confdのDynamoDBをGoogleスプレッドシートで管理したかったので作りました。 docs.google.com 使い方 まず、以下のようにDynamoDBのテーブルを作ります。(confdのと同じ） aws dynamodb create-table \ --region ap-northeast-1 --table-name hello \ --attribute-definitions AttributeName=key,AttributeType=S \ --key-schema AttributeName=key,KeyType=HASH \ --provisioned-throughput ReadCapacityUnits=1,WriteCapacityUnits=1 ついでにddbcliを使ってテーブルにデータを入れておきます。 $ ddbcli ap-north
東芝は、これまでGridStoreとしてエネルギー管理システムなどの社会インフラで利用されてきた商用のNoSQLデータベースを、「GridDB」としてオープンソース化したことを発表しました。 GridDBはキーバリュー型を拡張したキーコンテナ型のデータモデルで、時系列データや2次元、3次元の空間データもサポートするNoSQL型データベース。 データをストレージではなくサーバーのメインメモリに配置し、インメモリで処理することで、ペタバイトクラスのビッグデータでも高速に処理が可能。 ノードを追加するだけで容量や性能を拡張、縮退できるスケールアウト機能、マスタスレーブ型とピアツーピア型の特長を合わせ持つハイブリッド型クラスタ管理方式の自律制御クラスタ管理により、SPOF（Single Point of Failure：単一障害点）を排除した高い可用性などが特長です。 東芝はオープンソース化の狙い
RDBにおけるキャッシュという考え方
RDBの専門家として日々活動している中で気づいたことのひとつに、「RDBはデータへのアクセスの実装をインデックスに頼っているが、インデックスは全ての問題を解決できるほど万能ではない」ということがある。インデックスというのはとても強力な部品であり、その点には全く異論はない。だが、世の中の全ての問題（クエリ）を解決できるほど、柔軟性に富んだものではないということだ。RDBは、どのインデックスを使ってデータへアクセスするかということを、オプティマイザを用いて判断する。大抵のRDB製品では、オプティマイザはよい仕事をするので、インデックスとオプティマイザの組み合わせによって、ほとんどの問題に対応できる。だが、100%ではないのであり、そのようなケースがシステムの性能問題を引き起こしたり、プログラマ（アプリケーションの設計者）に、NoSQLへ完全に移行したり、クエリ高速化のために非正規化をすると言っ
こんにちは！hiroshiです！ 今回は、最近DECOLOG界隈で大ブームのredisについて、その利用用途や導入方法についてお話ししたいと思います。 今回のお話と関連する過去エントリに以下がありますので、こちらに目を通していただいた上で本エントリを読んでいただくと分かりやすいと思います。 NoSQL redisとMySQLのベンチマーク比較 redisのサービスへの投入 redis導入後にトラブル発生、そのレポート DECOLOGでのMySQL Archiveエンジンの使い方 …と、これまでのエントリからは実運用できてるのかどうか微妙なタッチになっているかもしれませんが、結論からいうと実運用できてます！ 「redis導入後にトラブル発生、そのレポート」ではTTLを設定した場合にうまくいかないケースがあったのですが、TTLなしのデータでは特に問題なく運用できました。 現在のredisの利用
データベースの世界でいま注目されているのがNoSQL。特にキーバリュー型データストアは、グーグルのBigTable、FacebookやTwitterが内部で利用しているCassandraやAmazonクラウドが提供しているSimpleDBなど、すでに実際に使われ始めています。 ではそのNoSQLをリレーショナルデータベースの代わりに使ってシステムを構築するとどうなるのか？ 身をもって体験したことを記したShinya Kawanaka氏によるプレゼンテーション「間違った方向にCassandraを使ってみた」が公開されています。 NoSQLを用いたシステム構築は、リレーショナルデータベースによる構築どう違うのか？ とても分かりやすくまとめられています。ご本人の承諾もいただいたので、その内容を紹介しましょう。 NoSQLを使ったときに起こる恐ろしい事例 プレゼンテーションのテーマは「NoSQLを
「多くのOLTPデータベースは30年前の設計を基にしており、今日の“Webスケールな”データベースの負荷を想定していない。これら伝統的なデータベースは、処理時間の90％以上がログ、ロック、ラッチ、バッファ制御といったオーバーヘッドに費やされ、しかもそれらによって限られた性能やスケーラビリティしか実現できていない」 Ingresの開発者でありInformixのCTOなどデータベースベンダの要職を歴任したデータベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が開発したVoltDBはプレスリリースでこのように既存のリレーショナルデータベースの欠点を示した上で、インメモリデータベースをベースにこれらのオーバーヘッドを除去し、ACIDによるデータ一貫性を維持しつつ大きな性能向上とスケーラビリティを実現したと説明されています。 SourceForge.jpの記事「「NoSQL」を上回る性能を目指す
前回までの説明でCassandraのインストールと動かすところまでいきました。今回はCassandraのデータモデルを理解して、実際にデータにアクセスしてみましょう。 データはすべて4次元または5次元の連想配列 Cassandraのデータは非常にシンプルなデータモデルを持っています。データはすべて4次元または5次元の連想配列のようになっています。 4次元の場合は以下の形で値にアクセスします。 ［キースペース］［カラムファミリ］［キー］［カラム］ そして5次元の場合は以下の形でデータを特定します。 ［キースペース］［カラムファミリ］［キー］［スーパーカラム］［カラム］ Cassandraのデータモデルは以下の4つの概念で成り立っています。 カラム： データの最小単位。実際のキーと値、そしてタイムスタンプを持つ。 スーパーカラム： カラムの集合を扱う単位。 カラムファミリ： カラムまたはスーパ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
