ActorDB | Distributed SQL database with linear scalability
Features ActorDB is strongly consistent, distributed and horizontally scalable. Based on an industry-proven reliable database engine. Scalable ActorDB can run on a single server or hundreds. It can store gigabytes or petabytes. Features Full relational database within an actor. Queries and transactions over multiple actors. Redundant. Massively concurrent. No single point of failure. ACID. Connect
Dynamo and BigTable - Review and Comparison
Presentation from the IEEE 28th Convention of Electrical & Electronics Engineers in Israel (IEEEI), 2014Read less
Titan: Distributed Graph Database
Titan is a scalable graph database optimized for storing and querying graphs containing hundreds of billions of vertices and edges distributed across a multi-machine cluster. Titan is a transactional database that can support thousands of concurrent users executing complex graph traversals in real time. In addition, Titan provides the following features: Elastic and linear scalability for a growin
データーベースをCPだのAPだのと分類するのはやめて下さい - suzuki79のブログ
Please stop calling databases CP or AP (2015-4-11) by Martin Kleppmann 元の記事は上のリンクよりご覧になれます。こちらの記事は 本人の許可を得て、翻訳・掲載したものです。翻訳へのフィードバックはコメントよりお願いいたします。 Jeff HodgesのNotes on Distributed Systems for Young Bloodsという優れたブログで、CAP定理を使ってシステムを評価することが推奨されています。多くの人はこのアドバイスを真摯に聞き、自分たちのシステムをCP（ネットワークの分割のもとでは一貫性はあるが可用性がない）、AP（ネットワーク分割のもとでは可用性があるが一貫性がない）、あるいはまれにCA（これの意味するところは「自分はまだ５年前のCodaの投稿を読んでいません」です）と表現するようになりまし
DynomiteDB - A high performance, linearly scalable, highly available (HA) and distributed database
A high performance, linearly scalable, highly available (HA) and distributed open-source database with support for pluggable persistent and in-memory storage engines. THIS PROJECT IS NO LONGER MAINTAINED. Please use the upstream repo from Netflix. DynomiteDB is a high performance Dynamo layer that adds data replication and sharding to Redis and other single-server storage engines, plus the ability
A critique of the CAP theorem — Martin Kleppmann’s publications
Martin Kleppmann arXiv:1509.05393 [cs.DC], September 2015. Paper (open access) Abstract The CAP Theorem is a frequently cited impossibility result in distributed systems, especially among NoSQL distributed databases. In this paper we survey some of the confusion about the meaning of CAP, including inconsistencies and ambiguities in its definitions, and we highlight some problems in its formalizati
一人トランザクション技術のカレンダー | Advent Calendar 2016 - Qiita
About reserved postingIf you register a secret article by the day before the same day, it will be automatically published around 7:00 on the same day. About posting periodOnly articles submitted after November 1 of the year can be registered. (Secret articles can be registered anytime articles are posted.)
トランザクションの設計と進化
3. Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved. トランザクションの基本 トランザクションとは： データに対する一連の操作を一つにまとめた単位の事 トランザクションマネージャとは： 複数のトランザクションがACIDを守って走るよ うに管理する機構 A: Atomicity 結果がAll-or-Nothingとなる事 C: Consistency 一貫性を守る事 I: Isolation 過程が他の処理から見えない事 D: Durability 結果が永続化される事 Consistentな状態空間 Inconsistentな状態空間 Diskが取りうる全ての状態の空間 Atomicな遷移 4. Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved. 何らかの実行順(スケジュール空間) 直列に実行した場合の結果
The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction | LinkedIn Engineering
The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction I joined LinkedIn about six years ago at a particularly interesting time. We were just beginning to run up against the limits of our monolithic, centralized database and needed to start the transition to a portfolio of specialized distributed systems. This has been an interesting experience: we built, dep
最新のデータベース技術の方向性で思うこと
The document discusses stream processing and distributed streaming platforms. It describes how streaming data is partitioned and processed in parallel across clusters. Key concepts discussed include the stream-driven programming paradigm, streaming transformations like map, flatmap, and filter, and streaming state management using techniques like key-value pairs and windows.Read less
クラウド時代の分散データベースを支える技術の応用と進歩 - kuenishi's blog
teespring.com 分散データベースというのは、それ単体でもとても難しい、データベースと、分散システム双方の技術の粋を結集して実現されるアプリケーションだ。これをサービスといったり、ミドルウェアといったりする場合もあるが、今回は技術を応用してつくったものという意図でアプリケーションと位置づけることにする。まあ古くて新しい問題で、死屍累々の世界でありながら、それでいて金の鉱脈でもある世界だ。イカのようなトピックを概説していくことで、近年の流れをメモしておきたい。 Pre-cloud era: クラウド以前の時代 BigTable, DynamoとCAP定理 MegaStore 研究: Calvin Jepsen: できたら☎してよ〜 Coordination free database Spanner: 何でもできるよ！！ Kudu+Impala Next? クラウド以前の時代 Sy
強固なデータ・インフラストラクチャを構築するためのログの活用（デュアル書き込みがダメな理由）PART 2 | POSTD
PART 1.はこちら : 強固なデータ・インフラストラクチャを構築するためのログの活用（デュアル書き込みがダメな理由）PART 1. ログが使われる場面について4つ説明したいと思います。まずデータベースストレージエンジンの内部です。 B-tree はアルゴリズムの授業で学びましたよね？ ストレージエンジンに広く使われているデータ構造です。ほぼ全てのリレーショナルデータベースと、多くの非リレーショナルデータベースで使われています。 B-treeについて簡単に説明しましょう。B-treeは、ディスク上で固定長のブロックとなる ページ から構成されており、通常、その固定長は4KBか8KBです。ある特定のキーを探したい時は、まずtreeのルートにあるページから探索を始めます。そのページは他のページへのポインタを内包していて、各ポインタはキーのレンジ（範囲）にタグ付けられています。例えば、もしキー
データベース アーキテクチャーの動向と使い分け
QConTokyo ( http://www.qcontokyo.com/KotaUENISHI_2015.html ) の発表スライド
分散システムの一貫性に関する動向について
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog システム統括本部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか？ 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性（Eve
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https://dl.acm.org/doi/10.1145/3035918.3056101
Spanner: Becoming a SQL System