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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較
果たしてGitLab.comで何が起きたのでしょうか？ これまでの経緯をまとめました。 スパムによるトラフィックのスパイクからレプリケーションの不調へGitLab.comは今回のインシデントについての詳細な経過を「GitLab.comDatabase Incident - 2017/01/31」で公開しています。また、もう少し整理された情報がブログ「GitLab.comDatabase Incident |GitLab」にも掲載されています。 これらのドキュメントを軸に、主なできごとを時系列に見ていきましょう。 1月31日16時（世界協定時。日本時間2月1日午前8時）、YP氏（Yorick Peterse氏と思われる）はPostgreSQLのレプリケーションを設定するためにストレージの論理スナップショットを作成。これがあとで失われたデータを救う幸運につながります。 1月31日21時
トランザクションの実装にはRDB/NoSQLにかかわらず教科書的な定番がある～業務システムをRDBなしで作れるのか？（前編）エンジニアサポートCROSS 2016 数年前にNoSQLが登場した当時、NoSQLにはデータの一貫性を保証してくれるトランザクション機能などが十分に備わっていないため、業務システムのバックエンドとして使うのは容易ではないと考えられていました。 しかしその後、NoSQLをバックエンドにした業務アプリケーションは現実にはいくつか登場してきています。ワークスアプリケーションズが2014年に発表したERPの「HUE」もCassandraをバックエンドに採用した、本格的な業務アプリケーションです。 そのHUEの開発に関わるスタッフが、どういう実装ならばNoSQLが業務アプリケーションのバックエンドに使えるのか、それにはどういう意味があるのか、などについて議論したセッション「
「Amazon AuroraはDBMS市場を破壊する存在」とガートナーが分析クラウドネイティブに開発されたデータベース「AmazonAurora」は、クラウドだけでなくオンプレミスも含めた既存のデータベース市場の破壊的存在であるというレポート「AmazonAurora DisruptsDBMS Market With Cloud-Native Offering」を、米調査会社のガートナーが8月3日付で公開しています。AmazonAuroraは、Amazonクラウドが2014年11月のイベント「AWS re:Invent 2014」で発表した、MySQL互換のデータベースサービスです。クラウドに最適化したクラウドネイティブなデータベースとして、商用リレーショナルデータベース並の性能と機能を低価格で提供するものとされています。 発表後、プレビュー版を経て先月末から正式版としての提供が始まりました。 ガートナーのレポートは、次のようなサマリで始まっています。
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
エクセルは罫線ワープロじゃない なんでエクセルをこんな使い方するのだろう？ 毎回、毎回、会議のたびに同じような資料作って、もう疲れました。 データとして管理するなら１件のデータを横一列に入力して、縦向きに連続してデータを繰り返して管理しないといけません。 エクセルは罫線ワープロじゃない ここでやってはいけないこと エクセルのフォーム編集機能は、使えない データベース形式で、管理する 印刷シートに、データをリンクしてはダメ！ 印刷シートは、［印刷作業領域］にリンクします。 エクセルカード HARI の使い方（動画）Excel と Access を連携して使う（動画） Acces とExcel を連携して、本格的なデータベース管理を行うには？Excel → Access → Azure と移行していく セールスApp KATA（営業支援ノーコードアプリ） ここでやってはいけないこと １．
This tutorial needs a review. You can editit inGitHub following these contributionguidelines. このドキュメントでは、NetBeans IDEでJavaDBデータベースへの接続を設定する方法を紹介します。いったん接続が作成されると、IDEでデータベースの操作を開始することができ、表の作成、表へのデータの生成、およびSQL文や問合せの実行が可能になります。JavaDBデータベースは、SunがサポートするApache Derbyのディストリビューションです。JavaDBは、完全なトランザクション型で、規格に準拠し、保護されたデータベース・サーバーです。すべてJavaで記述されており、SQL、JDBCAPIおよびJava EEテクノロジを完全にサポートしています。JavaDBデータベース
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. HadoopMapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
Karl Seguinさんの「The Little MongoDB Book」を和訳しました。 この本はMongoDBの基礎を実際に手を動かして学ぶチュートリアルです。 MongoDBの基礎から、データモデルの設計方法、MapReduceなど幅広い内容をカバーしています。 また、特別MongoDBに興味が無くても筆者のNoSQLへの考え方は一読の価値があるだろう。 ダウンロードPDF版 the-little-mongodb-book-ja.pdf epub版 the-little-mongodb-book-ja.epub(あんまりきれいに組版できてないけど…) 誤訳などあれば @hamano まで ソースはこちら: https://github.com/hamano/the-little-mongodb-book 更新履歴2012/04/17 v1.0 初版公開。 2012/06/15 v
私は、ソーシャル系とは縁遠い仕事ばっかりしているのですが、そういう依頼も若干増えてきたので話題になっている「艦これ」をお盆にやってみた。 残念ながら、「艦これ」の魅力は分からなかった。しかし、ミッションを用意されると、「クリアーしたい」という欲求から意地になるのは、何となく理解できました。それより、同時に始めた「Clash of Clans」には嵌まりました。気になっていた「ゲームの中に如何に自然に課金システムを取り入れるか」という課題についても、個人的には「Clash of Clans」の方が上手に解決しているように思います。 「艦これ」は、同時アクセスが10万以上あって、何度かシステム障害があったとのこと（そりゃあるでしょうが……）。私の興味の方向性は、課金システムであったり、システム構成にあるので、「艦これ」のシステム障害の方が強い興味の対象になります（苦笑） というわけで、「ソーシ
