第1回 Kaiとは？ ─Kaiのコンセプトとメカニズム | gihyo.jp
今回から数回にわたり、Kaiという分散Key/Valueストアについて解説させていただきます。 まず、第1回では井上がKaiのコンセプトをご紹介します。次回以降は、Kai開発者の一人である幾田さんがKaiの利用方法について解説します。最終回では、gooホームでKaiを運用している橋本さんから、Kaiの運用方法について紹介していただく予定です。なお、本連載が対象とするKaiのバージョンは0.4です。 Kaiとは Kaiとは、分散型のKey/Valueストアです。Amazon.comが2007年に発表したDynamoというシステムに触発されて、そのオープンソース版として開発されています。Kaiをバックエンドに据えてWebサイトを構築することで、高いスケーラビリティやアベイラビリティを実現できます。2009年5月には、gooホームのバックエンドに導入され、運用実績も高まってきました。 Kaiは多
12年後のCAP定理: "法則"はどのように変わったか
設計者は分割が発生したとき一貫性と可用性のどちらかを選ぶ必要がありますが、分割の扱い方と分割の復旧には柔軟な対処方法があります。現在のCAPの目的は特定のアプリケーションが必要とする一貫性と可用性を最適化することでしょう。このような方法には分割発生中の計画や分割の復旧計画が組み込まれています。したがって、設計者はこのような方法を採用することで、従来受け取られてきたCAPの限界を超えてCAPについて考えることができます。 なぜ"3つのうち2つ"がミスリーディングなのか CAPを理解する最も簡単な方法は分割の両側にひとつずつノードがある場合を考えることです。片方のノードだけ状態を更新できるようにすると、2つのノードに一貫性がなくなります。つまり、Cが失われます。一貫性を維持しようとすれば、一方のノードは利用できない状態であるかのように動作しなければなりません。この場合、Aが失われます。一貫性と
独り言v6 » VoltDBは何故早いのかは問題ではない。何をするためのシステムなのかが問題だ
ちょっと小旅行に出ている間にアクセスが伸びていて、おかげさまで前回のVoltDBのエントリが大人気だったようだ。まだまだ書き足りない部分がいっぱいあったので、補足する意味も込めて書き足してみたい。それは、H-Storeが従来型RDBMSとどれほど異なったシステムか、ということだ。インターフェースの話や大まかな話はしたが、前提となる部分の話はずいぶん抜けてしまっていた。 NoSQLを超えるSQLデータベース「VoltDB」。Cassnadraとベンチマーク対決！ で、実際にCassandraと比べて検討している Key-Value Benchmarking という記事が紹介されていて興味深い。で、なおかつ勝っていると言うから痛快だ。まあ個人的にはこの勝負は高々３ノードしか使っていない時点でスケーラビリティに勝るKVSにずいぶん不利な内容だな、と言わざるを得ない。せいぜい12ノードぐらいでしか
memcachedのプロトコル変更の件 - blog.nomadscafe.jp
memcachedに依存するシステムやコードを書く人は大嫌いな訳だけど、スケーラビリティを向上させてレスポンス時間の高速化には必須なmemcachedですが、最近のプロトコル変更には疑問を感じてしまう。 1.4.0では、こちらに書いた通り、いつの間にかdeleteのtimeoutがサポートされなくなった。なので、 delete key timeout noreply というコマンドが無効になって困ることになった。それでも delete key timeout というコマンドは、timeoutにどんなも文字列が入っていてもエラーになることはなかった。timeoutは効かないけど。 ここから1.4.4ではさらに悪化。timeoutが0でないとエラーになるようになった。つまり delete key 0 noreply delete key 0 は有効なんだけど、 delete key 10 がエ
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
Webスケールのデータを扱うためにさまざまなデータベースが登場してきている、ということを昨日のエントリ「データベースは目的別に使い分けるべし」で紹介しました。 特にリレーショナルモデルをベースとしない、非SQL系（NoSQL）と呼ばれるさまざまな種類のデータベースが登場してきています。非SQL系のデータベースは以前からオブジェクトデータベースやドキュメントデータベース、階層型データベースなどが存在していましたが、最近注目されているのがキーバリュー型データストアと呼ばれるデータベース。 ブログ「High Scalability」にポストされたエントリ「A Yes for a NoSQL Taxonomy」では、これら非SQL系のデータベースを詳細に9分類し、それぞれの分類に属するデータベースをリストアップしています（基になったのは「NoSQL is a Horseless Carriage」
Key Value Store勉強会に行ってきました by kumofsのひと - Blog by Sadayuki Furuhashi
※分散Key-Valueストア「kumofs」を公開しました！ 先日開催されたKey Value Store勉強会に行ってきました。私の発表資料は↓ここからダウンロードできます。 kvs-kumofs.pdf 合わせて読むと理解が深まるかもしれない： スマートな分散で快適キャッシュライフ - mixi Engineer's Blog：Consistent Hashについて バイナリシリアライズ形式「MessagePack」：kumofsのプロトコル。高速なストリームバッファとストリームデシリアライザの実装も含まれています。 Protocol Buffersは遅い：MessagePackのベンチマークとProtocol Buffersとの比較。タイトルは釣り。 memstored：IOアーキテクチャのプロトタイピング マルチコア時代の高並列性IOアーキテクチャ Wavy memcached
京都収納棚：DBMの率直な壱実装 - mixi engineer blog
