ActorDB | Distributed SQL database with linear scalability
Features ActorDB is strongly consistent, distributed and horizontally scalable. Based on an industry-proven reliable database engine. Scalable ActorDB can run on a single server or hundreds. It can store gigabytes or petabytes. Features Full relational database within an actor. Queries and transactions over multiple actors. Redundant. Massively concurrent. No single point of failure. ACID. Connect
InfluxDB | Real-time insights at any scale | InfluxData
Integrations & Collectors 300+ plugins, easy interoperability
ACM Queue - BASE: An ACID Alternative: In partitioned databases, trading some consistency for availability can lead to dramatic improvements in scalability.
Erlang for Concurrent Programming Designed for concurrency from the ground up, the Erlang language can be a valuable tool to help solve concurrent problems. A Conversation with Steve Bourne, Eric Allman, and Bryan Cantrill In part two of their discussion, our editorial board members consider XP and Agile. A Conversation with Steve Bourne, Eric Allman, and Bryan Cantrill In part one of a two-part s
Drizzle in Launchpad
7.2.3 Released on 2012-08-02 Fix for CTRL-Z for shutdowns. Many updates for JSON server. Improvements comp... 7.1.36 and 7.2.2 Released on 2012-05-23 7.1.36 is maintance release. 7.2.2 includes new work enabling SSL connections... 7.2.1 on 2012-05-08 First alpha release. 7.1.35 has been released. on 2012-05-08 7.1.35 is a maintenance release for 7.1. Fremont beta is out! on 2011-10-25 That's right
新しくなったAutoPagerizeのSITEINFOバックエンドwedata - bits and bytes
AutoPagerizeのSITEINFOがwedataという、キーと値を管理することを目的としたwikiのようなもので管理されるようになりました。このwedataはキーと値を管理するだけの単純なデータベースを不特定多数で編集することができる仕組みです。新しく自分でデータベースを作れことができるようになっているのでAutoPagerizeのSITEINFOだけでなく、自分で作ったスクリプトのためのSITEINFOをかんたんに作ったりすることができます。 私が作ったわけではないのですが、去年のはじめからこんな仕組みがほしいなと思っていたようなものになっていてとてもうれしいので、ちょっと長いですがwedataの紹介をしたいと思います。 AutoPagerizeとそのしくみ いろんなサイトで次のページを自動的に表示するためのGreasemonkeyスクリプトのAutoPagerizeは、wiki
RDBMSでは不十分
リレーショナルデータベースはクライアント/サーバモデルに適合するものの、サービスの世界では新しいソリューションが必要である(source)。RDBMSはスケーラビリティの問題に陥りやすい。冗長性や並列性をどのようにして実現すればいいのか(source)？ （リレーショナルデータベースは）単一故障点となります。特に複製はささいな事ではありません。疑問に思うのであれば、全く同じデータを必要とする2つのデータベースサーバがあることによって起こる問題を考えて見てください。データを読んだり書いたりするために両方のサーバがあると、同時に変更するのが困難になります。マスターサーバとスレーブサーバがあっても、良くありません。なぜなら、マスターはユーザが情報を書き込む際、沢山の熱を帯びるからです。 また、Assaf Arkin氏も整合性を書くこと(source)はRDBMSが自身の重さで内破してしまう理由で
Google Research Publication: Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data
Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, Wilson C. Hsieh, Deborah A. Wallach, Mike Burrows, Tushar Chandra, Andrew Fikes, and Robert E. Gruber Abstract Bigtable is a distributed storage system for managing structured data that is designed to scale to a very large size: petabytes of data across thousands of commodity servers. Many projec
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