Azure SQL DatabaseがJSONに正式対応
クラウド型データベースサービス「Azure SQL Database」がJSONに正式対応。JSONテキストからの取り込みやテーブル形式への変換、SQLテーブルデータからJSONフォーマット変換のためのビルトイン関数などの機能を実装した。 米マイクロソフトは2016年8月24日（米国時間）、クラウド型データベースサービス「Azure SQL Database」でJSON（JavaScript Object Notation）フォーマットを正式にサポートしたと発表した。 Azure SQL Databaseでは、JSONテキストからのデータの読み取り、JSONテキストからテーブル型式への変換、SQLテーブルデータのJSONフォーマットへの変換を補佐するビルトイン関数を提供する。JSON関数では、JSONテキストからの値の抽出、JSONからのオブジェクトの抽出、JSONテキスト内の値の更新、J
「RDB技術者のためのNoSQLガイド」出版記念セミナー(第二回) (2016/07/06 18:00〜)
本書の概要 「RDB技術者のためのNoSQLガイド」は2016/2/25に秀和システムから出版されました。 本書は、エンタープライズでRDBを利用しているユーザが、どのようにNoSQLを活用していくべきかを説明する本です。 バズワードであるNoSQLの正体についてKVS、ドキュメントDB、グラフDB、RDBのNoSQLインターフェースの４に分解して説明しています。またDWH、Hadoopとの使い分けを明確にして、NoSQLの位置づけを明確に説明しています。 加えてMongoDB 3.2、Cassandra 3.0、Redis 3.0、HBase 1.1、Neo4j 2.3、Couchbase Server 4.1、Amazon Dynamo DB、Microsoft Azure DocumentDBといった最新バージョンのNoSQLの情報を紹介しています。 セミナー概要 出版を記念して、著
NoSQL Databases: a Survey and Decision Guidance
(At the bottom of this page, you find a BibTeX reference to cite this article.) Together with our colleagues at the University of Hamburg, we — that is Felix Gessert, Wolfram Wingerath, Steffen Friedrich and Norbert Ritter — presented an overview over the NoSQL landscape at SummerSOC’16 last month. Here is the written gist. We give our best to convey the condensed NoSQL knowledge we gathered build
ビッグデータで利用されているNoSQL DBに対する探索行為に注意 - 警察庁
警察庁はこのほど、「ビッグデータ」などで利用され、注目を浴びているNoSQLデータベースであるMongoDBに対する探索行為が高水準で推移していると注意喚起を行っている。その他2種類のNoSQLデータベースに対しても探索行為が増加しているという。 2月にも、この「NoSQL」に分類されるデータベースに対する探索行為の増加について注意喚起を実施しているが、その後もMongoDBデータベースの情報収集を試みる問い合わせが依然として高い水準にあるという。 同庁は、MongoDBデータベースの情報収集を試みる問い合わせを行っている発信元IPアドレスについて調査を実施。その多くは、インターネットセキュリティの向上を目的として、攻撃を受ける可能性があるサービスが稼動しているIPアドレスの探索などの活動を実施している非営利組織(非営利組織A)や、あらゆるサービスに対して探索を実施して結果を蓄積するととも
RDBMSの苦手な処理をカバーする、気の利いたNoSQL「Redis」
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 NoSQL徹底研究の特集、第5回は「Redis」です。第1回でNoSQLを利用する企業が増えていると紹介しましたが、実際にはどのような企業がどのような理由でNoSQLを採用しているのでしょうか？ ユースケースを軸に今回のテーマであるRedisを紹介します。 Redisとは Redisは、アクセスが高速なキーバリューモデルを採用するNoSQLです。非常に高速な読み書きとアクセスが可能で揮発型メモリキャッシュの「Memcached」とユースケースが似ており、永続化できるキャッシュとしても、今まで多く採用されています。 RDBMSでは面倒になりがちなケースを解決 多くのNoSQLが、一般的に文字列やJSONなどの構造情報を格納するのに対して、
ビッグデータ時代にNoSQL躍進もRDBMSの優位は当面揺るがず？--その理由とは
確かに、NoSQLは460億ドル規模のデータベース市場に大きな影響を与えている。今はまだ市場の3％を占めているにすぎないが、依然として5.4%のゆっくりとした拡大を続ける従来のリレーショナルデータベースよりも、さらに速いペースで拡大している。しかし同時に、ビッグデータの世界になっても、DB-Engineが公表した最新のデータ人気ベースランキングでは、依然としてリレーショナルデータベースが上位にランクインしている。 現在の流れが続けば、ビッグデータの世界でも、当面の間はNoSQLとリレーショナルデータベースが表彰台の場所を分け合っていくと予想される。 NoSQLの台頭 NoSQLは、企業内で利用される非構造化データが劇的に増えたことに対する回答であり、RDBMSの覇権に対する最大の脅威だ。Oracleは現在、商用データベース市場の40％を支配しているが、アナリストのCurt Monash氏は
各種DBシステムの概要 RDBMSとNoSQL - Qiita
