EdgeDB | The next-gen database
N+1, solvedEdgeDB solves the problems that ORMs exist to workaround. A comparison that speaks for itself: SELECT movie.title, ( SELECT avg(rating) FROM reviews WHERE movie_id = movie.id ) AS avg_rating, (SELECT array_agg(q.v) FROM (SELECT person.name AS v FROM actors INNER JOIN persons AS person ON (actors.person_id = person.id) WHERE actors.movie_id = movie.id ) AS q WHERE q.v IS NOT NULL ) AS ac
LSM Trees
The document discusses LSM-trees, which are data structures used in Cassandra and other databases. An LSM-tree improves write performance by storing data in an in-memory tree and writing large batches to disk. It supports fast reads by merging data from memory and disk. The document provides examples of how Cassandra uses LSM-trees to handle writes, reads, and compaction of SSTables from memory to
最近よく聞くQuorumは過半数(多数決)よりも一般的でパワフルな概念だった - Qiita
最近では珍しくもなくなった"Quorum"という言葉。Zookeeper, etcd, Serfといったクラスタ中でデータのレプリケーションを行ってくれるようなツールや、Cassandra, Riakといった分散データベース(NoSQL系)のようなツールにおいても、データの複製に一貫性を持たせる仕組みとしてよく聞かれます。 しかしながら、多くのスライドやWebの記事を読んでも、"Quorum"という語が意味するところは要するに「過半数ノードによる多数決」というような説明が多いように感じていました。 にも関わらず、"Quorum"と呼ばれているのはなぜか？そんな疑問を持っていたので、この機会に調べてみました。 そうしたら、"Quorum"は過半数/多数決という概念を一般化した非常に抽象でパワフルな概念だということがわかりましたのでここにまとめておきたいと思います。 分散システムにおけるデータ
トランザクションの実装にはRDB/NoSQLにかかわらず教科書的な定番がある～業務システムをRDBなしで作れるのか？（前編） エンジニアサポートCROSS 2016
トランザクションの実装にはRDB/NoSQLにかかわらず教科書的な定番がある～業務システムをRDBなしで作れるのか？（前編） エンジニアサポートCROSS 2016 数年前にNoSQLが登場した当時、NoSQLにはデータの一貫性を保証してくれるトランザクション機能などが十分に備わっていないため、業務システムのバックエンドとして使うのは容易ではないと考えられていました。 しかしその後、NoSQLをバックエンドにした業務アプリケーションは現実にはいくつか登場してきています。ワークスアプリケーションズが2014年に発表したERPの「HUE」もCassandraをバックエンドに採用した、本格的な業務アプリケーションです。 そのHUEの開発に関わるスタッフが、どういう実装ならばNoSQLが業務アプリケーションのバックエンドに使えるのか、それにはどういう意味があるのか、などについて議論したセッション「
Apache Geode
Performance is key. Consistency is a must. Providing low latency, high concurrency data management solutions since 2002. Build high-speed, data-intensive applications that elastically meet performance requirements at any scale. Take advantage of Apache Geode's unique technology that blends advanced techniques for data replication, partitioning and distributed processing. Apache Geode provides a da
NoSQL3
The document discusses the Apache Cassandra NoSQL database. It describes how Cassandra uses keys to store and retrieve data, unlike SQL databases that rely on indexes. Cassandra allows for adding secondary indexes but maintains consistency through a replication technique called versioned clocks. Later versions of Cassandra added features like configurable consistency levels and improved secondary
「RDB開発者におくるNoSQLの常識」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
RDB開発者におくるNoSQLの常識（5）： RDBとNoSQLのデータ書き込み法の違い 最終回となる今回は、NoSQLとRDBのデータ書き込み方法を比較して、それぞれの得意不得意を考えてみます（編集部）（2011/6/23） RDB開発者におくるNoSQLの常識（4）： RDBの機能をNoSQLで実現する（2） 前回は、NoSQLデータベースを使って、RDBMSが備えるデータの絞り込みや並べ替えの機能を実現する方法を考えてみました。今回は、NoSQLを使いながら、テーブル結合やデータ集計の機能を実現する方法を考えます（編集部）（2011/6/16） RDB開発者におくるNoSQLの常識（3）： RDBの機能をNoSQLで実現する（1） NoSQLデータベースはRDBMSに比べて並列処理で性能を上げていけるという特長がある反面、単純なデータ構造しか扱えないとか、データの並べ替えなどが難しい
IoTに適したNoSQL・分散Key-Valueストア
