ANNOUNCEMENTVoyage AI joins MongoDB to power more accurate and trustworthy AI applications on Atlas. Learn more > AnnouncementExplore Now: MongoDB MCP Server for AI-Powered Development (Public Preview) Read the blog >

はじめに 株式会社ドワンゴで「ニコニコ生放送」の開発を担当している、小野と申します。本特集では、いわゆる「NoSQL」の一種であるRedisの概要と基本操作、そしてWebアプリケーションでの応用例までを、ニコニコ生放送での事例を交えながら紹介していきます。 Redisとは? Redisは、Salvatore Sanfilippo氏によって2009年に公開されたインメモリベースのキー・バリュー・ストアです。2010年3月にはVMWareが同氏を雇入れ、同社の支援のもと、コントリビューターのPieter Noordhuis氏と共にフルタイムで開発が進められています。 本記事執筆時点での最新stableはバージョン2.0となり、新しいデータ型の追加やトランザクションのサポート、VM(仮想メモリ)の実装などが追加されました。 また、メモリ効率の向上やスループットの改善が図られたバージョン2.2が間
はじめに ここ最近、NoSQLというキーワードが注目を集めています。 リレーショナルデータベースは、一般的にスケールアウト(サーバの台数を増やして性能向上を図る手法)が難しく、特に大規模サービスにおいてパフォーマンス上のボトルネックとなりえます。また、タグやグラフ構造のようなデータは関係モデルに馴染みにくいため、それらを扱う際にはアプリケーションコードもぎこちないものになりがちです。 これらの問題を背景に、何にでもリレーショナルデータベースを使うのではなく、用途に応じてKVSなど他のデータストアを選択する流れが広まりつつあります。このムーブメントがNoSQL(Not Only SQL)と呼ばれているものです。 今回は、NoSQLなデータベースの1つであるMongoDBをご紹介します。 MongoDBとは MongoDBは高いパフォーマンスとスケーラビリティを特徴とするドキュメント指向型デー
今回から数回にわたり、Kaiという分散Key/Valueストアについて解説させていただきます。 まず、第1回では井上がKaiのコンセプトをご紹介します。次回以降は、Kai開発者の一人である幾田さんがKaiの利用方法について解説します。最終回では、gooホームでKaiを運用している橋本さんから、Kaiの運用方法について紹介していただく予定です。なお、本連載が対象とするKaiのバージョンは0.4です。 Kaiとは Kaiとは、分散型のKey/Valueストアです。Amazon.comが2007年に発表したDynamoというシステムに触発されて、そのオープンソース版として開発されています。Kaiをバックエンドに据えてWebサイトを構築することで、高いスケーラビリティやアベイラビリティを実現できます。2009年5月には、gooホームのバックエンドに導入され、運用実績も高まってきました。 Kaiは多
TOPICS Programming , Database 発行年月日 2007年09月 PRINT LENGTH 332 ISBN 978-4-87311-336-4 原書 The Art of SQL FORMAT PDF 本書は、『孫子』の「兵法(Art of War)」に着想を得て、SQLの基本原理を基に、DBプログラミング現場で取得された戦術を解説します。データベースはシステムの要であり、効率の悪いコードは長年にわたりパフォーマンスに影響を与えます。コードは初めから俊敏に動かなくてはならず、そのためにはSQL言語について確かな理解が必要です。本書では、インデックス付け、効率的なデータベースアクセス、階層データの扱い、大量データへの対処、応答時間改善の試みなど、さまざまな面からデータベースのパフォーマンスを最大限に引き出すためのコードの書き方を解説します。さらに、開発者自身がより良
