エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください
Twitterで共有ONにすると、次回以降このダイアログを飛ばしてTwitterに遷移します
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure y... Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 目的 本稿では、DuckDBがもたらす新しいシステム設計の可能性を探ります。特に、2024年時点で主流な「スケールアウト」モデルを前提としたデータ処理システムから、よりシンプルで効率的な「スケールアップ」モデルが将来的に主流となり得る理由を説明します。また、DuckDBの技術的特性、注目されている理由、具体的なその用途についても詳しく解説します。 対象読者 ソフトウェアアーキテクト:システム設計や運用コストの最適化を検討している人 データエンジニア:アプリケーションデータやログデータなどの様々なデータセットを効率的に処理したい人 システ