A Tour of Amazon’s DynamoDB
Amazon’s recent release of DynamoDB, a database whose name is inspired by Dynamo, the key-value database the distributed datastore they’ve been running in production for a good five to six years now. I think it’s great they’ve finally done it, though from my obverservations, there’s little resemblance of what the original Dynamo paper describes, but I’m getting ahead of myself. Traditionally Amazo
Survey distributed databases - Toad for Cloud Wiki
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IndexedDBに関する覚書 (2011年12月版) – mzsm.me
厳密に言うと違う部分もありますが、こんなイメージだとざっくりと理解しておいてください。 DBへの接続 ではここから実際のコードを使って説明していきます。 まず、2011年4月のWDの仕様(以前の仕様)でDBへ接続するには次のように書きます。 //Chrome16, Chrome18(canary), Firefox 8 で動作します var dbName = 'mzsmTest'; //データベース名 var idb; var dbConnect = indexedDB.open(dbName); console.log(dbConnect); //-> {IDBRequest} dbConnect.onsuccess = function(e){ idb = e.target.result; //IDBDatabaseオブジェクト console.log('DB接続完了'); }; db
LevelDB雑感 - くまメモ
LevelDBが公開されて少し経ちました。 全体ではLog Structured Merge Treeという物を実装しているようですが詳しいところは知りません。 実装を少し読んだのですが内部で使われているSkipListにいくつも思い切った設計がありました。 (参考)togetter「LevelDBを読む人たち」 http://togetter.com/li/136983 SkipListそのものはMulti Reader / Single Writerな実装なのですが おもしろい事にReaderとWriterが同時に走っても大丈夫なように作られています。 Reader-Reader : 共存可能 Reader-Writer : 共存可能 Writer-Writer : 共存不可 Readerが常に走り続けている状況を想定した上で、Writerの足を止めたくないんでしょうね。 為される事の
ランキングのつくりかた:Kenn's Clairvoyance
遅ればせながら、あけましておめでとうございます。 先週には、ベイエリアの友人たちがやっているEchofonがPostUpに買収されるなど、幸先のよい新年のスタートとなりました。 さて、最近ホットなマーケットといえばソーシャルゲームですが、ゲームといえばリーダーボード。ハイスコアのランキングで友人や見知らぬ人たちと競うのは、ビデオゲームが誕生した1970年代から欠かせない要素でした。 ところが、インターネット経由で100万人規模のプレイヤーがつながるようになってきた現在、その全体をランキングづけするのは、技術的にも大きなチャレンジとなってきました。 今回は、そのリーダーボードのつくりかたについて、ぼくらの作っているソーシャルゲーム・プラットフォームであるPankiaの運用で得られた知見を共有したいと思います。 自分の順位を知る方法 リーダーボードの基本的な考え方はシンプルで、それはつまり「ユ
How Twitter Uses NoSQL - ReadWriteCloud
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Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase comparison :: Software architect Kristof Kovacs
Hello, I’m Kristof, a human being like you, and an easy to work with, friendly guy. I've been a programmer, a consultant, CIO in startups, head of software development in government, and built two software companies. Some days I’m coding Golang in the guts of a system and other days I'm wearing a suit to help clients with their DevOps practices. While SQL databases are insanely useful tools, their
Application Security recent news | Dark Reading
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The problems with ACID, and how to fix them without going NoSQL
The problems with ACID, and how to fix them without going NoSQL (This post is coauthored by Alexander Thomson and Daniel Abadi) It is a poorly kept secret that NoSQL is not really about eliminating SQL from database systems (e.g., see these links). Rather, systems such as Bigtable, HBase, Hypertable, Cassandra, Dynamo, SimpleDB (and a host of other key-value stores), PNUTS/Sherpa, etc. are mostly
Databases: relational vs object vs graph vs document
The document below is from our archived On Target blog and has been exported to PDF to comfortably save or print it. If you have any question or comment, please do not hesitate to contact us. The referred free applications (KPIStudio, Welldecided) are still available as Java applications that you can run in any computer. To get them simply drop us a message. We will be glad to send them to you wit
日本オラクルと富士通 フラッシュ技術活用によるデータベース高速化を共同検証 - 富士通
2010年4月22日 日本オラクル株式会社（以下、日本オラクル）と富士通株式会社（以下、富士通）は、「SPARC Enterprise™ M3000」とSolid State Drive（以下、SSD）を搭載した「ETERNUS DX80」で構成されるオンライン・トランザクション処理（以下、OLTP）システムにおいて、「Oracle Database 11g Release 2 Enterprise Edition」の高速化技術「Database Smart Flash Cache」の性能検証を実施しました。 「Database Smart Flash Cache」はSSDをデータベースのキャッシュとして活用することができます。SSDと「Database Smart Flash Cache」の適用により、通常のハードディスクドライブ（以下、HDD）を使用したシステムと比較し、最大2.4倍の
Perspectives - Stonebraker on CAP Theorem and Databases
Disclaimer: The opinions expressed here are my own and do not necessarily represent those of current or past employers. Recent CommentsRaffaele Santopaolo on David Patterson Retires After 40 YearsJames Hamilton on Seagate HAMRTom Davies on Seagate HAMRMatt on Seagate HAMRJames Hamilton on Seagate HAMRMatt on Seagate HAMRJames Hamilton on Cost of Power in Large-Scale Data CentersChris K. on Cost of
FathomDB、「スケーラブルなRDBをDatabase-as-a-Serviceで提供する」と宣言
リレーショナルデータベースはスケーラビリティに弱く、そのためにクラウド対応の大規模データベースとしてNoSQLと呼ばれる種類のデータベースに注目が集まっていることは、これまでにPublickeyの記事として紹介してきました。 「NoSQL」は「Not Only SQL」である、と定着するか？ NoSQLデータベースを40種類以上リストアップ、キーバリュー型にもいろいろある MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論 しかし、「リレーショナルデータベースはスケールする」と宣言して、それを実現しようとしているベンチャー企業があります。FathomDBです。 Database-as-a-Serviceを提供するベンチャー FathomDBは現在、Amazonクラウド2やRackspaceの上でMySQLデータベースの運用をサービスとして提供しています。
Materialized view - Wikipedia
In computing, a materialized view is a database object that contains the results of a query. For example, it may be a local copy of data located remotely, or may be a subset of the rows and/or columns of a table or join result, or may be a summary using an aggregate function. The process of setting up a materialized view is sometimes called materialization.[1] This is a form of caching the results
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Sensei DB
VoltDB: Next Generation OLTP Database