MongoDBの様なNoSQLに勢いがあるのは何故ですか？SQLと比べてどんな利点や欠点がありますか？ - Quora
回答 (3件中の1件目) ハイプサイクルという概念をGartnerグループが提唱してまして、様々な流行りスタリのサイクルを分析する標準的な方法となっています。 ハイプとは過度な期待や熱狂を意味する言葉です。一発屋芸人の人気のカーブみたいなもので、テツandトモみたいに安定する場合と、消えていくものがあります。芸人ではありませんがDA PUMPは一茶の人間性もありまして、次は厳しいけど定着すると思っています。 なんだかのトリガーで評価が上がり始め、ピークを迎える。その後評価が下がっていき、底を打つと少し上がって定着するという経過をたどるとしています。これと同じモデルで、流行りのハイテク...
If all these new DBMS technologies are so scalable, why are Oracle and DB2 still on top of TPC-C? A roadmap to end their dominance.
(This post is coauthored by Alexander Thomson and Daniel Abadi) In the last decade, database technology has arguably progressed furthest along the scalability dimension. There have been hundreds of research papers, dozens of open-source projects, and numerous startups attempting to improve the scalability of database technology. Many of these new technologies have been extremely influential---some
カラム型データベースはなぜ集計処理が高速で、トランザクションが苦手なのか。インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その4）
カラム型データベースはなぜ集計処理が高速で、トランザクションが苦手なのか。インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その4） 現在主流となっているOracle、SQL Server、DB2などのリレーショナルデータベースは事実上すべて、行（ロー）指向で内部の処理を行っています。一方で、最近急速に注目されているのが、列指向で内部処理を行い、大量データの集計や分析処理に優れた「カラム型データベース」（あるいはカラム指向データベース、カラムナーデータベース）です。 カラム型データベースはSybase IQやNetezza、Verticaなどデータウェアハウス専用のデータベースで主に採用されています。また、SQL Serverには「ColumnStore Index」、Oracle Exadataには「Hybrid Columnar Compression」と呼ばれるカラム型データベースの
グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
NoSQL Data Modeling Techniques
NoSQL databases are often compared by various non-functional criteria, such as scalability, performance, and consistency. This aspect of NoSQL is well-studied both in practice and theory because specific non-functional properties are often the main justification for NoSQL usage and fundamental results on distributed systems like the CAP theorem apply well to NoSQL systems. At the same time, NoSQL
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
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
第5回 大規模データを扱うためのHBaseとCassandra | gihyo.jp
どんなところに使える？ HBaseやCassandraはどちらもRDBMSで扱いきれないような大規模なデータの扱いに力を発揮します。強力なスケーラビリティも備えているため、データが増えても処理速度はそれほど低下しません。また、列指向データベースの強みを活かして、大量のデータを更新するようなバッチ処理のストレージとして利用しても有用でしょう。 具体的な利用シーン 大規模なデータをスケーラブルに処理する必要がある場合 大量データをバッチ処理する際のストレージとしての利用 HBaseのインストール 本稿では、実際にHBaseを使ってみましょう[1]。 まずは1台のサーバ上で環境を整えます。わかりにくかもしれないので、以下の手順を参考にしてください。JDK6およびHadoopのインストールが必要です。 プロンプト1 HBaseのインストール＆起動の手順 # http://java.sun.com
ビッグデータ時代に熱望される3つのスキル｜【Tech総研】
今年になって「ビッグデータ」という言葉がクローズアップされるようになった。今後、大量なデータを保管するだけではなく、効率的な分散処理、そして分析によってビジネスにどう活用していくかが重要視されている。本格的なビッグデータ時代を迎える今、必要とされるエンジニアについて探ってみたい。 ビッグデータとはその名の通り、大量のデータを指す。その定義は人により異なるが、一般的には数百テラバイトからペタバイト級以上のデータを指すことが多い。 しかし最近になってなぜ、「ビッグデータ」というキーワードが注目を集めるようになったのか？その理由について、ビッグデータ関連の記事を寄稿するなど、ビッグデータ事情に詳しい栗原氏によると、「ビジネスパーソンの注目が集まった」ことだという。 「大容量データをどう効率的に処理・保管するか、というビッグデータ類似のコンセプト自体は10年以上前からありました。しかし、データ管理
NoSQLとHadoopを、オラクルは企業が使うデータベースとしてどう位置づけようとしているのか？