NoSQLミドルウェアの特徴をもう少し細かく挙げてみます。分量の都合もあり個別には触れませんが、それぞれのNoSQLミドルウェアで差別化部分に関してはかなり詳細に説明がされていますので、ぜひそちらを参照してみてください。 高速に動作する リレーションモデルではないデータモデル スケールアウト型アーキテクチャ コモディティサーバによって構築される スキーマフリー SPOF(単一故障点)を持たない 自動的に複数台へレプリケーションする イベンチュアルコンシステンシまたは一貫性の選択が可能 SQLのような強力なクエリ言語を持たず、シンプルな問い合わせしかできない Cassandraとは何か NoSQLミドルウェアの筆頭といえばGoogle BigTableやAmazon Dynamoですが、オープンソースの世界でもいろいろなものが出てきています。その中でも最近特に注目を集めているのが、Apach
株式会社ミクシィ 開発部 システム運用グループの長野です。普段はミクシィのアプリケーション運用を担当しております。今回から数回にわたり、最近Webアプリケーションのスケーラビリティの分野で話題になっているmemcachedについて、弊社開発部 研究開発グループの前坂とともに、使い方や内部構造、運用について解説させて頂きます。 memcachedとは memcachedは、LiveJournalを運営していたDanga Interactive社で、Brad Fitzpatrick氏が中心となって開発されたソフトウェアです。現在ではmixiやはてな、Facebook、Vox、LiveJournalなど、さまざまなサービスでWebアプリケーションのスケーラビリティを向上させる重要な要素になっています。 多くのWebアプリケーションは、RDBMSにデータを格納し、アプリケーションサーバでそのデータ
仕事柄、奇妙なDB構造を目にすることが多い。どういう発想からそんな設計がされるのかを理解したいと思っていたのだが、モデラー仲間の秋里さんが先日うまい指摘をした。「主キーをインデックスみたいなものと勘違いしているからではないでしょうか」。インデックス(キー)というのは、レコードの並び順を規定するキーのことだ。 たしかに思い当たる節がある。「こんな順にレコードが並んでいれば処理上都合がよさそうだ」という考えで主キーが設定される。さらに主キーはユニーク制約でもあるので、重複が起こらないように「多め」に項目を突っ込んでおく。つまり「ユニーク制約をともなう代表的インデックス」程度に主キーが理解された結果として、グダグダなDB構造が出来上がるのではないか。 じっさい、昔こんなことがあった。{a,b,c,d}の複合主キーをもつテーブルXがある。ところが、別のテーブルYからテーブルXの特定レコードにアクセ
まえがき データにIDを持たせたいとき、単純な方法としては、DBの提供するauto incrementを使う場合やUUIDを利用することがある。それぞれの方法の利点欠点は以下の通り。 データベースのauto incrementを使う場合 利点: 特別な実装が必要ない 欠点: DBを1台で運用するとデータベースがパフォーマンス・障害のボトルネックになる DBを二台にするとIDのユニークさや順序の保証が困難 UUID(v4)※1を利用する場合 利点: 分散環境で各々がIDを生成しても衝突しない IDを公開したくない場合に、推測されにくいIDを生成できる 欠点: 128ビット必要、DBのインデクシングやプログラミング言語で扱うときに不利なことがある IDから時間の情報が失われる、例えば2つのIDを比べてどちらが古い投稿か判断できない 世界の大企業がどうしてるか 調べてみると多くの企業がブログなど
どうもmarcoです。 4/24発売の WEB+DB PRESS Vol.80 を購入しました。 目的は西尾泰和さん執筆の「エンジニアの学び方」の記事を読むためです。 これはエンジニア向けに、どうやって効率的に学習すればいいのかを解説した記事なのですが 元ネタが同執筆者の コーディングを支える技術 ~成り立ちから学ぶプログラミング作法 (WEB+DB PRESS plus) 内のコラムが非常に好評で今回記事として書きなおしたそうです。 非常にためになったので触りの部分だけ忘備録も兼ねてご紹介。 知識には3つの軸がある ・広い視野 ・深い理解 ・応用対象 広い視野 学ぶべき対象を見つけるために必要である。 ニュース・ブログ・勉強会等で学ぶことができる。 この軸の学びが足りていないと? 新しいものに気付けず、視野が狭くなり自分の知っているものだけに固執するようになる。 ここで得られる知識は、具
