グーグル、NoSQL軽量ライブラリ「LevelDB」を公開。ChromeブラウザのIndexedDBとして採用
LevelDBはSQLをサポートせず、クライアント／サーバ型でもなく、シングルプロセスからアクセスされることを想定したいわゆるNoSQLの高速なキーバリュー型データストアを実現するためのライトウェイトなライブラリだと説明されています。 ChromeブラウザでHTML5の仕様として策定中のIndexedDBを実装するものとして開発されたようです（ドキュメントに明記されていないのですが）。 LevelDBを開発した理由 LevelDBのWebサイトによると、LevelDBは以下の主な機能を備えています。 基本的な操作は、Put(key,value), Get(key), Delete(key) 1つのトランザクションとして複数の変更操作が可能 データは自動的に圧縮し保存される Hacker Newsの記事によると、当初はLevelDBを開発する代わりに平林幹雄氏が開発したTokyo Cabin
NoSQLデータベース、Key-valueストアの「Redis 2.0」がリリース | OSDN Magazine
Key-valueストア型データベース「Redis」の開発チームは9月3日、最新版「Redis 2.0」を公開した。MULTI/EXECコマンドの追加や仮想メモリ対応などが特徴となる。ライセンスはBSD License。 RedisはANSI Cで書かれたKey-valueストア型データベース。memcachedと似ているが、データをストレージに永続的に格納でき、格納するデータの形としてテキストだけでなくリストやセット、順序付きセットなども利用できる点が特徴。ANSI Cで実装されており、POSIX互換であるLinuxや各種BSD、Mac OS XやSolarisなどのシステムで動作する。公式にはサポートしていないものの、Windows環境でもCygwinを利用することでコンパイルおよび実行が可能だそうだ。 また、単なるKey-Valueストアとは異なり、すべてのデータ型に対し要素の挿入や
さくらインターネット、NoSQLデータベースのテストサービスを開始
サーバホスティング大手のさくらインターネットは、NoSQLデータベースの一種であるキーバリュー型データストア（KVS）を試験的に同社のサーバ上で提供する「KVSアルファテストサービス」を行うと、さくらインターネット研究所のブログで明らかにしました。 キーバリュー型データストアは、リレーショナルデータベースよりも単純な形式でデータを格納し、データ操作もシンプルなため、スケーラビリティや高速なアクセスを実現しやすく、クラウドの特徴を活かせるデータベースとして最近注目されています。 今回のアルファテストサービスでは、memcachedプロトコルを用いてさくらインターネット研究所が提供するキーバリュー型データストアを運用しているクラウドへアクセスし、利用する形態をとるようです。 KVSの中身はグリーが開発したFlare キーバリュー型データストアにはApache FoundationのCassan
Legacy Communities - IBM Community
If you’re looking for a developerWorks forum — Don't panic! You are in the right place. You are here because specific IBM developerWorks forums, blogs and other Connections content have been decommissioned. This page will help you find the content you are looking for, get answers to your questions, and find a new community to call home. Where am I? You are on the IBM Community area, a collection o
Flareを使う(インストール編)
カテゴリー DX (2) 一般 (59) 研究会 (6) 働き方 (4) 技術 (352) Edge AI (2) Edge Computing (13) Erlang (1) FIWARE (2) Fog Computing (10) Infiniband (31) Internet of Things (32) Key Value Store (17) Linux (3) Linux KVM (10) Machine Learning (5) RealTime Web (14) SRE (3) Webサービス (42) インフラ (8) コンテナ (4) ストレージ (93) データセンター (7) データベース (47) データ流通 (6) テレプレゼンス (2) ネットワーク (215) 仮想化 (111) 災害コミュニケーション (26) 空間情報 (30) 量子コンピューティン
Key Value Storeについて
主な3つの機能について実装状況を示してみました。 「データ永続化」とは、ストレージサーバを再起動してもデータが失われないようにデータをメモリではなくHDD等に格納できる機能です。例えば、memcachedはメモリにデータを置くため、ストレージサーバを再起動するとデータが失われます。 「データ冗長化」とは、格納したデータがストレージサーバ側で自動的に複数のストレージサーバにコピーが作られる機能です。1台(または数台)のストレージサーバがダウンしてもデータが失われることはありません。 「データ分散」とは、キーのハッシュ値等を元にデータの格納先のサーバを振り分ける機能で、負荷分散を図ることができる機能です。なお、memcached、Tokyo Tyrantにはサーバ側での分散機能はありませんが、クライアント側のライブラリによって格納先サーバを分散させることも可能です。 memcachedプロトコ
MongoDBを今日から始めるためのドキュメント - Masatomo Nakano Blog
追記: 最新情報はこちらです。 MongoDBが流行ってきてる風なので、これだけ読んでおけばMongoDBの雰囲気がわかるだろうってところを、日本語訳が終わっているところから集めてみた。 なるべく順に読めるように並べたつもりだけど、前後してるところもあると思うので、とりあえず読み進めるのをお勧め。 まず、何はなくとも、 コレクション (Collections) 次にコレクションを触るためのシェル。MongoDBのシェルというのは、RDBMSでいうとSQLを直接叩くところで、PostgreSQLのpsqlコマンド, MySQLのmysqlコマンドみたいなもの。 実際にMongoDBを使って開発する場合、直接MongoDBを操作するよりも、各言語(PHPとかRubyとかJavaとか)のマッパー経由で使うことが多いとは思う。しかし、SQLを知らないとO/Rマッパーを使いこなすのが難しいように、シ
