LedisDB - A high performance NoSQL like Redis powered by Go.
Data structure Rich data structure: KV, List, Hash, ZSet, Set. Various Backend Various backend databases to choose: LevelDB, goleveldb, LMDB, RocksDB, BoltDB or Memory. Expiration & TTL Supports expiration and ttl in all kinds of data structures. CLI Support Redis clients, like redis-cli, are supported directly. Easy Embedding Easy to embed in Go application. Data Protection Replication to guarant
筑波大学でデータベースの話をしてきました - kuenishi's blog
筑波大学の川島先生に呼ばれて木、金と情報システム特別講義Dというやつに参加してきた。こんなことになるとは思っていなかったが、あろうことか講師側で呼ばれてしまい、思えば遠くへ来たものだと感慨深い。フリは「RiakとNoSQLの話をしてもらえたら」という非常に自由度の高い内容なので、せっかくなので僕の知っていることを全部詰め込んで話してやろうと思ったら10分延長してさらにスライド10枚分くらいを消化不良で終了という、みっともない感じになってしまった。かなり端折ってポイントだけ説明したので流れが分からず苦労した方も多いと思うが、まあ僕の性格なので許してほしい。データベースの講義をひと通り終えた院生レベルを想定してスライドを作ったので、もしかすると、わりと難しかったり分かりにくかったりするかもしれないので、わからないことがあったら適当に質問してください。 言いたかったことの流れを僕なりにまとめると
InfluxDB | Real-time insights at any scale | InfluxData
InfluxDB 3.1 Now Available: See what’s new in Core & Enterprise Time series starts with InfluxDB Join the millions of developers using InfluxDB to predict, respond, and adapt in real-time. InfluxDB 3 Core and Enterprise are now generally available, bringing the full power of InfluxDB 3 to production. Get started with InfluxDB
3Percent.club
I was born and raised in Thousand Oaks, CA . I have watched as my State/Country has tumbled into chaos and despotism. It has gotten so bad I cannot foresee a future I would want to raise children in. I was fortunate enough to grow up in a beautiful City by loving parents, I want the same for future generations. Too long have I sat on the sidelines expecting my “representatives” to take correct and
Redis勉強会資料(2015/06 update)
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
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
HBaseを触ってみよう
HBaseは、Googleの基盤ソフトウェアである「Bigtable」のオープンソースクローンであり、大量データに対応した分散ストレージシステムです。HBaseを用いることで、スケーラブルで信頼性のあるデータベースを構築することができます。また、MapReduceを標準でサポートしており、HBaseに保存したデータに対してバッチ処理を行うことも可能です。しかし、SQLで扱えないことや、RDBとのスキーマ設計の考え方の違いなど、とっつきにくい部分が多々あり、戸惑う方が多いように思います。本連載では、そういう方々を対象にできるだけ分かりやすく実例を交えながら解説していきたいと思います。 はじめに 近年、「NoSQL」の技術が注目を集めています。NoSQLとは、"Not Only SQL"の略で、SQLを用いないデータベースの総称です。NoSQLというとCassandra、Redis、Mongo
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
NoSQLの現状
NoSQLは、たった4、5年で50から150の新しいデータベースを増やしました。nosql-database.orgは、そのようなデータベースを150程紹介しています。その中には、Object Databaseのように、非常に古いけれども、まだ強力な時代遅れのものも含まれていました。そして、もちろん、いくつかの興味深い合併があり、CouchDBとMembaseはCouchBaseになりました。この記事では、主要なシステムについて後ほど触れたいと思います。 多くの人々は、NoSQLの世界では大きな合併が起きていると考えてきました。ところが、本当はそうではありません。NoSQLは、ただ急激に増えただけであり、まだ増え続けています。プログラミング言語のようなコンピュータサイエンスのすべての分野と同様に、非常に多くのデータベースのギャップはますます広がっています。これはインターネット、ビッグデータ
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
開発者が知っておくべき、ドキュメント・データベースの基礎
開発者が知っておくべき、ドキュメント・データベースの基礎：特集：MongoDBで理解する「ドキュメント・データベース」の世界（前編）（1/3 ページ） ドキュメント・データベースの最大の特長は、「パフォーマンス、大量データ、スケーラブルといった課題を克服するためのシンプルなセットを提供している」という点だ。 もちろん既存の多くのリレーショナル・データベース（以下、RDB）でも、ドキュメント・データベースが備えている特徴的な各機能に類似することが実現可能だし、さらに広範な概念や機能性を提供している。例えばシャーディング（Sharding。詳細後述）についても、既存の多くのRDBでデータの分散化が可能だ。しかしドキュメント・データベースでは、「そもそもデータ構造がこうした構成に適している」という点と、「それに付随して、考え方もシンプルである」という点が優位な特徴である。 万人が、データベースが
MongoDB - Wikipedia
MongoDBはRDBMSではなく、いわゆるNoSQLと呼ばれるデータベースに分類されるものである。RDBMSのようにレコードをテーブルに格納するのではなく、「ドキュメント」と呼ばれる構造的データをJSONライクな形式で表現し、そのドキュメントの集合を「コレクション」として管理する（このデータの物理的な格納はBSONと呼ばれるJSONのバイナリ版といえる形式で行われる）。コレクションはRDBMSのような固定的なスキーマを持たない。ドキュメントには複雑な階層構造を持たせることもでき、それらの構造に含まれるフィールドを指定したクエリやインデクス生成も簡単な指定によって行える。RDBMSのように高度な結合操作を効率的に行うことはできないが、データの追加・更新・削除・クエリは高速に行うことができる。また、アプリケーションは自身の構造やデータ型に合った自然な形でデータを格納することができるため、扱う
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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