通常のDBMSシステムはひとつの行を構成する列データをひとまとまりとして格納する。これに対し列指向DBMSでは、列の値をまとめてファイルシステム上の近い場所に（あるいはひとまとまりの論理構造として）置くというアプローチがある。 行指向データベースと列指向データベースを比較する際には、与えられた処理を行うためのハードディスクへのアクセスの効率性に着目する必要がある。処理時間の中でディスクのシーク時間は大きな割合を占める上、CPUの計算力の向上に対して、シーク時間は緩やかなペースでしか改善されない。以下に、データを行指向または列指向で配置する場合のトレードオフを挙げる。 列指向データベースは、大量の行に対する少数の列の集約処理が効率的である。列数が少ないほど、読み込むデータ量を減らすことができる。 列指向データベースは、全行に対する少数の列の一括更新が効率的である。新規に列データを作成し、以前
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nilab 2011/04/19
列指向データベースマネジメントシステム - Wikipedia- bigtable
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Apache HBase - Wikipedia
Apache HBaseはオープンソースの、列指向、分散データベースであり、GoogleのBigTableをモデルとし、Javaにより書かれている。Apacheソフトウェア財団のHadoopプロジェクトの一部として開発され、HDFS (Hadoop Distributed File System)の上で実行され、Hadoopに対しBigtableのような機能を提供する。 HBaseはBigTable論文に従い圧縮、インメモリ処理の機能、および各列ごとにブルームフィルタを持っている。[2] HBaseにおけるテーブルはHadoop上のMapReduceジョブの入出力として機能し、Java APIのほか、REST、Avro、ThriftといったゲートウェイAPIを通じアクセスが可能である。 HBaseは、古典的なSQLデータベースを直接置き換えるものではないが、近年ではパフォーマンスが向上し、
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Home | Hypertable - Big Data. Big Performance
Big Data. Big Performance. Hypertable delivers scalable database capacity at maximum performance to speed up your big data application and reduce your hardware footprint. 100% Hadoop Compatible Hypertable seamlessly overlays on top of Hadoop to provide supercharged scalable database infastructure for your big data application. Less Hardware, Lower Cost Hypertable delivers maximum efficiency and su
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