NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文:NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
クラウド上のデータベースとして、分散型のキーバリューストア(分散KVS)を用いることが多くなった。分散KVSは、スケーラビリティーに優れており、特にユーザー数が多いシステムでは利用価値が高い。 ただし、分散KVSにはいくつかの制約があり、システム開発に利用する際には、これまでの“RDBMS脳”をいったんリセットする必要がある。中でも、RDBMSでは真っ先に考慮していた「正規化」については、分散KVSでは原則として行ってはいけない。 分散KVSの四つの特徴 なぜ分散KVSでは正規化をしてはいけないのか。これを理解するには分散KVSの特徴を押さえる必要がある。分散KVSには、大きく四つの特徴がある(図1)。 一つは、分散KVSでは問い合わせにキーを使って、バリュー(値)を取得することだ。データ構造が単純なので、データの取り出し時間が短くて済む。PerlやPHPの連想配列や、JavaのMap、C
今年は始めて、re:Inventに参加してきたので、その際に見た「Amazon DynamoDB: Data Modeling and Scaling Best Practices」というセッションの内容を共有したいと思います。 内容をだいぶ端折ってるので、間違っている場合には、びしばしツッコミいただければと思います。 では、まいります。 1. CacheはCashなり なんでDynamoDBを使うかといえば、やっぱり、ポチポチっと設定するだけで簡単に読み込み、書き込み性能を上げたり、下げたりできるっていうのが大きなポイントかと思います。 ただ、設定した性能も、データのアクセスパターンによっては思い通りの性能が出ないことがあります。 例えば、ReadCapacityを 100から5,000 に上げたとします。そうると、DynamoDBは、「オレ1人では捌き切れない」と思って、パーティション
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