分散キーバリューストア上でのトランザクションの実装Please select the category that most closely reflects your concern about the presentation, so that we can review it and determine whether it violates our Terms of Use or isn't appropriate for all viewers.
分散Key-Valueストア「Voldemort 0.90」リリース | gihyo.jp
2011年7月19日、オープンソースの分散Key-Valueストア「Voldemort 0.90」がリリースされました。VoldemortはAmazon Dynamoを意識して作られたプロダクトです。ちなみにAmazon Dynamoクローンという系列ではほかにRiakなどがあります。Voldemortはビジネス向けソーシャルサービス「LinkedIn」の技術者を中心に開発が行われており、LinkedInではもちろんのこと、eBayや論文共有サービスのMendeley、結婚支援サービスのeHarmonyなどでも使われています。今回のリリースで行われたアップデート内容は次のとおりです。 サーバ／クライアント間の処理をノンブロッキングIOに切り替え 読み取り専用のデータを効率的に扱うリードオンリーストレージエンジンの改善 Protocol BuffersによるRuby、Pythonクライアント
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
分散KVSが苦手なトランザクションの「ACID特性」 RDBのように、テーブルとテーブルを結合（SQLでいうJOIN文）して複雑な条件検索や集計処理を一発でこなすような芸当はできません。また、トランザクションによる「ACID特性」の確保も分散KVSが苦手な分野です。 RDBが不得意な分散／拡張 そのため、これらの不足をアプリケーション側で補うためのさまざまな工夫やフォローが必要となります。その一方で、分散KVSはデータストア全体をいくらでも多くのサーバに分散（スケールアウト）できるのが最大の特徴です。 一方でこれは、RDBが最も不得意とするところです。RDBでは、その長所であるテーブル結合やACIDの確保がボトルネックとなり、複数のサーバにスケールアウトさせることが「原理的」に容易ではありません。そのため、負荷分散や高可用性を低コストで実現することが困難です。 RDBで負荷分散させようとす
Key Value Storeについて
主な3つの機能について実装状況を示してみました。 「データ永続化」とは、ストレージサーバを再起動してもデータが失われないようにデータをメモリではなくHDD等に格納できる機能です。例えば、memcachedはメモリにデータを置くため、ストレージサーバを再起動するとデータが失われます。 「データ冗長化」とは、格納したデータがストレージサーバ側で自動的に複数のストレージサーバにコピーが作られる機能です。1台(または数台)のストレージサーバがダウンしてもデータが失われることはありません。 「データ分散」とは、キーのハッシュ値等を元にデータの格納先のサーバを振り分ける機能で、負荷分散を図ることができる機能です。なお、memcached、Tokyo Tyrantにはサーバ側での分散機能はありませんが、クライアント側のライブラリによって格納先サーバを分散させることも可能です。 memcachedプロトコ
NoSQLメモ(Hishidama's NoSQL(KVS) Memo)
ちなみに、MySQL・PostgreSQLはRDBの名前、PL/SQLはOralceの独自言語、psqlはPostgreSQLの対話型ツール（SQL*PlusはOracleの対話型ツール）。 分散Key/Valueストアの特徴 キーバリューストア（key/value store・KVS）は、キー（key）を指定して値（value）を保持・取得できるデータベース。 って言うと、どのDBもそうじゃん！(爆) KVSもRDBも“どちらもDBだから”という理由で比較されるけれども、構造や出来る事を考える上では、KVSはマップ（連想配列）と対比して考える方が分かりやすいと思う。 乱暴に言うと、KVSは、ファイルシステム上に置かれているマップである。 （古くからこの業界にいる方は、「KVSはISAM・VSAMだ」とおっしゃっている模様。確かIBMの汎用機（メインフレーム）で使われていた用語だったかな）
Tokyo TyrantをDBと比較してみる - ぱろっと・すたじお
あらかじめ書いておくと、最終的にごく当たり前の結論しか出てきませんΣ(・ω・ノ)ノ ただ、その「当たり前の結論」を、自分で身をもって体感しておくのは、 意味があるとは思います 例によって前置きから入るわけですが、 昨年末あたりから新しいシステム開発の話が立ち上がりまして、 先月あたりからアーキテクチャの設計をしておりました ちょいと特殊なWebシステムなのもあり、 分散システム的な凝ったのを考えていたのですが、 いくつかピースが欠けていたのです そんなとき、本屋で見たのがこれです Software Design (ソフトウェア デザイン) 2010年 02月号 [雑誌] 出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2010/01/18メディア: 雑誌購入: 4人 クリック: 75回この商品を含むブログ (9件) を見る この本で「Key-Value Store (KVS)」の特集をやっておりま
分散Key-Valueストア「kumofs」を公開しました！ - Blog by Sadayuki Furuhashi
分散Key-Valueストア kumofs を、本日オープンソースソフトウェアとしてリリースしました！ kumofs@SourceForge kumofs関連資料まとめ kumofsとは？ kumofs（クモエフエス）は、実用性を重視した分散データストアです。レプリケーション機能を備え、一部のサーバーに障害が発生しても動作し続けます。単体でも高い性能を持ちながら、サーバーを追加することで読み・書き両方の性能が向上する特徴を持ち、低コストで極めて高速なストレージシステムを構築・運用できます。 kumofsの大きな特徴は、システムの構成の簡単に変更できる点です。システムを止めることなく、簡単な手順でサーバーを追加したり復旧したりできます。アプリケーションには一切影響を与えません。 またkumofsは、広く利用されている分散キャッシュシステムの「memcached」と互換性のあるプロトコルを実装
KVS(NoSQL)のまとめと「これから」の設計手法 - ぱろっと・すたじお
仰々しいタイトルをつけてますが、 たいしたことは書いてません(´･ω･`) なぜKVSを試していたのか？ 今月に入り、KVS・・・というより、 NoSQL系の技術をいろいろ試してきたわけですが、 そもそも何を目的としているのか、というと・・・ ＜前提＞ 100万件以上あるDBテーブルが複数ある データとしては一つの集合だが、論理的にパーティショニングされている そこまで大きくはないが、他にも多くのテーブルがある これをある程度任意のクエリで検索させたい 既存システムは決まった検索から出力を行うため、それに特化した仕組みになっている 論理的なVIEWテーブルを作ったり ＜目論見＞ クエリをテーブル単位で分割し、クラスタサーバに割り振って検索を実行させる クエリをそのまま流せば確実にDBが耐えられない ある程度時間的余裕があるとはいえ、何十分もかけたくはない 一テーブルの処理に数分かかるとすれ
ジェミナイ、独自開発キー・バリュー型データストア「Hibari」をオープンソース化
ジェミナイ・モバイル・テクノロジーズは2010年7月14日、キー・バリュー型データストア（KVS）「Hibari」をオープンソースソフトウエアとして公開した。Hibariはジェミナイが独自に開発したKVSで、数十台～数百台のPCサーバーにデータを分散保存することで、大容量・高速のストレージを安価に実現できることが特徴。中国の大手携帯電話会社が運用するSNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）や、日本の大手Webメールのストレージとして採用された実績がある。 Hibariが対象としているのは、テキストデータや写真、動画などのデジタルコンテンツ、様々なシステムのログデータなど。中国の大手携帯電話会社が運営するSNSは写真などのストレージとして、日本の大手Webメールはユーザーのメールボックス（各ユーザー当たり数Gバイト）の保存先として、それぞれ利用している。プログラムは、関数型言語の「E
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