指で触れるのが気持ちいい!! 「Bento 4 for iPad」で情報整理を快適に
6月20日、ファイルメーカーはApp Storeにてデータベースアプリ「Bento 4 for iPad」の販売を開始した。データベースというとなんだか難しそうで身構えてしまうが、“まとめておけば便利な情報”というのは意外と多い。どんなシチュエーションで役立ちそうか、バージョン4ではどんな新機能が追加されたのか、詳しく見ていこう。 いきなりだが、人間とは忘れる生き物である。せっかくいい知識や経験に出会っても、数週間経つと記憶に残っているのはごくわずか。人生とは貴重なデータの積み重ねなのに、それを記録しておかないのはもったいない。 そんなシチュエーションで役立つのが、データベースアプリだ。単なるメモなら「Evernote」などのクラウド系アプリが向いているが、1つの事柄に対して複数の説明を加えて、リストで振り返りたいときにはデータベースのほうが向いている。 行って美味しかった飲食店、作って好
分散リアルタイムデータベース「SenseiDB」がオープンソースで公開。LinkedInのインフラとして開発
テキストなど非構造化データのデータベース機能とサーチエンジン機能を兼ね備えた分散リアルタイムデータベース「SenseiDB」が、オープンソースとして公開されています。 SenseiDBとは先生DBの意味らしく、「Sensei (先生) means teacher or professor in Japanese」と説明があり、ロゴにも「師」の文字が使われています。なぜ先生なのか、その意味について以下のように説明があるのですが…… This name indicates that the system can be used in place of Oracle database in many applications. この名前が示しているのは、このシステムが多くのアプリケーションにおいてOracleデータベースで使われているところで利用可能だということです。 TeacherやProfe
最近話題の「カラム型データベース」とはどんな仕組みのデータベースか？
トランザクション処理を重視する一般的なデータベースは、1行ごとにデータを扱う。カラム型データベースはそれとは異なり、列方向にまとめでデータを扱うことで集計作業などを得意とし、データウェアハウス用途などに用いられている。 「カラム型」あるいは「カラムストア型」「列指向型」などと呼ばれるデータベースの話題が目立つようになってきました。 例えばSAPのHANA、IBMが買収したNetezza、ヒューレット・パッカードが買収したVertica、オラクルのExadata、それにNoSQLの代表的なデータベースCassandraなどがカラム型データベースの機能を備えています。また、マイクロソフトの次期SQL Serverにもカラム型データベース機能が統合されると伝えられています。 とはいえカラム型データベースは最近登場した技術ではなく、Sybase IQでは10年以上前から採用されていた仕組みでした。
大規模データを無料で手に入れることのできるサイトまとめ - nokunoの日記
大規模データが公開されているサイトについて以下のQuoraでid:makimotoさんが質問していました。Data: Where can I get large datasets open to the public? - Quora以下、紹介されているサイトの一覧です。一部有料のものもあるようです。UCI Machine Learning RepositoryPublic Data Sets : Amazon Web ServicesCRAWDADno titleCity of Chicago | Data PortalGovLoop | Social Data Network for Governmentdata.gov.uk | Opening up governmentData.Medicare.GovData.Seattle.Gov | Seattle’s Data SiteOp
いきあたりばったりのアーキテクチャと教訓
スライドの作者であるGleicon Moraesは、これらの図を示した上で、リレーショナルデータベースはガムテープのようにつぎはぎで使えるような万能薬ではない。シャーディングや非正規化などは検討すべきよい選択肢であり、またリレーショナル以外のデータベースも選択肢としていれるとよいだろうと説いています。 そして次のような「リレーショナルデータベースの間違った使い方10項目」を示しているのです（訳は前述の記事「データベースの間違った使い方10項目」から）。 Dynamic table creation（動的なテーブルの作成） Table as cache（テーブルをキャッシュとして使う） Table as queue（テーブルをキューとして使う） Table as log file（テーブルをログとして使う） Distributed Global Locking（分散したグローバルなロック）
