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
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、CAP定理、BASE、Eventual Consistencyについて深く考えてみた
最近はNoSQLなどといって分散データベースがやたらに流行です。私もDynamoDBを使ってみようと思って色々調べているところですが、学べば学ぶほど奥が深くて恐ろしくなってきます。 まず第一に言っておきますが、現在のところ、いわゆるKey-value store型のNoSQLのメリットは「書き込みのスケーラビリティ」であって、それ以外には大きなメリットはありません。 DynamoDBの場合は「管理不要」「高信頼性」というおまけが付きますので、また話は少し別ですけどね。 他のオープンソース製品を自分のサーバーにインストールするのであれば、RDBMSほどこなれていないNoSQLを運用するのは大変な苦痛と危険が伴うでしょうね。前の記事にも書いたように分散システムを運用するというのは困難かつ苦痛を伴う仕事ですから。 ですから、すさまじい数のアクセスがあるようなシステムでなければ、NoSQLを選択す
設計者は分割が発生したとき一貫性と可用性のどちらかを選ぶ必要がありますが、分割の扱い方と分割の復旧には柔軟な対処方法があります。現在のCAPの目的は特定のアプリケーションが必要とする一貫性と可用性を最適化することでしょう。このような方法には分割発生中の計画や分割の復旧計画が組み込まれています。したがって、設計者はこのような方法を採用することで、従来受け取られてきたCAPの限界を超えてCAPについて考えることができます。 なぜ"3つのうち2つ"がミスリーディングなのか CAPを理解する最も簡単な方法は分割の両側にひとつずつノードがある場合を考えることです。片方のノードだけ状態を更新できるようにすると、2つのノードに一貫性がなくなります。つまり、Cが失われます。一貫性を維持しようとすれば、一方のノードは利用できない状態であるかのように動作しなければなりません。この場合、Aが失われます。一貫性と
CACM Web Account Membership in ACM includes a subscription to Communications of the ACM (CACM), the computing industry's most trusted source for staying connected to the world of advanced computing. Sign In Sign Up Recently, there has been considerable renewed interest in the CAP theorem [1] for database management system (DBMS) applications that span multiple processing sites. In brief, this theo
CAPの定理が何故最近話題になっているかについての説明などは他サイトに任せることにして、このエントリではCAP定理の技術的な解説、および、CAP定理をより分かりやすく、かつ（簡単に言えば）より正確にした「PACELC定理」の解説を行います。 PACELCの定理とは、エール大学のAbadi氏が提唱しているもので、CAPの定理のいわば発展形です。CAPの定理の「難しい版」と思われていることがあるようですが、そんな事はありません。むしろ、多くの学生がCAPの定理で苦労するのを見たAbadi氏が、学生に分かりやすく説明するために考えたものなので、CAPの定理をより分かりやすくしたものと言えます。ただ、それだけでなく、CAPの定理には入っていなかったLatency(≒レスポンス時間)の概念も合わせて捉えることで、より正確に分散データベースの特性を考えられるようになっています。 ではまず、第一回目はC
NoSQL Required Reading
I've been trying to follow the fast-moving world of NoSQL lately, and -- like a visit to the carnival funhouse -- it has left me with double vision, queasy stomach, and a staggering gait. (And it's not even Saturday morning...) Yet I find myself coming back for more. If you're new to NoSQL, you'll want to do a bit of background reading. I'll keep this quick and limit my recommendations to just the
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