GitHub - GoogleCloudPlatform/PerfKitBenchmarker: PerfKit Benchmarker (PKB) contains a set of benchmarks to measure and compare cloud offerings. The benchmarks use default settings to reflect what most users will see. PerfKit Benchmarker is licensed under
PerfKit Benchmarker is an open effort to define a canonical set of benchmarks to measure and compare cloud offerings. It's designed to operate via vendor provided command line tools. The benchmark default settings are not tuned for any particular platform or instance type. These settings are recommended for consistency across services. Only in the rare case where there is a common practice like se
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに掲載されている「Part #1 – Tuning Java Garbage Collection for Hbase」(https://software.intel.com/en-us/blogs/2014/06/18/part-1-tuning-java-garbage-collection-for-hbase) の日本語参考訳です。 このパート 1 の記事では、100% YCSB 読み取りの HBase* 用 Java* ガベージ・コレクション (GC) をチューニングする方法を説明します。パート 2 では 100% 書き込み、パート 3 では 50%/50% 読み取り/書き込みの Java* GC のチューニングを行います。すべての記事で、標準 NoSQL ワークロードである YCSB を使用します。YCSB と HBase* のインスト
Design, Scale and Performance of MapR's Distribution for Hadoop
Details the first ever Exabyte-scale system that can hold a Trillion large files. Describes MapR's Distributed NameNode (tm) architecture, and how it scales very easily and seamlessly. Shows map-reduce performance across a variety of benchmarks like dfsio, pig-mix, nnbench, terasort and YCSB.
Hi folks, We have been conducting a performance study comparing Cassandra and HBase (and Yahoo! PNUTS and MySQL) on identical hardware under identical workloads. Our focus has been on serving workloads (e.g. read and write individual records, rather than scan a whole table for MapReduce.) This is part of a larger effort to develop a benchmark for these kinds of systems (which we are calling YCSB,
第6回MongoDB勉強会に参加してきましたので、個人的なまとめ。 の前に、大事なことなので先に書いておきます。 「第7回mongoDB勉強会」が11/15(火)に開催決定 ServerDensityの@davidmytton氏来日・講演 社会人の方はMongoDB調査のために仕事として参加すれば良いらしい。 さらに、 1月第3週に10genのエンジニアを招待して「MongoDB Conference in Japan」を開催予定 楽しみですね〜！ MongoDBのコミュニティがドンドン盛り上がってる感じです。 ＜＜第6回の簡単なメモ＞＞ @doryokujin さん ・MongoDB2.0リリースノート http://www.mongodb.org/pages/viewpage.action?pageId=24708318 MongoDBの何が良いかって日本語の情報も充実しているところや
MongoDB Engineering BlogPosts on Engineering efforts, achievements, and culture at MongoDB. Empowering Automation in Jira: Harnessing the Power of ScriptRunner As a program manager and systems engineer respectively, the teams we serve use Jira, the popular project management tool, intimately and on a daily basis. We get many requests from our teams to tweak or improve processes that use Jira. Whil
YCSBを使ってみよう的なテーマで書いた前回の続きとして、今回は結果の読み方や負荷パターンの調整について書いてみる。 今回の目次は以下のとおり。 コマンドのパラメータの読み方 DBENGINEごとの接続設定 workloadファイルの読み方/書き方 結果の読み方 コマンドのパラメータの読み方 基本的には起動は以下のようなイメージ。 ./bin/ycsb DBENGINE (run|load) -P CONFIGFILE [ -threads n ] [ -p key=value ] [ -s ]DBENGINEのところはdynamodbやらredisやらmongodbやらが入る。 その次はrunかloadが来る。これは動作モードを決定する値でrunはトランザクションフェーズ（読み込み&更新系)、loadはロードフェーズ(書き込み)の動作になる。 以下、パラメータのリスト。 パラメータ名 意
