「Apache HBase」がバージョン1.0に到達、開発開始から7年で
GoogleのBigTableを参考にオープンソースで開発されたHBaseは、HadoopのファイルシステムであるHDFS上に構築されたキーバリューストア型のデータベース。高いスケーラビリティや柔軟なテーブル構造、自動シャーディングやフェイルオーバー機能などを特長とします。 そのHBaseがバージョン1.0に到達したことが、The Apache Software Foundation Blogにポストされた記事「The Apache Software Foundation Announces Apache™ HBase™ v1.0」で発表されました。 The Apache Software Foundation Announces Apache™ HBase™ v1.0 : The Apache Software Foundation Blog 1.0で行われた改善点や新機能として以下が上
第3回 様々なデータ型を扱えるTokyoTyrant | gihyo.jp
どんなところに使える？ もっとも簡単な利用方法は、前回紹介したmemcachedの代替として利用するというものです。memcached互換プロトコルが実装されているため、memcachedを利用している場合ポート番号を変えるだけでTokyoTyrantに差し替えることが可能です。これだけで簡単にデータの永続性が得られます。 また、テーブルデータベースを利用すれば一つのkeyに対して複数のvalueを持たせることが可能であり、keyだけでなく任意のvalueを条件としてデータの検索を行うこともできます。JOINやGROUP BYといった処理は行えませんが、それ以外のほとんどの検索条件を扱えます。レスポンスはRDBMSに比べて高速なので、アクセス数が多いテーブルをTokyoTyrantのテーブルデータベースに載せ換える、といった利用方法も効果的かもしれません。 具体的な利用シーン memcac
第6回 パフォーマンスはどうなの？ | gihyo.jp
この表では言及していませんが、Consistent Hashingやshardingによって分散させやすいというのはすべてのNoSQLデータベースが備えている特徴でしたね。 検証用サーバの準備 では実際のパフォーマンスを比較してみましょう。比較のため、10,000件のデータの書込み/読込みを行います。実行にあたり各種サーバを起動します。 リスト1 検証用サーバの起動コマンド # memcached memcached -u nobody -d # TokyoTyrant sudo ttserver -pid /var/ttserver/pid -dmn /var/ttserver/bench.tch # MongoDB mongod --dbpath ~/tmp/mongodb & # HBase sudo /etc/init.d/hadoop-0.20-namenode start su
第2回 RDBMSと組み合わせて使えるmemcached | gihyo.jp
はじめに 今回からタイプ毎に代表的なNoSQLデータベースを扱っていきます。まず今回は、揮発性key-valueストアの代表としてmemcachedを取り上げます。 なお、利用したコードやプログラムはgithubに置いてあります。適宜参照してください。 どんなところに使える？ memcachedの特徴は、何といってもデータの揮発性（memcachedサーバを停止すると全データが消えてしまうこと）です[1]。そのため、データが消えても影響が小さいところに利用シーンは限られてきます。一方、連想配列（ハッシュ）のように使えて扱いやすいこと、様々なサイトでの事例があること、などから導入はしやすいです。 具体的な利用シーン memcachedの具体的な利用シーンとしては、以下の事柄が考えられます。 RDBMSから取得したデータのキャッシュ 消えても大きな影響の無いデータの保存 一般的には（1）のよ
第33回 RubyistのためのMongoDB入門（2） | gihyo.jp
第31回に続いて、今回はMongoDBをRubyから使う方法をご紹介します。 MongoDBをRubyから使うためのライブラリ MongoDBをRubyから使うには、以下のライブラリ等を利用する必要があります。 Ruby driver for MongoDB [GitHub, チュートリアル] RubyからMongoDBを使う上で基本となるのが、公式のRubyドライバです。 MongoDBのほぼ全機能にアクセスできるため、複雑なことをしたいときには頼りになるでしょう。後述する他のライブラリも内部ではこのドライバを使っています。 ドキュメントをオブジェクトにマッピングしてActiveRecordライクに扱う、オブジェクトマッパーの機能を提供するライブラリもあります。今回は代表的なものを2つご紹介します。 MongoMapper [GitHub, 作者による紹介] 比較的ActiveRecor
