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
NoSQL: Guides, Tutorials, Books, Papers
Resources for getting started with NoSQL databases, including NoSQL guides and tutorials, NoSQL books, and papers. NoSQL guidesNoSQL books PapersIn case you are new to NoSQL databases or NoSQL in general, please start with the NoSQL definitions, what led to the creation of NoSQL databases, and the NoSQL databases classification and reference. NoSQL Getting Started Guides & Tutorials ¶GenericGettin
How to beat the CAP theorem - thoughts from the red planet - thoughts from the red planet
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CouchDBとMongoDBの使い分け - モジログ
CouchDBとMongoDBをしばらく使ってみて、その使い分けのポイントがわかってきたような気がするので、ちょっと書いてみたい。 CouchDBとMongoDBは、広く「NoSQL」と総称されている非SQL型データベースのうち、「ドキュメントデータベース」と呼ばれるカテゴリを代表する２つだ。ドキュメントデータベースとは、かんたんにいうと、JSONデータ（＝ドキュメント）をそのままデータベースに保存できるというもので、従来のRDBのような「スキーマ」がない。複数のテーブルを結合（join）するという使い方をせず、一意キーの指定や比較的単純なクエリーでJSONデータを取り出す。 ここでは詳しい話には踏み込まず、２つのデータベースの違いを私の主観で、ごく大雑把にまとめてみる。 まず、それぞれの強みを私の印象で３つずつ書くと、こんな感じだ。 CouchDBの強み： １）優れた管理画面「Futon
InfoWorldが2011年のベストオープンソース賞「Bossies」を発表、MongoDB、Hadoop、LibreOfficeなどが受賞 | OSDN Magazine
米IDG傘下のIT情報サイトInfoWorldは9月8日（米国時間）、優れたオープンソースを4カテゴリから選ぶオープンソース賞「Best of Open Source Software（Bossies）」受賞プロジェクトを発表した。NoSQL系、分散データ処理などのトレンドを反映した結果となっている。 Bossiesは、InfoWorldが「Test Center」として行っているテストとレビューに基づき、編集長とレビュー担当者が選択する年次アワード。2011年は「アプリケーション開発」および「アプリケーション」、「デスクトップとモバイル」、「データセンターとクラウド」という4つのカテゴリが用意され、計37のプロジェクトが選ばれた。 「アプリケーション開発」カテゴリでは、「Apache Hadoop」や「CakePHP」、「CoffeeScript」、「Hudson」、「Jenkins」、
MongoDBを半年運用してみた（のフォロー） - matsukaz's blog
某社との合同勉強会のLTで発表したMongoDBを半年運用してみたが、えらいはてブされててびっくり。。。あのままだとMongoDBは絶対使わないって結論になっちゃいそうなので、自分をフォローする形でエントリを書きたいと思います。 資料はこちら。 Mongo DBを半年運用してみた View more presentations from Masakazu Matsushita コネクションエラー多発 これは、7月にmongosの場所がmongodからSocketサーバ／Webサーバ／管理サーバに移動した件と関係しています。 まず、Socketサーバ／Webサーバ／管理サーバともにJavaで実装されているので、MongoDBへの接続はJavaの公式ドライバーを利用しています。当初のドライバーの利用方法は、 // Shard1, Shard2, Shard3のPRIMARYと同居してるmong
Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase comparison :: Software architect Kristof Kovacs
Hello, I’m Kristof, a human being like you, and an easy to work with, friendly guy. I've been a programmer, a consultant, CIO in startups, head of software development in government, and built two software companies. Some days I’m coding Golang in the guts of a system and other days I'm wearing a suit to help clients with their DevOps practices. While SQL databases are insanely useful tools, their
ニコニコ生放送に見る Redis 活用ノウハウ 記事一覧 | gihyo.jp
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NoSQL: おちエンのブログ
Hadoop の一番の問題は、NameNode が SPoF になっているところだと思います。 ただ、構成でなんとか障害に強いシステムにすることはできると思います。例えば、以下のような感じ。 NameNode として、ロードバランサを指定しておき、NameNode は hot stanby の NameNode の disk を NFS マウントさせておき、namespace と transaction log を local の disk と NFS でマウントしている disk に書き込んでおきます。 障害を自動検出し、問題がある場合は、hot stanby に自動的に切り替えます。 namespace と transaction log は stanby の disk にも書き込まれており、NameNode としてロードバランサを指定しているので、問題なくサービス提供ができるはずです
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
Visual Guide to NoSQL Systems - Nathan Hurst's Blog
There are so many NoSQL systems these days that it's hard to get a quick overview of the major trade-offs involved when evaluating relational and non-relational systems in non-single-server environments. I've developed this visual primer with quite a lot of help (see credits at the end), and it's still a work in progress, so let me know if you see anything misplaced or missing, and I'll fix it. Wi
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）
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
NOSQLは「知る時代」から「使う時代」へ
本連載では、オープンソースの分散KVS（Key-Value Store）である「okuyama」と、その関連技術について、4回にわたって解説します。 okuyamaは、クラウド時代のデータ・ストレージと言われる、「NOSQL」と呼ぶ部類に属するデータ・ストレージです。連載では、NOSQLが登場した背景や関連ソフトウエアの特色を整理したのち、okuyamaの概要と機能の紹介、そして実際にどのように配置・運用するか、などを解説します。 第1回: NOSQLは「知る時代」から「使う時代へ」 - NOSQLの登場した背景や特性、NOSQLの種別を紹介します。 第2回: NOSQLの新顔、分散KVS「okuyama」の機能 - 分散KVS「okuyama」の概要から機能の詳細までを解説します。 第3回: 分散KVS「okuyama」の使い方 - 実際にokuyamaを起動してから利用までの手順と運用
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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