NoSQLデータベース：調査と決定のガイダンス（その3） | POSTD
追記専用 ストレージ(ログ構造化ストレージとも呼ばれます)は、順次書き込みをすることでスループットの最大化を実現しようとします。ログ構造化ファイルシステムの研究の歴史は長いものの、追記専用入出力がデータベースに関して普及したのは、BigtableでLSM（Log-Structured Merge）ツリーが使用されたからです。このLSMツリーは、インメモリキャッシュ、ハードディスク保存ログ、不揮発性メモリおよび定期的に書き込みされるストレージファイルで構成されています。LSMツリーや変種のSAM（Sorted Array Merge）ツリー、COLA（Cache-Oblivious Look-ahead Arrays）は多くのNoSQLシステムに導入されています（Cassandra, CouchDB, LevelDB, Bitcask, RethinkDB, WiredTiger, Rock
NoSQLデータベース：調査と決定のガイダンス（その1） | POSTD
(訳注：2016/10/1、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 先月、ハンブルク大学の同僚たちと一緒に SummerSOC 2016 でNoSQLの状況についての講演をしました。メンバーは、 Felix Gessert 、 Wolfram Wingerath 、 Steffen Friedrich 、 Norbert Ritter でした。今回はその講演の要点を記事にまとめました。 Baqend を設立して集めた、私たちのNoSQLの濃厚な知識が皆さんに伝われば幸いです。 要約 現在、データはかつてない規模で生み出され、消費されています。増え続けるデータ量とリクエスト負荷に対応するために、「NoSQL」データベースシステムという用語で包括されるスケーラブルなデータマネジメントの新しい方法が産み出されてきました。しかし、数多く存在するシステムは、不均一で多様性があるので
NoSQLデータベース：調査と決定のガイダンス（その2） | POSTD
(訳注：2016/10/3、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 3. 技術 大きな成功を収めているデータベースはいずれも、特定の種類のアプリケーション向けに設計されているか、望ましいシステムの性質の特定の組み合わせを実現するよう設計されています。これほど様々なデータベースが存在するシンプルな理由は、「どんなシステムも、望ましい性質全てを一度に実現することはできないから」です。PostgreSQLのような従来のSQLデータベースは、包括的な機能を提供するために構築されてきました。包括的な機能とはつまり、極めて柔軟なデータモデルや、結合を含む洗練されたクエリ機能、グローバルな整合性制約やトランザクションの保証などです。それとは対照的な設計として、Dynamoのようなkey-valueストアもあり、データ量やリクエスト量に応じてスケールし、高いスループットで読み書きを行うと
東芝、社会インフラなどで使われているNoSQL「GridDB」をオープンソースで公開。インメモリでビッグデータの高速処理が可能
東芝は、これまでGridStoreとしてエネルギー管理システムなどの社会インフラで利用されてきた商用のNoSQLデータベースを、「GridDB」としてオープンソース化したことを発表しました。 GridDBはキーバリュー型を拡張したキーコンテナ型のデータモデルで、時系列データや2次元、3次元の空間データもサポートするNoSQL型データベース。 データをストレージではなくサーバーのメインメモリに配置し、インメモリで処理することで、ペタバイトクラスのビッグデータでも高速に処理が可能。 ノードを追加するだけで容量や性能を拡張、縮退できるスケールアウト機能、マスタスレーブ型とピアツーピア型の特長を合わせ持つハイブリッド型クラスタ管理方式の自律制御クラスタ管理により、SPOF（Single Point of Failure：単一障害点）を排除した高い可用性などが特長です。 東芝はオープンソース化の狙い
これから注目のグラフデータベース、ネイティブにグラフデータを扱えるNeo4jとは？
リレーショナルではやりきれない課題を解決するのがグラフデータベース Neo Technolgy チーフサイエンティスト ジム・ウェバー氏 Q：なぜ今、グラフデータベースに注目が集まっているのでしょうか? ウェバー：グラフデータベースの市場は急激に拡大しています。シリコンバレーを中心とした米国で大きな広がりを見せています。ヨーロッパでは英国が進んでいます。ドイツではサイズの大きな事例はありますが、まだまだ市場の反応はコンサバです。これはSAPのようなレガシーなアプリケーションの市場が確立しているからかもしれません。 日本もまだまだでこれからの市場でしょう。このようにグラフデータベースへの取り組みが速い国もあれば遅い国もあります。逆に言えば、米国の市場がユニークだとも言えます。GoogleやFacebookなど新しい企業が成功しており、彼らが使うようなとがった技術も普及しやすいのでしょう。 グ
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