Linux Foundation Launches Open Source Valkey Community
6 MIN READ Linux Foundation Launches Open Source Valkey Community The Linux Foundation | 28 March 2024 Community maintainers, contributors, and users will continue collaborative development of an open source, in-memory data store under the new Valkey name. SAN FRANCISCO – MARCH 28, 2024 – Today, the Linux Foundation announced its intent to form Valkey, an open source alternative to the Redis in-me
GitHub - google/leveldb: LevelDB is a fast key-value storage library written at Google that provides an ordered mapping from string keys to string values.
LevelDB is a fast key-value storage library written at Google that provides an ordered mapping from string keys to string values. This repository is receiving very limited maintenance. We will only review the following types of changes. Fixes for critical bugs, such as data loss or memory corruption Changes absolutely needed by internally supported leveldb clients. These typically fix breakage int
Riak - Wikipedia
Riak[1] は Amazon Dynamo の論文[2]に基づいて実装されているNoSQLデータベース。読み方は「リアック」[3]。 Riakはバックエンドとなるシャードパーティションストレージが差し替え可能な構成であり、デフォルトのバックエンドストレージは Bitcask である[4]。またMapReduce機構を持ちネイティブで JavaScript（SpiderMonkey ランタイム）と Erlang、言語ドライバの追加で Python、Java、PHP、Rubyのような様々なプログラミング言語をサポートしている[5]。 2012年2月21日、BashoはRiak v1.1をアナウンス。Riak 1.1ではRiaknostic、エラーのロギングとレポートの強化、大規模クラスタに対する弾性の改善、Riak Controlと呼ばれる新しいGUIとモニタリングインタフェースが導入され
Bigtable - Wikipedia
Bigtable（ビッグテーブル）とは、Googleの大規模なサーバ上の大量のデータを管理するために設計された、データ圧縮機能を持つ高性能なNoSQL型のプロプライエタリのデータストレージシステムである。Google File System、分散ロックマネージャの1種であるChubby Lock Service、SSTable（LevelDB（英語版）に似たログ構造化ストレージ）、その他のいくつかのGoogleの技術を活用して構築されている。2015年5月6日、パブリックバージョンのBigtableが、Google Cloud Platformのサービスの1つとして公開された。BigtableはGoogle Cloud Datastoreのバックエンドとしても利用されている[1][2]。 歴史[編集] 2004年から開発が始まり[3]、2006年には設計が論文として公開された[4]。 Ma
LevelDB入門 (基本編) - from scratch
さて、今回は比較的新しいデータストアであるLevelDBについてまとめてみました。 LevelDBは1年ほど前からNode.js界隈ではブームが来ていて、理由がよくわかっていなかったんですが、まとめている内に分かるかなと思ってまとめました。今回はNode.js無関係でLevelDBの基礎的なことだけ調査した結果をまとめてみました。 Node.jsで使ってみる話は後に回します。 LevelDBとは? key-value型のデータストアの一つです。 Googleの研究者である、Jeff DeanとSanjey Ghemawatが開発し、2011年に公表されました。C++で書かれており、多くのプログラミング言語でbindingsが書かれています。もちろん、JavaScript/Node.jsでも書かれています。 LevelDB は Google のBigTableをベースにしたアーキテクチャを持
Document-oriented database - Wikipedia
This article is about the software type. For deployed applications of the software type, see Full-text database. This article relies excessively on references to primary sources. Please improve this article by adding secondary or tertiary sources. Find sources: "Document-oriented database" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (May 2012) (Learn how and when to remove this template message)
はじめに - Azure Cosmos DB
適用対象: NoSQL MongoDB Cassandra Gremlin Table PostgreSQL 現在のアプリケーションには、優れた応答性と、常時接続が求められます。 待機時間の短縮と高可用性を実現するには、これらのアプリケーションのインスタンスをそのユーザーの近くにあるデータ センターにデプロイする必要があります。 アプリケーションには、ピーク時の使用量の大きな変化に即応し、増え続けるデータを格納し、ミリ秒単位でユーザーがこうしたデータを利用できるようにすることが求められます。 Azure Cosmos DB は、最新のアプリ開発に対応するフル マネージドの NoSQL とリレーショナル データベースです。 Azure Cosmos DB では、10 ミリ秒未満の応答時間と、自動および即時のスケーラビリティに加え、あらゆるスケールでの速度の保証が提供されています。 SLA に
