ドキュメント指向のNoSQLデータベース（CouchDB、MongoDB）編
書籍紹介 本連載は下記書籍から第5章を基に、＠IT向けに再構成して掲載しています。 目次 序 章 ビッグデータの時代 第1章 NOSQLとは何か? 第2章 NOSQLのデータモデル 第3章 アーキテクチャの基本概念と技術 第4章 HadoopはNOSQL? 第5章 主なNOSQLデータベース製品 第6章 NOSQLデータベースの選択基準 第7章 NOSQLを使うビジネス 本連載は書籍『NOSQLの基礎知識』（リックテレコム刊、ISBN：978-4897978871）で解説されている内容から一部を抜粋し、本連載向けに一部再編集して掲載したものです。 書籍では、一般にNoSQLと呼ばれている各種データベース技術について、基本概念から主要なプロダクトの特性、ベンチマーク結果までを紹介しています。データモデルやアーキテクチャの違いといった基本概念から、各プロダクトの特徴を理解できる内容になっていま
進化するNoSQLデータベース、SimpleDBやBigTableで一貫性やトランザクションを実現
クラウドの登場によって新たな種類のデータベース、NoSQL（Not Only SQLの略）と呼ばれる非リレーショナル型のデータベースが注目を浴びています。アマゾンのAmazon Web Servicesで利用可能なSimpleDB、グーグルのGoogle App Engineで利用可能なBigTable、Apacheで開発が進められているCouchDB、MemcachedやBerkeley DBなどよく知られたものもありますし、商用製品としてはOracle Coherence、IBM WebSphere eXtreme Scaleなどもあります（参考：NoSQLデータベースを40種類以上リストアップ、キーバリュー型にもいろいろある）。 NoSQLデータベースはリレーショナルデータベースとは異なり、スケーラビリティやアベイラビリティをトランザクションやデータ一貫性よりも優先させた実装が多いの
Cassandra、MongoDB、Redisなど主要NoSQL比較 | gihyo.jp
ハンガリーの企業でCTOを務めるKristof Kovacs氏による記事です。各主要NoSQLプロダクトについて機能比較や利用ケースなどをまとめています。この記事ではCassandraやRedisなど6つのプロダクトを挙げています（表1）。 CouchDBは使い勝手に優れており、双方向レプリケーションやリアルタイム更新をサポートしています。Redisは非常に高速なことが売りで、トランザクションや変更監視の機能が備わっています。Cassandraは書き込みが読み込みよりも速いことから銀行や金融などのリアルタイムなデータ解析が必要になる分野で実力を発揮し、Cassandraと同じくJavaで作られているHBaseは億単位の行と数百万のカラムというBig Dataを扱え、月に1,000億を超えるメッセージを処理するFacebookのバックエンドに採用されています。 次々にプロダクトが生まれた
NOSQLは「知る時代」から「使う時代」へ
本連載では、オープンソースの分散KVS（Key-Value Store）である「okuyama」と、その関連技術について、4回にわたって解説します。 okuyamaは、クラウド時代のデータ・ストレージと言われる、「NOSQL」と呼ぶ部類に属するデータ・ストレージです。連載では、NOSQLが登場した背景や関連ソフトウエアの特色を整理したのち、okuyamaの概要と機能の紹介、そして実際にどのように配置・運用するか、などを解説します。 第1回: NOSQLは「知る時代」から「使う時代へ」 - NOSQLの登場した背景や特性、NOSQLの種別を紹介します。 第2回: NOSQLの新顔、分散KVS「okuyama」の機能 - 分散KVS「okuyama」の概要から機能の詳細までを解説します。 第3回: 分散KVS「okuyama」の使い方 - 実際にokuyamaを起動してから利用までの手順と運用
NoSQLデータベースを使い始める前に
前回はNoSQLデータベースとRDBMSの設計思想の違いを解説しました。今回は、それを踏まえてNoSQLデータベースでデータベースを設計するときに覚えておきたいポイントを解説します。（編集部） NoSQLデータベース設計のセオリーとは？ 前回は、NoSQLデータベースが登場してきた背景や、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）との違いを解説し、いくつかの代表的なNoSQLデータベース製品を紹介しました。長年、データ管理の分野で主役を担ってきたRDBMSはデータ一貫性を強く保持する仕組みを備えていましたが、半面その特徴ゆえにネットワーク上の複数のサーバにデータを分散すると（分散環境）十分に性能を発揮できず、スケールアウトによる性能向上が困難であるという弱点を持っています。 分散環境において高い性能を発揮するNoSQLデータベースの世界では、一体どのような考え方でデータベースを設
NOSQLの新顔、分散KVS「okuyama」の機能
NOSQLについて解説した前回の記事は、いかがだったでしょうか。今後のアプリケーションでは、増え続けるデータを扱うことが非常に多くなると思います。前回の記事が、こうしたケースに適した新たなストレージの1つとして、NOSQLを理解するきっかけになっていたら幸いです。 連載2回目の今回は、NOSQLの1つである「okuyama」の全体概要と、機能的な特徴を紹介します。 1. 「okuyama」の概要 okuyamaは、まだ聞きなれない方も多いかと思いますが、筆者が開発している分散キー・バリュー・ストアです。2009年12月ごろから開発を始めました。現在はSourceforge.jpにて公開しています。もともとは学習を兼ねて作成したため、一部のログ・ライブラリなどを除き、すべて1から実装しました。2010年1月にファースト・リリースを行い、現在はバージョン0.8.6となっています。 以降は、ok
Cassandraのはじめ方─手を動かしてNoSQLを体感しよう 記事一覧 | gihyo.jp
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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
クラウド時代、ビッグデータ時代に求められるスキルは何なのか？ - wyukawa's diary
Google App EngineやAmazon EC2、Microsoft Azure、SalesforceなどのSaaS/PaaS/IaaSが広まるにつれて、 またHadoopやNoSQLのようなビッグデータを扱う技術が登場し広まるにつれて、 従来のシステム開発とは求められるスキルも変わってくるのではないかと思いつつあります。 そしてこれはSIerとかWeb業界とか関係無い気がしています。 ここで言っている従来のシステム開発というのは役割に応じた分業体制による仕事の進め方のことです。 つまり業務SEがお客さんと要件をつめ、インフラSEがインフラ設計をし、アーキテクトがアプリの基盤を設計し、開発者が実装し、QAが試験するという流れのことです。 個々の作業自体はクラウド時代、ビッグデータ時代でも必要なのですが、その中身が変わってきたため個々人の役割や求められるスキルも変わっていくように思い
〜うまく動かすMongoDB〜仕組みや挙動を理解する - doryokujin's blog
@doryokujinです。この業界で非常に強い影響力を持つ@kuwa_tw氏が某勉強会でMongoDBについてdisられており、このままではMongoDB自身の存続が危ういと思い、急遽ブログ書きました。（冗談ですよ） ザ・ドキュメント〜うまくいかないNoSQL〜 View more presentations from Akihiro Kuwano MongoDBを使っているときに出会うトラブルをうまくまとめてくださった「MongoDBあるある」的な良い資料だと思います。今日はここで書かれているトラブルの解決方法を提示したいと思います。恐らく@kuwa_tw氏は全ての解決方法を知っていながら、同じトラブルへ悩む人のためにあえてdisったのだと思います。 MongoDB はデータベースもコレクションも存在しなければ自動作成してくれる mongoシェルを起動する場合、たいていは $ mong
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