問3 農業用機器メーカーによる観測データ分析システムのSQL設計，性能，運用に関するデータベース設計・実装

近年，日本では農業構造の変化に対応するべく，持続可能かつ生産効率が高いスマート農業を実現するためにデジタル技術を活用する取組が進められている。データベーススペシャリストには，最終利用者である農家の要望を理解して，協業するデータ分析者又はデータサイエンティストに適切なデータを迅速かつ効率良く提供することが求められている。 本問では，農業用ハウスの機器から送られる大量の観測データを，データベースに蓄積する観測データ分析データシステムを題材として，農作業の特徴を考慮して設計されたテーブル構造を理解した上で，農産物の生育状況をSQLのウィンドウ関数を利用して効果的に分析する能力，テーブルが大容量になることから表領域を適切に区分化して運用する能力，さらに，実装に不可欠な性能見積りを行う能力を問う。

問3では，農業用ハウスのための観測データ分析データシステムを題材に，ウィンドウ関数を用いたSQL設計，大容量のテーブルの区分化，及び性能見積りについて出題した。全体として正答率は平均的であった。 設問1では，(2)の正答率がやや低かった。〔業務の概要〕1.(4)及び表1において，農事日付の1日の区切りが日出時刻であるという説明から，農事日付の1日が1,440分とは限らない理由を正しく理解し，正答を導き出してほしい。また，(4)gの正答率がやや低かった。gを，圃場IDではなく農事日付とする誤答が散見された。表5のSQL文の目的は，分析の対象が複数の圃場である場合，分析のウィンドウを圃場IDで区画に分け，そのウィンドウ区画ごとに当該圃場の日平均温度を農事日付順に集計して積算温度を求めることである。SQLのウィンドウ関数は，試行錯誤が容易な強力なツールであるだけでなく，ウィンドウ区画の役割を理解して活用すれば，観測データを一層多角的に分析ができるようになる。 設問2では，(2)ア，(3)ともに正答率が低かった。圃場ごと年度ごとに区分化することで同じページ内に別の圃場の観測データが混ざらないことを読み取り，正答を導き出してほしい。ページ長を大きくしたことに加えて，区分化によって大きな改善効果を得ていることに着目してほしい。 大容量のテーブルでは，性能と運用の効率化のために表領域の区分化を設計することが多いので，その設計の妥当性を評価するために性能見積りを行う技術を，是非，身に付けてほしい。