るびま
『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。 Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、日本 Ruby の会の有志による Rubyist の Rubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号 Rubyist Magazine 0058 号 バックナンバー Rubyist Magazine 0058 号 RubyKaigi 2018 直前特集号 Rubyist Magazine 0057 号 RubyKaigi 2017 直前特集号 Rubyist Magazine 0056 号 Rubyist Magazine 0055 号 Rubyist Magazine 0054 号 東京 Ruby 会議 11 直
リレーショナルデータベースはNoSQLを取り込み始めた。NewSQLの登場とNoSQLの終わり、という予想
リレーショナルデータベースはNoSQLを取り込み始めた。NewSQLの登場とNoSQLの終わり、という予想 MySQLの次期バージョンとPostgreSQLの次期バージョンにどのような新機能が追加されるのか、昨日、一昨日の2本の記事で紹介しました。 MySQLの次期バージョンはMemcached APIを備える！ MySQL Conference & Expo 2011基調講演 PostgreSQLの現状と次期バージョン9.1の新機能。MySQL Conference & Expo 2011 この2つのデータベースの次期バージョンに共通しているのが、NoSQLの機能を取り込んでいることです。NoSQLに対するリレーショナルデータベースによる反撃が始まっています。 リレーショナルデータベースがNoSQLを取り込み始めた MySQLの次期バージョンであるMySQL 5.6に搭載予定の新機能の1
NoSQLをRDBの代わりに使うと、どういう恐ろしいことが起こるか。PARTAKEの作者が語る
データベースの世界でいま注目されているのがNoSQL。特にキーバリュー型データストアは、グーグルのBigTable、FacebookやTwitterが内部で利用しているCassandraやAmazonクラウドが提供しているSimpleDBなど、すでに実際に使われ始めています。 ではそのNoSQLをリレーショナルデータベースの代わりに使ってシステムを構築するとどうなるのか？ 身をもって体験したことを記したShinya Kawanaka氏によるプレゼンテーション「間違った方向にCassandraを使ってみた」が公開されています。 NoSQLを用いたシステム構築は、リレーショナルデータベースによる構築どう違うのか？ とても分かりやすくまとめられています。ご本人の承諾もいただいたので、その内容を紹介しましょう。 NoSQLを使ったときに起こる恐ろしい事例 プレゼンテーションのテーマは「NoSQLを
NoSQLからは離脱する、CouchDB
「Moving Away from NoSQL」（NoSQLからは離脱する）というブログをポストしたのは、CouchDBの開発元、CouchOneのエンジニアMikeal Rogers氏。 「Apache CouchDB」は、NoSQLの1つとして知られていたオープンソースのデータベース。ドキュメント指向で、JSONによるデータの入出力を行うのが特徴です（参考：“動物図鑑”で知るCouchDBの特徴 － ＠IT）。 なぜCouchOneは「NoSQL」から離脱する、というのでしょうか？ NoSQLはすべてをひとかたまりに表してしまう その理由として、NoSQLがあまりにも包括的なこと、そしてBigDataと結びつき始めていることをあげています。 The term “NoSQL” continues to lump all the companies together and drowns
NoSQLの成功は1:10問題にかかっている:Kenn's Clairvoyance
ここ2-3年ほど、いわゆる非SQL系データベースがホットな話題になってきています。このムーブメントを総称して「NoSQL (Not-only SQL)」と呼ばれることが多いようです。まるでSQLを否定しているかのような誤解を招きやすい用語ですが、かといってキー・バリュー型データストアや列指向DBを総称できる他の呼び方もないので、このエントリではNoSQLという用語を使うことにします。 OracleやMySQLなどのSQLデータベースが成熟していく一方で、SQLデータベースを特徴づける弱点である柔軟性のなさ、堅牢さと引き換えに犠牲になった更新性能の低さ、スケールアウトの難しさなどから、「何でもかんでもRDB」から「目的に応じた永続化」が模索される流れになってきました。 時を同じくして、キャッシュサーバの世界でも、MemcachedのもつシンプルなAPIの使いやすさが評価される一方、LRUによ
Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった
Facebookが15日に発表した新しいサービス「Facebook Messages」は、チャットやつぶやき、そして電子メールなど、自分宛のテキストやメッセージをすべて1つのインボックスで管理できると発表されました。 同社が15カ月かけて開発してきたこの新サービスのバックエンドデータベースは、これまで同社が大規模運用してきたMySQLでも、同社が開発したNoSQLデータベースのCassandraでもなく、グーグルのBigTableをモデルとしてオープンソースで開発された分散データベース「HBase」でした。 Facebookのソフトウェアエンジニア、Kannan Muthukkaruppan氏がFacebookにポストした記事「The Underlying Technology of Messages」で、その技術的背景が紹介されています。 MySQLとCassandraが落選した理由 H
［次世代DB編］分散KVSに重要なデータを置いてはいけない
分散KVS（キーバリューストア）は、RDBMSの代わりになると思ってはいけない。RDBMSでは当たり前だった機能の一部は、あきらめる必要がある。このため、重要なデータをむやみやたらと分散KVS上に置くのはやめた方がよい。 分散KVSであきらめなければならない機能には、次の四つがある、 ・トランザクション機能 ・排他制御機能 ・読み取り一貫性を保証する機能 ・スプリットブレイン対策機能 逆にいえば、これらを取り込まないことで、分散KVSはRDBMSではかなわなかった、無尽蔵なスケーラビリティーや、極端に短いレイテンシー（要求が返ってくるまでの遅延時間）による高パフォーマンスを実現できたわけだ。 ところが、使い方を間違えれば、たちまち問題が生じてしまう。とりわけ、業務システムにおける重要なデータを分散KVS上に置く場合は注意が必要だ。 トランザクション処理に支障 重要なデータとは、不整合や損失
NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャとは
データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が開発し、NoSQLデータベースをも上回る性能を発揮するリレーショナルデータベース「VoltDB」。前回の記事では、その特徴と、NoSQLデータベースのCassandraとのベンチマーク比較を紹介しました。 今回はVoltDBのアーキテクチャについて調べたことをご紹介しようと思います。基本的にはVoltDBのWebサイトやリンク先の内容を基にしています。また、ブログ「独り言v6」のエントリ「VoltDB登場 – RDBMSのようでRDBMSではない新システム」も参考にさせていただきました。 シェアドナッシングな分散インメモリデータベース VoltDBのアーキテクチャは、FAQのページで以下のように説明されています（英語を訳したものを引用しています。以下同じです）。 VoltDBは、シェアドナッシングなサーバ群から構成されるスケーラブ
NoSQLを超えるSQLデータベース「VoltDB」。Cassandraとベンチマーク対決！
「多くのOLTPデータベースは30年前の設計を基にしており、今日の“Webスケールな”データベースの負荷を想定していない。これら伝統的なデータベースは、処理時間の90％以上がログ、ロック、ラッチ、バッファ制御といったオーバーヘッドに費やされ、しかもそれらによって限られた性能やスケーラビリティしか実現できていない」 Ingresの開発者でありInformixのCTOなどデータベースベンダの要職を歴任したデータベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が開発したVoltDBはプレスリリースでこのように既存のリレーショナルデータベースの欠点を示した上で、インメモリデータベースをベースにこれらのオーバーヘッドを除去し、ACIDによるデータ一貫性を維持しつつ大きな性能向上とスケーラビリティを実現したと説明されています。 SourceForge.jpの記事「「NoSQL」を上回る性能を目指す
Kyoto Cabinet 1.0.0リリース！ - mixi engineer blog
