Distributed PostgreSQL for Modern AppsThe database that can be consumed as open source software or as a variety of database-as-a-service offerings
RDBとNoSQLにみるDB近現代史 データベースに破壊的イノベーションは二度起きるか？ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
「ユーザー目線」のシステムを目指して RDBが従来の階層型DBに比べて優れていた点はいくつか挙げることができますが、シェアを伸ばすうえで最も大きな影響は、ユーザーが使いやすいデータ構造とインタフェースにこだわったことです。すなわち、「テーブル」と「SQL」の発明です。 RDBでは、すべてのデータを「テーブル」というただ一つのデータ形式によって表現します。テーブルは、見た目が「二次元表」に似ているため*3、Microsoft ExcelやGoogle ドキュメントなどのスプレッドシートを使い慣れた人が見ると、データを格納する方法が直観的にイメージしやすいという利点があります。実際、こうした二次元表によるデータ管理は、Excelなどのソフトウェアが登場する前から一般的な方法だったため、RDBが登場した当時の人々にとっても受け入れやすいものでした。 テーブルが画期的だった点は、もう一つあります。
Azure SQL DatabaseがJSONに正式対応
クラウド型データベースサービス「Azure SQL Database」がJSONに正式対応。JSONテキストからの取り込みやテーブル形式への変換、SQLテーブルデータからJSONフォーマット変換のためのビルトイン関数などの機能を実装した。 米マイクロソフトは2016年8月24日（米国時間）、クラウド型データベースサービス「Azure SQL Database」でJSON（JavaScript Object Notation）フォーマットを正式にサポートしたと発表した。 Azure SQL Databaseでは、JSONテキストからのデータの読み取り、JSONテキストからテーブル型式への変換、SQLテーブルデータのJSONフォーマットへの変換を補佐するビルトイン関数を提供する。JSON関数では、JSONテキストからの値の抽出、JSONからのオブジェクトの抽出、JSONテキスト内の値の更新、J
RebornDB: the Next Generation Distributed Key-Value Store - High Scalability -
There are many key-value stores in the world and they are widely used in many systems. E.g, we can use a Memcached to store a MySQL query result for later same query, use MongoDB to store documents for better searching, etc. For different scenarios, we should choose different key-value store. There is no silver-bullet key-value store for all solutions. But if you just want a simple key-value store
readwrite.jp
We’re getting things ready Loading your experience… This won’t take long.
Benchmarking LevelDB vs. RocksDB vs. HyperLevelDB vs. LMDB
Benchmarking LevelDB vs. RocksDB vs. HyperLevelDB vs. LMDB Performance for InfluxDB By Paul Dix updated December 14, 2025 Product For quite some time we’ve wanted to test the performance of different storage engines for our use case with InfluxDB. We started off using LevelDB because it’s what we had used on earlier projects and RocksDB wasn’t around yet. We’ve finally gotten around to running som
LevelDB入門 (基本編) - from scratch
さて、今回は比較的新しいデータストアであるLevelDBについてまとめてみました。 LevelDBは1年ほど前からNode.js界隈ではブームが来ていて、理由がよくわかっていなかったんですが、まとめている内に分かるかなと思ってまとめました。今回はNode.js無関係でLevelDBの基礎的なことだけ調査した結果をまとめてみました。 Node.jsで使ってみる話は後に回します。 LevelDBとは? key-value型のデータストアの一つです。 Googleの研究者である、Jeff DeanとSanjey Ghemawatが開発し、2011年に公表されました。C++で書かれており、多くのプログラミング言語でbindingsが書かれています。もちろん、JavaScript/Node.jsでも書かれています。 LevelDB は Google のBigTableをベースにしたアーキテクチャを持
MICA: A Holistic Approach to Fast In-Memory Key-Value Storage | USENIX
MICA: A Holistic Approach to Fast In-Memory Key-Value Storage Hyeontaek Lim, Carnegie Mellon University; Dongsu Han, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST); David G. Andersen, Carnegie Mellon University; Michael Kaminsky, Intel Labs MICA is a scalable in-memory key-value store that handles 65.6 to 76.9 million key-value operations per second using a single general-purpose multi
IBM、NoSQLベンダのCloudant買収。企業向けモバイルBaaSを展開へ。IBM Pulse 2014
IBM、NoSQLベンダのCloudant買収。企業向けモバイルBaaSを展開へ。IBM Pulse 2014 米IBMはNoSQLベンダのCloudant買収を発表しました。CloudantはCouchbaseを基にしたNoSQLのDatabase-as-a-Serviceを提供している企業で、IBMは同社のサービスをPaaS型クラウドサービスとして発表したBlueMixと組み合わせて企業向けのモバイルバックエンドサービス（モバイルBaaS）を展開することを明らかにしています。 IBMは昨年6月にNoSQLベンダのMongoDBと提携し、DB2にNoSQL機能を組み込む方向性を示していました。Cloudantはそれとは別に、クラウドにおけるモバイル向けのデータストアとしての位置づけとなります。 BlueMixにモバイル向けプッシュ通知、SDKなどを用意 IBMソフトウェアグループのシニア
