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
トータルの人件費を安くできる--デファクトの可能性もある「MongoDB」の勘所
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 「MongoDB」はNoSQLの中でもドキュメント型NoSQLに分類されます。MongoDBは他のNoSQLと同様に、リレーショナルデータベース（RDBMS）と比較してビックデータや非構造データの処理が得意といった特徴がありますが、ここではそういったNoSQLの一般的な特徴の紹介は割愛し、他のNoSQLとは違うドキュメント型NoSQLならではの特徴、そしてMongoDBならではの特徴を紹介します。 ドキュメント型ならではの特徴 ドキュメント型NoSQLではデータとして階層型データ構造であるJSONを扱います。図1にRDBMSのリレーショナルデータ構造、キーバリューストア（KVS）のキーバリューデータ構造、ドキュメント型NoSQLのJSO
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
レポート：「MongoDB Conference in Japan」レポート｜gihyo.jp … 技術評論社
3月1日、「MongoDB Conference in Japan」（通称、mongotokyo）が開催されました。本稿では、日本ユーザーグループ「MongoDB JP」の代表をやらせていただいている筆者から、イベントレポートをお届けします。 MongoDB Conferenceとは MongoDB Conferenceは、開発元である10genが主催している国際カンファレンスです。10genのエンジニアが世界各地へ飛び回り、現地のMongoDBユーザーと複数の発表セッションを通じて交流を行う、非常にエキサイティングな催しです。 このConferenceは今までアメリカ、ヨーロッパを中心に行われていましたが、これまでアジアでの開催は一度もない状況でした。というのもMongoDB自身がアメリカ・ヨーロッパで爆発的に普及しているのに対して、日本ではようやく認知度が高まってきてはいるものの、
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
Cassandra実践入門―Twitter、Facebookが採用するNoSQLシステム | gihyo.jp
はじめに 2010年のはじめ、TwitterがApache CassandraというJavaで実装された分散型のデータストアシステムを採用しつつあるというニュースが話題を呼びました。このことでCassandraは、NoSQLと呼ばれるシステムの中で最も注目を集めるものの一つになったと言えるでしょう。 2010年7月の時点で、Twitterは、位置情報のデータストレージ、トップツイート（トップページに表示される人気ツイート一覧）などのリアルタイム分析、データマイニング処理など、多くの用途でCassandraを活用しています。また、Cassandraを生み出し、のちにApache Foundationに寄贈したFacebookでは、5億人規模・150Tバイト以上のデータ量を持つユーザメッセージの検索機能（Inbox Search）を、150ノードのCassandraクラスタで処理しています。
NoSQLデータベースを試してみる 記事一覧 | gihyo.jp
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第31回 RubyistのためのMongoDB入門（1） | gihyo.jp
はじめに ここ最近、NoSQLというキーワードが注目を集めています。 リレーショナルデータベースは、一般的にスケールアウト（サーバの台数を増やして性能向上を図る手法）が難しく、特に大規模サービスにおいてパフォーマンス上のボトルネックとなりえます。また、タグやグラフ構造のようなデータは関係モデルに馴染みにくいため、それらを扱う際にはアプリケーションコードもぎこちないものになりがちです。 これらの問題を背景に、何にでもリレーショナルデータベースを使うのではなく、用途に応じてKVSなど他のデータストアを選択する流れが広まりつつあります。このムーブメントがNoSQL（Not Only SQL）と呼ばれているものです。 今回は、NoSQLなデータベースの1つであるMongoDBをご紹介します。 MongoDBとは MongoDBは高いパフォーマンスとスケーラビリティを特徴とするドキュメント指向型デー
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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ドキュメント指向のNoSQLデータベース（CouchDB、MongoDB）編
