Aerospike | AerospikeInfinite scalability, lowest latency, lowest costsCount on the real-time database that’s always on – globally. Grow from gigabytes to petabytes without tradeoffsPredictable and consistent performance, for any amount of data. How we make it happen
筑波大学でデータベースの話をしてきました - kuenishi's blog
筑波大学の川島先生に呼ばれて木、金と情報システム特別講義Dというやつに参加してきた。こんなことになるとは思っていなかったが、あろうことか講師側で呼ばれてしまい、思えば遠くへ来たものだと感慨深い。フリは「RiakとNoSQLの話をしてもらえたら」という非常に自由度の高い内容なので、せっかくなので僕の知っていることを全部詰め込んで話してやろうと思ったら10分延長してさらにスライド10枚分くらいを消化不良で終了という、みっともない感じになってしまった。かなり端折ってポイントだけ説明したので流れが分からず苦労した方も多いと思うが、まあ僕の性格なので許してほしい。データベースの講義をひと通り終えた院生レベルを想定してスライドを作ったので、もしかすると、わりと難しかったり分かりにくかったりするかもしれないので、わからないことがあったら適当に質問してください。 言いたかったことの流れを僕なりにまとめると
CAP定理を見直す。“CAPの3つから2つを選ぶ”という説明はミスリーディングだった
分散システムにおいては以下の3つの要素のうち2つしか同時に満たすことができない、というCAP定理を提唱したのは、Eric Brewer氏でした。 C：Consistency（一貫性） A：Availability（可用性） P：Tolerance to network Paritions（ネットワーク分断への耐性） 一般にリレーショナルデータベースでは、一貫性（C）と可用性（A）をできるだけ保証する代わりに、ネットワーク分断への耐性（P）を犠牲にしています。ネットワークが途中で切れたり大きく遅延した場合、動作が保証されなくなってしまうわけです。 一方でNoSQLでは一貫性（C）よりも可用性（A）とネットワーク分断への耐性（P）を優先させるものが多く、分散システムでの動作に向いていると説明されます。このようにNoSQLの説明にこのCAP定理がしばしば引用されることになり、NoSQLの普及とと
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
NoSQL Data Modeling Techniques
NoSQL databases are often compared by various non-functional criteria, such as scalability, performance, and consistency. This aspect of NoSQL is well-studied both in practice and theory because specific non-functional properties are often the main justification for NoSQL usage and fundamental results on distributed systems like the CAP theorem apply well to NoSQL systems. At the same time, NoSQL
NoSQL with Graphs
The document provides an overview of graph databases and their advantages over traditional relational databases for storing and querying graph data. It discusses how graphs are represented in different database systems like RDBMS, NoSQL, and graph databases. It provides examples of graph queries and recommendations. Graph databases allow for faster traversal and retrieval of connected nodes compar
ソーシャルアプリのプロトタイプ制作にMongoDBを活用
ソーシャルアプリのプロトタイプ制作にMongoDBを活用 1. ソーシャルアプリのプロトタイプ制作にMongoDBを活用～PHP+Sleepy.Mongooseでお手軽永続化～Fungoing LLC / Satoshi MiyauchiTwitter : @bibrost 2. Profile 宮内 聖 / Satoshi Miyauchi @bibrost 自宅警備員（週休2日） 兼 Fungoing LLC 代表 兼 株式会社監査と分析 システム開発担当 兼 株式会社ニジボックス 傭兵 … etc Webデザイン、映像編集、Webサービスの開発など・・・いろいろ 引きこもりフリーランス生活。と思ったら最近はたまに出勤。 Scala、MongoDB、Solrをメインにやってます ※お仕事、協業のご相談は随時受付中 Page : 1 3. Recent Works ( with Mong
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
NoSQLをRDBの代わりに使うと、どういう恐ろしいことが起こるか。PARTAKEの作者が語る
データベースの世界でいま注目されているのがNoSQL。特にキーバリュー型データストアは、グーグルのBigTable、FacebookやTwitterが内部で利用しているCassandraやAmazonクラウドが提供しているSimpleDBなど、すでに実際に使われ始めています。 ではそのNoSQLをリレーショナルデータベースの代わりに使ってシステムを構築するとどうなるのか？ 身をもって体験したことを記したShinya Kawanaka氏によるプレゼンテーション「間違った方向にCassandraを使ってみた」が公開されています。 NoSQLを用いたシステム構築は、リレーショナルデータベースによる構築どう違うのか？ とても分かりやすくまとめられています。ご本人の承諾もいただいたので、その内容を紹介しましょう。 NoSQLを使ったときに起こる恐ろしい事例 プレゼンテーションのテーマは「NoSQLを
NoSQL 時代のデータモデル
