CAP定理, BASEのまとめ » shmachid dot com
以前からCAP定理やBASEがイマイチ腹落ちしていなかったので、調べました。 1. ACID まず、RDBMSのトランザクション処理におけるACID特性は以下である。 Atomicity: 原子性 トランザクションが実行されるか、全くされないかのどちらかである。 Consistency: 一貫性 データベースの関係制約を保証する。 Isolation: 独立性 トランザクション中に経過が他トランザクションから参照出来ない。隔離性があるということ。 Durability: 永続性 トランザクション完了後、データは失われない。耐障害性があるということ。 2. CAP定理 続いて、クラウド化（クラウドは分散システムと考える）した際はACID特性が保つのは非常に大変である。（無理ではない） CAP定理では、C.A.Pの３つの内、同時に満たせるのは2つまでという主張。 Eric Brewer氏のCA
Microsoft PowerPoint - PODC-keynote
1 PODC Keynote, July 19, 2000 PODC Keynote, July 19, 2000 Towards Robust Towards Robust Distributed Systems Distributed Systems Dr. Eric A. Brewer Dr. Eric A. Brewer Professor, UC Berkeley Professor, UC Berkeley Co Co- -Founder & Chief Scientist, Inktomi Founder & Chief Scientist, Inktomi PODC Keynote, July 19, 2000 PODC Keynote, July 19, 2000 Inktomi at a Glance Inktomi at a Glance Company Overvi
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
分散KVSが苦手なトランザクションの「ACID特性」 RDBのように、テーブルとテーブルを結合（SQLでいうJOIN文）して複雑な条件検索や集計処理を一発でこなすような芸当はできません。また、トランザクションによる「ACID特性」の確保も分散KVSが苦手な分野です。 RDBが不得意な分散／拡張 そのため、これらの不足をアプリケーション側で補うためのさまざまな工夫やフォローが必要となります。その一方で、分散KVSはデータストア全体をいくらでも多くのサーバに分散（スケールアウト）できるのが最大の特徴です。 一方でこれは、RDBが最も不得意とするところです。RDBでは、その長所であるテーブル結合やACIDの確保がボトルネックとなり、複数のサーバにスケールアウトさせることが「原理的」に容易ではありません。そのため、負荷分散や高可用性を低コストで実現することが困難です。 RDBで負荷分散させようとす
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
NoSQL登場の背景、CAP定理、データモデルの分類
その例としてBeck氏自身が過去に取り組んできた生命保険会社のアプリケーションを例に挙げます。そのアプリケーションでは毎日のようにスキーマが変化するため、SQLとORM(Object-Relational Mapping）では対応できず、オブジェクトデータベースのGemstoneを利用することで対応できたと述べています。 こうしたSQLだけでは満たせないさまざまな要件、上記の図にあるようにスキーマの可塑性、スケーラブルなデータ読み込み、書き込み、処理の柔軟性などを満たすために、リレーショナルデータベース以外のNoSQLな製品が開発された。これがNoSQLの登場の背景にあるとBeck氏は解説します。一方で、こうしたさまざまなNoSQLを、NoSQLという言葉で表すのは適当ではないという憂慮も示しています。 Here is where the futility of defining NoSQ
クラウド上のリレーショナルデータベースはなぜ難しいのか？ BASEとCAP定理について
今週18日からマイクロソフトがラスベガスで「MIX09」を開催します。Windows 7やWindows Azureが発表された昨年秋のPDC（Professional Developers Conference）とは異なり、MIXはWebデザイナーとWebデベロッパー向けのイベントです。 ところで、デザイナーとデベロッパー向けのイベントといえばアドビシステムズのイベントが有名。その名称はたしか「MAX」ですよね......。 さて。MIX09ではWindows Azureの料金体系の発表があるかもしれないといわれています。もし発表されれば、IT系メディアのヘッドラインを飾ることでしょう。 僕が注目しているのは、先日「マイクロソフトがクラウドでリーダーシップを握る可能性が高まる」で書いた、SQL Server完全互換の「SQL Data Services」（SDS）についての具体的な内容の
BrewersCapTheorem - ブリュワーの CAP 定理
BrewersCapTheorem - ブリュワーの CAP 定理 目次 この文書について ブリュワーの CAP 定理 - Amazon と eBay のクールエイド ブリュワーの(CAP)定理 一貫性 (Consistency) 可用性 (Availability) 分割耐性(Partition Tolerance) 定理の重要性 図解で証明 CAP と折り合う 1. 分割耐性を諦める 2. 可用性を諦める 3. 一貫性を諦める 4. BASE に跳ぶ 5. 問題をかわして設計する まとめ 参考文献 ブリュワーの CAP 定理 この文書について "Brewer's CAP Theorem - The kool aid Amazon and Ebay have been drinking" の日本語訳です. http://www.julianbrowne.com/article/view
Cloudの技術的特徴について
Cloud --- Scalability Availability --- Agenda Scalability Availability CAP Theorem Scalability Availability Consistency BASE Transaction Scale-out Scale-out Availability Scalabilty Availability Scalability Availability Availability Replica Replica Eventually Consistency Transaction ACID BASE Scale-up Scale-out $10,0 00 machi ne $10,0 00 machi ne $1000 machi ne $1000 machi ne Scale-up Scale-out $50
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結果整合性（Eventual Consistency）についての分かりやすいプレゼン資料