Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
![Aerospike, Cassandra, Couchbase、MongoDBを比較したNoSQLベンチマーク](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d677301774713d46fcf341b06cae8b16c8c8c109/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.infoq.com%2Fstatics_s1_20240702063404%2Fstyles%2Fstatic%2Fimages%2Flogo%2Flogo-big.jpg)
<< 前回へ<< リレーショナルデータベースを扱っていく中では、さまざまなキーワードが登場します。どこかで聞いたことのある単語、聞きなれない単語、さまざまあるかもしれませんが、まずはこれら基本キーワードをおさえておくことにしましょう。 データベースの構成要素 繰り返しますが、データベースとはなにかしらのデータを蓄積した集合体です。そして、リレーショナルデータベースにおいては、関連するデータをすべて、テーブルと呼ばれる2次元の表に格納します。テーブルとは、Microsoft Excelなどの表計算アプリケーションで扱うワークシートのようなものだと思っていただいても良いかもしれません。やや雑駁とした説明ですが、データベースとはテーブルの集合体なのです。 テーブルの横1列の行のことをレコードと言い、レコードに含まれる個々の項目(縦の列)のことをカラムまたはフィールドと言います(図1)。 もっとも
まとめ 超長くなったのでまとめを上に持ってきた。 巷で言われているチューニングは結構嘘が多い事が解ってきた。 ツール等 workingSet Analyzer は信用ならない。(overSecondsはまあ良い) mongoperfの値は完全に参考にならない。 insert mongoperfの値はinsert性能と関連しない。(何を測ってるんだ?) カラムのプリアロケーションによるUPDATE時のデータ肥大化回避($setOnInsert)はMUST。 クリティカルな時間帯にストレージファイル(2GB)の生成を避けるチューニングの効果は懐疑的。 レコードプリアロケーション・チューニングは頑張る価値が無い。(むしろ逆効果) update 上記の通り必ずin-placeになるようにする。 paddingFactorが動くようだとお話にならない性能劣化 remove かなり高速。 全件削除の場
Infinite scalability, all commands supported Auto-failover with no ops Highest performance, even for small datasets Fully managed — completely hassle-free Garantia Data's Redis Cloud is an awesome no-brainer. We have been using the Redis Cloud in production for a few months now and believe it provides exactly the sort of functionality developers look for.
書籍紹介 本連載は下記書籍から第5章を基に、@IT向けに再構成して掲載しています。 目次 序 章 ビッグデータの時代 第1章 NOSQLとは何か? 第2章 NOSQLのデータモデル 第3章 アーキテクチャの基本概念と技術 第4章 HadoopはNOSQL? 第5章 主なNOSQLデータベース製品 第6章 NOSQLデータベースの選択基準 第7章 NOSQLを使うビジネス 本連載は書籍『NOSQLの基礎知識』(リックテレコム刊、ISBN:978-4897978871)で解説されている内容から一部を抜粋し、本連載向けに一部再編集して掲載したものです。 書籍では、一般にNoSQLと呼ばれている各種データベース技術について、基本概念から主要なプロダクトの特性、ベンチマーク結果までを紹介しています。データモデルやアーキテクチャの違いといった基本概念から、各プロダクトの特徴を理解できる内容になっていま
デイヴィッド・スピヴァックによる衝撃的なデータベース理論である関手的データモデル。どうしたらうまく説明できるか? と色々と悩んでしまいますが、まー、書けるところから書き始めてしまいましょう。 さー、いらっしゃい、いらっしゃい。関手的データモデルの世界へようこそ。圏論の言葉は出てきますが、圏論の予備知識はほぼゼロでOKですよ。 [追記 date="翌日"]取り急ぎ勢いで書きましたので、不注意と早とちりが混じっていました。追記と取り消し線の形で訂正と注記を足しました。字句レベルの表現の変更は直接編集しています。 あとそれと、圏論の基本用語を知りたいときはコチラ、… って、……、ゴメン![/追記] 内容: はじめに 本の購入のサンプル スキーマのグラフ表現 キーとか計算カラムとか 圏としてのスキーマ 関手としてのデータベース状態 テーブルの変化 自然変換としてのデータ操作 データベースに圏論が使
書籍紹介 本連載は下記書籍から第5章を基に、@IT向けに再構成して掲載しています。 目次 序 章 ビッグデータの時代 第1章 NOSQLとは何か? 第2章 NOSQLのデータモデル 第3章 アーキテクチャの基本概念と技術 第4章 HadoopはNOSQL? 第5章 主なNOSQLデータベース製品 第6章 NOSQLデータベースの選択基準 第7章 NOSQLを使うビジネス 本連載は書籍『NOSQLの基礎知識』(リックテレコム刊、ISBN:978-4897978871)で解説されている内容から一部を抜粋し、本連載向けに一部再編集して掲載したものです。 書籍では、一般にNoSQLと呼ばれている各種データベース技術について、基本概念から主要なプロダクトの特性、ベンチマーク結果までを紹介しています。データモデルやアーキテクチャの違いといった基本概念から、各プロダクトの特徴を理解できる内容になっていま
2019/06/11追記: これは2012年の投稿です。なぜかはてなブックマークで拡散されていますが、内容は時代にそぐわなくなったものもあるのでご注意ください。 これ知らないプログラマって損してんなって思う汎用的なツールのコメントに寄せられたツールを分類分けしてみました。 解説は、ほぼコメントに寄せられた内容のコピペです。 URLのみの記述は公式サイト(か、ほぼ公式サイトと化しているサイト) 公式サイトとは別に、ページタイトルだけでツールを説明しきっているページへのリンクも付けておきました。類似ページが複数ある場合は、はてブのブックマーク数が多いものを選びました。 知らないツールもあるので、分類がいいかげんなところもあると思います。何か気づいたらコメントください。 解説が不十分なツールについても、補足(コピペで本文に取り込める体裁だとありがたい)を頂けると助かります! 元ネタの投稿は現在進
HBaseは、Googleの基盤ソフトウェアである「Bigtable」のオープンソースクローンであり、大量データに対応した分散ストレージシステムです。HBaseを用いることで、スケーラブルで信頼性のあるデータベースを構築することができます。また、MapReduceを標準でサポートしており、HBaseに保存したデータに対してバッチ処理を行うことも可能です。しかし、SQLで扱えないことや、RDBとのスキーマ設計の考え方の違いなど、とっつきにくい部分が多々あり、戸惑う方が多いように思います。本連載では、そういう方々を対象にできるだけ分かりやすく実例を交えながら解説していきたいと思います。 はじめに 近年、「NoSQL」の技術が注目を集めています。NoSQLとは、"Not Only SQL"の略で、SQLを用いないデータベースの総称です。NoSQLというとCassandra、Redis、Mongo
企業で処理するデータ量が爆発的に増加している。かつて企業内の大量データというと、データウエアハウス(DWH)やビジネスインテリジェンス(BI)で取り扱う定型データの集まりのことだった。しかし現在では、それらに加えてオフィスソフトの文書データやWebサーバーで配信するテキスト、画像、音声などの非定型データも大量に扱うようになった。 こうした背景から、「ビッグデータ」と呼ばれる、データの急激な増大傾向に対処する方策が求められている。しかも、限られた予算の中で実現でき、かつ効率よく運用できる仕組みでなければならないケースがほとんどである。 このようなニーズに応えられる、スケーラビリティを備えた分散ファイルシステムが注目されている。そこで、そうした分散ファイルシステムの一つであるGlusterFSについて、「拡張性」「可用性」「性能」の検証を行った。 ネットワーク上のストレージを集約 Gluste
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