1.
てらひで 2015/2/21
#syoboben
データモデルは
時空を超える!?
～移動する情報と追跡可能性～

2.
てらひで @terahide27
認定スクラムマスター
認定スクラム
プロダクトオーナー
アジャイルコンサルタント
アーキテクト

3.
てらひで @terahide27
http://gigazine.net/news/20141206-anime-2015winter/
深夜アニメの
カバレッジ90％以上

4.
今日お話すること
•データモデルってなんだっ
け？
•履歴と更新
•データと移動

5.
やらないこと
•むずかしいお話
•詳しい説明
•アニメのお話

6.
データ
モデル

7.
データ - Wikipedia
伝達、解釈、処理などに適するように形式
化、符号化されたもの、または再度情報
として解釈できるものをいう。
-snip-
端的に言うと、意味のあるデータが
「情報」となる。→情報
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF

8.
モデル - Wikipedia
-snip-
システムやプロセスに関して、計算や予測
の助けとするために、単純化した記述のこ
とで、特に数学的なそれのこと[1]。現実
よりも単純化した説明 →モデル (学術)、
数理モデル。
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB

9.
データモデル
意味のあるデータ＝
『情報』 を
単純化した記述のこと

10.
今日のお題１
つぶやきシステム

11.
ここ！
35,582回ツイート
35,582件の履歴

12.
簡単なモデル
ユーザ
ツイート
１
0..*

13.
履歴
ツイート
値
更新日時

14.
履歴 おまけ
ツイート
変更履歴
１..*
1

15.
今日のお題２ 受発注
むずかしい
（＞_＜）

16.
整理
•データ
– 注文、発注、商品、などなど
•やりたいこと
– 注文があった商品を発注先へ納品する
– 二重出荷、未出荷などの誤出荷はNG
•考えること
– 倉庫に商品がなかったらどうなるんだろう？
– などなど

17.
やり方
•一番細かい単位でデータを保持
–トランザクションの単位
•すべての履歴を残す

18.
Sample
注文
*
１
明細
商品
個数
値
１ *
※いろいろ割愛
明細を更新する
可能性のある
最少単位で

19.
使いづらい
（＞_＜）

20.
なにが起こるか
•更新はCreateとDeleteだけになる
•参照はがっちゃんこしてみればいい

21.
用法容量を
お守りの上
適切にお使い
ください

22.
性能には気
を付けてね

23.
•時間（現在・過去・未来の受注）
•空間（倉庫から発送先へ）
つまり移動！
時空を超える

24.
TEA
•AccountPattern
–アナリシスパターン(ISBN:4894716933)
•絶版orz
•Transaction（トランザクション）
•Entry（エントリー）
•Account（資源）

25.
資源
移動の対象となるもの
名前 ：商品
商品名：みかん
単位 ：箱
個数 ：在庫数＋入荷数ー出荷数

26.
エントリー
資源をどのくらい変更したか
個数：３０ 個数：-１
入荷の時 出荷の時

27.
ここまで
エントリー 資源
* １

28.
トランザクション
どこからどこへ移動したか
名前：入荷 名前：出荷
入荷は
入荷元から
倉庫への移動
出荷は
倉庫から
出荷先への移動

29.
ここまで
エントリー 資源
* １トランザク
ション
*１

30.
倉庫には今いくつみかん箱がありますか？
質問
1 30箱
2 -1箱
3 -3箱
エントリー
26箱
資源
1 入荷
2 出荷
3 出荷
トランザクション

31.
今日のお題１
つぶやきシステム

32.
つぶやき
ツイート
変更
ツイート
<Account><Entry>
* １ツイート
変更
<Transaction>
１1
※冗長だね

33.
つぶやき
ツイート変更 ツイート
<Account><Entry>
クソモデルｗ1 追加 クソモデルｗ
* １

34.
つぶやき
ツイート変更 ツイート
<Account><Entry>
天使モデル1 追加 クソモデルｗ
2 変更 天使モデル
* １

35.
つぶやき
ツイート変更 ツイート
<Account><Entry>
1 追加 クソモデルｗ
2 変更 天使モデル
3 削除
* １
天使モデル

36.
履歴
ツイート
値
更新日時

37.
ご参考
•オージス総研 アナパタ勉強会のページ
–第6章 在庫管理と会計 －前半－
http://www.ogis-ri.co.jp/otc/hiroba/others/AnaPatStudy/

38.
まとめ
•データモデルはテーブル設計
とは限らない
•履歴を残そう
•更新を無くそう
•必要があればトレーサビリティ
にも気を使おう

39.
われわれに
よい 学びの場を
与えてくださった
しょぼちむはえらい
拍手！