Amazonがライセンス変更した「Elasticsearch」をフォークしオープンソース版として提供続行することを決定
Amazonが、検索・分析エンジンの「Elasticsearch」、およびElasticsearchと連携してデータ解析を行う「Kibana」について、オープンソースで今後も利用し続けられるように、Apache License Version 2.0ライセンス版をフォークすることを決定しました。 Stepping up for a truly open source Elasticsearch | AWS Open Source Blog https://aws.amazon.com/jp/blogs/opensource/stepping-up-for-a-truly-open-source-elasticsearch/ Elastic 社による Elasticsearch および Kibana のライセンス変更にともなう AWS の対応方針のご案内 | Amazon Web Servi
カラム型データベースはなぜ集計処理が高速で、トランザクションが苦手なのか。インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その4）
カラム型データベースはなぜ集計処理が高速で、トランザクションが苦手なのか。インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その4） 現在主流となっているOracle、SQL Server、DB2などのリレーショナルデータベースは事実上すべて、行（ロー）指向で内部の処理を行っています。一方で、最近急速に注目されているのが、列指向で内部処理を行い、大量データの集計や分析処理に優れた「カラム型データベース」（あるいはカラム指向データベース、カラムナーデータベース）です。 カラム型データベースはSybase IQやNetezza、Verticaなどデータウェアハウス専用のデータベースで主に採用されています。また、SQL Serverには「ColumnStore Index」、Oracle Exadataには「Hybrid Columnar Compression」と呼ばれるカラム型データベースの
データベース事始め - Qiita
TensorFlowのような機械学習にはデータベースは必要不可欠です。ただ、このデータベースについての知識がゼロでしたので、まずはRDBMSからNewSQLまでの初心者向けの知識を簡単にまとめてみました。データベースに関わっている人からすれば当たり前の内容です RDBMS RDBMS(リレーショナルデータベース管理システム)は、下記のMySQLなどに代表されるRDB管理のための専用ソフトウェアです。RDBは、データを「行」と「列」からなる２次元の表（テーブル）形式で表し、複数の表と表の間でデータ同士を関連付け（リレーションシップ）を行うことができます。 MySQL PostgreSQL MariaDB Oracle Databasr SQL Server DB2 また、汎用的かつ高機能なSQLと呼ばれる言語が使用でき、ACIDなトランザクションが行えることが特徴です。ACIDとは、次の４つ
特徴 - Amazon DynamoDB | AWS
Amazon DynamoDB は、key-value とドキュメントデータモデルをサポートするサーバーレスの NoSQL データベースサービスです。開発者は Amazon DynamoDB を使用して、小規模から始めてグローバルにスケールできる最新のサーバーレスアプリケーションを構築できます。Amazon DynamoDB は、自動水平スケーリングにより、事実上あらゆるサイズのテーブルをサポートするようにスケールされます。 可用性、耐久性、フォールトトレランスは組み込まれており、オフにすることはできないため、これらの機能に合わせてアプリケーションを構築する必要がありません。 Amazon DynamoDB は、従来のリレーショナルデータベースであれば高い負荷を生じさせていた高パフォーマンスのインターネット規模のアプリケーションを実行するように設計されています。10 年以上にわたって先駆的
ドキュメント指向データベースと列指向データベース
ドキュメント指向データベースの概要 リレーショナルデータベースでは、データを表形式で保存します。そのため、表にしやすいデータであれば、効率よく管理することができます。 しかし、世の中全てのデータを表にできるかと言えば、そうではありません。そのようなデータをリレーショナルデータベースで管理しようとすると、どうしても無理が生じてしまいます。その結果、プログラムを組むのが難しくなったり、処理に時間がかかるようになったりしてしまいます。 このような中で、柔軟な構造でデータを扱えるようなデータベースとして、「ドキュメント指向データベース」と呼ばれるデータベースが出てきました。 ドキュメント指向データベースでは、1件分のデータを「ドキュメント」と呼びます。また、個々のドキュメントのデータ構造は自由で、データを追加する都度変えることができます（図1）。リレーショナルデータベースとは違って、事前にテーブル
複雑なデータをシンプルにしデータアジリティを実現 - MarkLogic
MarkLogicデータプラットフォームを活用して、データの価値を引き出し、インサイトのある意思決定を促進し、データのアジリティを安全に実現しましょう。データとそれに関するすべての情報（メタデータ）を1つのサービスに統合し、スマートな意思決定を迅速に実現しましょう。
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
AWS再入門ブログリレー Amazon DocumentDB編 | DevelopersIO
※ DocumentDB開発者ガイドより引用（一部追加、抜粋） 例:ふたつのドキュメントが格納されていますが、その構造は同じではありません { "_id" : ObjectId("5d18760d11a12c05cac220e1"), "name" : "kazue", "age" : 32, "like" : [ "music", "soccer" ] } { "_id" : ObjectId("5d18765911a12c05cac220e2"), "name" : "yamada", "age" : 25, "job" : "sales", "birthplace" : "Osaka" } 例:各ドキュメントは要素(フィールド)を自由に追加、削除できます { "_id" : ObjectId("5d18760d11a12c05cac220e1"), "name" : "kazue",
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[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔
Firestore: NoSQL document database | Google Cloud
Key–value database - Wikipedia
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