CAP定理を見直す。“CAPの3つから2つを選ぶ”という説明はミスリーディングだった
分散システムにおいては以下の3つの要素のうち2つしか同時に満たすことができない、というCAP定理を提唱したのは、Eric Brewer氏でした。 C：Consistency（一貫性） A：Availability（可用性） P：Tolerance to network Paritions（ネットワーク分断への耐性） 一般にリレーショナルデータベースでは、一貫性（C）と可用性（A）をできるだけ保証する代わりに、ネットワーク分断への耐性（P）を犠牲にしています。ネットワークが途中で切れたり大きく遅延した場合、動作が保証されなくなってしまうわけです。 一方でNoSQLでは一貫性（C）よりも可用性（A）とネットワーク分断への耐性（P）を優先させるものが多く、分散システムでの動作に向いていると説明されます。このようにNoSQLの説明にこのCAP定理がしばしば引用されることになり、NoSQLの普及とと
Kyoto Tycoon: a handy cache/storage server
Overview Kyoto Tycoon is a lightweight database server with auto expiration mechanism, which is useful to handle cache data and persistent data of various applications. Kyoto Tycoon is also a package of network interface to the DBM called Kyoto Cabinet. Though the DBM has high performance and high concurrency, you might bother in case that multiple processes share the same database, or remote proc
カラム型データベースでトランザクション処理を実現するカラクリとは？ 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5） － Publickey
カラム型データベースでトランザクション処理を実現するカラクリとは？ 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5） SAPのHANAは、最初からインメモリデータベースとカラム型データベースの技術を用いて高速な集計や分析処理と高速なトランザクション処理とを両立させることを目指して開発されたと、HANAの開発者でありSAPの共同創業者であるハッソ・プラッタナー氏はHANAの設計思想と実装を解説した著書「In-Memory Data Management」で書いています。 ここでは、その書籍および公開されている論文「Efficient Transaction Processing in SAP HANA Database – The End of a Column Store Myth」（SAP HANAデータベースにおける効果的なトランザクション処理 ― カラムストア神話の終焉）から
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
インメモリデータベースでサーバが落ちたらデータはどうなる？ 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3） － Publickey
インメモリデータベースでサーバが落ちたらデータはどうなる？ 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3） サーバのメインメモリ上にあるデータは、サーバの電源が落ちれば消えてしまいます。だからこそ、現在のデータベースではデータを失わないように永続化の手段としてデータベースやログをハードディスクに保存しています。 データベースをメインメモリ上に保持するインメモリデータベースでは、万が一サーバの電源が落ちるなどの物理的障害が発生したらどうなるのでしょう。メモリの内容が消えるのと同時にデータベースを失ってしまったり、整合性が失われるなどの問題が発生してしまう心配はないのでしょうか。 結論としては、インメモリデータベースでもつねにログをハードディスクやフラッシュドライブなどのストレージへ書き込んで、サーバの物理的障害に備えています。インメモリデータベースであっても、メインメモリだけに依
従来のデータベースをメモリに載せるだけではだめなのか？ 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2）
従来のデータベースをメモリに載せるだけではだめなのか？ 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2） 現代のサーバは1台で複数のプロセッサを備え、数百ギガバイトから数テラバイトのメインメモリを搭載可能です。これは多くの企業で利用されているデータベースがそのままメモリに載るほどの容量です。 大量のメモリを搭載したサーバを用いれば、Oracle DatabaseやSQL ServerやDB2など従来のディスクベースのデータベースでも、データベースをまるごとメインメモリのバッファキャッシュに載せることができます。そうすればディスクアクセスのボトルネックは事実上ほとんどなくせるため、高速なデータベースアクセスが実現します。 だとしたら、データベースをすべてメモリに載せる機能を備えたインメモリデータベースを、わざわざ使う必要はあるのでしょうか？ この疑問は、以前の記事「キャッシュの大き
