SQL vs NoSQL、グーグルにおける戦い（前編）。Google I/O 2012
SQLとNoSQLではどちらが優れているのか？ グーグルの担当者がディベート（というより小芝居：-）を行ったセッション「Google I/O 2012 - SQL vs NoSQL: Battle of the Backends - YouTube」が公開されています。 このセッションは、先々週開催されたGoogle I/O 2012で行われたもの。SQLとNoSQLには機能的にどのような違いがあり、どう使い分けるべきなのか、明確な説明が参考になります。 ハイライトを紹介しましょう。 クラウドにおけるデータベースのメリット グーグルのAlfred Fuller氏（NoSQL担当）。 クラウドはフォルトトレラントでメンテナンス不要、パッチも私たちが適用しており、利用者は運用について心配する必要がない、といったメリットがある。 データのレプリケーションや地域分散でデータも保全され、インターネッ
ヤフーを変え始めたHadoop
ヤフーが日本独自の検索関連サービスの開発で、オープンソースの分散処理ソフトである「Hadoop」の活用を進めている。Hadoopを使うことで、従来は6時間以上かかった処理がわずか5分半で済むようになった例もある。2009年秋には組織を整備し、適用範囲を全社に広げている。 Hadoopは、米グーグルが開発した分散処理ソフト「Google File System（GFS）」と「MapReduce」を模したオープンソースソフトである（図）。GFSとMapReduceは、グーグルのクラウドを支える基盤技術。Hadoopを使うと、複数台の安価なPCサーバーを連携させ、数十テラ～数ペタバイトに及ぶデ ータを高速に処理できる。 Hadoopを日本国内で最も積極的に利用している企業はヤフーだ。2008年ごろから部署単位でHadoopの導入を進め、Hadoopを使う事例が10件を超えるようになった（表）。
Google App Engine入門：Datastore上で「ユニーク制限」を実現する方法
Google App Engine のDatastoreには、通常のリレーショナルデータベースと比べた時にいくつかの制限があるが、その一つが「このプロパティの値は常にユニークでなければならない」という指定（ユニーク制限）ができないことである。 Invoice IDのように自動生成するものであれば、アプリケーション側でなんとかすることも簡単だが、メールアドレスやハンドル名など、ユーザーが入力するものになると、ユニークであることをきちんと判定した上でEntityを作ることが必要になる。 もちろん、単純に「有無をチェックして、なければ作る」というプログラムではスレッド間の競合に対応できないので、そこはトランザクションを使ってアトミックに処理をする必要がある。 App Engine上でトランザクションを実現するには、エンティティグループという仕組みを使って行うが、気をつけなければいけないのは、エン
優良企業はなぜHadoopに走るのか
ちなみに、この分析のために必要とされるMapReduceのコードであるが、そのサイズはわずか20ステップだという。Yahoo!のプレゼンテーターである、エリック・バルデシュバイラー氏によると、たとえ経験の浅いエンジニアであっても、MapReduceによるプログラミングは可能であるとされる。 また、VISAのジョー・カニンガム氏からも、貴重なデータが提供されていたので以下に紹介する。同社では、1日に1億トランザクションが発生するため、2年間で700億強のトランザクションログが蓄積され、そのデータ量は36テラバイトに至るという。こうしたスケールのデータを、従来のRDBを用いて分析するには、約1カ月の時間が必要とされてきたが、Hadoopを用いることで13分に短縮されたという。 これまでは、Yahoo!にしろVISAにしろ、膨大なデータをRDBに押し込むほかに方法はなく、その分析に数十日を要する
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