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
Big Sky :: 組み込み版 NoSQL、「UnQLite」
これまで組み込みDBだと SQLite が一般的でしたが、ローカルであっても NoSQL したい、組み込みで使いたい、というニーズはあるかと思います。 そんな場合、UnQLite を使うと便利そうです。 UnQLite - An Embeddable NoSQL Database Engine UnQLite is a self-contained C library without dependency. It requires very minimal support from exte... http://unqlite.org/ unqlite/unqlite - GitHub README.md UnQLite UnQLite is a in-process software library which implements a self-contained, server...
UrbanFit Lab | あなたの街のフィットネスガイド
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『redis、それは危険なほどのスピード』
どうも、プラットフォームDivでエンジニアをやっている Wataru です。 最近３人目の子供が産まれて、産後自宅勤務をさせてくれた弊社はとてもいい会社だと思います。出産予定のあるエンジニアのかたは是非弊社に転職を。 さて、今回はRedisの紹介をさせて頂きたいと思います。 Redisってすごくマイナーなわけではないのですが、めちゃくちゃ便利なのにあまり注目されていないなーという印象があるので、これを機会に是非使ってみてもらえると嬉しいです。 Redisって何？Redisとは「remote dictionary server」から名前が付けられたオープンソースのkey-valueデータストアです。 MemcacheDB等のKVSとの最大の違いは、格納するバリューがデータ構造というところです。 つまり、リスト・セット・ハッシュなどのデータ構造で格納できるのでバリューに対してアトミックな操作が
スキーマレスについてちょっと考えてみた - As a Futurist...
このエントリはたぶんに煽り要素を含めていますが、意図的なものです。僕は NoSQL は素晴らしいと思います。 さて、NoSQL なんて言葉に踊らされてる人は置いといて、最近 RDBMS 以外のデータストアというのが色々でてきてます。今時点で見渡す限りにおいては、安定性、耐障害性、パフォーマンス、情報量、開発者の慣れ、全体のバランスで言えば RDBMS にかなうものはないわけですが、今後どうなっていくかはまぁ分かりません。 一方で、RDBMS がどうしても苦手とする分野というのは存在します。例えば 1 サーバに収まりきらない様な大容量データに対するバッチ処理、リアルタイムなランキング、アクティビティなどのフィード情報、そして構造化されたデータの取り扱い。何でもかんでも NoSQL に置き換えればいいなんて考えは現時点では到底受け入れがたいですが、例として挙げた様なピンポイントな部分ではそれに
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
martin on skip list indices and why we use them in AvocadoDB | | AvocadoDBAvocadoDB
Last week AvocadoDB got mentioned in “nosql weekly” and the project achieved a huge amount of public interest especially from Japan. Awesome! In this context Mr. Fiber asked on twitter what the use of skip list indices in AvocadoDB is. Here’s a short video reply by chief architect martin Schoenert. Got an opinion on this? – we’d love to hear your thoughts on this in the comments. skip list index
Taboola Blog
While cupid prepares to send arrows flying, Taboola is doing some sending of our own––sending out Valentine’s Day online readership data.