夏が近づくとウキウキしてくるmikioです。昨日ついにリリースされたKyoto Cabinet 1.0について今回は報告します。 1.0の位置づけ コミュニティ毎や製品毎にバージョン番号割り当ての方針は異なるわけですが、私の個人的なポリシーでは、1.0には特別な意味があります。すなわち、0.xのバージョンはbeta版的な位置づけで、「実サービスに使うのはちょっと待った方がいいですよ」ということを意味します。一方で、1.xはstable版的な位置づけで、「よろしければ実サービスでも使ってみてください」ということを意味します。私がstable版に設定する原則を以下に列挙します。 安定稼働を至上命題とする（バグがあればその修正を最優先する） APIを変更しない（変更するとしても後方互換性を維持する） DBファイルのフォーマットを変更しない（変更するとしても後方互換性を維持する） なるべく機能追加
Google App EngineがSQLデータベースをサポートへ。エンタープライズ向けサービスを拡充
Google App EngineがSQLデータベースをサポートへ。エンタープライズ向けサービスを拡充 グーグルは5月19日（現地時間）に米サンフランシスコで開催されたイベント「Google I/O」の基調講演で、エンタープライズ向けにフォーカスした「Google App Engine for Business」を発表しました。その内容を紹介しましょう（基調講演の内容は、記事「［速報］Google I/Oで発表された4つのポイント：VP8オープンソース化／Chrome Web Store／VMwareとの協業／Google App Engine for Business」をご覧ください）。 基調講演で最後の発表者として壇上に立ったのは、グーグルのKevin Gibbs氏。App Engineがエンタープライズに受け入れられるようにするためには、いくつかのバリアを乗り越えなければならないと語
SSD専用に設計された「ReThinkDB」、ロックもログも使わない新しいリレーショナルデータベースのアーキテクチャ
SSD専用に設計された「ReThinkDB」、ロックもログも使わない新しいリレーショナルデータベースのアーキテクチャ SSDがHDDに代わるストレージとして普及しようとしていることを背景に、SSDに特化したまったく新しいアーキテクチャを備えたリレーショナルデータベースを開発しようとしている企業があります。「ReThinkDB」です。 昨年7月に、PublickeyではReThinkDBの概要を記事「SSDに最適化したデータベース「RethinkDB」、ロックもログも使わずにトランザクション実現」で伝えました。 その記事の中では、ReThinkDBがロックを使わずにトランザクションを実現し、データベース利用中でもスナップショットがとれ、また異常終了しても容易に復帰できる機能を備えている、といったことを紹介しました。 4月に米サンタクララでに行われた「MySQL Conference & Ex
HDDをSSDにしたらデータベースはどれだけ速くなるか？ オラクルと富士通が実験
リレーショナルデータベースを利用する際には、高い性能を引き出すために物理設計をし、スキーマを工夫し、パラメータのチューニングを行うことがつねに行われてきました。 性能のボトルネックはたいがいHDDにあり、いかにそのボトルネックを回避するかがチューニングのポイントですが、最近では性能向上のための武器として、HDDよりもずっとアクセス性能の高いSSDが注目されています。SSDはHDDと置き換えるだけで、アプリケーションにまったく手を加えずに性能向上を可能にする手段として非常に魅力的です。 HDDの代わりにSSDを利用したら、リレーショナルデータベースの性能はどれだけ向上するのでしょうか？ オラクルと富士通が共同検証を行い、その結果をホワイトペーパーとして先週発表しました（参考「日本オラクルと富士通 フラッシュ技術活用によるデータベース高速化を共同検証」）。 ホワイトペーパーでは、HDDの代わり
京都収納棚紅玉束縛： Rubyで簡単、DBプログラミング - mixi engineer blog
静かに暮らしたいmikioです。今回は、新進気鋭のDBMであるKyoto CabinetのRubyバインディングを駆使してお手軽にデータベースプログラミングを行う方法について述べます。 Kyoto Cabinetのおさらい Kyoto Cabinet（KC）は、Tokyo Cabinet（TC）に比べて、最適化された性能よりも保守性を重視したDBMの実装です。オブジェクト指向プログラミングの技法を用いて、少ないコード記述量で容易に機能追加できるように設計しています。また、実装としては、空間効率の向上と並列処理性能の向上を重視しています。以下のプレゼン資料も参考になると思います。 TCでもハッシュ表やB+木などのデータ構造を動的に切り替えて同じインターフェイスで操作するための「抽象データベース」という機構がありましたが、KCでは同じことを「多相データベース（polymorphic datab
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