hbase-elastic.eps
Benchmarking Cloud Serving Systems with YCSB Brian F. Cooper, Adam Silberstein, Erwin Tam, Raghu Ramakrishnan and Russell Sears Yahoo! Research {cooperb,silberst,etam,ramakris,sears}@yahoo-inc.com DRAFT: Submitted for publication ABSTRACT While the use of MapReduce systems (such as Hadoop) for large scale data analysis has been widely recognized and studied, we have recently seen an explosion in
< 『スイートプリキュア』第30話…和音にクイズに盛り沢山！ スイプリ屈指の人気回 2015年02月22日17:53 『Go！プリンセスプリキュア』第4話…きららはモデルで大人気！ キュアトゥインクル誕生？ Follow @peperon999 Comment( 0 ) Tweet カテゴリGo！プリンセスプリキュアアニメ はてぶ、ツイートして頂けると励みになりますヽ(*ﾟ∀ﾟ*)ﾉ 第4話「キラキラきららはキュアトゥインクル？」 監督=田中裕太 脚本=田中仁 絵コンテ=座古明史／演出=座古明史 作画監督=爲我井克美 美術監督=篝ミキ ■ 日曜日！ 493 名前：風の谷の名無しさん[] 投稿日：2015/02/22(日) 00:00:15.74 ID:geyx/cLd0.net 495 名前：風の谷の名無しさん[] 投稿日：2015/02/22(日) 00:01:17.80 ID:aK
2015年5月30日 PostgreSQLアンカンファレンス＠東京 に参加してきました PostgreSQLアンカンファレンス＠東京 https://atnd.org/events/64543%22 Twitterのハッシュタグは #pgunconf メモした内容を記載しておきます。 話を聞くのが精一杯でメモがしょぼいです・・・ アンカンファレンスは初めて参加しました。 参加者が各自発表したいことを持ち込んで ホワイトボードの時間割にポストイットを貼って 1人約20分で発表する形式でした。 会議室3スペースを区切って、発表は2スペースで順次行われました。 発表者の方によってはスライドを公開するようですので 詳細はそちらをご確認ください。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ■PostgreSQL9.5の新しいGROUP BY 発表者のサイト http://kenpg.bitbucket.or
Datastores
Scalable SQL and NoSQL Data Stores Rick Cattell Originally published in 2010, last revised December 2011 ABSTRACT In this paper, we examine a number of SQL and so- called “NoSQL” data stores designed to scale simple OLTP-style application loads over many servers. Originally motivated by Web 2.0 applications, these systems are designed to scale to thousands or millions of users doing updates as wel
Speedy Transactions in Multicore In-Memory Databases Stephen Tu, Wenting Zheng, Eddie Kohler†, Barbara Liskov, and Samuel Madden MIT CSAIL and †Harvard University Abstract Silo is a new in-memory database that achieves excel- lent performance and scalability on modern multicore machines. Silo was designed from the ground up to use system memory and caches efficiently. For instance, it avoids all c
にゃーん。趣味でポスグレをやってる者だ。 ぬこは激怒した。かのアドベントカレンダー（あどべんとかれんだー）の記事を締切までに書かねばなければならぬと決意した。 ぬこにはポスグレがわからぬ。ぬこは、ハマのサラリマンである。麺を食べ、象と遊んで暮して来た。けれども締切に対しては、人一倍に敏感であった。 はじめに これはPostgreSQL Advent Calender 2021の14日目の記事です。 前日は@kasa_zipさんの「PostgreSQLの拡張機能を作ってpgxnで公開する」という記事でした。つよつよな人の後の記事でちょい緊張しますね（そしてさりげなく一部ネタかぶりしてる）。 さて今回は、珍しくラーメン＆PostgreSQLネタから離れて、フツーにPostgreSQLの話をします。 今日のお題は・・・PostgreSQL使いにはお馴染み、みんな大好きpgbenchについて書いて
Arbitrarily anything...: Comparing PNUTS, HBase and Cassandra
Tuesday, May 18, 2010 Comparing PNUTS, HBase and Cassandra A lot of NoSQL systems have been sprouting up recently and an increasing number of people are using NoSQL data stores and moving away from RDBMS systems. There's nothing wrong with relational database systems but they are optimized for certain use cases, which they handle very well. NoSQL systems (Bigtable, Dynamo, PNUTS, CouchDB, MongoDB,
