DynamoDB の基礎知識とまとめ - Qiita
DynamoDBを大雑把にさくっと日本語で理解したい方向けの説明。 (まだ書き途中) API Version 2012-08-10 を元に書いています。 印象と感想 管理が楽! 容量の増加を気にしなくていい! スループットやパフォーマンスの監視、管理が楽! ソーシャルゲームでは、一部のデータではすごく良さそう 検索や集計は弱いから、MySQLと併用 レイテンシが低いと書いてあるが、memcache の方が当然早い テーブル設計の理解と指定方法がちょっと面倒 料金体系の理解がちょっと面倒 DynamoDBとは何か? 大雑把に NoSQL, スキーマレスなAWS上のデータベースサービス スケールに関して何も気にしなくていい まずは、公式サイトを読むと概要はわかります。 Amazon DynamoDB （フルマネージドNo SQLデータベースサービス） | アマゾン ウェブ サービス（AWS 日
分散型JSONドキュメントデータベース「RethinkDB」が初の運用環境向けリリース | OSDN Magazine
オープンソースの分散型JSONドキュメントデータベース「RethinkDB」開発チームは4月14日、「RethinkDB 2.0」（開発コード「Yojimbo」）公開を発表した。5年の開発期間を経た初の運用環境向けリリースとしている。 RethinkDBはC++で実装されたJSONデータベース。リアルタイムWebアプリケーション向けに作成されており、データが変更された際にリアルタイムでその通知をアプリケーションにプッシュ送信できるのが特徴だという。そのため、複数のユーザーが同時にプレイするようなゲームやコラボレーション型Webサービス、モバイルアプリなどに適しているとしている。 プロジェクトによると、10万人以上の開発者コミュニティがあり、すでにJive SoftwareやMediaflyなど複数の企業がWebやモバイルアプリでRethinkDBを利用しているという。 RethinkDB
インメモリデータベース、カラム型データベースは使い物になるのか？ 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1）
インメモリデータベース、カラム型データベースは使い物になるのか？ 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1） ERPベンダ最大手のSAPは2010年、新規に開発したデータベース「SAP HANA」（当時の名称は「SAP High-Performance Analytics Appliance」）を発表しました。 HANAの製品化を背景に、SAPは2012年5月にデータベース市場への本格参入を宣言し、オラクルやIBM、マイクロソフトとデータベース市場で競合していくことを表明。そして今年2013年2月にはついにERPと組み合わせた「SAP Business Suite powered by SAP HANA」の出荷を開始し、業務アプリケーションのバックエンドデータベースとしてHANAの本格利用を開始しました。 HANAには、これまで主流だったリレーショナルデータベースとは異なる
インメモリデータベース「MemSQL 2.0」公開。数百ノードへスケールアウト可能で大規模データベース対応へ － Publickey
データベースをまるごとメインメモリ上で処理することにより、従来のハードディスクベースのリレーショナルデータベースよりも劇的な高速化を実現するインメモリデータベースであるMemSQLの最新版「MemSQL 2.0」が公開されました。 MemSQL 2.0はインメモリのスピードとSQLでの問い合わせ、スケールアウト機能、そしてエンタープライズ対応の可用性など、4つの特徴を持つと説明されています。 In-memory architecture Ad hoc SQL-based analytics Horizontal scale-out on commodity hardware Enterprise-grade durability and high availability スケールアウトでデータウェアハウスに対応 MemSQL 2.0はインメモリデータベースの特徴である高速な処理に加えて、
JavaベースのNoSQLグラフドキュメントデータベース、「OrientDB 1.0」がリリース | OSDN Magazine
英NuvolaBaseは5月15日、Javaで実装されたNoSQLデータベース「OrientDB 1.0」を公開した。OrientDBは柔軟なドキュメントデータベースながらグラフデータベース的にリレーションシップを扱えるのが特徴。2010年に開発がスタートした比較的新しいDBMSで、2011年5月にリリース候補版（RC）が公開されていた。 OrientDBはJavaで実装されたNoSQL（SQLを使用しない）データベース管理システム（DBMS）。ドキュメントデータベースとグラフデータベースの両方の特徴を備えている点や、高速なデータアクセスが特徴。ドキュメントデータベースながら、ドキュメントの関連性（リレーションシップ）をグラフデータベースによって管理することが可能という。スキーマについてもスキーマレス/スキーマフル/スキーマミックスの3モードで動作するとのこと。MVRB-Treeというアル
【レポート】Facebookのデータセンターに見るMySQL活用事例 - MySQLカンファレンス (1) 熱気に満ちた4日間 - MySQL Conference and Expo | エンタープライズ | マイコミジャーナル
