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DBに関するgigs123のブックマーク (34)

  • 史上最強のデータベース、SurrealDB - Qiita

    SurrealDBというRust製データベースを知ったので紹介します。このデータベースはすごいです。リレーショナル、ドキュメント、グラフ、あらゆる種類のデータ構造を扱うことができ、かつインメモリ、単一ノード、分散環境、全てで動かすことができます。さらにHTTPやWebSocketによるアクセスと柔軟なユーザ認証、認可機能とがDB体に内包されており、ブラウザから直に接続するWebDBとしても使えます。とにかくなんでもできる夢のデータベースといった感じです。 特徴 機能を挙げていたら多くなりすぎたので、特に面白い部分を挙げます。 配列やオブジェクトをネストした複雑なデータ構造を持てるのに、レコードリンクという機能によりリレーションに対応していてしかもSQLやMongoDBより簡潔にクエリが書ける。 スキーマレスで各レコードには任意のフィールドを持てるが、必要ならスキーマを定義することもできる

    史上最強のデータベース、SurrealDB - Qiita
  • Redmine3.1をCentOS7.1にインストールし、既存のRedmine1.2のデータの移行を行う手順 - Qiita

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    Redmine3.1をCentOS7.1にインストールし、既存のRedmine1.2のデータの移行を行う手順 - Qiita
  • 「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜

    The document discusses graph databases and their properties. Graph databases are structured to store graph-based data by using nodes and edges to represent entities and their relationships. They are well-suited for applications with complex relationships between entities that can be modeled as graphs, such as social networks. Key graph database technologies mentioned include Neo4j, OrientDB, and T

    「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
  • 配置設計の手順と注意点

    機能的なアーキテクチャ設計に続くITアーキテクチャ設計のステップは、配置設計である。ここでは、システムをどのようなトポロジーで構成し、機能をどのように配置するかを設計する。可用性、パフォーマンスといった非機能要件を適切に実現することが、このステップの設計目標だ。 アプリケーションの設計は良いはずなのに、うまく動かないシステムに出合ったことはないだろうか。システムは業務上の機能要件を満たすとともに、可用性、パフォーマンスといった非機能要件を満足させる必要がある。非機能要件を実現するうえで大きな役割を果たすのが配置設計だ。 配置設計では、「機能的なアーキテクチャの設計」で導出されたコンポーネント を、ノード上に配置していく。前回、設計した機能的なアーキテクチャを、もし図1のように配置したらどうなるだろうか。 この設計では、次のような点に問題が生じてしまう。 DBサーバへの接続数が多くなり過ぎる

    配置設計の手順と注意点
  • RDBの機能をNoSQLで実現する(2)

    前回は、NoSQLデータベースを使って、RDBMSが備えるデータの絞り込みや並べ替えの機能を実現する方法を考えてみました。今回は、NoSQLを使いながら、テーブル結合やデータ集計の機能を実現する方法を考えます(編集部) テーブル結合やデータ集計に挑戦 前回は「リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)が提供しているさまざまな読み取り処理の機能を、NoSQLデータベースで実現するには?」をテーマに、KVS型のNoSQLデータベースで検索処理や並べ替えを実現する方法を紹介しました。 分散環境で性能を発揮できるようシンプルさを追求したNoSQLデータベースには、RDBMSのように便利なデータ加工処理機能はありません。RDBMSが相手なら、SQL文を書くだけで簡単に使えた検索処理や並べ替えも、「データベースにお任せ」というわけにはいかず、アプリケーション側での工夫が必要になります。今回も

    RDBの機能をNoSQLで実現する(2)
  • HBaseとはどんなNoSQLデータベースなのか? 日本語で読める情報を集めてみた

    Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model(一貫性モデル)を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか? 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン

    HBaseとはどんなNoSQLデータベースなのか? 日本語で読める情報を集めてみた
  • 第1回 Hadoopで広がるビジネス領域 | gihyo.jp

    はじめに 近年、「⁠Hadoop」というキーワードをよく目にします。もしかしたらこの記事を読んでいるあなたも、Hadoopというキーワードを目にしたり聞いたりしたことがあり、興味を持ってこの記事をご覧になっているのかもしれません。Hadoopとは何でしょうか?何ができるのでしょうか?今回から全5回にかけて、Hadoopの活用事例や活用のヒント、そしてこれからHadoopを活用しようと考えているエンジニアが知っておくべきことや、情報収集の仕方を解説します。 Hadoopって何? Hadoopとは何でしょうか。簡単に言うと、テラバイト、ペタバイトといった巨大なデータを処理するためのオープンソースの分散処理基盤で、Googleが検索エンジンのバックエンドに利用している技術のクローンです。Googleは2003年に大規模分散ファイルシステム「Google File System(GFS⁠)⁠」につ

