ウノウラボ Unoh Labs: Tokyo Tyrantを使ってみて
yamaokaです。 通常のデータベースとしてではなく、Key-Valueストアの選択肢として Tokyo Tyrantを少しずつ使ってみています。 実際に運用するにあたって、いくつか行ったことを書いておきます。 ちなみに、現在の構成は1台のみでの運用です。 マルチマスター構成やレプリケーションなどは行っていません。 PHPのクライアント Tokyo Tyrantを利用するのはPHPのアプリケーションからです。 最初はmemcachedプロトコルを利用して PECL::memcacheを使っていましたが、 データの大量更新を連続で行うとデータの取得が正常に行えなくなる現象が発生したため、 Net_TokyoTyrantを一部改変したものをライブラリとして利用しています。 パフォーマンスではPECL::memcacheに負けますが、クリティカルな処理をしていないこともあり、 今のところ問題に
素朴なBigtable、できること できないこと
素朴なBigtable、できること できないこと：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（2）（1/2 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 あまりにもRDBとは異質な「Bigtable」 前回の「もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは」では、連載第1回目として、クラウドコンピューティングにおける新しい潮流である「リレーショナルデータベース（RDB）から分散Key-Valueストア（分散KVS）への移行」が、どのようなパラダイムシフトをもたらすのかを解説しました。今回からは、グーグルが運用する代表的な分散KVS「Bigtable」の内部構造を紹介し、クラウドの本質をより深く掘り下げます。 前
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（1）（1/3 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle Map、Google Earth、Google Analytics、Goog
Project Voldemort
Voldemort is a distributed key-value storage system Data is automatically replicated over multiple servers. Data is automatically partitioned so each server contains only a subset of the total data Server failure is handled transparently Pluggable serialization is supported to allow rich keys and values including lists and tuples with named fields, as well as to integrate with common serialization
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