検索技術を使うなら知ってないと損する6つのこと～クックパッド、グリー、ぐるなび、CROOZは検索技術をどう使っているのか（2/2） - ＠IT
グリーでログ分析システムの開発を行っている一井崇氏からは、「全文検索のちょっとちがった使い方（仮）」と題する発表があった。 グリーにおける数値指標管理では、基本となるデータの総数が「1億キー×最大7年」という膨大な量に上り、さらに時間ごとに増え続けるアプリIDとの組み合わせなども考慮すると、すでに人間の手では管理しきれない状態にある。 同社ではMySQLベースのKVS（Key Value Store）によって、これらのデータを管理しているが、問題はkeyの数が膨大過ぎて必要なkeyを見つけるのが困難になっていることだという。 その解決のためにHadoopやMongoDBを導入するといった選択肢もあるが、同社が取った方法は「key stringを全文検索することで目的のkeyを探す」というものだった。一井氏によれば、グリーの数値指標管理システムの目的を整理すると、以下のようになるという。 や
SNA Projects Blog : Tech Talk: Michael Deerkoski (Flickr) — “Continuous Deployment at Flickr”
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NOSQL Patterns
Over the last couple years, we see an emerging data storage mechanism for storing large scale of data. These storage solution differs quite significantly with the RDBMS model and is also known as the NOSQL. Some of the key players include ... GoogleBigTable, HBase, Hypertable AmazonDynamo, Voldemort, Cassendra, Riak Redis CouchDB, MongoDB These solutions has a number of characteristics in common K
Berkeley DB v.s Tokyo Cabinet & QDBM
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