第3回 Cassandraのデータモデルを理解する | gihyo.jp
前回までの説明でCassandraのインストールと動かすところまでいきました。今回はCassandraのデータモデルを理解して、実際にデータにアクセスしてみましょう。 データはすべて4次元または5次元の連想配列 Cassandraのデータは非常にシンプルなデータモデルを持っています。データはすべて4次元または5次元の連想配列のようになっています。 4次元の場合は以下の形で値にアクセスします。 ［キースペース］［カラムファミリ］［キー］［カラム］ そして5次元の場合は以下の形でデータを特定します。 ［キースペース］［カラムファミリ］［キー］［スーパーカラム］［カラム］ Cassandraのデータモデルは以下の4つの概念で成り立っています。 カラム： データの最小単位。実際のキーと値、そしてタイムスタンプを持つ。 スーパーカラム： カラムの集合を扱う単位。 カラムファミリ： カラムまたはスーパ
第3回 RedisによるWebアプリケーション開発（1） | gihyo.jp
前回までに、Redisの概要と、コマンドラインクライアントによる基本的なコマンド操作を見てきました。今回からは、Redisのデータ型を使ったアプリケーション開発について、簡単なサンプルコードと、ニコニコ生放送での事例を交えて紹介していきます。 クライアントライブラリを用いた開発 WebアプリケーションからRedisにアクセスするには、言語ごとのクライアントライブラリを導入することになります。公式サイトにライブラリがリストアップされていますので、各々の環境に合ったものを探してください。 ニコニコ生放送では、PHPによる開発の場合にはphpredisを、Javaで実装している検索サーバーなどではJedisやJRedisを使っています。 今回から掲載するサンプルコードでもこれらのライブラリを使っていきますので、他のライブラリを導入される方はそれぞれ対応するAPIに置き換えてご覧ください。 LIS
分散Key/Valueストア、Kaiを使ってみよう！ 記事一覧 | gihyo.jp
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memcachedの活用と運用 実践編 記事一覧 | gihyo.jp
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第4回 memcachedの分散アルゴリズム | gihyo.jp
株式会社ミクシィの長野です。第2回、第3回と前坂がmemcachedの内部について紹介しました。今回は内部構造から離れて、memcachedの分散についての紹介をいたします。 memcachedの分散 連載の1回目に紹介しましたが、memcachedは「分散」キャッシュサーバと言われていますが、サーバ側には「分散」の機能は備わっていません。サーバ側には当連載の第2回、第3回で前坂が紹介したメモリストレージの機能のみが組み込まれており、非常にシンプルな実装となっています。では、memcachedの分散はどのように実現しているのかと言うと、すべてクライアントライブラリによって実現されます。この分散方法はmemcachedの大きな特徴です。 memcachedの分散とは ここまで数度「分散」という言葉を用いてきましたが、あまり詳しく触れてきませんでした。ここでは各クライアントの実装に共通する大ま
匿名による告発「MongoDBは使ってはいけない」 | gihyo.jp
「PASTEBIN」というコンソールの出力やエラーログ、ソースコードなどを張り付けて共有するWebサイトがあり、そこに投稿された内容が議論を巻き起こしました。「Don't use MongoDB」というタイトルが付けられた文章には、ヘビーにMongoDBを利用しているユーザからの辛辣（しんらつ）な批判が綴（つづ）られていました。 告発者はプロジェクトにて数千万件ものユーザ管理にMongoDBを利用しており、これまで長い間10gen社（MongoDBの開発元）から最高レベルの）有償サポートを受けていたため黙っていたが、少しでも多くの人に警鐘を鳴らすべく立ち上がったそうです。MongoDBの扱いやすさやスキーマフリーなモデル、豊富な実績などに一定の評価をしつつも、大規模な環境で実際に動かさずに判断するのは時に重大な問題となり、MongoDBにはそれが向いていないと言い切っています。 具体的に
第25回 MongoDB最前線！ 効果的なシャーディングとバックアップ | gihyo.jp