Solving Big Data Challenges for Enterprise Application Performance Management Tilmann Rabl Middleware Systems Research Group University of Toronto, Canada tilmann@msrg.utoronto.ca Mohammad Sadoghi Middleware Systems Research Group University of Toronto, Canada mo@msrg.utoronto.ca Hans-Arno Jacobsen Middleware Systems Research Group University of Toronto, Canada arno@msrg.utoronto.ca Sergio Gómez-
JAWS-UG中央線第5回勉強会に行ってきました #jawsug - weblog of key_amb
JAWS-UG中央線第5回勉強会に行ってきました。 初めて JAWS-UG のイベントに参加しました。 けっこうカジュアルな感じでしたね。 個人的には Aerospike の話が面白かったです。 Aerospikeの話おもしろかったな。レプリカ作れて容易にスケールアウトできて高速なKVS普通に便利。けど最後の「DynamoDB使った方がいいと思います」で力が抜けてしまった(笑) #jawsug— きいあむ → @progrhyme (@key_amb) 2015年4月3日 色んな言語のクライアントライブラリあるみたいだし、オンプレだったらmemdの代わりとかで使えるんじゃないかなと思った。 #jawsug— きいあむ → @progrhyme (@key_amb) 2015年4月3日 キャッシュとしてならオンプレもクラウドもありだと思います RT @key_amb: 色んな言語のクライアン
#長編 皆さん，初めまして．NTT SICの中園 (nikezono) です． この記事は 自作DBMS Advent Calender 2020 の 17 日目の記事です． この記事では，自作DBMSにトランザクションの機能を載せる際に必要な "Concurrency Control" (以下CC) について，プロトコルを設計する際に必要なノウハウを紹介します． プロトコルの考案という作業は，既に提案されているものを追実装するのとはかなり趣が異なります．具体的には，数理的な証明にかける作業の割合がかなり大きくなります．この作業を怠って，雰囲気で実装をしたり改変をしたりすると，ほぼ間違いなく処理の正しさが担保されません． しかし，得られるリターンは大きく，特定のワークロードを狙ったデータベースであれば，それに特化した性能を出すプロトコルを作ることが容易くできるようになります．特に，インメモ
Hibari presentation at NOSQL AFTERNOON in JAPAN on Nov 1,2010
Hibari presentation at NOSQL AFTERNOON in JAPAN on Nov 1,2010 Hibari is an open source distributed key-value store built using Erlang. It addresses the needs of customers requiring durability, strong consistency, high availability, and high performance for read-heavy big data workloads. Hibari uses chain replication to maintain consistency across replicas and provide high availability as long as o
Introduction The goal of this benchmark is to compare MySQL and LevelDB for disk I/O bound, multiple-reader/multiple-writer workload. Configurations Hardware 2 x Xeon E5620 2.40GHz (HT enabled, 8 cores, 16 threads) Memory: 4GB Disk: RAID-10/2 == 4 × 300GB 15K rpm RAID cache: 512MB Disk cache: off Operating System RHEL Server 5.4, Linux 2.6.18-164.2.1.el5 x86_64, 64-bit File System XFS – noatime,lo
MVTO (multi-version timestamp ordering) - 急がば回れ、選ぶなら近道
MVCC系の実装プロトコルの代表例。 そのほかにMV2PL（実際は2V2PLが多い）とMVSGTがある。なおMVTOにも様々なバリエーションがある。理論自体は1980年後半から存在している。version無制限というのは、従来のH/Wでは非現実的だったが、近年のノードあたりのメモリーの大容量化やNVRAMの登場によってそれほどデタラメな前提ではなくなりつつある。適切にGCをかけることやversion traverseを工夫することでパフォーマンスを維持することができる。その結果最近のMVCC系のプロトコル実装はMVTOが多くなっているように見受けられる。というよりもほぼMVCC＝MVTO一色の様相だ。実際、ベンチマークも数字は出ている。 （修正：MVCCの中にOCCではあるがMulti-versionを利用する形式のものをあり（MVOCC)、それもMVCCとすれば、MVCCはMVOCC+M
Masstree - Much Faster than MongoDB, VoltDB, Redis, and Competitive with Memcached - High Scalability -
