「エン派遣」等、エンの求人を、職種・雇用形態・年収など様々な条件で検索！, 会社の評判や社風、年収、残業時間までわかる就職・転職口コミサイト。すべて無料で閲覧出来ます。, 日本No.1のインターン掲載数！大学生向け長期実践型の有給インターンシップ求人サイト。.