Hypertable のリード開発者が Hadoop と分散データベースを語る
最近、データベース関連の話題が盛り上がっている。IBM はこのほど(source)、Amazon EC2 上で動作するクラウドエディションをサポートする EnterpriseDB (source)に出資したし、Amazon は去年の終わりごろに独自のクラウドデータベースをリリースした。Google の BigTable(source) も、オープンソースではないにもかかわらず、コミュニティによる学習や研究の対象となっている。このような流れの中(source)、ふたつのオープンソースプロジェクト HBase(source) と Hypertable (source)が、 BigTable にインスパイアされたスケーラブルなデータベースを実装するために Map/Reduce プラットフォームである Hadoop (source)を活用している。InfoQ は Hypertable 産みの親で、
GoogleのBigTableの特長の1つはエンジンとストレージが疎結合であること - llameradaの日記
GoogleのBigTableの特長の1つはエンジンとストレージが疎結合であることである。 MySQLやPostgreSQLではSQLクエリを受け付けるマシン(エンジン)と、実際にデータを格納するマシン(ストレージ)は同じである。つまり、エンジンとストレージが密結合である。 エンジンとストレージが密結合である利点は、ストレージへのアクセスが、ネットワーク越しの場合に比べて高速なことである。 しかし、この利点は薄れつつある。ディスクへのアクセスはメモリへのアクセスに比べれば遥かに低速である。そのため、ストレージをメモリにキャッシュして運用することが多い。そして、常にストレージをメモリにキャッシュするならば、ストレージがローカルディスクにあるが、ネットワーク越しの別マシンにあろうが大差ない。必要に応じてメモリに読み込むだけである。 GoogleのBigTableではストレージはGFS上に格納さ
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