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
Salesforceのデータベース - snippets from shinichitomita’s journal
すごい良い記事。 知られざる「マルチテナントアーキテクチャ」（2）～スケーラビリティのカギは組織ID － Publickey 知られざる「マルチテナントアーキテクチャ」（3）～スキーマとメタデータの謎 － Publickey 頼まなくてもこういう記事を書いてくれる人が増えている（頼まれてないっすよね？）のは、SFDCにとって、デベロッパーマーケティングとして成功だと思う。大事にしてくださいね。 スキーマについて 上記記事では、データベースの物理スキーマについて、公開情報をもとに分析されています。 掟破りのスキーマ セールスフォースのアプリケーションで扱われるすべての数字や文字のデータは、Dataテーブルに保存される。このことがセールスフォースのデータベーススキーマの核心です。 Dataテーブルはどんなデータでも受け入れられるよう、次のようなスキーマになっています。恐らく、データベースに詳し
key-value stores: Anti-RDBMS: A list of distributed key-value stores | Richard Jones, Esq.
Please Note: this was written January 2009 - see the comments for updates and additional information. A lot has changed since I wrote this. Perhaps you’re considering using a dedicated key-value or document store instead of a traditional relational database. Reasons for this might include: You're suffering from Cloud-computing Mania. You need an excuse to 'get your Erlang on' You heard CouchDB was
「キー・バリュー型データストア」開発者が大集合した夜
「発表者が自分よりも若い人ばかりだ」。外見が20代にしか見えない東京工業大学の首藤一幸准教授（1973年生）の驚くさまが、少し面白かった。2009年2月20日の夜、多くのWeb企業が注目する「キー・バリュー型データストア」を開発する若手技術者が、東京・六本木のグリー本社に一堂に会した。 キー・バリュー型データストア（またはキー・バリュー型データベース）は、大量のユーザーとデータを抱え、データベースのパフォーマンス問題とコスト高に頭を悩ませるWeb企業が注目する技術である。記者は同日に開催された「Key-Value Store 勉強会」に参加させてもらった。午後7時から11時まで、キー・バリュー型データストアを開発・研究する若手技術者が立て続けに登場し、1人15分の持ち時間で成果を発表し、議論を重ねるという集まりだ。 呼びかけ人であるプリファードインフラストラクチャー（PFI）最高技術責任者
［ITproカンファレンス：Amazonクラウド］クラウド時代のDB技術はこうして作られた--- NTT未来ねっと研の井上氏
［ITproカンファレンス：Amazonクラウド］クラウド時代のDB技術はこうして作られた--- NTT未来ねっと研の井上氏 2009年4月10日に開催されたITproテクノロジ・カンファレンス「徹底理解『Amazonクラウドサービス』」で講演のトリを飾ったのは，NTT未来ねっと研究所 研究主任の井上武氏（写真）。現在クラウドサービスに利用されているデータベース技術は，伝統的なリレーショナル・データベースからどのように進化したか，順序立てて説明した。 まず井上氏は，従来のリレーショナル・データベースの特徴に言及。データの不整合性を排除するリレーショナル（関係）モデルや，経過的な状態を排除するためのトランザクション処理は「データベースが主に金融機関の帳票データを保管していた時代のニーズに合致したものだった」（井上氏）と説明した。 「データベースが進化するきっかけは，管理対象データが変わったこ
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