インメモリデータベース、カラム型データベースは使い物になるのか？ 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1）
インメモリデータベース、カラム型データベースは使い物になるのか？ 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1） ERPベンダ最大手のSAPは2010年、新規に開発したデータベース「SAP HANA」（当時の名称は「SAP High-Performance Analytics Appliance」）を発表しました。 HANAの製品化を背景に、SAPは2012年5月にデータベース市場への本格参入を宣言し、オラクルやIBM、マイクロソフトとデータベース市場で競合していくことを表明。そして今年2013年2月にはついにERPと組み合わせた「SAP Business Suite powered by SAP HANA」の出荷を開始し、業務アプリケーションのバックエンドデータベースとしてHANAの本格利用を開始しました。 HANAには、これまで主流だったリレーショナルデータベースとは異なる
OSSピックアップ - データベースエンジン/サーバー編 | OSDN Magazine
「OSSピックアップ」は、世界最大のオープンソースソフトウェア情報サイト「freashmeat.net」に掲載されているオープンソースソフトウェアから、人気のあるものや最近注目を浴びているものをピックアップして紹介する企画である。今回はデータベースエンジン/サーバーとして分類されているオープンソースソフトウェアから注目のものを紹介する。 定番のデータベースエンジン「PostgreSQL」 PostgreSQLは20年以上の歴史を持ち、すべてのメジャーなOSで動作する、安定したリレーショナルデータベースシステム（RDMS）である。 PostgreSQLはACID（アトミック性/一貫性/独立性/永続性の頭文字を取った頭字語であり、トランザクション処理を行う際に必須の機能）を備えており、外部キー（foreign keys）や表結合（joins）、ビュー、トリガー、ストアドプロシージャといった、機
XMLデータベース - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "XMLデータベース" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年2月） XMLデータベースとは、XMLを扱うための機能を持つデータベースである。 狭義ではXMLのツリー構造をそのままデータ構造として持つ物を言うが、実際は伝統的な関係データベースにXMLを格納するものや、単にテキストファイルとしてXMLを格納するものなど様々である。現在ではXPath、XQueryで検索するデータベースをXMLデータベースと呼ぶことが多い。 現在でも広く用いられている関係データベースでは、一度作成されたデータ構造を運用中に変更することが一般的に
データベースもアジャイル開発に対応したい！ （1/3） － ＠IT
Jiemamy作者が考える “データベースの進化的設計” データベースもアジャイル開発に対応したい！ アジャイルの考え方においては、実装前にシステム要件・設計を確定させることはせず、常に変化を受け入れていく体制が必要です。アジャイル開発の考え方にのっとるなら、アプリケーションだけではなくデータベースについても設計の凍結はせず、また、ソースコードに限らずデータベースの構成・設計についてもリファクタリングが適用されるべきです。Jiemamyはこの問題に取り組むプロジェクトとして始められました。本稿ではこのJiemamyの取り組みを紹介します。 ソースやスキーマだけ管理しても意味がない 近年注目を集めている「アジャイル開発」は、リファクタリングが重要な要素の1つであることはご存じのとおりです。アジャイルの考え方においては、実装前にシステム要件・設計を確定させることはせず、常に変化を受け入れていく
3.3.2 オブジェクト指向データベース
(1) オブジェクト指向データーベース出現の背景 オブジェクト指向データベース(OODB:Object-Oriented Dtatabase)出現の背景はオブジェクト指向のシステム開発およびプログラミングの急速な浸透と発展において，アプリケーションプログラムが生成したオブジェクトを保存し，永続化する必要に迫られてきた。当初は，RDBMSを用いてオブジェクトを管理する方法が取られたが，この方法はオブジェクト指向の根幹であるカプセル化の原則を壊すこととなり，なんとしてでもカプセル化されたままの状態でオブジェクトを保存するための仕組みが必要であった。そこで開発されたのがOODBMSである。一方，これとは異なる要求として，既存のDBMSが採用しているデータモデルではデータ構造を表現することが困難なデータ構造を持つ世界が存在し，この構造を簡潔に表現したいという要求があった。 1980年代後半に
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