それは 世界でも最大級の KeyValueStore
そんなKey Value Store それは Amazon S3(Simple Storage Service) その名前からは、ファイルを置いておくためのストレージという印象の強いサービスで、実際に保存ファイル数は5,660億個(2011年10月現在)にもなります。毎秒のアクセスも約40万回もあると言われています。Amazon Web Servicesが提供するサービスの中でも一番古いサービスになります。(現在のProduct Adevertising API を除く。) 今日はまず、Amazon S3がどんなサービスなのかを追っていきます。その後になぜ私が、このストレージサービスをKeyValueStoreと紹介するのかについて書きます。 AmazonS3の特徴 Amazon S3はシンプルなHTTPのインターフェイスでアクセスができるストレージサービスです。データを分散して保存してく
GoogleのDatastoreでキーバリュー型DBを体験
これからは、Google App Engine（以下、App Engine）の環境でデータベースを操作してみましょう。App Engineで使用できるデータベース管理システムは「Datastore（データストア）」と呼ばれます。リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS、Relational Database Management System）とは違う、キーバリュー型（Key Value Store、KVS）」のデータベース管理システムです。 Datastoreは、これまで一般的だったRDBMSとは異なる設計思想を持っています。RDBMSのような複雑なフィルタで条件を指定できませんし、トランザクション処理も限定した範囲でしか使用できません。さらにRDBMSでは、一つのレコードに複数のフィールドがありましたが、Datastoreでは基本的に一つのレコードに「Key（キー）」と「Va
クラウドアプリケーション開発をJavaScriptだけで！
対象ユーザ GoogleのPaaS型クラウド「Google App Engine」に興味はあるが経験のない方。JavaScriptやActionScriptによるプログラミング、およびjQueryでの簡単なプログラミング経験のある方。JavaやPythonの開発経験は不要です。 必要な環境 コマンドライン動作環境 Java SE5またはJava SE 6 Eclipse（オプショナルですが強く推奨） 1 クラウド移行の意義 1.1 災害発生時に実証されるクラウドの威力 5年ほど前から米国で構築され始めたクラウドコンピューティングは、日本でも急速にその価値が認識され存在感を高めつつあります。クラウドは東日本大震災への対応と復興/復旧においても、公共Webサイトの複製を構築したり業務システムを復旧させたりするときに、拡張性・可用性・迅速性などがいかんなく発揮されています。もちろん平時での利用で
［Google App Engine編］大量データの処理はかかる時間に注意
Google App Engineで大量データを処理する場合、特別な配慮が必要になります。処理時間の制限など、独特の制約に引っ掛かる恐れがあるからです。 大量データを扱うケースとして、テーブルのスキーマ変更、検索結果のダウンロードなど、データの一括処理という三つについて、それぞれの設計ノウハウを解説します。 スキーマのバージョンをフィールドに持つ 一つ目の設計ノウハウは、テーブルのスキーマを変更する際に効果があるものです。 稼働中のシステムにおいて、機能を追加・変更する際、テーブルのスキーマ変更が必要になる場合があります。スキーマの変更に備えて、Google App Engineでは、RDBベースの場合とは違った設計が必要になります。「スキーマのバージョンをフィールドに持つ」というものです。 Datastoreはそもそも、同じテーブル内で、異なるスキーマのレコードが混在していてもかまわない
Googleの巨大分散データストアBigtableとDatastoreを理解する
今回は、米Googleのクラウド環境に存在するデータベースBigtableとDatastoreサービスを紹介します。「巨大分散」という新たなデータベースの地平を切り開くためにどのような工夫をしているか、じっくり見ていきましょう。 「Bigtable」は、Googleの主要なサービスを支える独自の巨大分散データストアです＊1。Bigtableは、2005年4月から本格的な運用（プロダクション利用）が開始されたもので、Googleの検索サービスをはじめ、Gmail、YouTube、Google Maps、Google日本語入力、そしてApp Engineなど、70以上のプロジェクトで利用されています。その規模は、数P（ペタ）バイト～数十Pバイトに達しているでしょう。 Bigtableは、Google検索サービスにおける膨大なコンテンツやインデックスを保持し、高速に検索するための専用データストア
Dojo道場 ～ 第2回「データAPI（dojo.data）を使いこなす」
1. はじめに - dojo.dataとは Dojoが備えるデータAPIであるdojo.dataはデータの入出力を抽象化し、統一された操作を提供する一連のAPIです。これはSQLコマンドにたとえることができます。SQLコマンドをひとたび覚えれば、実際に背後で動作しているデータベース（DBMS） が何であるか（DB2やOracle, MySQLやPostgreSQLなど）を気にすることなく、基本的には同じ操作でデータをやり取りできますね。同様にdojo.dataのAPIを使えば、実際のデータをどこに・どのように格納しているかは気にせずに、開発者はデータのやり取りをできるようになります。 dojo.dataではデータを入出力する機能を持つオブジェクトをデータストアと呼びます（または、省略してストアと呼ぶこともあります。ソース中に現れるコメント、変数名などには短くstoreと記述してあることが多
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
もうスキーマ定義とかしなくていいんだよ
