DynamoDBのテーブル設計に最適！NoSQL WorkbenchのData modelerで今度こそDynamoDBを使いこなす！ | DevelopersIO
はじめに CX事業本部の佐藤智樹です。 今回はAWSが提供しているDynamoDB用のアプリ「NoSQL Workbench」の機能を使ってデータモデリングする流れを解説します。 最近案件でテーブル設計を再検討する必要がありNoSQL Workbenchを使ったところ、サンプルデータを入れながら設計が正しいか検証でき非常に便利だったので紹介します。 他の記事でもアプリの紹介はありますが本記事ではデータモデリングに絞って解説を行います。題材として多対多のデータをモデリングしながら設計する方法を紹介します。 本記事を読めば今までDynamoDBのデータ設計に悩んでいた方の検討時間をかなり減らすことができます。自分ももっと早く「NoSQL WorkbenchのData modeler はこう使って欲しい！」という記事があれば良かったなあと思ったので記事にしました。 NoSQL Workbench
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
Cloud Firestoreを実践投入するにあたって考えたこと - Qiita
はじめに Firebase Realtime DBを実践投入するにあたって考えたことを読んで頂いてありがとうございます。 多くの方から「いいね」を頂いて、今回のこの記事を書くモチベーションになりました 本当にありがとうございました！ さて、CloudFirestoreは、Firebase Realtime Databaseとは全く違うデータベースです。特にSubCollectionやQueryが導入されたことにより、リレーションシップの設計に関して大きく異なります。 この記事では、主にCloudFirestoreにおけるリレーションシップの設計方法から、アプリ・CloudFunctionsに至るまでを幅広く解説して行こうと思います。 次の記事ではデータベースの歴史を解説しています。 RDBの限界とNoSQLの登場 Cloud Firestoreでの開発について 私の経験上確実に断言できるこ
Azure Cosmos DB - NoSQL and Relational Database | Microsoft Azure
Products Popular View all products (200+) Azure Virtual Machines Azure Virtual Desktop Azure SQL Microsoft Copilot in Azure PREVIEW Azure AI Services Azure AI Studio Azure Cosmos DB Azure Kubernetes Service (AKS) Azure Arc Azure Migrate AI + machine learning Azure Machine Learning Azure AI Services Microsoft Copilot in Azure PREVIEW Azure OpenAI Service Azure AI Studio Azure AI Vision Azure AI Se
DynamoDBにおけるテーブル設計 - Qiita
インフラ構成はこんな感じ。アプリケーションサーバが集計を行います。 Phase 4: Hot hash問題 データが3,000万超えた辺りからアクセスが集中するとCloudWatchからアラートが飛ぶように。。 The level of configured provisioned throughput for one or more global secondary indexes of the table was exceeded. Consider increasing your provisioning level for the under-provisioned global secondary indexes with the UpdateTable API 気付いたらいつの間にかデータサイズが10GB超。プロビジョニングされたスループットを超えた書き込みが発生していました。
Azure Cosmos DB のデータのモデル化 - Azure Cosmos DB
適用対象: NoSQL Azure Cosmos DB のようなスキーマのないデータベースでは、非構造化データと半構造化データの格納とクエリを非常に簡単に行うことができますが、パフォーマンスとスケーラビリティ、そしてコストを最小限に抑えるという観点からサービスを最大限に活用するには、時間をとってデータ モデルについて検討する必要があります。 データをどのように格納するか。 アプリケーションがどのようにデータを取得してクエリを実行するか。 ご使用のアプリケーションの負荷は読み取りと書き込みのどちらが高いか。 この記事を読むと、次の質問に回答できるようになります。 データのモデル化とは何か、なぜ考慮する必要があるか。 データのモデル化は、Azure Cosmos DB とリレーショナル データベースでどのように異なるか。 非リレーショナル データベース内のデータのリレーションシップをどのように
【CyberAgent】技術情報／TechReport - テックレポート／MongoDBの運用について | 株式会社サイバーエージェント
