OTN Japan マニュアル
Oracle NoSQL Database is designed for today’s most demanding applications that require low latency responses, flexible data models, and elastic scaling for dynamic workloads. It supports JSON, Table and Key-Value datatypes running on-premise, or as a cloud service with on-demand throughput and storage based provisioning. Oracle NoSQL Database Cloud Service is now a fully managed database service r
InfoQ: グラフデータベース、NOSQL、Neo4j
VoldemortやTokyo Cabinetといったキー/バリューシステムにおけるモデリングの最小単位はキー/バリューペアになる。そして、BigTableやそのクローンでは可変数の属性をもつタプルに、CouchDBやMongoDBといったドキュメントデータベースではドキュメントになる。これに対しグラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化する。 ここではNOSQLデータベースにおける2つの興味深いポイント、スケーラビリティと複雑さについて詳しく説明する。 1. スケーラビリティ CAP: ACID 対 BASE 従来のデータベースシステムのほとんどは、トランザクションに基づいてデータの完全性を保証する。トランザクションを使うことで、データ管理のあらゆる状況において、データの一貫性を確保している。こうしたトランザクションの性質は、ACID（A
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
The document discusses graph databases and their properties. Graph databases are structured to store graph-based data by using nodes and edges to represent entities and their relationships. They are well-suited for applications with complex relationships between entities that can be modeled as graphs, such as social networks. Key graph database technologies mentioned include Neo4j, OrientDB, and T
The Graph Traversal Programming Pattern
A graph is a structure composed of a set of vertices (i.e.~nodes, dots) connected to one another by a set of edges (i.e.~links, lines). The concept of a graph has been around since the late 19th century, however, only in recent decades has there been a strong resurgence in the development of both graph theories and applications. In applied computing, since the late 1960s, the interlinked table str
Oracle Berkeley DB
Berkeley DB is a family of embedded key-value database libraries providing scalable high-performance data management services to applications. The Berkeley DB products use simple function-call APIs for data access and management. Berkeley DB enables the development of custom data management solutions, without the overhead traditionally associated with such custom projects. Berkeley DB provides a c
[ThinkIT] 第3回：トランザクションの比較 (1/4) -at- 徹底比較!! PostgreSQL vs MySQL
トランザクション機能をサポートしているのは、PostgreSQLとMySQL＋InnoDBエンジンであり、MySQL＋MyISAMエンジンはトランザクション機能をサポートしていません。ここでのトランザクション機能とは、複数のテーブルやレコードに影響をおよぼす処理を1つの単位とみなし、この単位での処理結果を保証する機能を指します。 具体的には、BEGIN文にてトランザクションを開始していくつかの処理を行った後、処理を確定する場合はCOMMIT文、処理を取り消す場合はROLLBACK文を使用し、トランザクションを終了させるまでの処理です。 トランザクション分離レベルとは、複数のトランザクションが同時に実行された場合に、他のトランザクションからの影響がどのくらい分離するかのレベルを意味します。 ANSI/ISO SQL規格（SQL92）では4つの分離レベル（下記コラム参照）が定義されています。P
The Architecture of Open Source Applications (Volume 1)The NoSQL Ecosystem
