Apache Cassandra | Apache Cassandra Documentation
What is Apache Cassandra? Apache Cassandra is an open source NoSQL distributed database trusted by thousands of companies for scalability and high availability without compromising performance. Linear scalability and proven fault-tolerance on commodity hardware or cloud infrastructure make it the perfect platform for mission-critical data.
CassandraとHBaseの比較して入門するNoSQL
え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの？ Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理
インメモリDBのRedis 3.0安定版がリリース。Redisクラスタを構成可能に
キーバリューストアのRedisの最新版「Redis 3.0」安定版が正式にリリースされました。1月にリリース候補第2版が出ておりその時点で次回が安定版と予告されていたため、予告通りのリリースとなりました。 Redisはメモリ上でデータを扱うインメモリデータベースで、その高速性が大きな特長です。Redis 3.0ではこの高速性を生かしつつクラスタ構成を備えたことで、より大規模に展開できるようになりました。 Redis Clusterのドキュメントによると、1000ノードまではリニアに性能がスケールするとのことで、単体サーバでRedisを運用するのに比較して大規模なデータを扱えるようになります。またクラスタ内の一部のノードが落ちても全体としては動作しつづける仕組みのため、データベースの可用性も高めることができるようになりました。 データはRedisクラスタのノードに対して自動的にシャーディング
Apache CouchDB
Data Where You Need It Apache CouchDB ™ lets you access your data where you need it. The Couch Replication Protocol is implemented in a variety of projects and products that span every imaginable computing environment from globally distributed server-clusters, over mobile phones to web browsers. Store your data safely, on your own servers, or with any leading cloud provider. Your web- and native a
時代はポストRDBへ--NoSQL徹底研究：2015年はNoSQL元年、今なぜ必要なのか
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 企業の中で最も重要な資産の一つである“データ”の多くは1990年代以降、多くがリレーショナルデータベース（RDB）で管理されてきました。ところが最近のビッグデータの潮流の中で、インターネットやモバイル端末を利用する“モノのインターネット（Internet of Things：IoT）”のデータを取り扱う企業やウェブ系、一般企業で従来から利用しているRDBではなく、NoSQLを利用する企業が増えてきています。NoSQLが話題になるようになって数年経ちますが、今なぜNoSQLなのか、日本で利用者が増加しているオープンソースの主なNoSQL製品を研究しながら探っていきたいと思います。 今回、この企画をするにあたって、各ベンダーや各方面の専門家
第2回 Redisの導入と基本機能 | gihyo.jp
今回は実際にRedisをインストールしてみるところから、コマンドラインクライアントを使った基本的な操作方法、そして実際のアプリケーション開発時に重宝するDB選択やタイムアウトなどのRedis特有の仕様について説明します。 インストール ダウンロード 本連載執筆時点の最新stableである、2.0.4をダウンロードします。 $ wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.0.4.tar.gz コンパイル RedisはANSI Cで書かれ、外部の依存ライブラリの必要ないシンプルな実装になっているため、コンパイルは以下のステップで完了します。 $ tar xzf redis-2.0.4.tar.gz $ cd redis-2.0.4 $ make 「redis-server」や「redis-cli」が生成されたのを確認してください。 設定の変更
第3回 様々なデータ型を扱えるTokyoTyrant | gihyo.jp