書籍紹介 本連載は下記書籍から第5章を基に、＠IT向けに再構成して掲載しています。 目次 序 章 ビッグデータの時代 第1章 NOSQLとは何か? 第2章 NOSQLのデータモデル 第3章 アーキテクチャの基本概念と技術 第4章 HadoopはNOSQL? 第5章 主なNOSQLデータベース製品 第6章 NOSQLデータベースの選択基準 第7章 NOSQLを使うビジネス 本連載は書籍『NOSQLの基礎知識』（リックテレコム刊、ISBN：978-4897978871）で解説されている内容から一部を抜粋し、本連載向けに一部再編集して掲載したものです。 書籍では、一般にNoSQLと呼ばれている各種データベース技術について、基本概念から主要なプロダクトの特性、ベンチマーク結果までを紹介しています。データモデルやアーキテクチャの違いといった基本概念から、各プロダクトの特徴を理解できる内容になっていま
NoSQLの現状。これまでの成功と失敗
NoSQLの登場は、「データベースといえばリレーショナルデータベース」という状況を大きく変えました。リレーショナルデータベースと比べて高速でスケーラビリティに優れたNoSQLデータベースは登場当初から注目されましたが、一方でいまに至るまでさまざまな種類の製品が登場して混沌としているようにも見えます。 （作者 Stefan Edlich、翻訳者 大田 緑 - (株)チェンジビジョン、投稿日 2013年1月1日） NoSQLは厳しい批判に少なくとも4年間さらされてきました。そして、今、NoSQLの現状について中間報告する時がやって来ました。NoSQLの周辺ではいろいろなことが起こったため、全体像をつかんで、どのような目的を達成したか、また、NoSQLはどこで失敗したかを評価するのは簡単なことではありません。 様々な分野において、NoSQLは産業的にも学問的にもかなり成功をおさめてきました。大学
CAP定理を見直す。“CAPの3つから2つを選ぶ”という説明はミスリーディングだった
分散システムにおいては以下の3つの要素のうち2つしか同時に満たすことができない、というCAP定理を提唱したのは、Eric Brewer氏でした。 C：Consistency（一貫性） A：Availability（可用性） P：Tolerance to network Paritions（ネットワーク分断への耐性） 一般にリレーショナルデータベースでは、一貫性（C）と可用性（A）をできるだけ保証する代わりに、ネットワーク分断への耐性（P）を犠牲にしています。ネットワークが途中で切れたり大きく遅延した場合、動作が保証されなくなってしまうわけです。 一方でNoSQLでは一貫性（C）よりも可用性（A）とネットワーク分断への耐性（P）を優先させるものが多く、分散システムでの動作に向いていると説明されます。このようにNoSQLの説明にこのCAP定理がしばしば引用されることになり、NoSQLの普及とと
デベロッパーとデータベース管理者は手を取り合うべきだと、マーチン・ファウラー氏
デベロッパーは官僚的なデータベース管理者を嫌って、管理不要のNoSQLデータベースを希望することがあるけれど、両者が手を取り合うことの方が重要だ。マーチン・ファウラー氏は先週、「NoDBA」という記事を自身のWebサイトにポストしました。 デベロッパーによる最新の開発手法の採用とその壁、NoSQLデータベース、DevOpsといったITのキーワードを含むこの記事は翻訳が許可されているため、日本語訳してみました。 NoDBA 多くの組織において、保存が必要なデータは情報部門が集中管理するリレーショナルデータベースに収まることだろう。情報部門が集中管理する理由はそれぞれだが、統合的なデータベースの運用が一般的な理由だろう。データを管理している部門は、変なデータが紛れ込まないか、データベースを遅くするようなクエリが実行されたりしないか、企業全体で一貫性のあるデータモデルが実現されているか、といった
第21回 MongoDB最前線！実戦投入の光と影と開発ノウハウ | gihyo.jp
データストアの新たなカタチとしてNoSQLがブームになっていますが、その中で異彩を放っているのがドキュメント指向データベースである「MongoDB」です。サイバーエージェントでは、このMongoDBを比較的早い段階から実サービスで活用しています。そこで今回はMongoDBの使いどころや利用時の注意点について、サイバーエージェントの3人の技術者にお話を伺いました。 分散処理のしくみを最初から備えるMongoDB リレーショナルデータベース（以下RDB）ほど煩雑ではなく、分散KVS（Key-Value Store）ほどシンプル過ぎない第三のデータストアの1つとして、ドキュメント指向型データベースである「MongoDB」が挙げられます。GNU AGPLv3を採用したオープンソースソフトウェアであり、パフォーマンスが高くスケーラビリティにも優れているという特徴があります。また、JSON（JavaS
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