4月14日から17日までの4日間、米カリフォルニア州サンタクララにおいて、MySQL Conference and Expo(以下、MySQLカンファレンス)が開催された。MySQL関連の最大のイベントである。セッションは有料で、日本円で10万円を超える金額にもかかわらず、参加登録者数は2,000人近くに達し※、日本からも多くのユーザーが参加していた。 ※ セッション参加のできない、展示会場のみの申し込み者も含む。 今回のMySQLカンファレンスでは、複数データセンターにまたがってMySQLを活用するような大規模事例、ペタバイト級の規模に挑戦する事例、MySQL Clusterの事例、Heartbeat + DRBDによる高可用性の事例など、さまざまな事例が発表された。とくにFacebookは、1万台のWebサーバ、800台のキャッシュサーバ(memcached)、そして1,800台のMy
mixi Engineers’ Blog » Introducing the Drizzle Project
ここしばらく、水面下でBrian Akerを代表とするMySQL/SUNのエンジニアたちや、業界のオープンソースハッカーたちとMySQLをスリムダウンさせたマイクロカーネルRDBMSを開発していたのですが、本日アナウンスされたので、日本語でご紹介させていただきたいと思います。 Drizzleとは？ Drizzleとは必要のないものは一切存在しない、最低限でパフォーマンス重視な「MySQLよりシンプルで、軽く、安定して、高速な」 MySQLのforkです。マイクロカーネルアーキテクチャを採用したので、必要のないものは後付けできる構成です。こういった目標もあり、現在、Drizzleの開発チームはMySQLをドラスティックにリファクタリングしています。 コミュニティベースのプロジェクト Drizzleで大事な事は、Drizzleはコミュニティベースのプロジェクトであるという事です。Montyのブ
Kazuho@Cybozu Labs: データベースの差分バックアップとウェブサービスのお引っ越し
« C++ テンプレートを使って高速な高機能サーバを書く方法 | メイン | YAPC::Asia 2008 で Pathtraq について話してきました » 2008年05月01日 データベースの差分バックアップとウェブサービスのお引っ越し 現在、Pathtraq のサーバを、オフィス内のサーバルームに設置されたマシンからデータセンタ内の新サーバへ移行する作業を行っています。その際に問題となるのは、ダウンタイムを最小にしつつ、100GB 弱ある MySQL のデータをいかに移動させるか、という点になります。答えは言うまでもなく差分転送なのですが、rsync は双方向の接続が必須だったり、差分情報をキャッシュすることができなかったり、いろいろ融通が効かなそうです。だんだん調べるのも面倒になってきたので、自分のニーズに見合う、データベースファイル用の差分バックアッププログラムを書いてみました
MapReduceとパラレルRDBでベンチマーク対決、勝者はなんとRDB！
大量のデータを処理する手法として登場したMapReduce。クラウドに対応した分散処理の定番として話題に上ることが増えてきました。 MapReduceは、大量のデータを分割し、分割したデータを分散したノードに投げてノードごとに処理を実行、結果を集約して最終的な答えを求める、といった手法です。 しかしMapReduceが登場する以前から商用レベルで使われていた分散処理手法があります。データを分散したデータベースに格納し処理を行うパラレル・リレーショナルデータベース（パラレルRDB）がその1つです。 パラレルRDBは、データを複数のデータベースに分散して配置、データベースごとに処理を行い、結果を求める手法です。中央に共有メモリを配置するなどの方法で分散したデータベース同士の連携を行うことが一般的です。 ではパラレル・リレーショナルデータベースはMapReduceより遅いのか？ 劣るのか？ 両者
[ThinkIT] 第1回：データベースを取り巻く状況 (1/4)
これから何回かに渡り、データベースエンジンを取り巻く状況や課題、今後の技術動向などについて解説していきます。 Webサービスが当たり前の世の中になり、情報管理、アクセスをつかさどるデータベースの役割は増すばかりです。SQL言語を使ったデータアクセスは、データベースを使う上で基本的かつ重要な技術です。その上データベースは、複数のアプリケーションやユーザに「同じ」データを「同時に」「矛盾なく」読み書きできる機能を提供しています。また「書いた」データを障害や誤操作から守るという重要な機能も提供しているのです。 さらに、データベースはコンピュータのメモリよりはるかに巨大な量のデータを扱うこともできますし、これらのデータが障害や誤操作で壊れることがないように守ることもデータベースの重要な役割になっています。ある意味、SQL以上に重要といってもいいでしょう。 この連載では、SQL以外のこれらのデータベ
お宝はオープンソースにあり！第4回O/Rマッピング・ツールでSQLレスのDB連携に挑戦！(1)
図2●Hibernateサンプルを動作させるための手順。サンプルは，Windows 2000，J2SE 5.0 Update4，Tomcat 5.5.9，MySQL 4.1.12の環境で動作を確認した 「Javaアプリケーションでデータベース連携といえばJDBC」と思っている方はいませんか。それは一昔前の話です。なるほど，JDBCは最も基本的なデータベース・アクセスの手段です。しかし，JDBCでコーディングをしたことがある方ならば，おそらくこれまでに様々な不都合を感じてきたのではないでしょうか。 例えば，SQLのSELECT文で抽出した結果セットを扱う場合，フィールド値をいちいちJavaのクラスの変数に割り当てる必要があります。INSERT/UPDATE文を発行する場合はその逆です。Javaのクラスの変数から必要な値を取り出し，SQLクエリーの文字列を動的に組み立てる必要があります。このよ
