BigQuery と Google の Big Data Stack 2.0 - naoyaのはてなダイアリー
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
KVS系NoSQLのまとめ（Hibari、Dynamo、Voldemort、Riak編）
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す。 本連載では、この書籍の内容から、主要プロダクトを紹介している第5章を抜粋し、そのエッ
WebベースのMongoDB管理インタフェース·mViewer MOONGIFT
mViewerはWebベースのシンプルなMongoDB管理インタフェースです。 最近はNoSQLを運用の一部に使うことが増えてきました。そうなると必要になるのが管理ツールです。すぐに使えて手軽なものが良ければmViewerを使ってみましょう。起動コマンドも用意されていて簡単です。 トップページです。ログインします。 ログインしました。左側にデータベースが並んでいます。 データベースを選択するとコレクションが表示されます。 コレクションはツリーテーブルで表示もできます。 サーバの状況表示。 データベースの状況表示。 ツリーを開いてさらに内部の値を確認できます。 Flashベースの利用状況モニタリング。 新しいデータベースの作成もできます。 コンテクストメニュー。 デモ動画です。 mViewerはデータベースの作成や削除、コレクションの作成、更新と削除、GridFSファイルの追加、表示、ダウン
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MongoDBの薄い本(The Little MongoDB Book) - cuspy diary
Karl Seguinさんの「The Little MongoDB Book」を和訳しました。 この本はMongoDBの基礎を実際に手を動かして学ぶチュートリアルです。 MongoDBの基礎から、データモデルの設計方法、MapReduceなど幅広い内容をカバーしています。 また、特別MongoDBに興味が無くても筆者のNoSQLへの考え方は一読の価値があるだろう。 ダウンロードPDF版 the-little-mongodb-book-ja.pdf epub版 the-little-mongodb-book-ja.epub(あんまりきれいに組版できてないけど…) 誤訳などあれば @hamano まで ソースはこちら: https://github.com/hamano/the-little-mongodb-book 更新履歴2012/04/17 v1.0 初版公開。 2012/06/15 v
NoSQLデータモデリング技法
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
分散リアルタイムデータベース「SenseiDB」がオープンソースで公開。LinkedInのインフラとして開発
テキストなど非構造化データのデータベース機能とサーチエンジン機能を兼ね備えた分散リアルタイムデータベース「SenseiDB」が、オープンソースとして公開されています。 SenseiDBとは先生DBの意味らしく、「Sensei (先生) means teacher or professor in Japanese」と説明があり、ロゴにも「師」の文字が使われています。なぜ先生なのか、その意味について以下のように説明があるのですが…… This name indicates that the system can be used in place of Oracle database in many applications. この名前が示しているのは、このシステムが多くのアプリケーションにおいてOracleデータベースで使われているところで利用可能だということです。 TeacherやProfe
AWS News Blog
Amazon Q Business, now generally available, helps boost workforce productivity with generative AI At AWS re:Invent 2023, we previewed Amazon Q Business, a generative artificial intelligence (generative AI)–powered assistant that can answer questions, provide summaries, generate content, and securely complete tasks based on data and information in your enterprise systems. With Amazon Q Business, yo
第21回 MongoDB最前線！実戦投入の光と影と開発ノウハウ | gihyo.jp
データストアの新たなカタチとしてNoSQLがブームになっていますが、その中で異彩を放っているのがドキュメント指向データベースである「MongoDB」です。サイバーエージェントでは、このMongoDBを比較的早い段階から実サービスで活用しています。そこで今回はMongoDBの使いどころや利用時の注意点について、サイバーエージェントの3人の技術者にお話を伺いました。 分散処理のしくみを最初から備えるMongoDB リレーショナルデータベース（以下RDB）ほど煩雑ではなく、分散KVS（Key-Value Store）ほどシンプル過ぎない第三のデータストアの1つとして、ドキュメント指向型データベースである「MongoDB」が挙げられます。GNU AGPLv3を採用したオープンソースソフトウェアであり、パフォーマンスが高くスケーラビリティにも優れているという特徴があります。また、JSON（JavaS
Cassandra Conference Tokyoの資料を公開しました - terurouメモ
GeQuuのアーキテクチャについての話です。Android版クライアントがまだほとんど機能を実装していない状態なので、こんなものに開発時間かけすぎだろ思われがちなGeQuuですが（自意識過剰？）、見えない所で異常に頑張ってるんですよというお話です。 スマートフォン×Cassandraによるハイパフォーマンス基盤の構築事例View more presentations from terurou. テキスト装飾というか色付けをまどマギな感じにしたんですが、まさか発表中に気がついた人はいないですよね。
ノード数3倍で性能が2.3倍に
KVS（Key-Value Store）は、既存のRDBと比べてシンプルな機能しかない代わりに、データを分割して多数のサーバーで分散処理できるスケーラビリティーの高さが特徴である。その代表例として、米Facebookが開発し、オープンソースソフトウエアとして公開されている「Cassandra」がある。 KVSは従来にはなかった膨大なアクセスをさばくため、大手のWebサービス事業者などが続々と開発している。米Googleの「Bigtable」と米Amazon.comの「Dynamo」がその先駆であり、Cassandraは両者の設計思想を受け継いだものだ。 Facebookは同社のSNS（Social Networking Service）において、ユーザー間で交換するメッセージの保存や検索などを行うデータベースとしてCassandraを開発し、最大150台程度のサーバーで運用した実績がある。
MongoDBを半年運用してみた（のフォロー） - matsukaz's blog
某社との合同勉強会のLTで発表したMongoDBを半年運用してみたが、えらいはてブされててびっくり。。。あのままだとMongoDBは絶対使わないって結論になっちゃいそうなので、自分をフォローする形でエントリを書きたいと思います。 資料はこちら。 Mongo DBを半年運用してみた View more presentations from Masakazu Matsushita コネクションエラー多発 これは、7月にmongosの場所がmongodからSocketサーバ／Webサーバ／管理サーバに移動した件と関係しています。 まず、Socketサーバ／Webサーバ／管理サーバともにJavaで実装されているので、MongoDBへの接続はJavaの公式ドライバーを利用しています。当初のドライバーの利用方法は、 // Shard1, Shard2, Shard3のPRIMARYと同居してるmong
グーグルがNoSQL軽量ライブラリ「LevelDB」をオープンソース化。SQLiteとの比較ベンチマークも公開
グーグルがNoSQL軽量ライブラリ「LevelDB」をオープンソース化。SQLiteとの比較ベンチマークも公開 キーバリュー型データストアは、いわゆるNoSQLデータベースの代表的な種類の1つ。LevelDBは以下のような特徴を備えています。 基本的な操作は、Put(key,value), Get(key), Delete(key) 1つのトランザクションとして複数の変更操作が可能 データは自動的に圧縮し保存される SQLite、Kyoto TreeDBとの比較ベンチマークも LevelDBはC++で書かれたライブラリで、今後のChromeブラウザのIndexedDBはLevelDBで実装されると説明されています。 Upcoming versions of the Chrome browser include an implementation of the IndexedDB HTML5
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運用が楽になる分散データベース Riak
http://jsoniq.org/index.html
Raven DB
Don't use MongoDB
http://nosql2011.wilshireconferences.com/
エスキュービズム、OSSベースのNoSQLパッケージ「NanaHoshi」
GitHub - google/leveldb: LevelDB is a fast key-value storage library written at Google that provides an ordered mapping from string keys to string values.
