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
http://rocksdb.org/ RocksDBは、FlashSSDメモリ/RAMに高速でアクセスできる組込み型の永続的key-valueデータストアです。LevelDBのうえに構築されていてCPUコアがたくさんあるサーバでスケーラブルに実行され、高速のストレージを効率的に利用し、IO-bound / in-memory / write-once な作業をサポートします。 (GoogleのLevelDBは「Hood.ie: “noBackend & Off-line first” という考え方」でもちょっと話題にでてました。) 利用用途としては遅延を避けたいケース、例えば、 ユーザの閲覧履歴やステータスを保持するアプリ 大きなデータにすぐにアクセスしなくてはいけないスパム検知アプリ リアルタイムでデータにアクセスするソーシャルグラフ検索のクエリ Hadoopデータのキャッシュに利用し
2. NoSQLとは? • Not Only SQLの略 – 元々は本当に「No SQL」だったみたいだけ ど、印象悪いのでこうなったらしい • SQLを使わない非リレーショナルなデータ ベースの総称 – おおざっぱに言うとMySQLとかPostgreSQL以外 • どんなものがあるか – kumofs, redis, Amazon SimpleDB, hBase, Cassandra, memcachedb, Couch DB, MongoDB, ... 3. NoSQL登場の背景 • RDBでは大規模なウェブ環境に対応できな くなってきた。特にスケーラビリティの 面で。 – MySQLでのスケーラビリティを考える – readのスケーラビリティ: レプリケーション +ロードバランシング – writeのスケーラビリティ: sharding/partitioning – いずれにしろ、M
どうも、プラットフォームDivでエンジニアをやっている Wataru です。 最近3人目の子供が産まれて、産後自宅勤務をさせてくれた弊社はとてもいい会社だと思います。出産予定のあるエンジニアのかたは是非弊社に転職を。 さて、今回はRedisの紹介をさせて頂きたいと思います。 Redisってすごくマイナーなわけではないのですが、めちゃくちゃ便利なのにあまり注目されていないなーという印象があるので、これを機会に是非使ってみてもらえると嬉しいです。 Redisって何?Redisとは「remote dictionary server」から名前が付けられたオープンソースのkey-valueデータストアです。 MemcacheDB等のKVSとの最大の違いは、格納するバリューがデータ構造というところです。 つまり、リスト・セット・ハッシュなどのデータ構造で格納できるのでバリューに対してアトミックな操作が
最終回となる今回は、NoSQLとRDBのデータ書き込み方法を比較して、それぞれの得意不得意を考えてみます(編集部) データ構造やインデックスを事前に用意 前回は、「NoSQLデータベースでRDBMSの機能を実現する」の後半戦として、RDBなら集計処理やテーブル結合を使って簡単にデータを取得できる場合を想定し、それをNoSQLデータベースで実現するための考え方や方法について説明しました。 NoSQLデータベースにはRDBのように読み取り時にデータを加工する機能はありません。集計や結合といったデータの加工は事前に済ませ、データキャッシュとして保存しておいたものを読み出します。また、キャッシュを格納するための物理的なデータの構造や配置にも気を配らなければなりません。NoSQLデータベースはデータの持ち方で読み出し性能が大きく変わるからです。 第3回で紹介したデータ検索や並べ替えの実現方法も、「転
これまでPublickeyではデータベースのスケーラビリティに関するさまざまなトピックを取り上げてきました。クラウド時代にはスケーラブルなデータベースのニーズがこれまでになく高まっているためです。 この記事では、これまで取り上げてきたデータベースのスケーラビリティに関する技術を少しまとめて紹介しようと思います。 従来のリレーショナルを拡張 従来のリレーショナルデータベースに対して、技術的工夫を凝らすことでスケーラブルなデータベースを実現しようというアプローチにも、さまざまなものがあります。 データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏は、リレーショナルデータベースは決して遅くないと主張。リレーショナルデータベースが遅い原因はロック、ラッチ、リソース管理にあるとして、それらを極力排除した「VoltDB」を開発しています。 NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャ
The document discusses different NoSQL databases and how Cassandra compares to them. It notes that Cassandra uses a Dynamo-inspired architecture with Bigtable-style columns. Cassandra provides better write performance than MySQL through its use of consistent hashing and replication across multiple data centers for high availability. It also offers better read performance than MySQL for large datas
リレーショナルデータベースはNoSQLを取り込み始めた。NewSQLの登場とNoSQLの終わり、という予想 MySQLの次期バージョンとPostgreSQLの次期バージョンにどのような新機能が追加されるのか、昨日、一昨日の2本の記事で紹介しました。 MySQLの次期バージョンはMemcached APIを備える! MySQL Conference & Expo 2011基調講演 PostgreSQLの現状と次期バージョン9.1の新機能。MySQL Conference & Expo 2011 この2つのデータベースの次期バージョンに共通しているのが、NoSQLの機能を取り込んでいることです。NoSQLに対するリレーショナルデータベースによる反撃が始まっています。 リレーショナルデータベースがNoSQLを取り込み始めた MySQLの次期バージョンであるMySQL 5.6に搭載予定の新機能の1
今回のテーマは、恒例のO'Reilly MySQL Conference & Expoです。キーノートで次期バージョンとなるMySQL 5.6やMySQL Cluster 7.2の話題が飛び出し、日本のエンジニアの中から表彰者が出るなど明るいニュースがありました。加えてオラクルのデータベースセキュリティへの取り組みについてご紹介します。 NoSQLに近づくMySQL 今月はMySQLの恒例イベントから。4月11日からアメリカのサンタクララにてO'Reilly MySQL Conference & Expoが開催されました。 MySQLといえば2010年末にMySQL 5.5のGA(正式版)を新たに投入したのが記憶に新しいところです。ほかにも2010年は4月にMySQL Cluster 7.1、7月にMySQL Workbench 5.2、12月にはMySQL Enterprise Moni
スケーラブルなデータベースを実現する手段として「Sharding MySQL plus memcached」がよく知られる方法だとは、1つ前の記事「MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論」で紹介しました。 ちなみに「Sharding」(シャーディング)とは複数のデータベースにデータを分散して運用することで、ざっくりいえばShared Nothing的な分散データベース構成のことです(この記事で紹介する英文中には「Shared MySQL」(共有MySQL)との記述がありますが、これは恐らく「Sharded MySQL」(ShardされたMySQL)のミススペルではないと推測します)。 日本で(たぶん)もっともMySQLについて詳しく解説してあるブログ「漢(オトコ)のコンピュータ道」のエントリ「さらにMySQLを高速化する7つの方法」では、Sh
モバゲーで知られるDeNAは、バックエンドデータベースにNoSQLを使っていません。なぜか? それはMySQL/InnoDB 5.1の環境で秒間75万クエリという、多くのNoSQLでも実現できないような高性能を実現しているから。DeNAの松信嘉範(まつのぶよしのり)氏は、自身のブログにこんな内容のエントリ「Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server」(英語)をボストしています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server 松信氏が指摘するように、大規模なネットサービスを提供している企業の多くは分散環境で
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