へ〜たのめも:Hadoop と RDBMS の性能を比較してみた。という論文。の感想。の翻訳。 - livedoor Blog（ブログ）
2009年04月19日 Hadoop と RDBMS の性能を比較してみた。という論文。の感想。の翻訳。 Stonebraker, DeWitt, et al. compare MapReduce to DBMS Map-Reduce (Hadoop)と Parallel DBMS (Vertica と DBMS-X) の性能を比較したところ、おおむね DB の方が性能がよく、ケースによっては 6.5倍も性能差があるという実験結果が、SIGMOD09 で発表されたらしい。原論文はここから PDF でダウンロードできる。 以下は DBMS2 というブログに書かれた、この論文を読んだ人の感想の翻訳。 Stonebraker, DeWitt, et al. MapReduce と DBMS の比較 5人の共著者(主筆者は Andy Pavlo っぽい)とともに、Map-Reduce 嫌いで知られ
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分割 (データベース) - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "分割" データベース – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2019年1月） データベースの分割（ぶんかつ、英: Partitioning）は、データベースを複数の部分に分割することである。 この分割は管理しやすさ、性能、可用性などの向上を理由として行われるのが一般的である。パーティション化とも呼ばれ、分割された各部分をパーティションと呼ぶ。 概要[編集] 最もよくあるものは、分散データベースでの分割である。各パーティションは複数のノードに分散配置され、ユーザーはそれぞれのノードでローカルにトランザクションを実施できる。これは、可
ウノウラボ Unoh Labs: RDBで階層構造を扱うには？
yukiです。ダイエットを始めて3kg減ったと思ったら、風邪を引いて見事に1kg増量。 運動しないと駄目ですね。あと残り20kg、道のりは遠いです。 さて今回は、「RDBで階層構造を扱うには？」です。 あるサイトを構築中に階層構造をもったカテゴリ構造にすることになり、どのようにDBで扱うか悩みました。 DBはMySQLを採用していたので、この時点でぱっと頭に浮かんだ選択肢は以下のようなものでした。 XML-DBを利用する 親カテゴリレコードのプライマリIDを子カテゴリレコードに持たせる 親を含めた『絶対パス』を名称として扱い、取り出した後にパース ファイルシステムに同様のディレクトリ構造を作り、毎回パースする (1)のXMLDBはオープンソースのeXistやXindice、Yggdrasillなど様々な選択肢がありましたが、カテゴリのみの利用な割にメンテナンスコストが高すぎるので見送りま
IT news, careers, business technology, reviews
Heads on: Apple’s Vision Pro delivers a glimpse of the future
キー/バリューDBの共通インタフェース·Moneta MOONGIFT
Webアプリケーションと言えばデータベースが大抵使われるが、本当にRDBMSである必要があるのだろうか。そもそも構造的に管理する必要がなかったり、非効率的になってしまうこともある。そのような場合に考えたいのがキー/バリュー型のDB導入だ。 ベンチマーク データを細かく管理するよりもオブジェクトごとキー/バリューデータベースに放り込んでしまうという方法がとれる。ここ数年で幾つかのソフトウェアが登場したが、それらを統合して利用できるようにするのがMonetaだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはMoneta、各種キー/バリュー型DBの共通インタフェースだ。 Monetaが対応しているのはファイル、Memcached、メモリ、DataMapper、Amazon S3、Berkeley DB、Redis、SDBM、Tokyo CabinetそしてCouchDBとなっている。各DBごとにラ
[ThinkIT] 第9回：O/Rマッパーの利用 (2/4)
S2Daoはその名から想像できるとおり、DAO（Data Access Object）パターンを利用する場合のツールです。DAOパターンとは、J2EEパターンの1つで、データベースとのやり取りをDAOという役割のクラスにまかせます。 データアクセスをDAOにまかせてしまうことで、ビジネスロジック側では、細かいデータアクセス処理を意識せずに、DAOを使うだけでよくなります。もちろんデータアクセス処理自体はDAOに書かなければなりませんが、同じようなロジックがあちこちに分散することなく、またデータアクセスの層が明確に分かれることで、行き当たりばったりに作るより効率的で保守も楽です。Webアプリケーション開発でDAOを利用する場合は、図2のようになります。 UI（ユーザインターフェイス）は、サーブレット／JSPやStruts、JSFといったUIフレームワークが担当する部分です。DAOを利用する場
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MongoDB and Redis: a different interpretation of what's wrong with Relational DBs
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