    第1回 Hadoopで広がるビジネス領域 | gihyo.jp
  • ドキュメント指向データベースと列指向データベース

    MongoDBを使ってみる MongoDB来ならサーバーにインストールして使うソフトですが、雰囲気を体験できるように、MongoDBのサイトにインタラクティブシェルが公開されています。MongoDBのサイトに接続し、グローバルナビゲーション部分で「TRY IT OUT」のリンクをクリックすると、シェルを起動することができます。この後で取り上げる例は、シェルで実際に試してみることができます。 MongoDBでは、リレーショナルデータベースのテーブルに相当するものを、「コレクション」と呼びます。また、行に相当するのがドキュメントです。コレクションにドキュメントを追加するには、以下のように書きます。 db.コレクション名.insert(ドキュメントの内容); ドキュメントの内容は、JSON形式で記述します。例えば、表1のようなドキュメントを「sample」というコレクションに追加するには、以

    gigs123
    gigs123 2011/06/07
     カラム型データベース 列指向データベース
  • ちょっとだけ読みやすいnode.jsからmongoDBへの接続のコードの書き方と、ハマったところ / (A Bit) Nicer Node.js Code To Read To Connect DB, and other small tips | 48JIGEN *Reloaded*

    ちょっとだけ読みやすいnode.jsからmongoDBへの接続のコードの書き方と、ハマったところ / (A Bit) Nicer Node.js Code To Read To Connect DB, and other small tips 2011/05/05 (※日語版はこちら) I found many of you are from abroad, so I decided to add English version, not fluent English though. When you install a driver with typing like "npm install mongodb", you will get node-mongodb-native driver installed into your machine. I tried this driver

  • NoSQLをRDBの代わりに使うと、どういう恐ろしいことが起こるか。PARTAKEの作者が語る

    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

    NoSQLをRDBの代わりに使うと、どういう恐ろしいことが起こるか。PARTAKEの作者が語る
  • CassandraとHBaseの比較して入門するNoSQL

    第10回Cassandra勉強会にて発表したスライドに、勉強会後のフィードバックを反映させた物です。Read less

    CassandraとHBaseの比較して入門するNoSQL
  • NoSQLとしてMySQLを使うDeNAが、memcachedよりも高速な75万クエリ/秒を実現

    モバゲーで知られるDeNAは、バックエンドデータベースにNoSQLを使っていません。なぜか? それはMySQL/InnoDB 5.1の環境で秒間75万クエリという、多くのNoSQLでも実現できないような高性能を実現しているから。DeNAの松信嘉範(まつのぶよしのり)氏は、自身のブログにこんな内容のエントリ「Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server」(英語)をボストしています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server 松信氏が指摘するように、大規模なネットサービスを提供している企業の多くは分散環境で

    NoSQLとしてMySQLを使うDeNAが、memcachedよりも高速な75万クエリ/秒を実現
  • Hadoopと3つのRDBMSの比較評価。 Hadoop World: NYC 2010

    先週10月12日に、ニューヨークでHadoopのイベント「Hadoop World: NYC 2010」が開催されました。主催はHadoopのディストリビューションベンダであるCloudera。参加者は900名を超えたともいわれ、日からも30名程度が参加しました。 このイベントでClouderaはNTTデータとの提携を発表。両社でアジア太平洋地域と日でのHadoopビジネスを積極展開することを明らかにしています。NTTデータによる講演のなかでリクルートの米谷修氏が行ったHadoopに関する比較評価を紹介します。 この記事はHadoop WorldでClouderaと提携したNTTデータが目指すもの。Hadoop World: NYC 2010」の続きです。 3種類のデータベースとHadoopを比較 リクルート MIT United システム基盤室エグゼクティブマネージャー 米谷修氏。

    Hadoopと3つのRDBMSの比較評価。 Hadoop World: NYC 2010
  • NoSQLについて知っておくべき10の事柄

    TechRebublicに「10 things you should know about NoSQL databases」(NoSQLデータベースについて知っておくべき10の事柄)という記事が掲載されています。NoSQLデータベースについての現状がよくまとまっている内容でしたので、見出しとポイントをまとめて紹介したいと思います。 10の事柄は前半と後半の2つに分かれていて、前半の5つではNoSQLの利点について説明されており、後半の5つは課題について説明されています。原文はそれなりに長い説明がされているので、詳しくは原文をぜひ見てみてください。以下はそれを1行程度に要約したものです。 5つのNoSQLの利点 Five advantages of NoSQL 1:Elastic scaling (弾力性のあるスケーラビリティ) NoSQLデータベースでは、ノードの追加による拡張性に柔軟に対