ニコニコ生放送に見る Redis 活用ノウハウ 記事一覧 | gihyo.jp
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グーグル、NoSQL軽量ライブラリ「LevelDB」を公開。ChromeブラウザのIndexedDBとして採用
LevelDBはSQLをサポートせず、クライアント／サーバ型でもなく、シングルプロセスからアクセスされることを想定したいわゆるNoSQLの高速なキーバリュー型データストアを実現するためのライトウェイトなライブラリだと説明されています。 ChromeブラウザでHTML5の仕様として策定中のIndexedDBを実装するものとして開発されたようです（ドキュメントに明記されていないのですが）。 LevelDBを開発した理由 LevelDBのWebサイトによると、LevelDBは以下の主な機能を備えています。 基本的な操作は、Put(key,value), Get(key), Delete(key) 1つのトランザクションとして複数の変更操作が可能 データは自動的に圧縮し保存される Hacker Newsの記事によると、当初はLevelDBを開発する代わりに平林幹雄氏が開発したTokyo Cabin
あえてNoSQLでクラウド上にエンタープライズアプリを作ってみる : 小野和俊のブログ
RDBMSとNoSQLを巡る議論でいつも私が違和感を感じるのは、RDBMSに固執しようとする人と、NoSQLに固執しようとする人と、それぞれが極端にどちらかを擁護し、極端にどちらかの長所や可能性に対して目を瞑ろうとしているように見受けられることである。 これまでRDBMSを業務で使ってきた人にNoSQLの制約の話をすると、大抵の場合、「そんなのじゃ業務には使えない」という反応が返ってくる。特に即時一貫性が保てないという話をすると「まったく使い物にならない」と脊髄反射的に拒否反応を示されることが多い。 私が思うに、クラウドがシステム構築で活用されていくのに比例して、これからは「RDBMSとNoSQLを適材適所で使い分ける」ことがこれからのアーキテクトに求められるのではないか。 これまではRDBMSがあったから何もかも一貫性が保障されていた。だが、本当にそこまですべてのデータに即時一貫性が必要
nosqltapes.com - このウェブサイトは販売用です！ - nosqltapes リソースおよび情報
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Apache CouchDB
Data Where You Need It Apache CouchDB ™ lets you access your data where you need it. The Couch Replication Protocol is implemented in a variety of projects and products that span every imaginable computing environment from globally distributed server-clusters, over mobile phones to web browsers. Store your data safely, on your own servers, or with any leading cloud provider. Your web- and native a
NoSQLとSQLについて - SQLer 生島勘富 のブログ
NoSQL（Not Only SQL）とは、SQLを使わないKVS（Key Value Store）などを指しますが、最近流行のキーワードです。今日はNoSQLについて。 SQLは英語であり仕様書である SQLは英語であり仕様書である。と書いてきました。 SQLは、プログラム（アルゴリズム）を組むことができない文系の事務員が、英語的記述で書けば結果が得られるというものです。SQL文中にアルゴリズムは存在しません。 例えば、次のようなテーブルをご用意ください。 TEST_TABLE ID NUMBER 主キー NAME VARCHAR(20) IDに1から1,000,000 NAME 名前のテストデータ この100万件のデータが入ったこのテーブルを １） SELECT * FROM TEST_TABLE WHERE ID = 1 ２） SELECT * FROM TEST_TABLE WHE
グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
第1回 RDBMSとNoSQLデータベース | gihyo.jp
はじめに NoSQL（Not Only SQL）という言葉が注目を集めています。これは「RDBMSが得意なことはRDBMSで、不得意なところにはRDBMSにこだわらず、用途に合ったデータストアを使いましょう』という考え方です。最近では、いわゆるNoSQLデータベース （key-valueストアや各種データベース） が次々と登場してきています。 そこで今回から数回に渡り、それぞれのNoSQLデータベースの特徴や具体的な使い方について紹介していきます。 RDBMSの強みとは そもそも、MySQLやPostgreSQLなどのRDBMSの弱みを補うため、様々なNoSQLデータベースが登場してきたわけですが、RDBMSにはたくさんの強みがあることも忘れてはいけません。 RDBMSの強み データの一貫性 （トランザクション） 更新時のコストが少ない（JOINが前提でテーブルが正規化されている）
進化するNoSQLデータベース、SimpleDBやBigTableで一貫性やトランザクションを実現
クラウドの登場によって新たな種類のデータベース、NoSQL（Not Only SQLの略）と呼ばれる非リレーショナル型のデータベースが注目を浴びています。アマゾンのAmazon Web Servicesで利用可能なSimpleDB、グーグルのGoogle App Engineで利用可能なBigTable、Apacheで開発が進められているCouchDB、MemcachedやBerkeley DBなどよく知られたものもありますし、商用製品としてはOracle Coherence、IBM WebSphere eXtreme Scaleなどもあります（参考：NoSQLデータベースを40種類以上リストアップ、キーバリュー型にもいろいろある）。 NoSQLデータベースはリレーショナルデータベースとは異なり、スケーラビリティやアベイラビリティをトランザクションやデータ一貫性よりも優先させた実装が多いの
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TechCrunch | Startup and Technology News
Very large NSDictionary vs Core Data vs SQLite for read-only look up on iPhone?
https://jp.techcrunch.com/2010/09/03/20100903cloudant/