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TokyoTyrantに関するt_43zのブックマーク (6)

  • GitHub - stevedekorte/vertex.js: node.js graph db server inspired by filesystems

    ABOUT ----- vertex.js is a graph database inspired by filesystems that supports automatic garbage collection and is built on node.js and tokyocabinet. It uses HTTP as its communication protocol and JSON as its request and response data format. It is MIT licensed and was written by Rich Collins and Steve Dekorte. ADVANTAGES ---------- Flexibility Vertex.js is schemaless allowing it to naturally mod

    GitHub - stevedekorte/vertex.js: node.js graph db server inspired by filesystems
    t_43z
    t_43z 2010/11/11
    node.jsとTokyoTyrantを使ったグラフデータベース
  • ミクシィのNoSQLデータベース「Tokyo Tyrant」をNetVibesが採用した理由

    カスタマイズ可能なポータルサービスを提供するフランスの「NetVibes」は、バックエンドデータベースとしてミクシィの平林幹雄氏が開発し、同社内でも利用されているNoSQLデータベースの「Tokyo Tyrant/Tokyo Cabinet」(以下Tokyo Tyrant)を採用しているそうです(追記:平林氏は7月末でミクシィを退職されるとのこと)。 なぜNetVibesはTokyo Tyrantを採用したのか、その理由がmyNoSQLの記事「Netvibes: A Large Scale Tokyo Tyrant Deployment Case Study」で紹介されています。NetVibesは、Hadoop、CouchDB、Tokyo Tyrant、File systemMySQLを評価した上でTokyo Tyrant/Tokyo Cabinetを採用したとのこと。 NetVibes

    ミクシィのNoSQLデータベース「Tokyo Tyrant」をNetVibesが採用した理由
  • 第3回 様々なデータ型を扱えるTokyoTyrant | gihyo.jp

    どんなところに使える? もっとも簡単な利用方法は、前回紹介したmemcachedの代替として利用するというものです。memcached互換プロトコルが実装されているため、memcachedを利用している場合ポート番号を変えるだけでTokyoTyrantに差し替えることが可能です。これだけで簡単にデータの永続性が得られます。 また、テーブルデータベースを利用すれば一つのkeyに対して複数のvalueを持たせることが可能であり、keyだけでなく任意のvalueを条件としてデータの検索を行うこともできます。JOINやGROUP BYといった処理は行えませんが、それ以外のほとんどの検索条件を扱えます。レスポンスはRDBMSに比べて高速なので、アクセス数が多いテーブルをTokyoTyrantのテーブルデータベースに載せ換える、といった利用方法も効果的かもしれません。 具体的な利用シーン memcac

    第3回 様々なデータ型を扱えるTokyoTyrant | gihyo.jp
  • ウノウラボ Unoh Labs: Tokyo Tyrantを使ってみて

    yamaokaです。 通常のデータベースとしてではなく、Key-Valueストアの選択肢として Tokyo Tyrantを少しずつ使ってみています。 実際に運用するにあたって、いくつか行ったことを書いておきます。 ちなみに、現在の構成は1台のみでの運用です。 マルチマスター構成やレプリケーションなどは行っていません。 PHPのクライアント Tokyo Tyrantを利用するのはPHPのアプリケーションからです。 最初はmemcachedプロトコルを利用して PECL::memcacheを使っていましたが、 データの大量更新を連続で行うとデータの取得が正常に行えなくなる現象が発生したため、 Net_TokyoTyrantを一部改変したものをライブラリとして利用しています。 パフォーマンスではPECL::memcacheに負けますが、クリティカルな処理をしていないこともあり、 今のところ問題に

  • Tokyo Tyrantによるリアルタイム検索 - mixi engineer blog

    どうぶつの森にハマって、たぬきち商店が早終いする関係で退勤時間もめっさ早くなったmikioです。今回は、Tokyo TyrantのキャッシュとLua拡張を使って超お手軽にリアルタイム検索システムを作る方法について述べます。 ユースケース 高い頻度で更新されるWeb上のテキストをリアルタイムに検索したいと思ったことはありませんか? mixi日記や各種のブログサービスやRSSリーダなどで扱う大量のコンテンツを安価かつ簡単に検索したいと思ったことはありませんか? 私は結構あります。要件を箇条書きすると以下のような感じでしょうか。 最新データの合計100万件くらいを検索できればよく、古いデータは自動的に消えてほしい。 ただし、更新はリアルタイムにして、書いた瞬間に検索結果に反映されてほしい。 サーバ1台で更新1000qpsおよび検索100qpsは処理したい。 再現率よりも精度とリアルタイム性を重視

    Tokyo Tyrantによるリアルタイム検索 - mixi engineer blog
  • mixi Engineers’ Blog » Tokyo Tyrantによる耐高負荷DBの構築

    連休中はWiiのマリオカートをやりまくってやっとVR7000越えたmikioです。愛車はマッハ・バイクとインターセプターです。さて今回は、分散ハッシュデータベースサーバTokyo Tyrantでmixiの最終ログイン時刻を管理するようにした時の苦労話を書きます。 ログイン処理は負荷地獄 mixiでは、全てのユーザについて、各々の最終ログイン時刻を管理しています。「マイミクシィ一覧」や「お気に入り」などの画面で、友人が近い時間にログインしていてコミュニケーションがとりやすい状態にあるかどうか確認できるようにするためです。 mixiのほぼ全てのページはログインしないと見られないページなので、ほぼ全てのページにアクセスされるたびにログイン確認が行われます。したがって、最終ログイン時刻はほぼ全てのページにアクセスされる度に更新されることになります。mixiの中で最も重いデータベースのひとつとして「

    mixi Engineers’ Blog » Tokyo Tyrantによる耐高負荷DBの構築
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