どんなところに使える？ もっとも簡単な利用方法は、前回紹介したmemcachedの代替として利用するというものです。memcached互換プロトコルが実装されているため、memcachedを利用している場合ポート番号を変えるだけでTokyoTyrantに差し替えることが可能です。これだけで簡単にデータの永続性が得られます。 また、テーブルデータベースを利用すれば一つのkeyに対して複数のvalueを持たせることが可能であり、keyだけでなく任意のvalueを条件としてデータの検索を行うこともできます。JOINやGROUP BYといった処理は行えませんが、それ以外のほとんどの検索条件を扱えます。レスポンスはRDBMSに比べて高速なので、アクセス数が多いテーブルをTokyoTyrantのテーブルデータベースに載せ換える、といった利用方法も効果的かもしれません。 具体的な利用シーン memcac
第6回 パフォーマンスはどうなの？ | gihyo.jp
この表では言及していませんが、Consistent Hashingやshardingによって分散させやすいというのはすべてのNoSQLデータベースが備えている特徴でしたね。 検証用サーバの準備 では実際のパフォーマンスを比較してみましょう。比較のため、10,000件のデータの書込み/読込みを行います。実行にあたり各種サーバを起動します。 リスト1 検証用サーバの起動コマンド # memcached memcached -u nobody -d # TokyoTyrant sudo ttserver -pid /var/ttserver/pid -dmn /var/ttserver/bench.tch # MongoDB mongod --dbpath ~/tmp/mongodb & # HBase sudo /etc/init.d/hadoop-0.20-namenode start su
これがCassandra
PostgreSQLをKubernetes上で活用するためのOperator紹介！（Cloud Native Database Meetup #3 発表資料）
第4回 スキーマレスで柔軟に扱えるMongoDB | gihyo.jp
はじめに 今回はドキュメント指向型データベースの代表としてMongoDBを取り上げます。ドキュメント指向型データベースはRDBMSと違って、スキーマ（テーブル定義）が必要ないことが大きな特徴です。 今回も利用したコードやプログラムはgithubに置いてあるので適宜参照してください。 MongoDBの特徴 前々回、前回と紹介したmemcachedやTokyoTyrantは基本的にRDBMSと組み合わせて、「RDBMSの弱い部分を補う」という使い方でした。しかしMongoDBは少し違っていて、JOINが行えないこととトランザクションをサポートしていないこと以外は、ほぼRDBMSと同じように扱うことができるため、「RDBMSの代替として使う」ことが可能です。 上述したようにMongoDBはRDBMSと違ってJOINはできませんが、代わりに基準となるオブジェクトに別のオブジェクトをあらかじめe
第21回 KiokuDB：マッピングが複雑すぎると感じたら | gihyo.jp
Shibuya.pm #12連動企画 本日開催のShibuya Perl Mongersテクニカルトーク#12のテーマは "No Perl, NoSQL, NoKVS" または "Not only Perl, Not only SQL, Not only KVS" ということなので、今回はそれにあわせてYAPC::Asia 2009でも紹介されていたKiokuDBについて簡単に取り上げてみます。 オブジェクトをまるごと保存する 牧大輔氏も『モダンPerl入門』のなかで、データベースをハッシュテーブルのようにとらえて、「基本的にプライマリキーからデータを持ってくる構成のみにすると、ORMを使用することによりキャッシュの導入も含めてチューニングが楽になります」と書いているように、Perlの世界では最近RDBMSやその上位層で頑張りすぎるより、モデリングの仕方そのものを工夫して実装や保守のしや
非分散データベースを分散データベース化する「Dynomite」、Netflixがオープンソースで公開
RedisやMemcachedといったインメモリデータベースは非常に高速にレスポンスを返してくれるデータストアですが、それ単体ではスケーラビリティや可用性などに限界があります。 The Netflix Tech Blog: Introducing Dynomite - Making Non-Distributed Databases, Distributed Netflixがオープンソースで公開した「Dynomite」（ダイナマイトとは綴りが違うのに注意）は、こうしたデータストアを分散データベース化し、高速なデータストアの特長を活かしつつ高いスケーラビリティや可用性を実現するためのソフトウェアです。 アプリケーション側でシャーディングのような面倒なデータ構造を設定することなく、RedisやMemcachedをノードとし、CassandraやAmazonクラウドのDynamoDBのような大規
第2回 RDBMSと組み合わせて使えるmemcached | gihyo.jp
はじめに 今回からタイプ毎に代表的なNoSQLデータベースを扱っていきます。まず今回は、揮発性key-valueストアの代表としてmemcachedを取り上げます。 なお、利用したコードやプログラムはgithubに置いてあります。適宜参照してください。 どんなところに使える？ memcachedの特徴は、何といってもデータの揮発性（memcachedサーバを停止すると全データが消えてしまうこと）です[1]。そのため、データが消えても影響が小さいところに利用シーンは限られてきます。一方、連想配列（ハッシュ）のように使えて扱いやすいこと、様々なサイトでの事例があること、などから導入はしやすいです。 具体的な利用シーン memcachedの具体的な利用シーンとしては、以下の事柄が考えられます。 RDBMSから取得したデータのキャッシュ 消えても大きな影響の無いデータの保存 一般的には（1）のよ