「NoSQLはソーシャルメディアのようなネットアプリケーション向けであり、企業内のデータベースとしては向かない」。これまでNoSQLデータベースは一般にそう思われていました。 しかしオラクルは今月、サンフランシスコで開催した「Oracle OpenWorld 2011」でビッグデータ市場への参入を表明。製品として、企業向けデータベースとしてキーバリュー型データストア「Oracle NoSQL Database」と「Apache Hadoop」を搭載した「Oracle Big Data Appliance」を発表しました。 オラクルは企業が使うデータベースとしてNoSQLやHadoopをどのように位置づけようとしているのでしょうか？ 昨日10月25日に都内で開催された日本オラクル主催のイベント「Oracle Database/Exadata Summit」において、米オラクルでデータベース製
Visual Guide to NoSQL Systems - Nathan Hurst's Blog
There are so many NoSQL systems these days that it's hard to get a quick overview of the major trade-offs involved when evaluating relational and non-relational systems in non-single-server environments. I've developed this visual primer with quite a lot of help (see credits at the end), and it's still a work in progress, so let me know if you see anything misplaced or missing, and I'll fix it. Wi
NoSQLのCouchbaseとNTTドコモが戦略的提携。NTTドコモの次期サービスに採用検討か？
NoSQLデータベースを開発する「Couchbase」は、NTTドコモの海外拠点の1つで米国にある「Docomo Innovations」と、戦略的提携（strategic customer relationship）を結んだことを発表しました。 Couchbaseは、ドキュメント管理を得意としJSONでデータの入出力が可能なCouchDBと、memcachedとプロトコル互換を保証しつつ、階層型データストア管理などを実現してきたMembaseが今年の2月に合併してできた会社です。 同社のNoSQLデータベース「Cauchbase」は、iPhoneやAndroidなどモバイルデバイスに対応すると同時に、サーバやクラウドなどでも動作し、両者のリアルタイムなデータ同期も特徴となっています。 今回の提携発表の中で、NTTドコモ サービス＆ソリューション開発部 部長 栄藤 稔氏は次のようなコメント
グーグルがNoSQL軽量ライブラリ「LevelDB」をオープンソース化。SQLiteとの比較ベンチマークも公開
グーグルがNoSQL軽量ライブラリ「LevelDB」をオープンソース化。SQLiteとの比較ベンチマークも公開 キーバリュー型データストアは、いわゆるNoSQLデータベースの代表的な種類の1つ。LevelDBは以下のような特徴を備えています。 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 SQLite、Kyoto TreeDBとの比較ベンチマークも LevelDBはC++で書かれたライブラリで、今後のChromeブラウザのIndexedDBはLevelDBで実装されると説明されています。 Upcoming versions of the Chrome browser include an implementation of the IndexedDB HTML5
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
m7a.me - m7a リソースおよび情報
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ビジネスインテリジェンスDBMSの夜明け。あるいはカラム型、インメモリ型など新たなデータベースの勃興
カラム型データベース（もしくはカラムナデータベース）については、以前の記事「カラムナデータベース（列指向データベース）とデータベースの圧縮機能について、マイケル・ストーンブレイカー氏が語っていること」で紹介したことがありました。 この記事は2009年10月に書いたのですが、その後カラム型データベースの存在感が急速に高まってきました。それは、ビジネスインテリジェンス（BI）の用途で大規模データ分析をする場合に、従来のリレーショナルデータベースよりもカラム型データベースの方が高い能力を発揮するためです。 米調査会社フォレスターリサーチのブログにエントリされた「It's The Dawning Of The Age Of BI DBMS」（ビジネスインテリジェンスDBMS時代の夜明け）では、従来の行ベースのリレーショナルデータベースは、BIの分析に向いていなかったと指摘しています。 Becaus
ビッグデータにこれから起きること11の予想
ビッグデータの登場とその分析は、いまのIT業界の大きなトピックの1つです。Hadoopのような大規模分散ソフトウェアに注目が集まり、オラクルのExadataなどデータウェアハウス専用ハードウェアが次々に登場し、またIBMによるNetezzaの買収、EMCによるGreenplumの買収、ヒューレット・パッカードによるVerticaの買収などはすべて、ビッグデータをめぐる動きだといってよいでしょう。 11 Big-Data Analytics Predictions for 2011 -- TDWI - The Data Warehousing Institute そのビッグデータの分野で2011年になにが起きるのか？ Ingres CorporationのシニアバイスプレジデントKetan Karia氏がThe Data Warehouse Instituteに掲載された記事「11 Big-
CouchDB Vs MongoDB
This document discusses NoSQL databases and provides an example of using MongoDB to calculate a total sum from documents. Key points: - MongoDB is a document-oriented NoSQL database where data is stored in JSON-like documents within collections. It uses map-reduce functions to perform aggregations. - The example shows saving ticket documents with an ID and checkout amount to the tickets collection
CassandraとHBaseの比較して入門するNoSQL
第10回Cassandra勉強会にて発表したスライドに、勉強会後のフィードバックを反映させた物です。Read less
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