LMDB | symas
An ultra-fast, ultra-compact, crash-proof, key-value, embedded data store Symas LMDB is an extraordinarily fast, memory-efficient database we developed for the OpenLDAP Project. With memory-mapped files, LMDB has the read performance of a pure in-memory database while retaining the persistence of standard disk-based databases. Bottom line, with only 32KB of object code, LMDB may seem tiny. But it’
MongoDBの集計機能が便利過ぎて泣けてくるお話し - Y's note
MongoDBイン・アクション 作者: Kyle Banker,Sky株式会社玉川竜司出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2012/12/14メディア: 大型本購入: 5人 クリック: 55回この商品を含むブログ (4件) を見る MongoDB集計機能 CentOSでNginxのログをFluentdを使ってMongodbにリアルタイムで格納する - Yuta.Kikuchiの日記 時給3000円のCEOと揶揄されている@yutakikucです。今日は簡単にMongodbのログ集計機能を紹介します。機能が豊富過ぎて泣けてくるんで、ログ解析する人は是非使ってみて下さい。FluentdでMongodbにNginxのLogを流し込む設定は上のエントリーを参照して下さい。次回はAggregationFramework/MapReduce周りについて触れたいと思います。 泣ける話 : 集
Aerospike, Cassandra, Couchbase、MongoDBを比較したNoSQLベンチマーク
あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。
MongoDB 2.4 の性能 徹底評価 - 中年engineerの独り言 - crumbjp
まとめ 超長くなったのでまとめを上に持ってきた。 巷で言われているチューニングは結構嘘が多い事が解ってきた。 ツール等 workingSet Analyzer は信用ならない。（overSecondsはまあ良い） mongoperfの値は完全に参考にならない。 insert mongoperfの値はinsert性能と関連しない。（何を測ってるんだ？） カラムのプリアロケーションによるUPDATE時のデータ肥大化回避($setOnInsert)はMUST。 クリティカルな時間帯にストレージファイル(2GB)の生成を避けるチューニングの効果は懐疑的。 レコードプリアロケーション・チューニングは頑張る価値が無い。(むしろ逆効果) update 上記の通り必ずin-placeになるようにする。 paddingFactorが動くようだとお話にならない性能劣化 remove かなり高速。 全件削除の場
WhooshとMongoDBを使った全文検索Webアプリの構築 - その1
ひょんなことから全文検索システムを作ることになり、いろいろ調べたことを備忘録的に記録しておく。 自分はいつもPython+Tornado+Nginx+MongoDBの構成でWebアプリを書いていて、この環境で手軽に全文検索ができたらいいなぁと思って試行錯誤した結果、本稿のようなことができることが分かったので公開しました。 【やりたいこと】 ・全文検索（基本的にN-gram。できれば記事内の単語を元に関連記事の表示や単語の編集など） ・主に.txtのファイル内のテキスト本文を対象とする ・アカウントを発行して外部にも公開 （ここは本記事の趣旨から外れるので除外する。） 【環境】 ・さくらVPS 2Core 1GBメモリ ・CentOS 6.2 ・Python 2.7.2 ・Tornado 2.4.1（フレームワーク） ・MongoDB 2.2.3（データベース） ・Nginx 1.2.6（W
10gen: MongoDBのフォールトトレラントの正当性を主張
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グラフ型NoSQLデータベース（Neo4j、InfiniteGraph）編
書籍紹介 本連載は下記書籍から第5章を基に、＠IT向けに再構成して掲載しています。 目次 序 章 ビッグデータの時代 第1章 NOSQLとは何か? 第2章 NOSQLのデータモデル 第3章 アーキテクチャの基本概念と技術 第4章 HadoopはNOSQL? 第5章 主なNOSQLデータベース製品 第6章 NOSQLデータベースの選択基準 第7章 NOSQLを使うビジネス 本連載は書籍『NOSQLの基礎知識』（リックテレコム刊、ISBN：978-4897978871）で解説されている内容から一部を抜粋し、本連載向けに一部再編集して掲載したものです。 書籍では、一般にNoSQLと呼ばれている各種データベース技術について、基本概念から主要なプロダクトの特性、ベンチマーク結果までを紹介しています。データモデルやアーキテクチャの違いといった基本概念から、各プロダクトの特徴を理解できる内容になっていま
DBMSの世界はもうとっくに変革の嵐 | 独り言v6
DBの世界に起こる変革 を見てびっくりするほどがっかりした。DBMSの世界はこれから変革が起こるどころが、もうすでに変革ががんがんに起こっていて、One Size Does Not Fit Allの時代だと言われて久しい。Oracle RDBMSだけの世界とかを見ていると、その変化が見えなくなってしまうことが多いだろう。しかしちょっとRDBMSを離れたら、現在はDBMS戦国時代であり、Oracle社もその有力なプレイヤーの一人である。 とりあえず現状を知りたいと思ったら、以下が非常に参考になる。 NoSQLの現状 50以上のソフトウェアがひしめく市場、これを戦国時代と言わずしてなんだろうか。MongoDBあり、Hadoopあり、KVSあり、NewSQLあり・・・これが21世紀のDBMSの現状だ。 ちなみに先のサイトで話にあった「ジャーナルを書かないRDBMS」というのはつまりLog Str
NoSQLの現状。これまでの成功と失敗
NoSQLの登場は、「データベースといえばリレーショナルデータベース」という状況を大きく変えました。リレーショナルデータベースと比べて高速でスケーラビリティに優れたNoSQLデータベースは登場当初から注目されましたが、一方でいまに至るまでさまざまな種類の製品が登場して混沌としているようにも見えます。 （作者 Stefan Edlich、翻訳者 大田 緑 - (株)チェンジビジョン、投稿日 2013年1月1日） NoSQLは厳しい批判に少なくとも4年間さらされてきました。そして、今、NoSQLの現状について中間報告する時がやって来ました。NoSQLの周辺ではいろいろなことが起こったため、全体像をつかんで、どのような目的を達成したか、また、NoSQLはどこで失敗したかを評価するのは簡単なことではありません。 様々な分野において、NoSQLは産業的にも学問的にもかなり成功をおさめてきました。大学
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