Sequel: The Database Toolkit for Ruby - Documentation
General Info, Guides, Examples, and Tutorials README Cheat Sheet Dataset Filtering Advanced Associations Prepared Statements/Bound Variables Master/Slave Databases and Sharding Schema Modification Full API RDoc, Main Classes/Modules: Sequel Sequel::Database Sequel::Dataset Sequel::Model Sequel::Model::Associations Sequel::Model::Associations::EagerLoading Change Log Release Notes License External
データセンターが「落ちる」ことを想定したグーグルのアーキテクチャ
サーバを安全に運用する施設として構築されるデータセンターですが、グーグルではそのデータセンターですら"落ちる"ことがあると想定してアーキテクチャを構築しています。 米グーグルが今年の5月に行ったイベント「Google I/O」で、同社のGoogle App Engine datastore leadであるRyan Barett氏が行った講演「Transactions Across Datacenters (and Other Weekend Projects)」のビデオがYouTubeで公開されました。 Barett氏は、担当しているGoogle App Engineのデータベースに関してグーグルが「multihoming」（マルチホーミング）と呼ぶ複数のデータセンターを用いた処理を実現している理由として、データセンターが自然災害や停電に見舞われたり、メンテナンスなどによるデータセンターの
クラウド向けデータベースの選択肢
クラウドコンピューティングはリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）モデルを崩壊寸前に追い込んでいる――クラウドコンピューティング専門家のガイアー・マグナッソン氏はこう指摘する。 「大抵の開発者はリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）の扱いに慣れているが、それをクラウド内で利用する可能性は低い」――クラウドコンピューティングの専門家はこう指摘し、さまざまなクラウドコンピューティング方式の利点と欠点を示した。 10genの共同創業者で同社の技術担当副社長を務めるガイアー・マグナッソン氏は、ニューヨークで開催された「Web 2.0 Expo」で講演を行い、「RDBMSは必要なものだが、クラウドの中ではそうではない」と述べた。 しかしオブジェクト／リレーショナルマッピング（O/Rマッピング）は、オブジェクト指向言語とリレーショナルシステムに格納されたデータとの間のインピ
キャッシュの大きいRDB vs インメモリデータベース、性能がどれだけ違うのか調べてみると
2週間ほど前に「インメモリデータベースがクラウド時代の主流になるという期待」というエントリを書きました。ハードディスクに代わり、メモリをデータベースの永続化手段とするインメモリデータベースは、超高速なアクセスとスケールアウトを実現する、クラウド時代のデータベースの主役になるのではないか、という内容です。 この記事に関して、TechVisorの栗原さんと次のようなやりとりをしました。 確かに、Oracle Real Application Cluster（以下、Oracle RAC）でデータベースが全部載るくらい十分にキャッシュ用のメモリを割り当てれば、メモリ上でデータベースを操作するインメモリデータベースと同じことではないのか、とも思います。 両者の違いは何かあるのでしょうか？ 調べてみることにしました。 インメモリデータベースは1000倍速い 調べてみるとすぐに、両者には明確な性能差があ
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
mixi Engineers’ Blog » Tokyo Tyrantによる耐高負荷DBの構築
連休中はWiiのマリオカートをやりまくってやっとVR7000越えたmikioです。愛車はマッハ・バイクとインターセプターです。さて今回は、分散ハッシュデータベースサーバTokyo Tyrantでmixiの最終ログイン時刻を管理するようにした時の苦労話を書きます。 ログイン処理は負荷地獄 mixiでは、全てのユーザについて、各々の最終ログイン時刻を管理しています。「マイミクシィ一覧」や「お気に入り」などの画面で、友人が近い時間にログインしていてコミュニケーションがとりやすい状態にあるかどうか確認できるようにするためです。 mixiのほぼ全てのページはログインしないと見られないページなので、ほぼ全てのページにアクセスされるたびにログイン確認が行われます。したがって、最終ログイン時刻はほぼ全てのページにアクセスされる度に更新されることになります。mixiの中で最も重いデータベースのひとつとして「
TWiki : 簡易データベース機能も搭載した強力な Wiki - WebOS Goodies
WebOS Goodies へようこそ！ WebOS はインターネットの未来形。あらゆる Web サイトが繋がり、共有し、協力して創り上げる、ひとつの巨大な情報システムです。そこでは、あらゆる情報がネットワーク上に蓄積され、我々はいつでも、どこからでも、多彩なデバイスを使ってそれらにアクセスできます。 WebOS Goodies は、さまざまな情報提供やツール開発を通して、そんな世界の実現に少しでも貢献するべく活動していきます。 数ある Wiki システムの中でも最も強力なもののひとつがこの TWiki ではないでしょうか。単にブラウザ上で手軽にページが書けるにとどまらず、 Wiki 全体がある種の Web アプリケーションプラットフォームとして機能するようなレベルに達しています。個人で使うのももちろんありですが、ある程度の規模の組織で大量のドキュメントの整理などに使用すると最も能力が発揮
「キー・バリュー型データストア」開発者が大集合した夜
「発表者が自分よりも若い人ばかりだ」。外見が20代にしか見えない東京工業大学の首藤一幸准教授（1973年生）の驚くさまが、少し面白かった。2009年2月20日の夜、多くのWeb企業が注目する「キー・バリュー型データストア」を開発する若手技術者が、東京・六本木のグリー本社に一堂に会した。 キー・バリュー型データストア（またはキー・バリュー型データベース）は、大量のユーザーとデータを抱え、データベースのパフォーマンス問題とコスト高に頭を悩ませるWeb企業が注目する技術である。記者は同日に開催された「Key-Value Store 勉強会」に参加させてもらった。午後7時から11時まで、キー・バリュー型データストアを開発・研究する若手技術者が立て続けに登場し、1人15分の持ち時間で成果を発表し、議論を重ねるという集まりだ。 呼びかけ人であるプリファードインフラストラクチャー（PFI）最高技術責任者
永続化対応のインメモリDB「Redis」が登場 － ＠IT
2009/02/26 memcachedに似たキーと値の対を保存するタイプの新しいデータベース「Redis」がGoogle Codeで2月25日にベータ版として公開された。開発したのは、イタリア人でフリーランスの開発者、Salvatore Sanfilippo氏。同氏はイタリアでソーシャルブックマークサイトやソーシャルニュースサイトを立ち上げた経験があり、現在はWebサイトの訪問者をリアルタイムで追加表示するステータス情報取得サービスを開発中という。 Redisのソースコードは、GPL2のライセンスで公開されている。ANSI Cで書かれていて、LinuxやMac OS Xを含む多くのPOSIXシステムで動く。現在、PHPやRubyのクライアントライブラリを開発中という。 Redisはmemcachedのようにキーと値の対を、すべてメモリ上に保存する。ただし、memcachedと異なり、同時
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2007-02-13
Hadoop＋Hive検証環境を構築してみる