RonDB - World's fastest Key-Value Store
Powering the world's most advanced and fastest feature store; Hopsworks RonDB as a managed version provides advanced technology with a user friendly interface. You can launch a cluster in less than a minute. Scales to hundreds of million of operations per second. There are no other existing managed databases available today that can do this.
実務で役立つデータベースの活用法
オープンセミナー2015＠香川の登壇資料です。 http://connpass.com/event/15646/
SQL脳に優しいMongoDBクエリー入門 - taka512's blog
mongoコマンドから接続した際にオールドタイプ(SQL脳)たる我々人類にも 調べやすい形でinsert、select、updateを行う方法を調べました。 定義参照 // use [データベース名] use [データベース名] // show databases show dbs // show tables show collections参照系 // select * from [コレクション名] db.[コレクション名].find() // select * from [コレクション名] where x=4 db.[コレクション名].find({x:4}) // select j from [コレクション名] where x=4 db.[コレクション名].find({x:4}, {j:1}) // select * from [コレクション名] limit 1 db.[コレクション
LevelDB入門 (基本編) - from scratch
さて、今回は比較的新しいデータストアであるLevelDBについてまとめてみました。 LevelDBは1年ほど前からNode.js界隈ではブームが来ていて、理由がよくわかっていなかったんですが、まとめている内に分かるかなと思ってまとめました。今回はNode.js無関係でLevelDBの基礎的なことだけ調査した結果をまとめてみました。 Node.jsで使ってみる話は後に回します。 LevelDBとは? key-value型のデータストアの一つです。 Googleの研究者である、Jeff DeanとSanjey Ghemawatが開発し、2011年に公表されました。C++で書かれており、多くのプログラミング言語でbindingsが書かれています。もちろん、JavaScript/Node.jsでも書かれています。 LevelDB は Google のBigTableをベースにしたアーキテクチャを持
MongoDBにおける関連（Relation）のスキーマ設計 - masa_wの日記
前回、MongoDBでSNSつくるぞという記事を書いてから随分時間がたってしまいました。単に私がだらけていたということもあるのですが、一番ひっかかって時間を取られていたのが、MongoDBにおけるスキーマ設計の考え方です。 いまだに試行錯誤中ではありますが、現時点において私がこうあるべきと理解しているところをアウトプットしてみたいと思います。 １．One to Many のケース たとえば注文と注文明細のケースを考えてみます。RDBで1対多のリレーションを設計する場合、 というように、注文明細を別テーブルにするのが普通かと思います。しかし、ドキュメント指向のMongoDBにおいては、RDBと違ってオブジェクト内に柔軟なデータ構造を実現できるため、 というように一つのCollection内にデータを埋め込んでしまうのが、パフォーマンスの点からも良しとされています。 ただし、以下の2点について
筑波大学でデータベースの話をしてきました - kuenishi's blog
筑波大学の川島先生に呼ばれて木、金と情報システム特別講義Dというやつに参加してきた。こんなことになるとは思っていなかったが、あろうことか講師側で呼ばれてしまい、思えば遠くへ来たものだと感慨深い。フリは「RiakとNoSQLの話をしてもらえたら」という非常に自由度の高い内容なので、せっかくなので僕の知っていることを全部詰め込んで話してやろうと思ったら10分延長してさらにスライド10枚分くらいを消化不良で終了という、みっともない感じになってしまった。かなり端折ってポイントだけ説明したので流れが分からず苦労した方も多いと思うが、まあ僕の性格なので許してほしい。データベースの講義をひと通り終えた院生レベルを想定してスライドを作ったので、もしかすると、わりと難しかったり分かりにくかったりするかもしれないので、わからないことがあったら適当に質問してください。 言いたかったことの流れを僕なりにまとめると
NoSQLデータモデリング技法
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
AmazonのDynamoの論文を読んでみた(1/3) - 工場長のブログ
Amazonが社内で開発し、サービスで利用しているDynamoというストレージサービスがあるのだけど、これについての論文が公開されていたので読んだのでまとめてみる。 この論文を書いたメンバーにはAmazonのCTOであるWerner Vogelsや、AWSでDynamoDBやElastiCache、SQS、SNSなどの製品のマネージメントをしているSwami Sivasubramanianらが含まれている。 Dynamoをひとことで表すと分散型でKey Valueストレージで、データの一貫性に関しては結果整合性を保証するサービスだ。なお、AWSで提供されているDynamoDBとは別物なので注意。 原文はこちらから参照できる。今回のポスト中の引用(図や文問わず)はすべてこちらから引用している。 また、既に日本語訳をされている方もいらっしゃるので原文をそのまま日本語でよみたい人はこちらを参照の
SQLに対するMySQLと、NoSQLに対するMongoDBは似ている――主に有害な意味で | Yakst
MySQLのジョインが遅いことでSQL全般のジョインが遅いと思われることがあるように、NoSQLの中でもMongoDBが比較的広く使われるようになってきた今、MongoDBの欠点がNoSQLの欠点だと勘違いされるようになってきているのではないか。「SQL Performance Explained」著者Markus Winand氏の指摘。 昨日(9/30)の夕方、私は「SQLに対するMySQLのように、NoSQLに対するMongoDBにはよくない面がある」とツイートをした。あいにくそのツイートには説明が欠けていた。とはいえ1つのツイートに全ての必要な説明を含むことはできないだろうから、この記事で説明しよう。ツイートへの返事として受け取ったいくつかの疑問に答えられればと思う。 まず最初に、私は多言語永続化の考え方に賛同はするが、NoSQLの熱狂的支持者ではないということを知っておいてほしい。
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