NoSQLという言葉をご存知の方は多いと思いますが、実際に使ってみたことがある方はまだ少ないのではないでしょうか？ これまでは一部のWebサービス企業などで利用されてきたNoSQLですが、最近では様々な企業で導入が進んでいます。しかし現状ではまだNoSQLに関する情報が少なく、導入にはハードルが高いところもあると思います。そこで今回、NoSQLに関する知見を増やすため、近年注目されているIoT（Internet of Things）への適用を想定した書き込み性能検証を実施しました。本連載では、その検証結果についてご紹介したいと思います。NoSQL導入の参考になれば幸いです。 最近よく聞くようになったIoTですが、システム化に際してはデータストア（データを保存しておくシステム）に関して、従来のシステムとは違った課題があります。第1回では、IoTにおけるデータストアの課題と、それに対する解決策
Flexible Data Architecture with Spark, Cassandra, and Impala
Flexible Data Architecture with Spark, Cassandra, and Impala September 30th, 2014 Overview An important aspect of a modern data architecture is the ability to use multiple execution frameworks over the same data. By using open data formats and storage engines, we gain the flexibility to use the right tool for the job, and position ourselves to exploit new technologies as they emerge. This article
Cassandra vs Riak vs Redis 〜 NoSQLの性能を比較してみた
CassandraとRiakとRedis、どれが一番速いのかなーってことで性能を比較してみました。 後ほど詳しく書きますが、若干Redisに有利なベンチマークの取り方しています。 各ミドルウェアの条件と特徴はこれ。 アーキテクチャ比較 version: 2.0.5 構成: cluster depend: Java, Python データモデル: カラム指向 アーキテクチャ: Gossip ノード管理: 設定ファイル/コマンド/GUI 無停止ノード管理: 無停止 CUIクライアント: cqlsh 管理ツール: 付属のweb ui Cassandraのインストール〜クラスター構築はこちらをどうぞ。 Cassandra2系のクラスターをRHEL系LInuxに構築する version: 2.0.0pre11 構成: cluster depend: Erlang データモデル: Key-Value
Apache Cassandra Performance Benchmarking | DataStax
Apache Cassandra Benchmarking: 4.0 Brings the Heat with New Garbage Collectors ZGC and Shenandoah Apache Cassandra 4.0 beta is the first version that supports JDK 11 and onwards. Latency is an obvious concern for Apache Cassandra™ users and big hopes have been put into ZGC, the new low latency garbage collector introduced in JDK 11. It reached GA in JDK 14, which made us eager to evaluate how good
MongoDBが適さないケース - 中年engineerの独り言 - crumbjp
> 原文(Why MongoDB is a bad choice for storing our scraped data) 私自身はMongoDBを推進する立場なのだが、確かにMongoDBに適さないケースはある。 闇雲に推進しても結局は全員がアンハッピーになるので、この様なネタもどんどん紹介していこうと思う。 この記事はMongoDBを徹底的に使い尽くしたエンジニアが書いている様で状況が良く解った。 ちょっと難しい所もあるので要点を意訳して、軽く解説を書いてみる。 （もちろん是非原文で読むのをお勧めする） 状況 最初はMongoDBでうまく動いていたが、だんだん苦労が増えてきて 元々のアーキテクチャを刷新するタイミングでMongoDBから別のプロダクトに乗り換える事にした。 システムの規模 詳しく書かれていないが、１ノード辺り数TBとあるのでSharding環境ではないかと思われる。
RocksDB | A persistent key-value store
High Performance RocksDB uses a log structured database engine, written entirely in C++, for maximum performance. Keys and values are just arbitrarily-sized byte streams. Optimized for Fast Storage RocksDB is optimized for fast, low latency storage such as flash drives and high-speed disk drives. RocksDB exploits the full potential of high read/write rates offered by flash or RAM. Adaptable RocksD
ArangoDB - highly available multi-model NoSQL database
One Core. One Query Language. Multiple Data Models.
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）
その選択、ちょっと待った！NoSQLデータベースへ乗り換える前に検討すべき3つのポイント
最近、どうも安易に「NoSQLにすれば厄介なDB設計から開放される」と考えている人が多いように思えて仕方がない。だが待って欲しい。本当にNoSQLと呼ばれるデータベースを使えばアプリケーションの開発・運用の苦しみから逃れられるのだろうか。もちろん「そんなことは無い！！絶対にだ！！」と私は考える。今日はその理由について語ろうと思う。 トランザクション先日、リレーショナルデータベースにおけるDB設計についてセミナーで解説したばかりだが、リレーショナルデータベースにおけるデータの整合性は何もDB設計だけが担保しているわけではない。リレーショナルモデルと同じかそれ以上に欠かせないのがトランザクションだ。 トランザクションがあるおかげで、トランザクション終了後のステータスは「成功」か「失敗」の2つしかないということが保証される。すなわちオール・オア・ナッシングだ。もしトランザクションの途中で何らかの
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Riak: 本物の高可用性を実現する仕組みとは？
