Implementing a Key-Value Store | Code Capsule
Hi, I’m Emmanuel! I’m the author of this blog. I am a Senior Director of Software Engineering at adidas.com, and I’m based in Amsterdam, Netherlands. UPDATE July 21, 2016: This article series is still on-going, and the key-value store, KingDB, has already been released: http://kingdb.org. Over the coming weeks I will publish the last articles for the IKVS series, which will cover the architecture
「知らないなんて言えないNoSQLまとめ」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
知らないなんて言えないNoSQLまとめ（5）： ドキュメント指向のNoSQLデータベース（CouchDB、MongoDB）編 連載ではNoSQLを特性から分類して、主要プロダクトの特性を紹介してきました。今回は、利用者も多いドキュメント指向NoSQL2つを見ていきましょう。後半では連載全体の「まとめのまとめ」も。（2013/3/27） 知らないなんて言えないNoSQLまとめ（4）： グラフ型NoSQLデータベース（Neo4j、InfiniteGraph）編 カラム型、キーバリュー型と比較してあまり知られていないグラフ指向のデータベースはどんな使い方ができる？ 主要プロダクトを見てみよう。（2013/2/8） 知らないなんて言えないNoSQLまとめ（3）： カラム指向型データベース（HBase、Hypertable、Cassandra）編 カラム（列）指向データベースは大量データ分析などのニ
NoSQLデータモデリング技法
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
データ永続化のための設計パターン
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 実践的なパターン 永続化のパターン Jeremy Miller 目次 データベースへのオブジェクトのマッピング Active Record Data Mapper Repository の使用 Identity Map Lazy Loading と Eager Loading Virtual Proxy パターン 次のステップ データ アクセスは、開発者の間では一般的なテーマです。確かに、特定のデータ アクセス テクノロジと永続化のフレームワークに関する意見は多数ありますが、各自のプロジェクトでこれらのツールを使用する最善の方法は何でしょうか。プロジェクトに対して正しいツールを選択するには、どのような基準を使
The Database Times vol.1 告知＆サポートページ | Hotchpotch Society
Hotchpotch Society がコミックマーケットC82で頒布予定の「The Database Times vol.1」のサポートページです。 日時と場所 2012/8/11(土) 西地区“し”ブロック－29b にてみなさまをお待ちしております。 当日の取り置きを希望する方はこちらからどうぞ → http://bit.ly/dbtimes-vol1-pickup The Database Times vol.1 データベースシステムのみにとどまらず，昨今のIT技術に関する読み物系の記事を集めた本となっております。 本文 44ページ 頒布予定価格 500円 見本PDF ■ データベースシステムの夜明け (by はやみず) 今の世の中，データベースシステムといえばリレーショナルデータベースシステムです。そのリレーショナルデータベースシステムが，一体どのようにして生み出されたのか，そして
hafuu/Rinron · GitHub
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NoSQLデータモデリング技法
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
Clojureの作者が作ったデータベースDatomicが凄い
プログラミング言語Clojureの作者Rich Hickey氏率いるClojure HackerのチームがDatomic(デートミックと発音するらしい)というデータベースをリリースしました。これが何やらとてつもないです。10年先を行ってる技術じゃないでしょうか。 まだ本番サービスは始まっていませんが開発環境用のライブラリが配布されています。 Datomicは斬新なアーキテクチャなので一言で説明するのはとても難しいです。 私が理解できたことを簡単に説明します。 2014/1/20追記 ライセンスモデル、サポートストレージ、サービスとしてではなく独立して使用する形になるなど記事作成時の内容から色々変更が合った部分を更新しました。 変更不可なAppend-onlyデータベース 従来のデータベースで、あるレコードを変更するというのはそのレコードに対応した場所があり、そこのデータを書き換えるというこ
S2JDBCのiterate()で OutOfMemoryError - ログ日記
S2JDBCを使って DBのデータ数十万件をまとめてDLしようとしたらエラーになった。 getResultList()じゃなくてiterate()使ったら結果をまとめて保持しなくなるからメモリを使わなくなるんじゃないの？と思ったけどダメ。 WicketのResourceStream系がキャッシュしてるのか自分で書いたオブジェクトを書き出す処理がミスってたのか何か使い方が間違ってたのか分からずハマった。 Eclipse Memory Analyzer でダンプを見たら、どこかでデータを全件保持している模様。 2/29 ここから追記S2JDBC+PostgreSQLだとs2jdbc.diconのfetchSizeプロパティの設定＋トランザクションをきちんと開始する、で解決しそう。(とりあえずローカル環境でエラーの再現 → エラー修正の確認まではできた) PostgreSQL: http://o
