第4回 スキーマレスで柔軟に扱えるMongoDB | gihyo.jp
はじめに 今回はドキュメント指向型データベースの代表としてMongoDBを取り上げます。ドキュメント指向型データベースはRDBMSと違って、スキーマ（テーブル定義）が必要ないことが大きな特徴です。 今回も利用したコードやプログラムはgithubに置いてあるので適宜参照してください。 MongoDBの特徴 前々回、前回と紹介したmemcachedやTokyoTyrantは基本的にRDBMSと組み合わせて、「RDBMSの弱い部分を補う」という使い方でした。しかしMongoDBは少し違っていて、JOINが行えないこととトランザクションをサポートしていないこと以外は、ほぼRDBMSと同じように扱うことができるため、「RDBMSの代替として使う」ことが可能です。 上述したようにMongoDBはRDBMSと違ってJOINはできませんが、代わりに基準となるオブジェクトに別のオブジェクトをあらかじめe
第7回 Cassandraで検索するには［前編］ | gihyo.jp
Cassandraも0.6系がついに0.6.4まで出てきて、stableなリリースとして十分に使えるところまで来ましたね。この連載のコードもすべて0.6系では動作するはずですので、ぜひ最新のものに入れ替えて試してみてください。 前回まででデータの投入、更新、削除までをご紹介しました。今回から複数回に分けて検索を重点的に見ていきましょう。 前準備としてデータを投入しておく 検索メソッドの確認の前準備として、まずデータの投入を行います。今回はシンプルな郵便番号のデータを利用します。以下のURLから東京都のデータを取得して、解凍後、データを投入してください。 郵便番号データのダウンロード：日本郵便 URL：http://www.post.japanpost.jp/zipcode/dl/kogaki/lzh/13tokyo.lzh データは説明のため簡易的なデータ構造とします。 キーは郵便番号 デ
MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論
グーグルでMySQLエンジニアリングチームを率いたのち、現在はFacebookに在籍しているMark Callaghan氏がブログ「High Availability MySQL」にポストしたエントリが発端になって、MySQL+Memcachedの時代は過ぎたのか？ という議論が巻き起こっています。 元グーグルMySQL担当エンジニアが弱気な発言？ Callaghan氏がポストしたエントリ「Plays well with others」は次のような一文で始まり、MySQLについてややシニカルに書かれているように読めます。 A few years ago MySQL+memcached and PostgreSQL+memcached were the only choices for high-scale applications. That has changed with the ar
TwitterとDiggがNoSQLの「Cassandra」を選ぶ理由
スケーラブルなデータベースを実現する手段として「Sharding MySQL plus memcached」がよく知られる方法だとは、1つ前の記事「MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論」で紹介しました。 ちなみに「Sharding」（シャーディング）とは複数のデータベースにデータを分散して運用することで、ざっくりいえばShared Nothing的な分散データベース構成のことです（この記事で紹介する英文中には「Shared MySQL」（共有MySQL）との記述がありますが、これは恐らく「Sharded MySQL」（ShardされたMySQL）のミススペルではないと推測します）。 日本で（たぶん）もっともMySQLについて詳しく解説してあるブログ「漢(オトコ)のコンピュータ道」のエントリ「さらにMySQLを高速化する7つの方法」では、Sh
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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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
次の一歩を踏み出した“NoSQL”
「クラウドでパケ死」。 5月中旬、こんな言葉がTwitterで発信された。米Amazon Web Servicesのクラウドサービス「Amazon EC2」と「Amazon EBS」を使ったことろ、わずか5日ほどで利用料が25万円を超えてしまったのだという。ご本人のTwitterをたどると、原因は容量が30テラバイトの巨大な仮想ストレージを3台も借りてしまったことにあるようだ。このストレージに、データベースソフト「Cassandra」を使って1兆件を超えるレコードを登録したのだという。 Cassandraとは、米Facebook社が自社のサービス基盤向けに開発したデータベースソフトである。現在はOSSとして公開され、Apache Software Foundationが開発を進めている。特徴は、複数のノードにデータを分散管理できることで、ノードを追加するだけで容易に処理性能を高められる仕組
「NoSQL」を上回る性能を目指す次世代型高速SQLデータベース「VoltDB」登場
豊富なメモリやマルチコアCPUを備えたシステムに最適化された次世代型の高速SQLデータベース「VoltDB」がリリースされた。メモリは4Gバイト以上が推奨されるなど利用環境は限定されるが、トランザクション性能はほかのDBMSを圧倒する性能を示しており、今後が注目される。 ベンチャー企業の米VoltDBは5月25日（現地時間）、オープンソースのデータベースシステム「VoltDB 1.0.1」をリリースした。高速、拡張性、ACID順守などを特長とする次世代DBMSとしている。 VoltDBは「Postgres」「Ingres」などのデータベースプロジェクトを共同で創始したマイケル・ストーンブレイカー氏が設計したもので、同氏が非常勤教授を務めるマサチューセッツ工科大（MIT）、ブラウン大学、イェール大学、HP Labsの共同研究「H-Store」がベースとなっている。 VoltDBは豊富なメモリ
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