「MongoDBをプロダクション環境で使ってみて」 - Masatomo Nakano Blog
8ヶ月間、MongoDBをプロダクションで使っている人のブログ記事が面白かったので、興味深いところだけまとめてみた。 原文はこちら 。 8ヶ月間使ってデータベースの規模は、Collections (tables): 17,810Indexes: 43,175Documents (rows): 664,158,090 master/slaveのマニュアルでのフェイルオーバ環境で運用してきた。masterは72GBのRAMslaveは別のデータセンタ ディスク的にきつくなってきたので、手動でShardingをし4つのDB(Master 2つ / Slave 2つ)に分けることにした。 namespaceの限界があるので、データを3つのMongoDB( これは物理的なサーバではなくてMongoDBのデータベースの単位)に分割している。現在のnamespaceの数は、 db.system.name
kumofsはなぜスケールするか - Blog by Sadayuki Furuhashi
先日、分散Key-valueストア kumofs を公開しました。 多く方から反響とフィードバックをいただいています。ありがとうございます。 今回は、kumofs はなぜスケールするのか、なぜスケールすると言えるのかーということについて紹介したいと思います。 ところでスケーラビリティとは何か？ スケーラビリティとは、利用者や仕事の増大に適応できる能力・度合い とされています（端的！）*1 。Scalability を日本語にすると、拡張性 と訳されるようです。 ただ一口でスケーラビリティと言っても、様々な側面があります。ITシステムでは主には処理性能と運用に関することを指す場合が多いと思いますが*2、その中にも様々な側面があります。 なぜスケーラビリティが必要か スケーラビリティは システムなどが持つべき望ましい特性 であって、高いに越したことはありません。しかし、高いスケーラビリティはタ
kumofs を KVM 上の Debian(lenny) にインストールして動かすまで - なんとなく日記
KVM on Debian(lenny) を使ったサーバを構築してみます． システムインストール 最初は virt-manager などで VM を作成．ホスト名は kumofs で標準システムのみに． 下準備 まずは基本セットをインストール $ su - # aptitude install sudo vim lv openssh-server # update-alternatives --config editor There are 4 alternatives which provide `editor'. Selection Alternative ----------------------------------------------- 1 /bin/ed *+ 2 /bin/nano 3 /usr/bin/vim.tiny 4 /usr/bin/vim.basic Pr
key-valueストアの基礎知識
首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は Software Design 誌 2010年 2月号に掲載された以下の記事の元原稿です。 Software Design 誌編集部の了承の元に、本ウェブページに掲載しております。 首藤一幸: "key-valueストアの基礎知識", Software Design 2010年 2月号, p.14-21, (株)技術評論社, 2010年 1月 18日 クラウド、特にPaaS向けのソフトウェア開発が現実のものとなり、 そこではリレーショナルデータベースとは違ったデータベースが 勢いを増しています。 その代表であるkey-valueストアを解説します。 もくじ key-valueストアとは なぜkey-valueストアか key-valueストアの使いどころ key-valueストアとNoSQLの
100行ぐらいで分散しないKVSを実装する(Go) - 酒日記 はてな支店
54行で分散KVSを実装する（レプリケーション機能付き）をみて、Go でとりあえず分散もレプリケーションもしないのを書いた。 といっても rpc ライブラリは付いてきているので、それを使うだけ。http://golang.org/pkg/rpc/ サーバ側の保存は map[string] string な変数を読み書きするだけ。単純ですね。 リポジトリはこちら http://github.com/fujiwara/go-simple-kvs クライアントのコードはこんな感じになります。 import ( "kvs"; "log"; ) func main() { // サーバに接続 client, err := kvs.NewClient("localhost:1975"); if err != nil { log.Exit("kvs error:", err); } var value
YappoLogs: YAPC::Asia 2009 で「Key Value Store と ORM」について話します
YAPC::Asia 2009 で「Key Value Store と ORM」について話します このところ、MySQL と KVS と ORM 関連のエントリをいろいろ書いていますが、それは、スケールアウト可能で、かつ、インフラの人に怒られないアプリケーションを、今まさに作っている、という理由があるからです。 ただ、ブログエントリだとどうしても細切れになるので、一連のモジュールやプログラムを組み合わせて、どうやってスケールするインフラと繋げる部分を作るのかという話を YAPC::Asia 2009 でさせていただくことにしました。 YAPC::Asia 2009 は9月10日(木)と11日(金)の2日間、東京工業大学大岡山キャンパスで開催されます。今日からチケット販売も始まったので、興味のある方はお越しいただければ、と思います。 YAPC::Asia 2009 Key Value Sto
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