Masayoshi Hagiwara @masayh RDBMS対Hadoopという比較自体は適切ではない。正確には、RDBMSとHadoopにおける並列アルゴリズムやデータ管理技術の比較。すでにRDBMSのアルゴリズムはデータ管理技術は非RDBMS化していて、それはHadoopやその他のNoSQLにも適用可能となっている。 2010-11-05 14:09:34 Masayoshi Hagiwara @masayh たとえば、NoSQLでもスキーマや正規化の考え方を設計に取り入れた方がいいし、それを実装に入れて、現在のNoSQLの持つデータモデルの優位性を損なうことなく最適化することができるでしょう。 2010-11-05 14:12:20 Masayoshi Hagiwara @masayh 関係代数や関係論理といった技術的基盤をもっと参照して、現在のNoSQLやその他のデータ管理技術
【ハウツー】組み込み型グラフデータベース「neo4j 1.0」を試してみよう (1) neo4jを使うための準備 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
neo4jとは neo4jはJavaベースの組み込み型のグラフデータベースエンジンでスウェーデンのNeo Technologyが提供するオープンソースソフトウェアだ。 図1 neo4jのWebサイト なお、neo4jはオープンソースソフトウェアだが、ライセンスはAGPLv3となっている。そのため、neo4jを使用してオンラインサービスなどを構築した場合もソースコードを公開する必要がある。これを回避するための商用ライセンスが提供されている。利用にあたっては注意してほしい。 neo4jの最新版は2010年2月にリリースされた1.0となっている。本稿ではこのバージョンを使用する。 neo4jのダウンロードページよりneo4j-kernel-1.0-binary.zipをダウンロードし、アーカイブに含まれているneo4j-kernel-1.0.jarとgeronimo-jta1.1spec-1.1
Neo4J Presentation at Twitter Headquaters
Several weeks ago, on March 31, 2010, Twitter hosted a talk about Neo4j at the Twitter headquarters in San Francisco. If you are not familiar with Neo4J it is a database that stores data as a graph, with nodes, relationships (edges), and attributes (of the node). As far as I could glean from the presentation the graph is directed and can be weighted as well. From my perspective there are a few asp
「NoSQLデータベースについて」連載終了のお知らせ - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2010年07月30日18:45 NoSQL Ruby 「NoSQLデータベースについて」連載終了のお知らせ これまで数回にわたって連載してきた「NoSQLデータベースを試してみる」の連載が本日公開された第6回で完了しました。memcached, TokyoTyrant, MongoDB, HBase, Cassandra と、様々なタイプの代表的なNoSQLデータベースを紹介してきたわけです。 第1回 RDBMSとNoSQLデータベース｜gihyo.jp … 技術評論社 第2回 RDBMSと組み合わせて使えるmemcached｜gihyo.jp … 技術評論社 第3回 様々なデータ型を扱えるTokyoTyrant｜gihyo.jp … 技術評論社 第4回 スキーマレスで柔軟に扱えるMongoDB｜gihyo.jp … 技術評論社 第5回 大規模データを扱うためのHBaseとCassand
NoSQL Afternoon in Japan の発表スライド - 現場のためのソフトウェア開発プロセス - たかのり日記
昨日、NoSQL Afternoon in Japan に参加してきましたが、スピーカの皆さんが、早速、発表スライドを公開してくれているので、どこいったか分からなくなる前にまとめておきます。 Hibari（Joe Norton） http://www.slideshare.net/geminimobile/hibari-presentation-at-nosql-afternoon-in-japan-on-nov-12010 Okuyama（Takahiro Iwase） http://www.slideshare.net/okuyamaoo/20101101-okuyama Cassandra（Nate McCall） https://docs.google.com/present/view?id=dg8xwrcw_999f25bqnsf ROMA（Muga Nishizawa） 現時点
InfoQ: グラフデータベース、NOSQL、Neo4j
VoldemortやTokyo Cabinetといったキー/バリューシステムにおけるモデリングの最小単位はキー/バリューペアになる。そして、BigTableやそのクローンでは可変数の属性をもつタプルに、CouchDBやMongoDBといったドキュメントデータベースではドキュメントになる。これに対しグラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化する。 ここではNOSQLデータベースにおける2つの興味深いポイント、スケーラビリティと複雑さについて詳しく説明する。 1. スケーラビリティ CAP: ACID 対 BASE 従来のデータベースシステムのほとんどは、トランザクションに基づいてデータの完全性を保証する。トランザクションを使うことで、データ管理のあらゆる状況において、データの一貫性を確保している。こうしたトランザクションの性質は、ACID（A
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http://www.gemini-bigdata.com/2011/07/hibari.html
GitHub - adacosta/mongoid_rails_migrations: Data migrations for Mongoid.
Neo4j Spatial
RDBがスケールしない理由+HBase
GitHub - sixtus/node-couch: A CouchDB interface for node.js