The Architecture of Open Source Applications (Volume 1) The NoSQL Ecosystem Adam Marcus Unlike most of the other projects in this book, NoSQL is not a tool, but an ecosystem composed of several complimentary and competing tools. The tools branded with the NoSQL monicker provide an alternative to SQL-based relational database systems for storing data. To understand NoSQL, we have to understand the
NoSQL、NewSQL、そしてその先
原文(投稿日：2011/04/19)へのリンク The 451 Groupは先週、増加し続けている情報管理領域に関する意見の詳細を説明するレポートのまとめを公開した。その中で、同時に彼らが"NewSQL"という言葉で表しているものについても明らかにしている。 “NewSQL”はスケーラブルでパフォーマンスの高い、種々の新しいSQLデータベースベンダーに対して私たちがつけた略称である。［...NewSQLベンダーは］共通に、分散アーキテクチャにリレーショナルモデルの利点を持ち込むことや水平拡張性がもはや必要ではない規模にまでリレーショナルデータベースの性能を改善することを目的に設計された新しいリレーショナルデータベース製品やサービスの開発をしている。 私たちは（順不同に挙げるが）Clustrix、GenieDB、ScalArc、Schooner、VoltDB、RethinkDB、ScaleD
DeNAによる大規模なMySQLノンストップ運用の裏側にある、フェイルオーバー自動化ツール
4月11日から米サンタクララで行われた「MySQL Conference & Expo 2011」。このイベントでDeNAの松信嘉範（まつのぶよしのり）氏が、同社の大規模なMySQLの運用を支えている技術とツールについてのセッション「Automated, Non-Stop MySQL Operations and Failover」を行いました。 プレゼンテーションの中で、社内で利用しているフェイルオーバーの自動化ツールをオープンソース化することにも触れています（英語のドキュメントも作成中とのこと）。 MySQLの大規模運用における自動フェイルオーバーは、特にクラウドでのMySQLの利用が増えるにつれてニーズが高まる分野と思われます。セッションのスライドが公開されていますので、そのポイントを紹介していきます。 自動化されたノンストップなMySQLの運用 ソーシャルゲームでは高可用性が強く求
MySQL Cluster 7.2見参！Webでも使える熱いヤツがやってきた。
前回のエントリではMySQL 5.6の新機能についてレビューを行ったが、MySQL User Conferenceに合わせる形でMySQL Clusterの新しい開発版であるバージョン7.2も発表された。一見すると追加された新機能の数は少なくMySQL 5.6ほどのインパクトはないが（というかMySQL 5.6の新機能がありすぎなわけだが）、実は7.2ではMySQL Clusterにとって非常に重要な改善がなされているのだ！ というわけで、今日はMySQL Cluster 7.2の新機能を紹介しよう。 JOINの性能が改善！まず最初に最も重要なことについて述べよう。MySQL Cluster 7.2ではJOINの性能が改善している。非常に大切なことなのでもう一度言おう。MySQL Cluster 7.2ではこれまで最大の弱点であったJOINの性能が改善している！ MySQL Cluster
MySQL 5.5新機能徹底解説
今年も残すところあとわずかとなった。2010年もIT業界にとっては変化の多い一年だったが、皆さんにとっては良い年だっただろうか？既に何度かMySQL 5.5の新機能については取り上げたが、ついに正式版がリリースされたということでここで改めて新機能を解説し、今年最後のエントリを締めくくろうと思う。 MySQL 5.5にはこれでもかっ！というぐらい新機能が追加されている。しかもいずれもナイスなものばかりだ。一般的には、ソフトウェアに新機能が追加されると重くなったり安定性が低下する事例が後を絶たないのだが、MySQL 5.5に関してはそのようなことは全くないので安心して利用して頂きたい！ InnoDBの大幅な改善種々ある改善点の中でも特に目をひくのがInnoDBストレージエンジンへの改良だ。実は、InnoDBはMySQL 5.1が最初にリリースされたときから、2回アップデートが行われている。My
ストレージの線形代数： 泥臭いデータ操作の洗練された定式化 - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
ここで言うストレージには、「メモリ内の単純な変数、リストやハッシュマップのようなコンテナ・データ構造、ファイルシステム、キー・バリュー・ストア、関係データベースなど」、データを蓄えるモノならなんでも含めます。一般的なストレージに対して、書き込みを行うオペレーションだけを考えます。今回は読み出しは考えません。 ストレージと書き込みオペレーションの代数構造が線形代数と類似であることは何度か言及しました。例えば、「モニャドセミナー4の予定：トランザクション計算のフレームワークとか」(2009年7月)より引用： 副作用としての書き込み（メモリ／ストレージの更新）はモノイダル・スタンピング・モナドで定式化して、外部環境の参照（読み取り）は、その双対であるコモノイダル・スタンピング・コモナドを使って定式化します。書き込みのコミット操作は、モノイド作用（線形代数の用語では加群）で定式化します。計算処理の
kumofsはなぜスケールするか - Blog by Sadayuki Furuhashi