最近話題の「カラム型データベース」とはどんな仕組みのデータベースか？
トランザクション処理を重視する一般的なデータベースは、1行ごとにデータを扱う。カラム型データベースはそれとは異なり、列方向にまとめでデータを扱うことで集計作業などを得意とし、データウェアハウス用途などに用いられている。 「カラム型」あるいは「カラムストア型」「列指向型」などと呼ばれるデータベースの話題が目立つようになってきました。 例えばSAPのHANA、IBMが買収したNetezza、ヒューレット・パッカードが買収したVertica、オラクルのExadata、それにNoSQLの代表的なデータベースCassandraなどがカラム型データベースの機能を備えています。また、マイクロソフトの次期SQL Serverにもカラム型データベース機能が統合されると伝えられています。 とはいえカラム型データベースは最近登場した技術ではなく、Sybase IQでは10年以上前から採用されていた仕組みでした。
複合主キーを避けるべき理由 - 虎塚
データベース設計の話をしていて、「連番の主キーは業務上意味のないデータだから、テーブルに持たせるのはムダだ。複合主キーにするべき」という意見を聞く機会がありました。 脊髄反射で「ないわー」と思ったものの、理由を上手く説明できなかったので、改めて考えてみました。 その結果、次のような結論に至りました。 単一の連番カラムによる主キーと、複合カラムによる主キーとで迷ったら 実装をシンプルにし、業務変更の影響範囲を小さくするために、複合主キーを避ける というわけで、調べたことや考えたことをメモしておきます。# 間違っている部分があれば、教えていただけると嬉しいです。 （2011/07/25 追記）複合主キーとサロゲートキーについては、要件やシステムに依存して多様な判断がありうると思います。にもかかわらず、「避けるべき」というタイトルにしたのは極端でした。申し訳ありません。ご指摘下さった皆さん、あり
アプリ開発者よりのDB勉強会をやりたい、というかやる - 分け入ってもコード
結論 SQLがどーのデータの持ち方がこーのというアプリ開発側の話題がメインのDB勉強会をやりたいからやるよという話 以下補足 コンテンツ アプリ開発者がDBを握らなければならない時代 DBを握るということ 勉強会について アプリ開発者がDBを握らなければならない時代 データ爆発の時代 データ爆発の時代がくると言われて久しいです。扱うデータの量が増えてきているだけでなく、データの構造も多種多様になってきていると感じています。これまではOne Size Fits AllでRDBが対応してきたのが、増加し複雑化していくデータにRDBのみでは対応しきれなくなってきている為にNoSQLのようなプロダクトが盛んに開発され利用されています。 アプリ開発者としてやるべきこと そういった時代を迎えるにあたって、アプリ開発者は何も備えなくていいんでしょうか？DBはインフラ/サーバーエンジニアのもの？ 僕は「D
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
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
地獄のようによくわかるSQLテーブル結合 - こせきの技術日記
テーブルのJOINが苦手でしたが、この例を思いついてからは、すっきりくっきり理解できるようになりました。むしろ頭から離れません……。 ※ INNER、OUTERは飾り。省略できる。 INNER JOIN → JOIN LEFT OUTER JOIN → LEFT JOIN RIGHT OUTER JOIN → RIGHT JOIN ※ ON ...=... をまとめて USING(属性) と書ける。 ※ 何で結合するか言うまでもない時は、NATURALを指定すると勝手にJOINしてくれる。NATURALにJOINして……。 ※ WHEREは結合した結果に作用する。 ※ 現実には上図のように1対1で結合しません。 ※ おまけ。CROSS JOIN。 こんなの使いません。 ブクマ用画像。
なぜTwitterは低遅延のままスケールできたのか 秒間120万つぶやきを処理、Twitterシステムの“今” − ＠IT
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1～5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
Open database life
最近発売された技術評論社のムック「データベース徹底攻略」に寄稿しました。 この本は、データベースのための本ということで、データベース設計、SQL、MySQL、Redis、MongoDB、Redshiftという代表的な要素技術についてのまとめとなっています。各プロダクト(MySQL、Redis、MongoDB、Redshift)については、現場で実際に本格的に使われている方々による記事なので大いに参考になると思います。 私は冒頭のまとめ記事を寄稿しました。詳細はぜひお手に取って読んでくださればと思います。ここでも自分が各技術を現時点でどのようにとらえているか、本ではいささか書きづらい内容について、最近流行りの言葉でもある「技術的負債」という観点も踏まえて書いておこうと思います。 ・MySQL (RDBMS) 私はMySQLの中の人でもありましたし、これまで至るところで話してきたので省略します
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NuoDB 1.1, ターゲットは.NET開発者
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An Introduction to 5 Data Models - DZone