« 12 Ways to Increase Throughput by 32X and Reduce Latency by 20X | Main | Stuff The Internet Says On Scalability For April 27, 2012 » The EuroSys 2012 system conference has an excellent live blog summary of their talks for: Day 1, Day 2, Day 3 (thanks Henry at the Paper Trail blog). Summaries for each of the accepted papers are here. One of the more interesting papers from a NoSQL perspective was
Fusion-io, proudly part of SanDisk Discover SanDisk Data Center Solutions
はじめに ベンチマークとは、正確にちゃんとやろうとすると凄く時間のかかるもので、結局のところ、どこかを妥協しないといけないものだと思います。しかし時間を節約しようとサボってやると、何の知見も得られず、最悪誤った判断を与えて、信頼性を落としてしまうということが考えられます。なので、ソフトウェアの検証段階のうちは、ある程度の慎重性が求められるのではないでしょうか。 手短に正確にベンチマークするには 手短に正確にベンチマークをするためには、それからどのようなことを知りたいかを明確化することが重要だと思います。研究の場合は、自分の提案した手法なりシステムが従来のものと比べて特徴的な部分を中心に計測をすると良いですが、私のようにOSSを使ってサービスを運用していくエンジニアの場合は、例えば、以下のようなことを知りたいかもしれません。 そもそも動作するのか 基本的な性能性質 (データ数に関わらずクエリ
Cloudera Blog
In an era where artificial intelligence (AI) is reshaping enterprises across the globe—be it in healthcare, finance, or manufacturing—it’s hard to overstate the transformation that AI has had on businesses, regardless of industry or size. At Cloudera, we recognize the urgent need for bold steps to harness this potential and dramatically accelerate the time to […] Read blog post
Redis の公式ドキュメントを一読しておこうと思い、読んでまとめてみました。( 2018/05/06 時点) ただし、Redis 4.0 については、公式ドキュメントに一部内容が含まれますが、RDB, AOF や Docker/NAT サポート辺り等、その他複数機能強化や変更点がありますので、詳細は、下記リリースノートを参照していただければと思います。 https://raw.githubusercontent.com/antirez/redis/4.0/00-RELEASENOTES 別途、Redisの機能のまとめ記事等は以下のURLを参照いただければと存じます。 Dive Deep Redis ~ 入門から実装の確認まで ~Redis / Memcached Source Code Reading – Overview –Dive Deep Redis Internals ~ GET
CSS BASEBALL - a game, noJS, only CSS and HTML - → ver1.1 http://jsdo.it/No_1026/pua2 10球勝負のホームラン競争 当たればホームラン webkitでどうぞ Chromeだと3球目くらいまでカーソルが不安定？ ストライクゾーンから出し入れしてるとちゃんとするはず？ ---------- 更新----------------- 2012.03.15 ボール打ちやすくしました https://twitter.com/#!/xl1blue/status/179950054050775040 http://jsdo.it/xl1/bzf5 ありがとうございます ---------------------------------- 2012.03.16 バッターにバットを振らせよう計画実行中 safariでは完成した
Benchmarking Cloud Serving Systems with YCSB | Yahoo! Research
Source: ACM Symposium on Cloud Computing, ACM, Indianapolis, IN, USA (2010) Abstract: While the use of MapReduce systems (such as Hadoop) for large scale data analysis has been widely recognized and studied, we have recently seen an explosion in the number of systems developed for cloud data serving. These newer systems address ``cloud OLTP'' applications, though they typically do not support ACID
Bringing Datacenter-Scale Hardware-Software Co-design to the Cloud with FireSim and Amazon EC2 F1 Instances | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Bringing Datacenter-Scale Hardware-Software Co-design to the Cloud with FireSim and Amazon EC2 F1 Instances The recent addition of Xilinx FPGAs to AWS Cloud compute offerings is one way that AWS is enabling global growth in the areas of advanced analytics, deep learning and AI. The customized F1 servers use pooled accelerators, enabling interconnectivity of up to 8 FPGAs, each one
Infinispan／Hazelcast／Ehcache／Guavaでベンチマーク - CLOVER🍀