2009/09/07 毎年夏に開催される軽量プログラミング言語(LL:Lightweight Language)をテーマにした「LLイベント」。第7回目となる「LLTV」が、2009年8月29日に東京・中野で開催された。この記事ではプログラムの一部、「大改善!!劇的ビフォーアフター」をレポートする。前編では、Rubyによるfortuneコマンドの“増築”と、Firefox拡張によるslコマンドの実装というネタ系発表をレポートした。中編ではC言語にLisp風のマクロを取り入れ、lsコマンドのソースコードを約半分に削減する匠の技をレポートした。後編となる本記事では、売り場業務が滞りがちだった販売管理システムをbashコマンドで“建て直した”という劇的ビフォーアフターの発表をレポートする。 DBを捨ててテキストファイルに変換 「100万件ぐらいの検索なら、シェルだけでも1000分の数秒でできます
前回のエントリに書いたように、1年半ほどをかけて、独学で特許の全文検索サービスを開発しました。 PatentField | 無料特許検索 最初は、MySQLを使ったこともない状態だったこともあり、かなり紆余曲折しました。Groonga開発チームの懇切な対応もあって、専用サーバ1台で最大で1千万レコード超、400GiB以上のサイズのテキストデータを高速に検索できるようになりました。 今後、何回かにわけて、Mroonga(Groonga)を使って全文検索Webサービスを作ったときにはまったこと、学んだことを全て書き出したいと思います。 全文検索エンジンMroongaとは? Mroongaは全文検索エンジンであるGroongaをベースとしたMySQL用のストレージエンジンです。Mroongaは、MySQLが使える人であれば、簡単に高速な全文検索機能が使えます。MariaDB10.0系にもバンドル
あれは、僕がデータベースを扱ううち最初から3件目のプロジェクトだった。 C++のソースが難解で火を吹いているという話で、自分は低スキルの若造。火にくべるには丁度良い程度のやる気と責任感をもっていた。折悪く別のプロジェクトが終了した直後だったもので投入されたのでした。 現場で『DBからデータを吸い出すツールかSQLを作ってくれ』といわれ話をきくと他社が作ったDB定義がすこぶる使いづらいという。 ER図やDB定義を見せてくださいと言ったのだけど、そんなものは無いという返事。 今ならもうここら辺で逃げ出すところですが、当時は『ふーん。』てなもんでそういうこともあるのかくらいの軽い気持ちで考えていました。 で、プロジェクトの資料をあさりまくって何とかDB定義のようなものも見つけDBのデータを調査し始めたのですが何かがおかしい。 機能の数に比して異様にテーブル数が少ないのです。 ふと周りを見ると、皆
SQLはデータベースからデータを抽出したりするための言語です。 この文書は、ErogameScapeのデータベースからSELECTを使って自由自在にデータを取得できるようになることを目標にします。 エロゲーをやりはじめる大学生くらいのときに、大学の講義でデータベースを学んで、退屈だなーと思った時に、ErogameScapeでSQLを学ぶことで、少しでもSQLに興味を持って、自身でデータを加工することを学習して頂けると幸いです。 ※私の大学のリレーショナルデータベースの授業では、自分の身の回りの何かをER図に落とし込んで、DBを設計し、PostgreSQLに実装し、実際にデータを入力してSELECTしてみるところまでをやりました。 ER図という概念を学んだとき「ああ、これは面白い」と思いました。 先生はこう言ったのです。 「ER図に落とし込むと、思いもよらなかったことが分かる。」と。 当時、
【関連記事】 本内容についてのアップデート記事を公開しています。あわせてご確認ください(編集部) Security&Trustウォッチ(60) 今夜こそわかる安全なSQLの呼び出し方 ~ 高木浩光氏に聞いてみた http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/column/ueno/60.html Webアプリケーションに対する攻撃手法の1つであるSQLインジェクションの存在は、かなり広く知られるようになった。しかし、その対策はまだ本当に理解されていないように思える。フォームから渡された値の特殊文字をエスケープしたり、PHPのmagic_quotes_gpcといった自動エスケープ機能をオンにするだけで対策したつもりになっていないだろうか。 基本はもちろん、セカンドオーダーSQLインジェクションやマルチバイト文字を利用したSQLインジェクションの攻撃パターンや、その対
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