Qiitaにも記事があります https://qiita.com/_kensh/items/2351096e6c3bf431ff6f サーバーレスでよく利用される Amazon DynamoDBですが、設計方針はRDBMSと違うとよく言われます。 アクセスパターンに従った、DynamoDBならではの設計の仕方を一緒に学んでみませんか?
Lobiチームの長田です。 今回はkatsubushiというアプリケーションを紹介します。 https://github.com/kayac/go-katsubushi katsubushiはid発番を行うアプリケーションです。 水平分割されたデータベースに対してユニークなidを発番するために作られました。 なお、本記事中の「データベース」はMySQLを指します。 katsubushiの特徴 Snowflakeと同様のアルゴリズムでid発番 SnowflakeはTwitter社がかつて公開していたid発番アプリケーションです。 https://github.com/twitter/snowflake/tree/master 既にメンテナンスされておらず、masterブランチにはその旨が書かれたREADMEしか残されていません。 タグが切られているので、ソースコード等はそちらで確認できます。
MySQL is a better NoSQL. When considering a NoSQL use case, such as key/value storage, MySQL makes more sense in terms of performance, ease of use, and stability. MySQL is a solid engine with lots of online material, ranging from operations and failure cases, to replication and different patterns of usage. For this reason, it has an advantage over newer NoSQL engines that are not as battle tested.
NoSQL before nosqlCAP not really too relevant. If you’re using a NoSQL database, you probably are running on a cluster with multiple partitions. And consistency – availability is not necessarily easy to interpret except in a formal theoretical way.Plus, it’s tunable. Plus, what does consistency even mean? Example, Cassandra partial writes. What is a secondary index more key-value lookupsit’s jus
CyberAgent エンジニア Advent Calendar 2014の23日目の記事です。 秋葉原ラボの、鈴木(@brfrn169 )、Shtykh Roman、柿島大貴です。 普段は、分散DB(主にHBase)やストリーミング処理基盤の開発・運用などをやっています。 今回は、NewSQLの1つであるCockroachDBについて紹介します。 NewSQLとは CockroachDBについて紹介する前に、NewSQLについて簡単に説明します。 NewSQLとは、一言で言うとNoSQL+SQL機能(トランザクション)です。 RDBMSとNoSQLの良いとこどりをしているともいえるでしょう。 従来、RDBはスケールアウトのしづらいモノリシックな作りになっていました。 しかし、RDBでは、昨今のビックデータの潮流に対応できず、NoSQLの技術が登場します。 NoSQLは、スケールアウトが容
The document discusses design patterns for distributed non-relational databases, including consistent hashing for key placement, eventual consistency models, vector clocks for determining history, log-structured merge trees for storage layout, and gossip protocols for cluster management without a single point of failure. It raises questions to ask presenters about scalability, reliability, perform
検索エンジン選びは大変です!現時点でnanapiではmroongaを使っていますが、もっと検索エンジンらしい機能がほしくなったりします。 またそれ以外にも今後拡張するだろう機能をカバーしきれないような予感が徐々にしているので、ゆるゆると検索エンジンを検証し始めています。 そんななか、elasticsearchがイケてるらしいという情報をキャッチしたので使ってみました。今回はelasticsearchを簡単に動かすまでのチュートリアル的なものを紹介します。 Free and Open Search: The Creators of Elasticsearch, ELK & Kibana | Elastic elasticsearchとは? Apache Lucene上で稼働する全文検索エンジンです。 特徴としては、REST APIをもちJSONですべてやり取りできるところです。このあたりから
G-WAN better uses CPU Cores to make the Internet of Things fly thousand times higher ! Leverage legacy servers and low-consumption CPUs to do more with less! With 1GHz in 2000 and 3GHz in 2002 10GHz CPUs were expected in 2005. Today, we should run much faster CPUs but: We're not going to have faster processors. Instead, making software run faster in the future will mean using parallel-programming
非RDBだのKey-Valueだのと騒がしい今日この頃ですが皆様いかがお過ごしでしょうか。私は元気です。先日、ベイエリアクラウド勉強会で教えてもらったHow FriendFeed uses MySQL to store schema-less data(FriendFeed流・スキーマレスデータのMySQLへの格納)を適当に翻訳してみますよ。(原文はCreative Commonsライセンス) 背景 FriendFeedではすべてのデータをMySQLに格納している。利用者の増加に伴い、FriendFeedのデータベースも拡大してきた。現時点では2億5000万件以上の記事が登録されており、これにコメントやお友達一覧のお気に入りなどのデータが加わる。 データベースの急成長に伴ない、規模に関する課題にも段階的に対処してきた。基本的な対処はおこなってきたつもりだ。具体的には、読み取り専用スレーブの
Fluentd is an open source data collector for unified logging layer. Fluentd allows you to unify data collection and consumption for a better use and understanding of data.
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
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