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
前回、MongoDB,CouchDB,MySQL,memcacheの読み込み＆書き込み速度を検証してみました。 MongoDB,CouchDB,MySQL,memcacheデータをPHPから読み込み＆書き込み速度を検証してみました！ - @camelmasaの開発日記 下記の原因で予想していたような結果を出す事が出来ませんでした。 ・MongoDBでコネクションプーリングをしていなかった。 ・CouchDBのHTTPリクエスト方法が遅かった。 id:yssk22さんのコメントにより上記の部分を修正する事が出来ましたので再度検証してみました。 gt CouchDB:0.10.1 MySQL:5.1.43 memcache:1.2.8 CPU:AMD(の何か) メモリ:4GB (ざっくり検証です。) 読み込み時のソース 前回と一緒で"test"データベースの"test"テーブル(コレクション)
11月30日に、Perlプログラマの集まるイベント「Shibuya.pm Technical Talk #12」に参加して、発表を聴いてきました。 中心となったのは「NoSQL vs. NoKVS ライトニングディスカッション」。実際に高速（分散）KVSやRDBMSを開発したり使ったりしている豪華メンバーが壇上に並んで、発表や議論を繰り広げました。 そのほかの発表も含めて、実開発者による濃い話が面白く語られていました。全体的に、アプリの実行速度にこだわった話が多かったのが印象的です。あと、予定の9時ぴったりに終わったのにもびっくり。 1週間たっちゃいましたが、以下、自分の復習として、メモをまとめておきます。 Tatsumaki" I/O bound HTTP clients in web frameworks（miyagawa） Shibuya.pmといえばこの人、miyagawaさんのセ
Tokyo Cabinet / Tokyo Tyrantに代表されるKey-Value Storage,いわゆるKVSは多くのプロダクトが乱立してなかなか違いを理解するのも難しい状況になりつつあるのですが、ここ数日はredisに注目をしています。redisとは何ぞやというと、公式サイトには次のような特徴が挙げられています。 memcachedのようないわゆるKVS valueにはStringだけではなく、List, Setも利用できる データに対するpush/pop, add/removeのような操作はすべてatomicな操作 通常はメモリ上で動作するが、定期的にデータをディスクに書き出す（常に書き出すような設定も可能） Master-Slaveのレプしケーションをサポート Ruby, Python, Perl, Java…などの各言語のバインディングを用意 と、かなり豪華なスペックで、な
Autoscaling allows customers to build more cost effective and resilient applications. Using Compute Engine Autoscaling, you can ensure that exactly the right number of Compute Engine instances are available at any given time to handle your application’s workload. This saves you money when your application’s usage is low, and ensures your application is responsive when utilization is high. Autoscal
ここ2-3年ほど、いわゆる非SQL系データベースがホットな話題になってきています。このムーブメントを総称して「NoSQL (Not-only SQL)」と呼ばれることが多いようです。まるでSQLを否定しているかのような誤解を招きやすい用語ですが、かといってキー・バリュー型データストアや列指向DBを総称できる他の呼び方もないので、このエントリではNoSQLという用語を使うことにします。 OracleやMySQLなどのSQLデータベースが成熟していく一方で、SQLデータベースを特徴づける弱点である柔軟性のなさ、堅牢さと引き換えに犠牲になった更新性能の低さ、スケールアウトの難しさなどから、「何でもかんでもRDB」から「目的に応じた永続化」が模索される流れになってきました。 時を同じくして、キャッシュサーバの世界でも、MemcachedのもつシンプルなAPIの使いやすさが評価される一方、LRUによ
どんなところに使える？ HBaseやCassandraはどちらもRDBMSで扱いきれないような大規模なデータの扱いに力を発揮します。強力なスケーラビリティも備えているため、データが増えても処理速度はそれほど低下しません。また、列指向データベースの強みを活かして、大量のデータを更新するようなバッチ処理のストレージとして利用しても有用でしょう。 具体的な利用シーン 大規模なデータをスケーラブルに処理する必要がある場合 大量データをバッチ処理する際のストレージとしての利用 HBaseのインストール 本稿では、実際にHBaseを使ってみましょう[1]。 まずは1台のサーバ上で環境を整えます。わかりにくかもしれないので、以下の手順を参考にしてください。JDK6およびHadoopのインストールが必要です。 プロンプト1 HBaseのインストール＆起動の手順 # http://java.sun.com
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