クラスター トレンド
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2025.12.19 18:00
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人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです
ホリエモンチャンネルに出演。12/18に施行されたスマホ新法、産業クラスター戦略、スタートアップなど幅広く話しているのでぜひ見てください。相変わらず堀江さん @takapon_jp の知識の幅と深さが凄くて、あっという間の時間でした。
https://t.co/V2X7PivogV
なお、スマホ新法の施行によって特に注目されているApp Storeでは下記のように変更が行われました。一歩進みましたが、十分な対応とは思えないので、さらに公正取引委員会とともに対応を求めていきます。
アプリ外課金：手数料無し（BANの心配あり）→手数料無し（BANの心配なし）
アプリ内から文字情報で外部課金に誘導：BAN→可（手数料無し）
アプリ内からリンクで外部課金に誘導：不可→可（手数料15%）
アプリ内で他社決済：不可→可（手数料21%）
アプリ内で従来通り決済：手数料30%→26%
他社アプリストア利用：不可→可（手数料5%） December 12, 2025
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新しい論文がRIETIから公表になりました。千葉県で実施した非常勤の専科教員（主に定年退職した教員を再雇用）が小学生の学力向上に与えた効果をクラスターランダム化比較試験で推定したものです。類似の制度はイギリスのサプライ・ティーチャー制度がありますが、こちらも効果についてはあまりよくわかっていません。
千葉県下の小学校60校を無作為に以下の3グループに振り分けました。
1) 理科の専科教員を配置する学校（20校）
2) 算数の専科教員を配置する学校（20校）
3) 専科教員を配置しない学校（20校）
この結果、理科の専科教員の配置は、理科・算数双方において学力の有意な向上をもたらした。また、児童の柔軟な学習方略や自制心にも正の影響を与えたのですが、算数の専科教員の配置はこの効果は見られませんでした。
なお、最近では「教科担任制」を推進する動きがありますが、海外の先行研究では「教科担任制」が子どもの学力を高める正の効果があると言っている研究と、負の効果があると言っている研究が混在しており、現時点では「教科担任制」の評価は分かれている状況です。
私たちの研究でも、今回の専科教員の効果を、教科担任制や少人数学級と比較していますが、教科担任制や少人数学級と比較すると、専科教員のほうが学力向上の効果は大きいです。理科専科教員配置による学力向上効果を少人数学級政策と比較すると、同等の成果を約1/12の費用で達成していますから、費用対効果も高いです。
私は今回この研究を担当させていただいて、千葉県はやっぱりすごいなと思いました。新しい政策を打つのであれば、厳密に科学的に検証するという熊谷知事の徹底した姿勢もそうですし、教育委員会の皆さんの能力や意欲も非常に高かった。そのことが個人的にとても嬉しかったです。
▼論文のノンテクニカルサマリー
https://t.co/WeXiyhJDN5 December 12, 2025
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@YatagarasuOyaji 被団協、教育クラスターの老いぼればかりの共産・社会系団体。
聞く耳持つ価値なし。
世代代わりして維持できないので勲章欲しさにノーベルを抱え込んだ。
でも、オワコンだろうな。
本来の原爆とは何だったのかを一切議論しないから。 December 12, 2025
【🎅いよいよ来週発売‼️】
ミック／小林隆浩・著⛄️🐘
『NewSQL徹底入門
分散DBのアーキテクチャからユースケースまで』
見本が届きました🎁
装丁は図工ファイブさま（@r76s）です‼️
最高のデザインをありがとうございます🙌
今を彩るクリスマスツリーにも思えてきました🎄✨
来週12月24日(水)の搬入開始です🦌🧑🎄
リアル書店では早いところで同日から並びはじめ、順次発売となります！
年末年始でお出かけの際は、ぜひ書店にお立ち寄りください📘🎄🏃💨💨💨
【内容紹介】
RDBの信頼性とNoSQLのスケーラビリティを兼ね備えたNewSQL‼️
何が新しく、しくみはどうなっているのか。各製品の特長を深堀りしながら徹底解説します。ユースケースを通じて、NewSQLの使い所がわかります💯
【目次】
第1章 序 論 ――なぜいまNewSQLが注目されているのか
1.1 RDB vs NoSQLの対立と「解決策」としてのNewSQLの登場
1.2 NewSQLがいま注目されている理由 ――RDBとNoSQLのいいとこどり
1.3 NewSQLの登場
1.3.1 障害とは何か
1.3.2 中央集権的コーディネータの不在
1.4 NewSQLの課題
1.5 代表的なNewSQL製品
1.5.1 Google Cloud Spanner
1.5.2 TiDB
1.5.3 YugabyteDB
1.5.4 CockroachDB
1.5.5 Amazon Aurora DSQL
1.6 NewSQLの今後の展望
1.6.1 AI関連機能の充実
1.6.2 クラウドネイティブ化とマルチクラウド対応
1.7 NewSQLに関する12の疑問
1.8 まとめ
第2章 アーキテクチャから見るNewSQLへの進化
2.1 データベースの分類
2.2 単一インスタンス
2.3 レプリケーション
2.4 双方向レプリケーションによるマルチプライマリ
2.5 マネージドシャーディング
2.6 ログ適用可能なストレージを用いたDB
2.7 分散ストレージ＋SQL
2.8 まとめ
第3章 NewSQL製品ごとのアーキテクチャと機能
3.1 Google Cloud Spanner
3.1.1 Spannerのアーキテクチャ
3.1.2 PostgreSQL互換のSQLインターフェース
