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
Hadoop India Summit 2011の資料まとめ - doryokujinブログ：勉強会はうちに帰っても勉強会
Hadoop India Summit 2011 の資料がたくさん公開されていましたのでまとめてみました。タイムテーブルはこちら。 http://developer.yahoo.com/blogs/ydn/posts/2011/01/hadoop-india-summit-2011/Apache Hadoop India Summit 2011 talk "Hadoop Avatar at eBay" by Srinivasan Rengarajan and Mohit Soni View more presentations from Yahoo! Developer NetworkApache Hadoop India Summit 2011 talk "Hadoop Map-Reduce Programming & Best Practices" by Basant Verma Vi
第8回データマイニング+WEB勉強会＠東京で発表してきました。「MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド＆GraphDBを用いたソーシャルデータ解析」 - doryokujin's blog
お久しぶりです。@doryokujinです。11/14(日)に行われました、第８回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−大規模解析・ウェブ・クオンツ 祭り−で発表してきました。Togetterも参考にして下さい。 発表者・参加者双方の議論を重視するこの勉強会、今回もアツイ議論が絶えず巻起こって、とてもエキサイティングで有意義な勉強会でした。僕は前回に引き続き、今回も発表側として参加させていただきました。その時の資料は以下になります。 MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド＆GraphDBを用いたソーシャルデータ解析 View more presentations from doryokujin. 前回のログ解析バックエンドの続編として、散在する各種ログを集計してMongoDBに入っているデータを表・グラフとして可視化するためのフロントエンドのお話と、ソーシャルデータの解析をG
doryokujin's blog
blog.esuteru.com 読みました。今回は以前のコンプガチャの問題に比べるとイージーな問題だと思いました。 doryokujin.hatenablog.jp 私はグラブル，というかこの手のゲームをやったことが無いので問題を簡易的なものに置き換えて考察していきます。実際のケースには今回の考察を参考に考えてみてください。さて，今回の騒動の「アンチラ」の出現確率についての噂： 「アンチラ」の出現確率って他に比べてめちゃくちゃ低いのでは？ 「アンチラ」の出現確率がアップするとどれだけ試行回数が経るのか？ について簡単に検証してみます。以下は引用した2252回の試行におけるSSRキャラの出現回数をまとめたもののようです。 引用元：【悲報】『グラブル』の申年限定キャラを手に入れるためガチャを2522連(75万6000円)回したツイッター民をご覧ください : はちま起稿 1. 「アンチラ」の出
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
Lean Startup リーンスタートアップ解説(1)：An Agile Way：オルタナティブ・ブログ
サンフランシスコ周辺で最近大きな話題になっている、リーンスタートアップ、について、簡単に導入解説したいと思います。 これによって、アジャイルは「既存の組織改革」という１つの出口から、「新しい起業の創業（スタートアップ）」という、もう１つの大きなビジネスホームグラウンドを見つけたように思います。 この資料は少し古くて、2009年に Eric Ries が Web2.0. Expo にて発表したものの一部です。オリジナルスライドはこちら。 「ウォーターフォール」、「アジャイル」、そして「リーンスタートアップ」、という３段階で説明していきましょう。 ウォーターフォール型の製品開発モデルでは、問題が既知で、解法も既知、という前提にたっています。計画したことが計画通りにうまくいけば、それでOKという世界観です。 ここでの進捗単位は、工程を１つ進む、ということ。となります。計画駆動の進め方です。 これ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GraphDB Vertex JP