NoSQLをRDBの代わりに使うと、どういう恐ろしいことが起こるか。PARTAKEの作者が語る
データベースの世界でいま注目されているのがNoSQL。特にキーバリュー型データストアは、グーグルのBigTable、FacebookやTwitterが内部で利用しているCassandraやAmazonクラウドが提供しているSimpleDBなど、すでに実際に使われ始めています。 ではそのNoSQLをリレーショナルデータベースの代わりに使ってシステムを構築するとどうなるのか？ 身をもって体験したことを記したShinya Kawanaka氏によるプレゼンテーション「間違った方向にCassandraを使ってみた」が公開されています。 NoSQLを用いたシステム構築は、リレーショナルデータベースによる構築どう違うのか？ とても分かりやすくまとめられています。ご本人の承諾もいただいたので、その内容を紹介しましょう。 NoSQLを使ったときに起こる恐ろしい事例 プレゼンテーションのテーマは「NoSQLを
「Google JavaScript Style Guide」に沿ってチェックしてくれる、グーグル製JavaScript文法チェッカー
「Google JavaScript Style Guide」に沿ってチェックしてくれる、グーグル製JavaScript文法チェッカー グーグルはJavaScriptコードのスタイルガイド「Google JavaScript Style Guide」を公開しており、同社自身もこのスタイルに従って開発を行っているとされています（スタイルガイドの日本語訳の例）。 このスタイルガイドに従った開発を支援してくれるツールがグーグルからオープンソースとして公開されました。同社のClosure Tools Blogのエントリ「Introducing Closure Linter」で紹介された文法チェックツールのClosure Linterです。 Closure LinterはPythonで書かれたツールで、コマンドラインから利用します。上記のエントリによると、次のようなJavaScriptをチェックに書
TwitterがBitTorrentで高速にデプロイしている仕組みについて
Twitterは、同社の何千台ものサーバに対してバイナリをデプロイする場合に、ピア・ツー・ピアシステムのBitTorrentを利用したツール「Murder」を用いていると、7月1日の記事「Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（後編）～Twitterのサブシステム「Unicorn」「Kestrel」「Flock DB」」で紹介しました。 FacebookでもBitTorrentによる大規模なデプロイが高速に行われていることは、7月16日の記事「Facebook、memcachedに300TB以上のライブデータを置く大規模運用の内側」で紹介しました。 どうやら大規模システムにおけるデプロイではBitTorrentの利用が進んでいるようです。 7月15日付けのTwitter Engineering Blogに、Twitterのエンジニア、Larry Gadea氏による「
NoSQLを超えるSQLデータベース「VoltDB」。Cassandraとベンチマーク対決！
「多くのOLTPデータベースは30年前の設計を基にしており、今日の“Webスケールな”データベースの負荷を想定していない。これら伝統的なデータベースは、処理時間の90％以上がログ、ロック、ラッチ、バッファ制御といったオーバーヘッドに費やされ、しかもそれらによって限られた性能やスケーラビリティしか実現できていない」 Ingresの開発者でありInformixのCTOなどデータベースベンダの要職を歴任したデータベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が開発したVoltDBはプレスリリースでこのように既存のリレーショナルデータベースの欠点を示した上で、インメモリデータベースをベースにこれらのオーバーヘッドを除去し、ACIDによるデータ一貫性を維持しつつ大きな性能向上とスケーラビリティを実現したと説明されています。 SourceForge.jpの記事「「NoSQL」を上回る性能を目指す
NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャとは
データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が開発し、NoSQLデータベースをも上回る性能を発揮するリレーショナルデータベース「VoltDB」。前回の記事では、その特徴と、NoSQLデータベースのCassandraとのベンチマーク比較を紹介しました。 今回はVoltDBのアーキテクチャについて調べたことをご紹介しようと思います。基本的にはVoltDBのWebサイトやリンク先の内容を基にしています。また、ブログ「独り言v6」のエントリ「VoltDB登場 – RDBMSのようでRDBMSではない新システム」も参考にさせていただきました。 シェアドナッシングな分散インメモリデータベース VoltDBのアーキテクチャは、FAQのページで以下のように説明されています（英語を訳したものを引用しています。以下同じです）。 VoltDBは、シェアドナッシングなサーバ群から構成されるスケーラブ
SQLiteのテストコードは4567万8000行！ 本体のコードは6万7000行
軽量なリレーショナルデータベースとして人気のSQLite。そのWebサイトに掲載されている「How SQLite Is Tested」の内容が、海外のプログラマなどのあいだで話題になっています。 3月に公開された最新バージョンのSQLite 3.6.23。本体のソースコードは約6万7200行（67.2KSLOC、Kilo Source Lines of Code：空行やコメントを除いた行数）なのに対し、テストコードはなんと4567万8300行（45678.3KSLOC）だと紹介されているのです！ これはテストコードが本体の約679倍もの大きさだということになります。 100％のブランチカバレッジ SQLiteコアのライブラリをテストするテストコードとして、以下の3つが紹介されています。 TCL Tests TCL Testsはもっとも古いテストコードで、TCL scripting lang
Perl 5は生き返った！ 新たな前進を再開したPerl
「Perl 5コアの開発はここ数年、負の連鎖が続いていた。リリースは滞り、開発者は去り、将来の見通しはどんどん悪くなっていった。ここで話すのは、Perl 5の開発におけるこの悪い流れがどのようにして、楽しく、前向きで、エキサイティングなものに変わったか、というストーリーだ」 Perl 5のコアデベロッパーで、ActiveStateの技術リードでもあるJan Dubois氏は、4月13日に同社のブログにポストしたエントリ「Perl 5 is Alive」で、このように書き出しています。 Perlは、機能が高度化し複雑になったPerl 5までのバージョンを見直し、新たに作り直そうと、2000年にPerl 6の開発が始まりました。しかしPerl 6は10年たったいまでもリリースされておらず（今月に最初のバージョンがリリースされるといわれていましたが…）、一方でPerl 6の開発が始まってからは、
Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア
Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア Twitterは独自に開発した分散フレームワークの「Gizzard」をオープンソースとして公開しました。GizzardはScalaで書かれたJavaVM上で動作するミドルウェアで、PHPやRubyといったWebアプリケーションからの要求を自動的にデータベースに分散することで、大規模で可用性の高い分散データベースを容易に実現するためのものです。 Gizzard：フォルトトレラントな分散データベースを実現 The Twitter Engineering Blog: Introducing Gizzard, a framework for creating distributed datastores Twitterのブログにポストされた「Introducing Gizzard
TwitterとDiggがNoSQLの「Cassandra」を選ぶ理由
スケーラブルなデータベースを実現する手段として「Sharding MySQL plus memcached」がよく知られる方法だとは、1つ前の記事「MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論」で紹介しました。 ちなみに「Sharding」（シャーディング）とは複数のデータベースにデータを分散して運用することで、ざっくりいえばShared Nothing的な分散データベース構成のことです（この記事で紹介する英文中には「Shared MySQL」（共有MySQL）との記述がありますが、これは恐らく「Sharded MySQL」（ShardされたMySQL）のミススペルではないと推測します）。 日本で（たぶん）もっともMySQLについて詳しく解説してあるブログ「漢(オトコ)のコンピュータ道」のエントリ「さらにMySQLを高速化する7つの方法」では、Sh
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