■はじめに 弊社でも、ピグライフをはじめとしてモバイルゲームなどのサービスでMongoDBを使い始めています。 運用に関してはMySQL等にはまだノウハウ的にはかなわないものの、NoSQLのジャンルの中では有用なプロダクトであるといえるかと思います。 ですが、運用に関しての共有ができておらず、有効な使い方ができていないパターンも多いです、そのため運用に関してノウハウを共有するための資料を作成しました。 ■概要／特徴 MongoDBには以下のような特徴がある ● BSONによる、JSONによるスキーマレスなデータ運用 これにより、柔軟なデータ構造をわかりやすく表現できる。 加えてスキーマレスなため、データの構成を柔軟に帰ることが出来る ● レプリカセットによる冗長化対応 MySQLでも、マスタを冗長化するためには、MySQLCluster、MHAなどのプロダクトがあ
Redis勉強会資料(2015/06 update)
Redis勉強会の資料です。2013年に初版をアップしました。2015年6月にRedis-Clusterの内容を追記して再アップを行っています。
「JSON文字列へのインジェクション」と「パラメータの追加」
「JSON文字列へのインジェクション」と「パラメータの追加」：NoSQLを使うなら知っておきたいセキュリティの話（2）（1/2 ページ） MongoDBを用いたWebアプリケーションで生じる可能性がある4種類の脆弱性のうち、今回は「JSON文字列へのインジェクション」と「パラメータの追加」のメカニズムと対策について説明します。 前回の「『演算子のインジェクション』と『SSJI』」では、MongoDBを用いたWebアプリケーションで生じうる脆弱性のうち「演算子のインジェクション」と「SSJI」について、攻撃の実例と対策について解説しました。今回はさらに、「JSON文字列へのインジェクション」と「パラメータの追加」について説明します。 JSON文字列へのインジェクション これまで見てきたように、PHP言語においては連想配列を指定してデータの登録処理や検索処理を実行できます。しかし型の扱いが厳格
ドキュメント指向のNoSQLデータベース（CouchDB、MongoDB）編
書籍紹介 本連載は下記書籍から第5章を基に、＠IT向けに再構成して掲載しています。 目次 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
NoSQLをRDBMSの代替として利用するミドルウエア、ミラクル・リナックスがOSSとして公開
図2●Zabbixの監視データ記録での、MySQLとNoSQLのCassandraの性能比較（ミラクル・リナックスのホワイトペーパーより引用） ミラクル・リナックスは2013年2月14日、RDBMSの代替としてNoSQLを利用するためのミドルウエア「History Gluon」をオープンソースソフトウエア（OSS）として公開した（図1）。オープンソースの統合監視ソフトウエア「Zabbix」が履歴データを保存する際、その保存先としてMySQLに代えてHistory Gluon経由でNoSQLのCassandraを使用することで最大3.4倍の性能が得られたとしている。 5秒の監視間隔で、30分間の監視データを書き込む処理での性能を比較した。MySQLでは、監視項目数が8000点程度までは正常に書き込みが行われ、30分間で最大約300万件の監視データが書き込まれたが、さらに監視項目数を増やすと、
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の現状
このため、NoSQLの知識を持つ開発者やアーキテクトに対する需要が高まってきています。最近の調査によると、最近必要とされる開発スキルは次の通りです。 HTML5 MongoDB iOS Android Mobileアプリ Puppet Hadoop jQuery PaaS ソーシャルメディア 技術的要求のトップ10の中で、NoSQLデータベースは2つあります。1つは、iOSよりも上です。これがNoSQLをほめているのでなかったら、何なのでしょう?! しかし、一見したところ、NoSQLはますます速く深いところまで適用されるようになっています。2011年の夏に、有名な報告書の中でOracleは次のように述べました。NoSQL DBがアイスクリームの味のように感じるかもしれないけれど、あまり深入りしない方がいい、NoSQLはそれほど長く残らないかもしれないから。そのわずか2、3ヶ月後、Oracl
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
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
WebベースのMongoDB管理インタフェース·mViewer MOONGIFT
mViewerはWebベースのシンプルなMongoDB管理インタフェースです。 最近はNoSQLを運用の一部に使うことが増えてきました。そうなると必要になるのが管理ツールです。すぐに使えて手軽なものが良ければmViewerを使ってみましょう。起動コマンドも用意されていて簡単です。 トップページです。ログインします。 ログインしました。左側にデータベースが並んでいます。 データベースを選択するとコレクションが表示されます。 コレクションはツリーテーブルで表示もできます。 サーバの状況表示。 データベースの状況表示。 ツリーを開いてさらに内部の値を確認できます。 Flashベースの利用状況モニタリング。 新しいデータベースの作成もできます。 コンテクストメニュー。 デモ動画です。 mViewerはデータベースの作成や削除、コレクションの作成、更新と削除、GridFSファイルの追加、表示、ダウン
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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
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