先日、分散Key-valueストア kumofs を公開しました。 多く方から反響とフィードバックをいただいています。ありがとうございます。 今回は、kumofs はなぜスケールするのか、なぜスケールすると言えるのかーということについて紹介したいと思います。 ところでスケーラビリティとは何か？ スケーラビリティとは、利用者や仕事の増大に適応できる能力・度合い とされています（端的！）*1 。Scalability を日本語にすると、拡張性 と訳されるようです。 ただ一口でスケーラビリティと言っても、様々な側面があります。ITシステムでは主には処理性能と運用に関することを指す場合が多いと思いますが*2、その中にも様々な側面があります。 なぜスケーラビリティが必要か スケーラビリティは システムなどが持つべき望ましい特性 であって、高いに越したことはありません。しかし、高いスケーラビリティはタ
京都収納棚：DBMの率直な壱実装 - mixi engineer blog
飲み屋に行くとかなりの確率で荷物を忘れて帰るmikioです。さて、今回はここ2ヶ月ほどで急ピッチで開発した軽量データベースライブラリ「Kyoto Cabinet」について紹介します。 開発の動機 以前から軽量データベースライブラリとしてご好評いただいているTokyo Cabinetですが、DBMとして必要十分な機能と性能を備えていてなかなか良いものだと自負しております。ただ、開発を進める中でいくつか不満な点があったのも事実です。端的に言えば、全てC言語で記述して、標準ライブラリ（とzlib/bzip2）以外の機能は全て自作しているので、最適化がしやすい反面、メンテナンスの難易度が高くなってしまっているというのが不満です。 そこで、多少性能が悪くなってもいいから、私自身としてお気楽に開発およびメンテナンスができて、移植性も高いような実装を作ってみようと思い立ったのが昨年10月頃。様々な検討を
Redis Virtual Memory: the story and the code
If you are reading this article probably you already know it: Redis is an in-memory DB. It's persistent, as it's disk backed, but disk is only used to persist, all the data is taken in the computer RAM. I think the last few months showed that this was not a bad design decision. Redis proved to be very fast in real-world scenarios where there is to scale an unhealthy amount of writes, and it is sup
Locking and transactions over Cassandra using Cages
Occasionally useful posts about RIAs, Web scale computing & miscellanea Introduction Anyone following my occasional posts will know that me and my team are working on a new kids game / social network called http://www.FightMyMonster.com. We are trying to break new ground with this project in many ways, and to support the data intensive nature of what we are trying to do we eventually selected the
企業はなぜNoSQLに興味がないのか？
企業のIT担当者の44％がNoSQLを知らず、また17％は興味がない、という結果が、ReadWrite Webの記事「NoSQL? Never Heard of It, Say Most IT Pros」（NoSQL？ 聞いたことないなあ、と多くのIT担当者）で紹介されています。 これは米Information Weekが755人のIT担当者に対して行った結果を紹介したもの。逆に、NoSQLをすでに利用している、もしくはテストしている企業は5％しかありませんでした。 なぜNoSQLは企業のIT担当者にとって興味がないものなのか？ 著名なデータベース研究者であり、またWebスケールに対応した新たなリレーショナルデータベース「VoltDB」の開発なども行っているマイケル・ストーンブレイカー氏が、米国の計算機学会であるACMのWebサイト「Communications of the ACM」に掲
CouchDB: The Definitive Guide
Deprecation Notice The contents of this guide are out of date. All relevant info has been updated and integrated into the official CouchDB documentation. This page now only exists for archival and historic purposes. Three of CouchDB’s creators show you how to use this document-oriented database as a standalone application framework or with high-volume, distributed applications. With its simple mod
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Charming Python: Functional programming in Python, Part 3
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