「データベースのスケーラビリティの解決」のためにGemStoneを買ったVMwareの狙い（前編）
リレーショナルデータベースはスケーラブルではないためクラウドに適していない、といった議論がありますが、VMwareでSpringSoruce部門のゼネラルマネージャのRod Johnson氏はそうではないと考えているようです。 VMware/SpringSourceは今月6日にGemStone Systemsを買収したと発表しました。Rod Johnson氏は、GemStoneの製品はスケーラブルなデータベースを実現していると「TheServerSide.com」の記事「Why Did SpringSource Buy GemStone: A Discussion with Rod Johnson」（なぜSpringSourceはGemStoreを買ったのか：Rod Johnsonとの対話）で答え、それが買収した理由の1つだとしています。 GemStoneとはどのような製品か？ このインタ
SQL Databases v. NoSQL Databases – Communications of the ACM
The Communications Web site, http://cacm.acm.org, features more than a dozen bloggers in the BLOG@CACM community. In each issue of Communications, we'll publish excerpts from selected posts. twitter Follow us on Twitter at http://twitter.com/blogCACM Michael Stonebraker considers several performance arguments in favor of NoSQL databases�and finds them insufficient. http://cacm.acm.org/blogs/blog-c
Page Not Found | | ODBMS Industry Watch
We are terribly sorry, but the URL you typed no longer exists. It might have been moved or deleted, or perhaps you mistyped it. We suggest searching the site: Prof. Roberto V. Zicari is editor of ODBMS.ORG (www.odbms.org) and ODBMS Industry Watch. ODBMS.ORG is designed to meet the fast-growing need for resources focusing on AI, Big Data, Data Science, Analytical Data Platforms, Scalable Cloud plat
NoSQLデータベースを40種類以上リストアップ、キーバリュー型にもいろいろある
Webスケールのデータを扱うためにさまざまなデータベースが登場してきている、ということを昨日のエントリ「データベースは目的別に使い分けるべし」で紹介しました。 特にリレーショナルモデルをベースとしない、非SQL系（NoSQL）と呼ばれるさまざまな種類のデータベースが登場してきています。非SQL系のデータベースは以前からオブジェクトデータベースやドキュメントデータベース、階層型データベースなどが存在していましたが、最近注目されているのがキーバリュー型データストアと呼ばれるデータベース。 ブログ「High Scalability」にポストされたエントリ「A Yes for a NoSQL Taxonomy」では、これら非SQL系のデータベースを詳細に9分類し、それぞれの分類に属するデータベースをリストアップしています（基になったのは「NoSQL is a Horseless Carriage」
テラバイトのデータ | 構造化知識研究センター
テラバイトデータや構造化知識研究に関する過去の記事です。 1990年6月 コンピューターの中央処理装置4台を並列的につなぎ、人間のように推理したり連想したりするコンピューターの模擬実験に、九州大学の研究グループが成功した。1991年度にも20台に増結する計画で、最終的には1万台をつなぎ、人間の思考そっくりの柔軟性に富んだコンピューターシステムを目指す。キャリアウーマン並みの有能秘書や、建物の形状を判断できる掃除ロボットの開発にもつながると期待されており「人工知能」開発競争に一石を投じそうだ。 九州大学で実験に成功 模擬実験を行ったのは、九大総合理工学研究科の雨宮真人教授（情報システム専攻）のグループ。雨宮教授らは、記憶した知識で推論や連想を行う人間の思考回路網に着目。「食物－果物－黄色－酸っぱい－レモン」など属性や因果関係でつながる情報を与えて連想ネットワークを構成。このネットワーク網をコ
連載: IBM Watson Workspace #鬼わか アプリケーション開発: 第 7 回: IBM Watson Workspace で AI を利用したアプリ連携の実現 #鬼わか 解説（前編）
IBM Related Japanese technical documents - Code Patterns, Learning Path, Tutorials, etc. Please open new issue/pull requests in either English or Japanese if you would have any feedback or you would like to contribute this repo. We provide mainly "Japanese contents" by markdown text. IBM Developerの最新情報は https://developer.ibm.com/ にアクセスし、英語のコンテンツを参照してください。 このリポジトリは、IBM Developer Japan Webサイトで公開していた
Database Sharding
Database ShardingThe Rise of Database Sharding The concept of Database Sharding has been gaining popularity over the past several years, due to the enormous growth in transaction volume and size of business application databases. This is particularly true for many successful online service providers, Software as a Service (SaaS) companies, and social networking Web sites. Database Sharding can
高速SSDの落とし穴。データベースで利用するときはご注意を！