この前、Javaで使えるキャッシュライブラリについてまとめたエントリを書きましたが、やっぱりキャッシュといえばパフォーマンスが気になるところですよね…。 NoSQLでのベンチマークといえば、YCSBですが、なんかInfinispanの扱いが微妙だったので、パスしていました。 YCSB（Yahoo! Cloud Serving Benchmark） https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/wiki それで、ちょっと前にInfinispanのブログでInfinispanとHazelcastのパフォーマンス比較をしていて、なおかつ簡易的にやっていたので、それを利用させてもらうことにしました。 http://infinispan.blogspot.jp/2013/05/infinispan-vs-hazelcast-performance.html htt
[アップデート] Amazon DynamoDB のオンデマンドキャパシティモードで最大スループットを指定出来るようになったので、YCSB で DynamoDB の負荷テストしてみた | DevelopersIO
[アップデート] Amazon DynamoDB のオンデマンドキャパシティモードで最大スループットを指定出来るようになったので、YCSB で DynamoDB の負荷テストしてみた いわさです。 DynamoDB にはキャパシティモードの概念がありまして、あらかじめ予測したキャパシティを事前割り当てしておくプロビジョンドモードか、実際に発生したリクエストに応じて請求してくれて良いのでうまいことやってくれやというオンデマンドモードの 2 つがあります。 どちらも一長一短あるのですが後者のオンデマンドの場合は柔軟性がある一方で、ワークロードの負荷によってはコストが予測しずらかったり、あるいは DynamoDB のイベントに応じてサービス間を連携しているような場合にオンデマンドだと外部サービスに予測できない負荷が発生することがありえます。 そんなオンデマンドキャパシティモードですが、本日のアッ
![[アップデート] Amazon DynamoDB のオンデマンドキャパシティモードで最大スループットを指定出来るようになったので、YCSB で DynamoDB の負荷テストしてみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/38e9929fa6251377ccd1a0b39defb8126be9eef4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-dynamodb.png)
この推定値は、各行に 1 KB のデータが格納されていることを前提としています。 一般に、クラスタにノードを追加すると、クラスタのパフォーマンスは線形的にスケーリングします。たとえば、ノードが 10 個の SSD クラスタを作成すると、通常の読み取り専用または書き込み専用のワークロードの場合、このクラスタでは 1 秒あたり最大 140,000 行をサポートできます。 Bigtable の容量を計画する 高スループットと低レイテンシのトレードオフ Bigtable クラスタを計画する際は、スループットとレイテンシのトレードオフを考慮することが重要です。Bigtable は幅広いアプリケーションで使用されており、ユースケースが異なれば最適化目標も異なります。たとえば、バッチデータ処理ジョブでは、スループットは重視しても、レイテンシはそれほど重視しないことがあります。一方、ユーザー リクエストを
Apache HBase 入門 (第２回） Big Data のための Hadoop データベース by Tatsuya Kawano <http://twitter.com/tatsuya6502> Hadoop ソースコードリーディング 東京, #3, 2010年6月28日 2010年6月28日月曜日 [ ]自己紹介 Twitte
Apache HBase 入門 (第２回） Big Data のための Hadoop データベース by Tatsuya Kawano <http://twitter.com/tatsuya6502> Hadoop ソースコードリーディング 東京, #3, 2010年6月28日 2010年6月28日月曜日 [ ]自己紹介 Twitter: @tatsuya6502 証券会社の グローバル IT部門に勤務 シニア Java / Scala デベロッパー 個人研究として、2009年秋から HBase を評価中 グラフィックデザイナーでもある ニューヨークの美大 Pratt Institute を卒業し 数年間、現地アメリカ企業に勤務 HBase エバンジェリスト！ 2010年6月28日月曜日 [ ]内容 HBase の基本動作 ̶ write と read HBase と Cassandra
YCSB (Yahoo! Cloud Serving Benchmark) はクラウドサービスで使用される様々なデータストアのベンチマークプログラム。Apache 2 ライセンスで配布されており HBase, BigTable, Cassandra, MongoDB, CouchDB, Dynomite, Redis などほとんどの NoSQL 系データストアに対応しています。 ただいま HBase の性能検証を行なっているので YCSB を使ってみます。 手順 ビルド YCSB は実行形式での配布はされていないようなので github からソースを持ってきてビルドします。git, Java (6 で動いた), Apache Ant と HBase のライブラリが必要です。 torao@clove$ git clone git://github.com/brianfrankcooper/Y
Speedy Transactions in Multicore In-Memory Databases 読んだ - tom__bo’s Blog
Speedy Transactions in Multicore In-Memory Databases読んだ。 2013年にSOSPで発表された論文。 ↓論文リンク Speedy transactions in multicore in-memory databases 下手をするとただの論文の和訳になりかねないので、できるだけ要点に絞って書くようにする。 一方で、提案手法のアーキテクチャ・動作原理に関しては僕の理解も含めて詳細に書く。 (と言いつつ、結局全訳感が拭えないものになってしまった) ※ この記事内の[n]は論文中のrefer番号をそのまま使ってその論文へのリンクとしています。 概要 Siloは近年のマルチコア化した環境でscalabilityを持つ、非常にパフォーマンスの高いインメモリDB Siloはメモリを有効活用するために、トランザクションIDを含む競合となりえるポイント