勉強を兼ねて、主要DBの種類と特徴についてまとめた。 RDBMSとNoSQL RDBMS (Relational DataBase Management System) DBMSの主流。データを表形式で表す「関係モデル」に基づいている。 NoSQL (Not only SQL) RDBMSの弱みを補う目的で開発されたデータベースの総称。 主に次の4つのタイプに分けることができる。 Key-Value Store型 データがすべてインデックス付きキーと値で構成される。スキーマレス。 高速な読み書きができるが、複雑な検索処理には向いていない。 列指向型 データは列単位で管理される。大容量データに対して検索を行う場合など、 処理の負荷が高くRDBMSが苦手とする場面でも、高速な読み書きができる。 ドキュメント指向型 Key-Value Storeの考え方を拡張したもの。 複雑なデータをそのままド
NoSQLデータベース：調査と決定のガイダンス（その2） | POSTD
(訳注：2016/10/3、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 3. 技術 大きな成功を収めているデータベースはいずれも、特定の種類のアプリケーション向けに設計されているか、望ましいシステムの性質の特定の組み合わせを実現するよう設計されています。これほど様々なデータベースが存在するシンプルな理由は、「どんなシステムも、望ましい性質全てを一度に実現することはできないから」です。PostgreSQLのような従来のSQLデータベースは、包括的な機能を提供するために構築されてきました。包括的な機能とはつまり、極めて柔軟なデータモデルや、結合を含む洗練されたクエリ機能、グローバルな整合性制約やトランザクションの保証などです。それとは対照的な設計として、Dynamoのようなkey-valueストアもあり、データ量やリクエスト量に応じてスケールし、高いスループットで読み書きを行うと
HBaseとはどんなNoSQLデータベースなのか？ 日本語で読める情報を集めてみた
Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model（一貫性モデル）を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか？ 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン
第3回 MongoDB勉強会 ダイジェスト
「第3回 MongoDB 勉強会 in Tokyo」 : ATND 先週土曜日（2011年5月14日）にフューチャーアーキテクトさんのセミナールームにて行われたMongoDBの勉強会に行ってきました。 MongoDBの仕様・機能などの体系的な話からチューニングの話、開発に利用する話、プロダクションとして運用している話と、バランスよくまとまっていてとても勉強になりました。 RDBとの違いや特有の挙動をきちんと把握して利用すれば、十分プロダクションで利用出来るというビジョンが見えました。 詳細は各発表者の方のスライドを見るとわかると思いますが、当日会場でメモしたものでダイジェスト的にまとめました。 MongoDB勉強会は毎月開催（予定）しているそうなので、興味を持たれた方は是非参加して見てください。 MongoDBコミュニティー：MongoDB JP | Google グループ 【発表1】Mo
非分散データベースを分散データベース化する「Dynomite」、Netflixがオープンソースで公開
RedisやMemcachedといったインメモリデータベースは非常に高速にレスポンスを返してくれるデータストアですが、それ単体ではスケーラビリティや可用性などに限界があります。 The Netflix Tech Blog: Introducing Dynomite - Making Non-Distributed Databases, Distributed Netflixがオープンソースで公開した「Dynomite」（ダイナマイトとは綴りが違うのに注意）は、こうしたデータストアを分散データベース化し、高速なデータストアの特長を活かしつつ高いスケーラビリティや可用性を実現するためのソフトウェアです。 アプリケーション側でシャーディングのような面倒なデータ構造を設定することなく、RedisやMemcachedをノードとし、CassandraやAmazonクラウドのDynamoDBのような大規
Apache Cassandra | Apache Cassandra Documentation
What is Apache Cassandra? Apache Cassandra is an open source NoSQL distributed database trusted by thousands of companies for scalability and high availability without compromising performance. Linear scalability and proven fault-tolerance on commodity hardware or cloud infrastructure make it the perfect platform for mission-critical data.
FrontPage_JP - Cassandra Wiki
Cassandra Wiki Cassandraは、非常に高いスケーラビリティーを持ち、イベンチュアルコンシステントな分散システム構造のKVS(Key Value Store)です。 Cassandraは、主にBerkeley DBとMySQLから構成されるAmazon Dynamo (PDF)の分散ハッシュテーブル（DHT）と、Google BigTable (PDF)のデータモデルという分散システムのテクノロジーを併せ持っています。 Amazon Dynamoのように、Cassandraはイベンチュアルコンシステントであり、Google BigTableのようにCassandraは典型的なKVS(Key Value Store)より豊かなカラムファミリーベースのデータモデルを提供します。 Cassandraは、2008年7月にFacebookによってオープンソースとして公開されました。
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ECサイトをバースト負荷から救え！ NoSQLの導入を検討すべきケースと製品選びの基準：CodeZine（コードジン）
月間10億pvを支えるmongo db
https://griddb.org/griddb/
Redis Graph - a graph database module for Redis