GhostDB is a distributed, in-memory, general purpose key-value caching datastore that delivers microsecond performace at any scale.
「ユーザー目線」のシステムを目指して RDBが従来の階層型DBに比べて優れていた点はいくつか挙げることができますが、シェアを伸ばすうえで最も大きな影響は、ユーザーが使いやすいデータ構造とインタフェースにこだわったことです。すなわち、「テーブル」と「SQL」の発明です。 RDBでは、すべてのデータを「テーブル」というただ一つのデータ形式によって表現します。テーブルは、見た目が「二次元表」に似ているため*3、Microsoft ExcelやGoogle ドキュメントなどのスプレッドシートを使い慣れた人が見ると、データを格納する方法が直観的にイメージしやすいという利点があります。実際、こうした二次元表によるデータ管理は、Excelなどのソフトウェアが登場する前から一般的な方法だったため、RDBが登場した当時の人々にとっても受け入れやすいものでした。 テーブルが画期的だった点は、もう一つあります。
トランザクション処理を重視する一般的なデータベースは、1行ごとにデータを扱う。カラム型データベースはそれとは異なり、列方向にまとめでデータを扱うことで集計作業などを得意とし、データウェアハウス用途などに用いられている。 「カラム型」あるいは「カラムストア型」「列指向型」などと呼ばれるデータベースの話題が目立つようになってきました。 例えばSAPのHANA、IBMが買収したNetezza、ヒューレット・パッカードが買収したVertica、オラクルのExadata、それにNoSQLの代表的なデータベースCassandraなどがカラム型データベースの機能を備えています。また、マイクロソフトの次期SQL Serverにもカラム型データベース機能が統合されると伝えられています。 とはいえカラム型データベースは最近登場した技術ではなく、Sybase IQでは10年以上前から採用されていた仕組みでした。
これまでPublickeyではデータベースのスケーラビリティに関するさまざまなトピックを取り上げてきました。クラウド時代にはスケーラブルなデータベースのニーズがこれまでになく高まっているためです。 この記事では、これまで取り上げてきたデータベースのスケーラビリティに関する技術を少しまとめて紹介しようと思います。 従来のリレーショナルを拡張 従来のリレーショナルデータベースに対して、技術的工夫を凝らすことでスケーラブルなデータベースを実現しようというアプローチにも、さまざまなものがあります。 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は、リレーショナルデータベースは決して遅くないと主張。リレーショナルデータベースが遅い原因はロック、ラッチ、リソース管理にあるとして、それらを極力排除した「VoltDB」を開発しています。 NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャ
scale outの技術 首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は以下の記事の元原稿です。 首藤一幸, "スケールアウトの技術", クラウドの技術, pp.88-101, (株)アスキー・メディアワークス, ISBN978-4-04-868064-6, 2009年 11月 6日 アスキー・メディアワークス社の 書籍紹介ページ Amazon.co.jp の ページ 首藤一幸, "スケールアウトの技術", UNIX magazine 2009年 4月号, pp.78-91, (株)アスキー・メディアワークス, 2009年 3月 18日 データベースに求められる性能を試算したところ、 十台、百台…数万台のサーバが必要になった。 クラウドを構築する側はこういう問題に直面し、解決しようとしてきた。 台数に比例した性能を引き出すこと、つまりsca
Photo by shindotv ここ最近、海外のブログで「NoSQL」という単語をちょこちょこと見るようになりました。 これは新しいデータベースのムーブメントで、「SQL=リレーショナル」ではないデータベースの事を指しています。 NoSQL DBサーバの有名な物は、Facebookがリリースした「Cassandra」、Erlangで書かれた「CouchDB」、日本からは、mixiがリリースしている「TokyoTyrant」があります。 またGoogle App Engineでは、DataStoreというBigTableベースのNoSQLサービスが提供されています。 ある程度ユーザを集めたコンシューマ向けサービスは、大抵の場合パフォーマンスとの戦いとなります。 技術誌の中でも「スケールアウト技法」的な記事を目にすることが増えてきたことからも、多くのサイト運営者が、パフォーマンスの問題を抱
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
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