「MongoDB」は、スキーマレスであることやスケールアウトが容易なこと、さらにレプリケーションのしくみが用意されているといった特徴から急速に人気を集めている、オープンソースのドキュメント指向データベースです。第21回で、MongoDBの基本的なしくみや開発時における注意点などをサイバーエージェントの技術者に解説していただきました。今回は後編ということで、運用時におけるポイントについて伺っていきます。 Ameba PicoやピグライフでMongoDBを実運用 サイバーエージェントにおいて、MongoDBはすでにいくつかのプロジェクトで活用されていますが、その1つにアメリカ向けのアメーバピグであるAmeba Picoが挙げられます。松下雅和氏は2011年1月に入社し、このAmeba Picoの運用にアサインされたことでMongoDBを使うことになったと話します。 「前職ではMongoDBを使
第2回 Cassandraのインストールから起動まで | gihyo.jp
前回はCassandraとは何かを簡単に説明しました。第2回では、Cassandraを実際にインストールして開発環境で動かしてみましょう。 Cassandraをインストールしよう 環境を確認する まずは環境の確認をしましょう。筆者の環境は以下のようになっています。 Windows 7 Professional Sun JDK 1.6.0_18 64bit Eclipse 3.5.1 この連載ではおもにWindowsでの環境を想定しています。ただ、CassandraはJavaベースなので、MacやLinuxなど別OSでも同様に動くはずです。 Cassandraをダウンロードする 本連載では現時点での最新版Cassandraha 0.6.1を使います。以下のサイトからダウンロードできます。 The Apache Cassandra Project URL：http://cassandra.ap
Cassandra、MongoDB、Redisなど主要NoSQL比較 | gihyo.jp
ハンガリーの企業でCTOを務めるKristof Kovacs氏による記事です。各主要NoSQLプロダクトについて機能比較や利用ケースなどをまとめています。この記事ではCassandraやRedisなど6つのプロダクトを挙げています（表1）。 CouchDBは使い勝手に優れており、双方向レプリケーションやリアルタイム更新をサポートしています。Redisは非常に高速なことが売りで、トランザクションや変更監視の機能が備わっています。Cassandraは書き込みが読み込みよりも速いことから銀行や金融などのリアルタイムなデータ解析が必要になる分野で実力を発揮し、Cassandraと同じくJavaで作られているHBaseは億単位の行と数百万のカラムというBig Dataを扱え、月に1,000億を超えるメッセージを処理するFacebookのバックエンドに採用されています。 次々にプロダクトが生まれた
Redis - The Real-time Data Platform
# Create a new session and store it as a JSON document > JSON.SET session:12345 . ‘{“user_id”: 1001, “login_time”: “2024-02-27T10:00:00Z”, “data”: {“last_page_visited”: “/home”, “preferences”: {“theme”: “dark”}}}’ “OK” # Fetch the entire session > JSON.GET session:12345 “{\”user_id\”:1001,\”login_time\”:\”2024-02-27T10:00:00Z\”,\”data\”:{\”last_page_visited\”:\”/home\”,\”preferences\”:{\”theme\”:\
Cassandra
本書は、NoSQLミドルウェアの代表格であるCassandraについて包括的に解説する書籍です。Cassandraの概要、インストール、データモデル、データの読み込みと書き込みなどの基礎から、モニタリングやメンテナンス、パフォーマンスチューニングなど、実践的な事柄までをサンプルコードを多用して詳しく解説します。さらに、Hadoopとの連携や、Cassandra以外の非リレーショナルデータベースについてもカバーしています。日本語版では、正式リリースされた1.0の基盤であるバージョン0.8を中心に新機能についても収録。Cassandraに関心のある開発者、運用管理者に必携の一冊です。 目次 序文 はじめに 1章 Cassandraとは 1.1 リレーショナルデータベースの何が問題なのか？ 1.2 リレーショナルデータベースの簡単な復習 1.2.1 RDBMS：よい点、よくない点 1.2.2 W
NoSQLデータベースを試してみる 記事一覧 | gihyo.jp
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