飲み屋に行くとかなりの確率で荷物を忘れて帰るmikioです。さて、今回はここ2ヶ月ほどで急ピッチで開発した軽量データベースライブラリ「Kyoto Cabinet」について紹介します。 開発の動機 以前から軽量データベースライブラリとしてご好評いただいているTokyo Cabinetですが、DBMとして必要十分な機能と性能を備えていてなかなか良いものだと自負しております。ただ、開発を進める中でいくつか不満な点があったのも事実です。端的に言えば、全てC言語で記述して、標準ライブラリ（とzlib/bzip2）以外の機能は全て自作しているので、最適化がしやすい反面、メンテナンスの難易度が高くなってしまっているというのが不満です。 そこで、多少性能が悪くなってもいいから、私自身としてお気楽に開発およびメンテナンスができて、移植性も高いような実装を作ってみようと思い立ったのが昨年10月頃。様々な検討を
key-valueストアの基礎知識
首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は Software Design 誌 2010年 2月号に掲載された以下の記事の元原稿です。 Software Design 誌編集部の了承の元に、本ウェブページに掲載しております。 首藤一幸: "key-valueストアの基礎知識", Software Design 2010年 2月号, p.14-21, (株)技術評論社, 2010年 1月 18日 クラウド、特にPaaS向けのソフトウェア開発が現実のものとなり、 そこではリレーショナルデータベースとは違ったデータベースが 勢いを増しています。 その代表であるkey-valueストアを解説します。 もくじ key-valueストアとは なぜkey-valueストアか key-valueストアの使いどころ key-valueストアとNoSQLの
分散Key-Valueストア「kumofs」を公開しました！ - Blog by Sadayuki Furuhashi
分散Key-Valueストア kumofs を、本日オープンソースソフトウェアとしてリリースしました！ kumofs@SourceForge kumofs関連資料まとめ kumofsとは？ kumofs（クモエフエス）は、実用性を重視した分散データストアです。レプリケーション機能を備え、一部のサーバーに障害が発生しても動作し続けます。単体でも高い性能を持ちながら、サーバーを追加することで読み・書き両方の性能が向上する特徴を持ち、低コストで極めて高速なストレージシステムを構築・運用できます。 kumofsの大きな特徴は、システムの構成の簡単に変更できる点です。システムを止めることなく、簡単な手順でサーバーを追加したり復旧したりできます。アプリケーションには一切影響を与えません。 またkumofsは、広く利用されている分散キャッシュシステムの「memcached」と互換性のあるプロトコルを実装
NOSQL Patterns
Over the last couple years, we see an emerging data storage mechanism for storing large scale of data. These storage solution differs quite significantly with the RDBMS model and is also known as the NOSQL. Some of the key players include ... GoogleBigTable, HBase, Hypertable AmazonDynamo, Voldemort, Cassendra, Riak Redis CouchDB, MongoDB These solutions has a number of characteristics in common K
key-value stores: Anti-RDBMS: A list of distributed key-value stores | Richard Jones, Esq.
Please Note: this was written January 2009 - see the comments for updates and additional information. A lot has changed since I wrote this. Perhaps you’re considering using a dedicated key-value or document store instead of a traditional relational database. Reasons for this might include: You're suffering from Cloud-computing Mania. You need an excuse to 'get your Erlang on' You heard CouchDB was
＠IT：連載記事 「ゆったリラックス！ CouchDBがあるところ」
Oracleライセンス「SE2」検証 CPUスレッド数制限はどんな仕組みで制御されるのか （2017/7/26） データベース管理システムの運用でトラブルが発生したらどうするか。DBサポートスペシャリストが現場目線の解決Tipsをお届けします。今回は、Oracle SE2の「CPUスレッド数制限」がどんな仕組みで行われるのかを検証します ドメイン参加後、SQL Serverが起動しなくなった （2017/7/24） 本連載では、「SQL Server」で発生するトラブルを「どんな方法で」「どのように」解決していくか、正しい対処のためのノウハウを紹介します。今回は、「ドメイン参加後にSQL Serverが起動しなくなった場合の対処方法」を解説します さらに高度なSQL実行計画の取得」のために理解しておくべきこと （2017/7/21） 日本オラクルのデータベーススペシャリストが「DBAがすぐ
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（1）（1/3 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle Map、Google Earth、Google Analytics、Goog
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