3.1.3 デュアルリージョン構成
3.1.4 Data Boost
3.2 Amazon Aurora DSQL
3.2.1 DSQLのアーキテクチャ
3.2.2 DSQLのユースケース
3.3 TiDB
3.3.1 マルチテナントへの対応
3.3.2 TiProxy
3.3.3 LTSへの対応
3.4 YugabyteDB
3.4.1 PostgreSQL互換性の強化
3.4.2 スマートクライアントドライバーとコネクションマネージャ
3.4.3 xCluster
3.5 CockroachDB
3.5.1 クラスター間レプリケーションの強化
3.5.2 PostgreSQLアプリケーションとの互換性向上
3.5.3 ライセンスの変更
3.6 まとめ
第4章 NewSQLの要素技術
4.1 ストレージエンジン
4.1.1 LSM-Treeの概要
4.1.2 LSM-Treeの実装
4.2 シャーディング
4.2.1 シャーディングとは
4.2.2 シャーディングの種類
4.2.3 自動シャーディング
4.2.4 インターリーブ
4.3 Raft
4.3.1 Raftとは
4.3.2 マルチRaft
4.3.3 Raftにおける読み取り最適化
4.3.4 Learner
4.3.5 RaftとPaxosの違い
4.4 まとめ
第5章 NewSQLにおける分散トランザクション
5.1 トランザクション分離レベルの定義と一貫性アノマリー
5.1.1 古典的なトランザクション分離レベル
5.1.2 重要なのはREAD COMMITTEDとREPEATABLE READ
5.2 NewSQLのトランザクション分離レベルの特徴
5.2.1 READ COMMITTEDのサポート拡充
5.2.2 REPEATABLE READとSNAPSHOT ISOLATIONの違い
5.3 データの同時更新を防ぐための同時実行制御
5.3.1 悲観的同時実行制御と楽観的同時実行制御
5.3.2 悲観的同時実行制御 ――データ整合性を重視
5.3.3 楽観的同時実行制御 ――パフォーマンスを重視
5.4 分散トランザクション
5.4.1 分散トランザクションにおけるクロックスキュー
5.4.2 TrueTimeによる分散トランザクションの整合性担保
5.4.3 原子時計とGPSはNewSQLにとって必須なのか？
5.4.4 線形化可能性と直列化可能性の違い
5.4.5 タイムスタンプベースの同時実行制御
5.5 まとめ
第6章 NewSQLの標準SQLへの対応状況
6.1 主キー ――連番 vs ランダムな値
6.1.1 UUID ――分散データベースの主キー候補
6.1.2 ORMとNewSQLの相性の悪さ
6.1.3 UUIDの欠点
6.1.4 ハッシュ分散による主キーのランダム化
6.2 データ型
6.3 参照整合性制約 ――外部キー
6.4 結合 ――JOIN
6.4.1 内部結合
6.4.1 Spannerのインターリーブ機能
6.4.2 反結合と3値論理の落とし穴
6.5 条件分岐 ――CASE式
6.6 ウィンドウ関数 ――ループの代用
6.7 HAVING句 ――集合に対する条件
6.8 サブクエリ
6.9 ビュー
6.10 再帰共通表式
6.11 LIMIT句
6.12 集合演算
6.12.1 UNION
6.12.2 INTERSECT
6.12.3 EXCEPT
6.13 JSON
6.13.1 TiDBにおけるJSON
6.13.2 YugabyteDBにおけるJSON
6.13.3 CockroachDBにおけるJSON
6.13.4 SpannerにおけるJSON
6.13.5 DSQLにおけるJSON
6.13.6 GINインデックス
6.13.7 JSONに関するまとめ
6.14 インデックス
6.15 プロシージャとトリガー
6.16 ベクトル型
6.16.1 TiDBにおけるベクトル型
6.16.2 CockroachDBにおけるベクトル型
6.16.3 YugabyteDBにおけるベクトル型
6.16.4 Spannerにおけるベクトル型
6.16.5 DSQLにおけるベクトル型
6.17 まとめ
第7章 NewSQLのユースケース
7.1 スケーラブルRDBという夢の実現
7.1.1 Uber EatsのライバルDoorDashの超高速配送を支えるデータベース
7.1.2 インド最大のECサイトFlipkartの高負荷対応
7.1.3 世界最大の画像共有プラットフォームPinterestの挑戦
7.2 分散と統合の螺旋 ――マルチテナント
7.2.1 レバテックによるマイクロサービスの再統合
7.2.2 DMM . comによる異種混合データベースの統合
7.2.3 Atlassianによる300万個のテーブルのマイクロサービスアーキテクチャ
7.3 マルチクラウド・データベース
7.3.1 Form3によるマルチクラウド対応 ――クラウドネイティブデータベースとしてのNewSQL
7.3.2 もしAWSに障害が起きたらどうすればいい？
7.3.3 クラウドネイティブデータベースとしてのNewSQL
7.3.4 マルチクラウドに関する今後の展望
7.4 高可用性データベースとしてのNewSQL
7.4.1 みんなの銀行における高可用性マルチリージョン構成
7.4.2 LUSHのグローバル在庫管理 ――地理分散の応用
7.4.3 Netflixのグローバルサービスを支える「ゴキブリ」なみのしぶとさ
7.5 まとめ December 12, 2025
職場でインフルのクラスターが起きてるんだけど😇発生源と思われる方を見ていると、ちゃんとマスク対策するのはもちろん、具合悪かったら周りのためにすぐ帰る＆無理に出社しないべきなんだよな。職場の規定にしないとそうならないのかな……個人の性格による？😇 December 12, 2025
うわっ、クリソプレーズの原石ヤバい…！運を見抜く目が開くってマジで欲しいんだけど、私まだそのレベルじゃないかも笑
強運開眼 天然クリソプレーズ クラスター 原石 215g
https://t.co/A53EqVe1fp December 12, 2025
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