Kyoto Cabinet: a straightforward implementation of DBM
Overview Kyoto Cabinet is a library of routines for managing a database. The database is a simple data file containing records, each is a pair of a key and a value. Every key and value is serial bytes with variable length. Both binary data and character string can be used as a key and a value. Each key must be unique within a database. There is neither concept of data tables nor data types. Record
第3回 Cassandraのデータモデルを理解する | gihyo.jp
前回までの説明でCassandraのインストールと動かすところまでいきました。今回はCassandraのデータモデルを理解して、実際にデータにアクセスしてみましょう。 データはすべて4次元または5次元の連想配列 Cassandraのデータは非常にシンプルなデータモデルを持っています。データはすべて4次元または5次元の連想配列のようになっています。 4次元の場合は以下の形で値にアクセスします。 ［キースペース］［カラムファミリ］［キー］［カラム］ そして5次元の場合は以下の形でデータを特定します。 ［キースペース］［カラムファミリ］［キー］［スーパーカラム］［カラム］ Cassandraのデータモデルは以下の4つの概念で成り立っています。 カラム： データの最小単位。実際のキーと値、そしてタイムスタンプを持つ。 スーパーカラム： カラムの集合を扱う単位。 カラムファミリ： カラムまたはスーパ
Elastic — The Search AI Company
Elastic Cloud Hosted is now FedRAMP® High AuthorizedElastic deepens its commitment to the highest levels of security for US federal agencies. Elastic Workflows: Native automation, no SOAR requiredEnd the automation tax. Elastic Security's built-in scripted playbooks and AI reasoning shut down threats faster. Elastic Security XDR: #1 rated, zero endpoint feesAnalyze critical context and stop attack
第5回 大規模データを扱うためのHBaseとCassandra | gihyo.jp
どんなところに使える？ HBaseやCassandraはどちらもRDBMSで扱いきれないような大規模なデータの扱いに力を発揮します。強力なスケーラビリティも備えているため、データが増えても処理速度はそれほど低下しません。また、列指向データベースの強みを活かして、大量のデータを更新するようなバッチ処理のストレージとして利用しても有用でしょう。 具体的な利用シーン 大規模なデータをスケーラブルに処理する必要がある場合 大量データをバッチ処理する際のストレージとしての利用 HBaseのインストール 本稿では、実際にHBaseを使ってみましょう[1]。 まずは1台のサーバ上で環境を整えます。わかりにくかもしれないので、以下の手順を参考にしてください。JDK6およびHadoopのインストールが必要です。 プロンプト1 HBaseのインストール＆起動の手順 # http://java.sun.com
第1回 使ってみようMongoDB | gihyo.jp
第1回目となる今回は、まずMongoDBの概要と特徴的な機能を解説し、どのようなケースで有効に使えるかを紹介します。 NoSQLへの流れ 過去20年間でCPUの処理能力は数十倍になり、ディスクの1バイトあたりの金額は1000分の1になりました。開発環境はクラウドに移行し、扱うデータ量とWebサイトのアクセス数は大幅に増加しました。このような環境の変化から、データストアへ求められるものが変化してきています。 RDBでは、高トラフィックなWebシステムのバックエンドという箇所では、性能の限界があると考えられるようになってきました。その結果、RDBでは性能に限界がある適用箇所にNoSQLを補完することによって補おう、という流れが出てきたと考えています。 図1 データストアに求められるもの NoSQLの分類 現在NoSQLと呼ばれているものは、大きく分けて3つに分類されます。 図2 NoSQLの分
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Amazon.co.jp: NoSQLデータベースファーストガイド: 佐々木達也: 本
Redis Graph - a graph database module for Redis
