[D25] 分散Key-Valueストア「okuyama」&「Riak」の同時書込み性能検証 by Yusuke KuramataInsight Technology, Inc.
![運用が楽になる分散データベース Riak](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7b4148b1a0c2c6db67497b762e87c51832c4d660/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20130731bpstudy71-130731061803-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
データベースをまるごとメインメモリ上で処理することにより、従来のハードディスクベースのリレーショナルデータベースよりも劇的な高速化を実現するインメモリデータベースであるMemSQLの最新版「MemSQL 2.0」が公開されました。 MemSQL 2.0はインメモリのスピードとSQLでの問い合わせ、スケールアウト機能、そしてエンタープライズ対応の可用性など、4つの特徴を持つと説明されています。 In-memory architecture Ad hoc SQL-based analytics Horizontal scale-out on commodity hardware Enterprise-grade durability and high availability スケールアウトでデータウェアハウスに対応 MemSQL 2.0はインメモリデータベースの特徴である高速な処理に加えて、
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
こんにちわ、7月に入社したばかりの@emorinsです。 題名の通りですが分散データベース『Apache Cassandra』を紹介したいと思います。 少し前はHadoop(とHBase)と比較されることの多かったCassandraですが、最近はHadoopの人気に押されつつあるようにも感じます。 しかし、CassandraとHadoopは特徴が異なり、よく言われるのがCassandraはリアルタイム処理に向き、一貫性のかわりに可用性を重視し、またHadoopとは違って単一障害点もありません。 今日はそんなHadoopとは違った魅力のある分散データベース『Apache Cassandra』をはじめてみましょう。 目次 Cassandraとは アーキテクチャ Cassandraの特徴 コンシステンシレベル データモデル MemtableとSSTable セットアップ storage-conf
Webインフラ企業の米NorthScaleは6月23日(米国時間)、オープンソースのNoSQLプロジェクト「membase.org」を立ち上げたことを発表した。プロジェクトのサイトでは、「Membase 1.6」ベータ1のバイナリとソースコードを公開している。 NorthScaleは分散メモリキャッシュシステム「memcached」の主要開発者が立ち上げたベンチャー企業で、memcachedをベースにした「NorthScale Membase Server」や「NorthScale Memcached Server」などの製品を開発・提供している。今回、membaseの早期ユーザーである米Zynga、韓国NHNの2社と共に、オープンソースプロジェクトとしてmembase.orgを立ち上げた。今後は、membase.orgをオープンソースプロジェクトとし、商用版としてMembase Serv
Webサービスでは、世界中からのトラフィックを捌く必要があるため、いくらチューニングしようとも一台のRDBMSでは捌ききることが出来ないのが常だ。MySQLは最初からマスター・スレーブ型のレプリケーション機能が搭載されており、スレーブをたくさんぶら下げることによって参照の負荷をスレーブに割り振るというスケールアウトによってその問題に対処してきた。スレーブによるスケールアウトは、参照(=PV)が多いWebサイトと非常に相性が良く、幾多のWebサイトにおいて実績を作ってきているし、まだまだ利用されている。 しかしながら、サイトのトラフィックが劇的に増加してくるようになると、レプリケーションによる負荷分散では追いつかなくなってきた。そこで人々がとった選択肢は、memcachedを利用することである。memcachedはインメモリ型の高速なKVSであり、参照・更新性能はMySQLより格段に高い。M
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