    NoSQLについて知っておくべき10の事柄
  • Apache Cassandra | Apache Cassandra Documentation

    What is Apache Cassandra? Apache Cassandra is an open source NoSQL distributed database trusted by thousands of companies for scalability and high availability without compromising performance. Linear scalability and proven fault-tolerance on commodity hardware or cloud infrastructure make it the perfect platform for mission-critical data.

    gigs123
    gigs123 2010/07/12
  • Apache Cassandra - Wikipedia

    Apache Cassandra(アパッチ カサンドラ)は、オープンソースの分散データベース管理システムである。元はFacebook社において大規模データの格納のために開発されたものである。Facebookのデータチームを率いるJeff HammerbacherはCassandraをAmazon DynamoDBのようなインフラストラクチャ上で動作するBigTableデータモデルであると表現している。 Cassandraはイベンチュアル・コンシステンシーにより構造化されたキー・バリュー型データストアを提供する。キーは複数の値にマッピングされ、これらはcolumn familyとしてグルーピングされる。column familyはCassandraデータベースが作成される際は固定されているが、後にfamilyに対し列を追加することは可能である。さらに、列は特定のキーにのみ追加されるので、どの

    Apache Cassandra - Wikipedia
  • Javaを使ってる? ならばオブジェクトデータベースだ! - @IT

    2010/06/29 「エンジニアはみんなオブジェクト指向言語を使っているのに、なぜオブジェクトデータベースを使わないんだろう? まるで、高級なポルシェに乗っているのに、ガレージではバラバラに分解して格納しているみたいだ」――そんなジョークが社内ではやっていると話すのは、インターシステムズソフトウェア開発担当副社長 ロバート・ネーグル(Robert Nagle)氏だ。オブジェクトデータベースであるCaché(キャシエ)を販売する同社の取り組みについて、開発者でもある同氏にインタビューを行った。 オブジェクトデータベース市場は拡大している ネーグル氏はインターシステムズの状況について「2009年、経済はリーマンショックで縮小した。そのころインタビューを受けていたなら、弱気な発言をしていたかもしれない」と述べる。しかし同社はこの状況においてあえて投資を行い、730名だったスタッフを1000名に

  • InfoQ: グラフデータベース、NOSQL、Neo4j

    原文(投稿日:2010/05/12)へのリンク はじめに データモデルにはいろいろあるが、80年代以降、主流になっているのはリレーショナルモデルだ。このモデルにはOracleMySQL、MSSQLなどの実装があり、RDBMS(リレーショナルデータベース管理システム: Relational Database Management System)と呼ばれることもある。しかし最近になって、リレーショナルデータベースを使うことで問題が起こるケースが増えている。リレーショナルモデルによるデータモデリングには弱点と問題があり、複数サーバに及ぶ水平方向のスケーラビリティと膨大なデータの扱いに制約があるためだ。これらの問題の要因には、世界中のソフトウェアコミュニティが注目している2つのトレンドがある。 ユーザ、システム、センサーによって生み出されるデータの指数的な増加。AmazonGoogle、その他

    InfoQ: グラフデータベース、NOSQL、Neo4j
  • オープンソース分散システム「Hadoop」解析資料 - 株式会社プリファードインフラストラクチャー

    ">最新のニュース

  • 「キー・バリュー型データストア」開発者が大集合した夜

    「発表者が自分よりも若い人ばかりだ」。外見が20代にしか見えない東京工業大学の首藤一幸准教授(1973年生)の驚くさまが、少し面白かった。2009年2月20日の夜、多くのWeb企業が注目する「キー・バリュー型データストア」を開発する若手技術者が、東京・六木のグリー社に一堂に会した。 キー・バリュー型データストア(またはキー・バリュー型データベース)は、大量のユーザーとデータを抱え、データベースのパフォーマンス問題とコスト高に頭を悩ませるWeb企業が注目する技術である。記者は同日に開催された「Key-Value Store 勉強会」に参加させてもらった。午後7時から11時まで、キー・バリュー型データストアを開発・研究する若手技術者が立て続けに登場し、1人15分の持ち時間で成果を発表し、議論を重ねるという集まりだ。 呼びかけ人であるプリファードインフラストラクチャー(PFI)最高技術責任者

    「キー・バリュー型データストア」開発者が大集合した夜