Clojureの作者が作ったデータベースDatomicが凄い
プログラミング言語Clojureの作者Rich Hickey氏率いるClojure HackerのチームがDatomic(デートミックと発音するらしい)というデータベースをリリースしました。これが何やらとてつもないです。10年先を行ってる技術じゃないでしょうか。 まだ本番サービスは始まっていませんが開発環境用のライブラリが配布されています。 Datomicは斬新なアーキテクチャなので一言で説明するのはとても難しいです。 私が理解できたことを簡単に説明します。 2014/1/20追記 ライセンスモデル、サポートストレージ、サービスとしてではなく独立して使用する形になるなど記事作成時の内容から色々変更が合った部分を更新しました。 変更不可なAppend-onlyデータベース 従来のデータベースで、あるレコードを変更するというのはそのレコードに対応した場所があり、そこのデータを書き換えるというこ
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
RDBMSとNoSQLは相互補完的関係--ビッグデータを支える技術（2）
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回は「ビッグデータ」の世界における最も下の階層であるストレージについて見てきた。今回は、ひとつ階層を上げて「ビッグデータ」のデータ管理の階層を見ていくことにしよう。 「ビッグデータ」の世界でもRDBMSは重要 まず、データ管理、いわゆる、データベースの階層から見ていこう。「ビッグデータ」のそもそもの定義として「従来型のデータ管理技術（要するにRDBMS）では適切に管理できない量のデータ」という考え方がある。 また、「ビッグデータ」のデータストア技術としてNoSQLと呼ばれるカテゴリのソフトウェアがある（NoSQLについては後述）。これらの点から「ビッグデータ」の世界とRDBMSの世界は相容れないという印象があるかもしれないが、そうでは
リレーショナルデータベースはNoSQLを取り込み始めた。NewSQLの登場とNoSQLの終わり、という予想
リレーショナルデータベースはNoSQLを取り込み始めた。NewSQLの登場とNoSQLの終わり、という予想 MySQLの次期バージョンとPostgreSQLの次期バージョンにどのような新機能が追加されるのか、昨日、一昨日の2本の記事で紹介しました。 MySQLの次期バージョンはMemcached APIを備える！ MySQL Conference & Expo 2011基調講演 PostgreSQLの現状と次期バージョン9.1の新機能。MySQL Conference & Expo 2011 この2つのデータベースの次期バージョンに共通しているのが、NoSQLの機能を取り込んでいることです。NoSQLに対するリレーショナルデータベースによる反撃が始まっています。 リレーショナルデータベースがNoSQLを取り込み始めた MySQLの次期バージョンであるMySQL 5.6に搭載予定の新機能の1
データベースの最近の変化と動向
データベースのおさらい 今の世の中は、「情報」がすべてと言っても良いぐらいの状況になっています。日進月歩ならぬ“秒進分歩”の勢いで、次々と新しい情報が生まれ、流通し、広がっています。 大量の情報が出回る中で、それらの情報を効率よく管理し、活用することは、非常に重要になっています。このような、「データを収集・管理し、活用するためのシステム」のことを総称して、「データベース」（Database）と呼んでいます。 広い意味では、「大量のデータを集めたもの」をデータベースと捉えることもできます。例えば、図書館は大量の本を集めた場所ですが、図書館もデータベースだと言えなくもないです。また、紙の住所録や電話帳も、データベースの一種だと言えます。 ただ、狭い意味でデータベースと言えば、コンピュータを使って、データを電子的に管理するシステムのことを指します（図1）。今回の連載で取り上げるのも、もちろんこの
「NoSQL」を上回る性能を目指す次世代型高速SQLデータベース「VoltDB」登場 | OSDN Magazine
ベンチャー企業の米VoltDBは5月25日（米国時間）、オープンソースのデータベースシステム「VoltDB 1.0.1」をリリースした。高速、拡張性、ACID遵守などを特徴とする次世代DBMSとしている。 VoltDBは「Postgres」「Ingres」などのデータベースプロジェクトを共同で創始したMichael Stonebraker氏が設計したもので、Stonebraker氏が非常勤教授を務めるマサチューセッツ工科大（MIT）、ブラウン大学、イェール大学、HP Labsの共同研究「H-Store」がベースとなっている。 VoltDBは豊富なメモリやマルチコアCPUを備えたシステムに最適化されており、データを分散させてメモリ内に配置することで飛躍的に性能を改善しているという。データベースエンジンはマルチスレッドで動作し、データは分割されて各スレッドに配置される。それぞれのスレッドはロッ
NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャとは
データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が開発し、NoSQLデータベースをも上回る性能を発揮するリレーショナルデータベース「VoltDB」。前回の記事では、その特徴と、NoSQLデータベースのCassandraとのベンチマーク比較を紹介しました。 今回はVoltDBのアーキテクチャについて調べたことをご紹介しようと思います。基本的にはVoltDBのWebサイトやリンク先の内容を基にしています。また、ブログ「独り言v6」のエントリ「VoltDB登場 – RDBMSのようでRDBMSではない新システム」も参考にさせていただきました。 シェアドナッシングな分散インメモリデータベース VoltDBのアーキテクチャは、FAQのページで以下のように説明されています（英語を訳したものを引用しています。以下同じです）。 VoltDBは、シェアドナッシングなサーバ群から構成されるスケーラブ
第1回 RDBMSとNoSQLデータベース | gihyo.jp
はじめに NoSQL（Not Only SQL）という言葉が注目を集めています。これは「RDBMSが得意なことはRDBMSで、不得意なところにはRDBMSにこだわらず、用途に合ったデータストアを使いましょう』という考え方です。最近では、いわゆるNoSQLデータベース （key-valueストアや各種データベース） が次々と登場してきています。 そこで今回から数回に渡り、それぞれのNoSQLデータベースの特徴や具体的な使い方について紹介していきます。 RDBMSの強みとは そもそも、MySQLやPostgreSQLなどのRDBMSの弱みを補うため、様々なNoSQLデータベースが登場してきたわけですが、RDBMSにはたくさんの強みがあることも忘れてはいけません。 RDBMSの強み データの一貫性 （トランザクション） 更新時のコストが少ない（JOINが前提でテーブルが正規化されている）
へ〜たのめも:Riak と Cassandra と HBase、あらまー! - livedoor Blog（ブログ）
2010年05月25日 Riak と Cassandra と HBase、あらまー! Mozilla Blog Riak and Cassandra and HBase, Oh My!の勝手訳。各分散 KVS の特徴が分析されていて興味深い……と思って訳してみた。この無様なタイトルは Google 翻訳による。 Riak と Cassandra と HBase、あらまー! 我々は、SoCorro Crash プロジェクトにおいて HBase との統合を進めているが、その話はちょっと置いておいて、今回はメトリック・チームが巻き込まれている別のプロジェクトについて話をしよう。 Mozilla Labs Test Pilotは、実世界の Firefox ユーザをから集めたデータを分析して、ユーザ・エクスペリエンスを向上させるための実験をしたり、定量的データを集めたりするためのプロジェクトだ。 私
Not Only NoSQL!! 驚異的なまでにWRITE性能をスケールさせるSPIDERストレージエンジン
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
NoSQL登場の背景、CAP定理、データモデルの分類
その例としてBeck氏自身が過去に取り組んできた生命保険会社のアプリケーションを例に挙げます。そのアプリケーションでは毎日のようにスキーマが変化するため、SQLとORM(Object-Relational Mapping）では対応できず、オブジェクトデータベースのGemstoneを利用することで対応できたと述べています。 こうしたSQLだけでは満たせないさまざまな要件、上記の図にあるようにスキーマの可塑性、スケーラブルなデータ読み込み、書き込み、処理の柔軟性などを満たすために、リレーショナルデータベース以外のNoSQLな製品が開発された。これがNoSQLの登場の背景にあるとBeck氏は解説します。一方で、こうしたさまざまなNoSQLを、NoSQLという言葉で表すのは適当ではないという憂慮も示しています。 Here is where the futility of defining NoSQ
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