今年はSSDの台頭がめざましい。価格の低下、大容量化、そして高速化、さらには低電力化まで期待できるというからもうHDDの出番はなくなるんじゃないだろうかというぐらいの勢いである。しかしそんなSSDもデータベースで利用する時には気をつけてもらいたい。 MySQL Performance Blogでインテル製SSDを使って検証した結果がレポートされている。 インテル製SSDはめっぽう早い。彼らのテストでは一秒間に5250回もの書き込みが出来たそうだ。しかしそれはライトバックキャッシュが有効になっているときの話であって、ライトバックキャッシュを無効にすると書き込みは秒間1200回まで低下したらしい。（それでも高速だが。） で、このインテル製SSDのライトバックキャッシュはくせ者で、バッテリー等で保護されていない。つまり、ライトバックキャッシュにダーティな（まだディスクへの書き出しが完了していない
Greenplum's petabyte-scale database supports data warehouses, bi databases, and the data warehouse appliance with MapReduce
The faster, smarter petabyte-scale data warehouse for business intelligence using MapReduce.Greenplum is redefining the database for Petabyte-scale analytics at breakthrough speeds with MapReduce. Gain competitive advantage and extreme scalability at a lower cost, by managing all of your data on commodity hardware running the Greenplum database. Download the software or contact us for sales, supp
yohei-y:weblog: CAP と BASE について調べたこと
時系列で 1990年代後半: Eric Brewer (UCB)が inktomi でいろいろ作る CAPとBASEの基礎ができる http://www.ccs.neu.edu/groups/IEEE/ind-acad/brewer/ 2000年7月19日: Eric Brewer が PODC (Principles of Distributed Computing) の基調講演で CAP 定理?と BASE を発表 CAP は Brewer 予測として知られるようになる この時点で、inktomiと同等スケールのWebサービスの問題に対処していた人はあまりいなかったのかもしれない 2002年 MIT の Seth Gilbert と Nancy Lynch が CAP を形式化 ここで Brewer の CAP が晴れて定理となった この間、よくわからず 2007年-: eBay の
Databases as a service: FathomDB « WebMynd Blog
I don’t think Google want to use BigTable. I think Google have to use BigTable because of the absurd scale that they’re working at. Unstructured databases (like Amazon’s SimpleDB and Google’s Data Store - built on BigTable) are great in that they are easy to scale, have an uncomplicated model of how data is stored in them and a simple approach to how that data is queried. These shortcuts and simpl
Eventually Consistent - Revisited
Eventually Consistent - RevisitedDecember 23, 2008 • 3261 words I wrote a first version of this posting on consistency models about a year ago, but I was never happy with it as it was written in haste and the topic is important enough to receive a more thorough treatment. ACM Queue asked me to revise it for use in their magazine and I took the opportunity to improve the article. This is that new v
EventuallyConsistent - 結果整合性
EventuallyConsistent - 結果整合性 目次 この文書について 結果整合性 歴史の話 クライアント側の整合性 サーバ側の整合性 まとめ 結果整合性 この文書について Werner Vogels "Eventually Consistent" の日本語訳です. http://www.allthingsdistributed.com/2007/12/eventually_consistent.html 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... 近年, データ複製の文脈で 結果整合性(eventual consistency) に関する議論が盛んだ. この記事では大規模データの複製における原則や抽象, 高可用性とデータ整合性のトレードオフに関する話題をいくつか集めてみたいと思う. 現在進行中の分野であり, 全ての定義が最初から明快であるとは思わないでほ
Home | Hypertable - Big Data. Big Performance
Big Data. Big Performance. Hypertable delivers scalable database capacity at maximum performance to speed up your big data application and reduce your hardware footprint. 100% Hadoop Compatible Hypertable seamlessly overlays on top of Hadoop to provide supercharged scalable database infastructure for your big data application. Less Hardware, Lower Cost Hypertable delivers maximum efficiency and su
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http://www.eflorenzano.com/blog/post/my-thoughts-nosql/
Novologies
CloudBase- Data Warehouse System For Terabyte And Petabyte Scale Analytics
http://www.zib.de/CSR/Projects/scalaris/
Facebook、GoogleのBigTableライクなプロダクト「Cassandra」をオープンソース化
https://pages.cs.wisc.edu/~remzi/Classes/739/Spring2004/Papers/optimistic-survey.pdf