AccumuloProposal - INCUBATOR - Apache Software Foundation
Accumulo Proposal Abstract Accumulo is a distributed key/value store that provides expressive, cell-level access labels. Proposal Accumulo is a sorted, distributed key/value store based on Google's BigTable design. It is built on top of Apache Hadoop, Zookeeper, and Thrift. It features a few novel improvements on the BigTable design in the form of cell-level access labels and a server-side program
劔"Tsurugi"とは劔"Tsurugi"は、国産の OSS-次世代 RDB です。5 年間の国（NEDO）の支援を経て、出来上がった RDB になります。 もともと有志の勉強会から始まったコミュニティ活動がベースで、国の予算を受けて、 ・各民間企業（ノーチラス・テクノロジーズ／NEC） ・大学（東京工業大学・慶応大学・名古屋大学・大阪大学） ・研究機関（国立天文台） 等々が主体となって、さまざまな企業・関係者の協力のもとに開発されました。 OSS なので、だれでも自由に利用することができます。 ライセンスは Apache2.0 になります。商用サポートも提供されています。 背景と基礎性能なにをイマサラ RDB なのか？すでに枯れている技術ではないのか？というのが、普通のユーザ／エンジニアの印象だと思います。 実際は、RDB の技術は年々進歩しています。 にもかかわらず既存の RDB で
YCSBでDynamoDBを殴ってみた ｜ DevelopersIO を参考に Amazon DynamoDB に負荷をかけてみた。 セットアップ DynamoDBのセットアップ テーブルを作成する テーブル名: usertable プライマリパーティションキー:firstname（文字列） JDKのインストール $ sudo yum -y install java-1.7.0-openjdk-devel git Mavenの取得 Mavenのダウンロード curl -O http://ftp.tsukuba.wide.ad.jp/software/apache/maven/maven-3/3.5.0/binaries/apache-maven-3.5.0-bin.tar.gz 展開する $ tar xzvf apache-maven-3.5.0-bin.tar.gz 環境変数をセットする
YCSB とは、Yahoo! Cloud Servicing Benchmark のことで、Yahoo! Research が作った様々な cloud service、というとかなり曖昧ですが、NoSQL だけに限らず、sharded MySQL なども含めた storage の benchmark を行うためのツールです。 YCSB の論文では、実際に、 Cassandra HBase Yahoo! PNUTS sharded MySQL の benchmark を取っています。 論文自体は、 http://www.brianfrankcooper.net/pubs/ycsb.pdfから読めますが、HBase の説明について、ん？と思うところがありました。 具体的には "6.1 Experimental Setup" の以下の部分、 For Cassandra, sharded MySQ
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パート 1 – HBase* 用 Java* ガベージ・コレクションのチューニング | iSUS
cassandra-user@incubator.apache.org - Cassandra versus HBase performance study
第6回MongoDB勉強会まとめ - yohxxの忘れ物
MongoDB Engineering Blog | MongoDB Blog
YCSBでNoSQLのベンチマーク その2 - 工場長のブログ
ぷりそく！ : 『Go！プリンセスプリキュア』第4話…きららはモデルで大人気！ キュアトゥインクル誕生？
PostgreSQLアンカンファレンス＠東京に参加しました
Speedy Transactions in Multicore In-Memory Databases
ぜんぜんわからない。俺たちは雰囲気でpgbenchを使っていた。 - Qiita
NimbusSanL-Regu
Concurrency Control Protocolをゼロから設計する - nikezono
https://kudu.apache.org/kudu.pdf
MySQL vs. LevelDB · m1ch1/mapkeeper Wiki · GitHub
Fusion-io, proud member of the SanDisk family.
分散データベースをベンチマークするチェックリスト - sunsuk7tpのメモメモ
Redis 公式ドキュメント まとめ - hayashier Tech Blogs
http://infra-engineer.com/hadoop/%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%AB%E7%92%B0%E5%A2%83%E3%81%A7%E3%81%AEhbase%E3%81%B8%E3%81%AEycsb%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%81%AE%E5%AE%9F%E8%A1%8C%E6%96%B9%E6%B3%95/
CSS BASEBALL - jsdo.it - Share JavaScript, HTML5 and CSS
パフォーマンスについて | Bigtable Documentation | Google Cloud
YCSB で HBase のベンチマーク - #9 Backyard
劔"Tsurugi"とは何か｜株式会社ノーチラス・テクノロジーズ
Amazon DynamoDB に負荷をかけてみる - ablog
YCSB の論文にでてくる HBase の説明: おちエンのブログ