大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
yohei-y:weblog: CAP と BASE について調べたこと
時系列で 1990年代後半: Eric Brewer (UCB)が inktomi でいろいろ作る CAPとBASEの基礎ができる http://www.ccs.neu.edu/groups/IEEE/ind-acad/brewer/ 2000年7月19日: Eric Brewer が PODC (Principles of Distributed Computing) の基調講演で CAP 定理?と BASE を発表 CAP は Brewer 予測として知られるようになる この時点で、inktomiと同等スケールのWebサービスの問題に対処していた人はあまりいなかったのかもしれない 2002年 MIT の Seth Gilbert と Nancy Lynch が CAP を形式化 ここで Brewer の CAP が晴れて定理となった この間、よくわからず 2007年-: eBay の
yohei-y:weblog: CAPのCとACIDのC
CAP 定理と BASE の概念を考えたのは UCB の Brewer 先生で、彼は inktomi の偉い人だったというのは前回述べた。 当時のinktomiはYahoo!や Microsoft、それにgooにも検索エンジンを提供していて、1億以上のWebページ(テラバイト級のデータ)を扱っていたようだ。 手元のWEB+DB PRESS Vol.49 のはてなブックマークリニューアル記事によると、現在のはてなブックマークは1160万URLと100GBのHTMLデータ(圧縮済み)を扱っているらしいので、ざっくりいって98年の時点でinktomi は現在のはてブの10倍のデータを扱っていたといってもいい。inktomiで使っていたコンピュータの性能は現在のPCサ ーバに比べれば1/10程度の性能なので、システム全体でみると現在のはてブの100倍の規模になるだろうか。 結果的には、inktom
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