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![NoSQL Database Adoption Trends - InfoQ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dae93bfe13cdc031fb414689443629a66973f6fb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.infoq.com%2Fresearch%2Fnosql-databases%2Fen%2Fmediumimage%2FDB.jpg)
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
ハンガリーの企業でCTOを務めるKristof Kovacs氏による記事です。各主要NoSQLプロダクトについて機能比較や利用ケースなどをまとめています。この記事ではCassandraやRedisなど6つのプロダクトを挙げています(表1)。 CouchDBは使い勝手に優れており、双方向レプリケーションやリアルタイム更新をサポートしています。Redisは非常に高速なことが売りで、トランザクションや変更監視の機能が備わっています。Cassandraは書き込みが読み込みよりも速いことから銀行や金融などのリアルタイムなデータ解析が必要になる分野で実力を発揮し、Cassandraと同じくJavaで作られているHBaseは億単位の行と数百万のカラムというBig Dataを扱え、月に1,000億を超えるメッセージを処理するFacebookのバックエンドに採用されています。 次々にプロダクトが生まれた
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
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
こんにちは!hiroshiです! 今回は、最近DECOLOG界隈で大ブームのredisについて、その利用用途や導入方法についてお話ししたいと思います。 今回のお話と関連する過去エントリに以下がありますので、こちらに目を通していただいた上で本エントリを読んでいただくと分かりやすいと思います。 NoSQL redisとMySQLのベンチマーク比較 redisのサービスへの投入 redis導入後にトラブル発生、そのレポート DECOLOGでのMySQL Archiveエンジンの使い方 …と、これまでのエントリからは実運用できてるのかどうか微妙なタッチになっているかもしれませんが、結論からいうと実運用できてます! 「redis導入後にトラブル発生、そのレポート」ではTTLを設定した場合にうまくいかないケースがあったのですが、TTLなしのデータでは特に問題なく運用できました。 現在のredisの利用
この表では言及していませんが、Consistent Hashingやshardingによって分散させやすいというのはすべてのNoSQLデータベースが備えている特徴でしたね。 検証用サーバの準備 では実際のパフォーマンスを比較してみましょう。比較のため、10,000件のデータの書込み/読込みを行います。実行にあたり各種サーバを起動します。 リスト1 検証用サーバの起動コマンド # memcached memcached -u nobody -d # TokyoTyrant sudo ttserver -pid /var/ttserver/pid -dmn /var/ttserver/bench.tch # MongoDB mongod --dbpath ~/tmp/mongodb & # HBase sudo /etc/init.d/hadoop-0.20-namenode start su
Webサービスでは、世界中からのトラフィックを捌く必要があるため、いくらチューニングしようとも一台のRDBMSでは捌ききることが出来ないのが常だ。MySQLは最初からマスター・スレーブ型のレプリケーション機能が搭載されており、スレーブをたくさんぶら下げることによって参照の負荷をスレーブに割り振るというスケールアウトによってその問題に対処してきた。スレーブによるスケールアウトは、参照(=PV)が多いWebサイトと非常に相性が良く、幾多のWebサイトにおいて実績を作ってきているし、まだまだ利用されている。 しかしながら、サイトのトラフィックが劇的に増加してくるようになると、レプリケーションによる負荷分散では追いつかなくなってきた。そこで人々がとった選択肢は、memcachedを利用することである。memcachedはインメモリ型の高速なKVSであり、参照・更新性能はMySQLより格段に高い。M
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