JA福岡市は2013年7月31日、「LibreOffice_Base用マニュアル（入門編・実践編）」を無償公開した。JA福岡市はコスト削減などを目的としてオープンソースのオフィスソフトであるLibreOfficeを導入しており、基本だけでなく、Microsoft AccessをBaseに置き換える際に役立つ内容を盛り込んだという。 マニュアルは入門編と実践編の2つに分かれている。入門編は内部研修用に作成したもので、主に「データベースとは何か？」「データベースの基本的な考え方」について解説している。実践編は「Microsoft AccessをBaseに置き換える作業中に気が付いたこと」を中心にまとめているという。 「Baseは公開されている情報が非常に少ない上に、各情報が分散しており処理方法一つ探すのにも大変苦労した。しかし、データベースが無償で利用できるメリットは計り知れないものがある」（
Oracle 12.1cはカラム型インメモリデータベースになるとエリソン氏。32TBメモリのSPARCサーバと組み合わせ 米オラクルCEOのラリー・エリソン氏は先日行われた電話会見にて、Oracle 12.1cがカラム型データベースとインメモリデータベース機能を備える、と発言したと報道されています。Oracle Makes Big Promises After Weak Earnings - InformationWeekOracle 12.1cdatabase planned as SAP HANA competitor - CIO magazine CIO magazineの記事から、エリソン氏の発言を引用しましょう。OracleDatabase 12.1c will be a "columnar, compressed, high-speed, in-memory data
トランザクション処理を重視する一般的なデータベースは、1行ごとにデータを扱う。カラム型データベースはそれとは異なり、列方向にまとめでデータを扱うことで集計作業などを得意とし、データウェアハウス用途などに用いられている。 「カラム型」あるいは「カラムストア型」「列指向型」などと呼ばれるデータベースの話題が目立つようになってきました。 例えばSAPのHANA、IBMが買収したNetezza、ヒューレット・パッカードが買収したVertica、オラクルのExadata、それにNoSQLの代表的なデータベースCassandraなどがカラム型データベースの機能を備えています。また、マイクロソフトの次期SQL Serverにもカラム型データベース機能が統合されると伝えられています。 とはいえカラム型データベースは最近登場した技術ではなく、Sybase IQでは10年以上前から採用されていた仕組みでした。
フラッシュメモリがITインフラを大きく変えていく。使いこなすためにアプリからインフラまで見渡せる人材を。ガートナージャパン いまから3年後の2016年には、企業システム向けSSDの平均記憶容量は1テラバイトを超え、2012年からの5年間でメモリデバイスの容量単価は5分の1になる。 4月24日から今日まで開催中のガートナージャパン「ITインフラストラクチャ＆データセンターサミット2013」、初日のセッション「メモリの技術革新がもたらすITインフラとストレージの進化」では、リサーチ ディレクター 鈴木雅喜が、フラッシュメモリによるITインフラの大きな変化がこれから起きるとして、その変化にいまから備えるべきだと訴えました。 その大きな変化を引き起こす要素こそ、冒頭に記したフラッシュメモリを用いたストレージ容量の増大と単価の下落。特にSSDで1テラバイトを超えると多くの企業で業務用のデータベースが
Webスケールのデータを扱うためにさまざまなデータベースが登場してきている、ということを昨日のエントリ「データベースは目的別に使い分けるべし」で紹介しました。 特にリレーショナルモデルをベースとしない、非SQL系（NoSQL）と呼ばれるさまざまな種類のデータベースが登場してきています。非SQL系のデータベースは以前からオブジェクトデータベースやドキュメントデータベース、階層型データベースなどが存在していましたが、最近注目されているのがキーバリュー型データストアと呼ばれるデータベース。 ブログ「HighScalability」にポストされたエントリ「A Yes for a NoSQL Taxonomy」では、これら非SQL系のデータベースを詳細に9分類し、それぞれの分類に属するデータベースをリストアップしています（基になったのは「NoSQL is a Horseless Carriage」
AmazonとGoogleによって膨大な種類の商品を少量ずつ長期に渡って売る「ロングテール」という手法が現実のものとなって久しいのですが、これをさらに推し進めた研究者がいます。なんと80万冊もの本を「自動執筆」し、これをAmazonで販売するというシステムが稼働しているのです。 INSEAD大学院大学・ビジネススクールのフィリップ・パーカー経営学教授がこの10年間取り組んでいるシステムは、専門家・研究者の思考方法をもとにしたアルゴリズムを用いて任意のトピックに関する本を20分で書き上げることが可能です。 さらに、その本を様々なフォーマットにレイアウトしなおすことで即座にAmazon.comで販売することができます。在庫は電子書籍やプリント・オン・デマンドなので保管費用がかかりません。 システムを構成するのは「あるトピックに関する情報源のデータベース」「そこから情報を抜き出すクエリ」「情報を
開発者が知っておくべき、ドキュメント・データベースの基礎：特集：MongoDBで理解する「ドキュメント・データベース」の世界（前編）（1/3 ページ） ドキュメント・データベースの最大の特長は、「パフォーマンス、大量データ、スケーラブルといった課題を克服するためのシンプルなセットを提供している」という点だ。 もちろん既存の多くのリレーショナル・データベース（以下、RDB）でも、ドキュメント・データベースが備えている特徴的な各機能に類似することが実現可能だし、さらに広範な概念や機能性を提供している。例えばシャーディング（Sharding。詳細後述）についても、既存の多くのRDBでデータの分散化が可能だ。しかしドキュメント・データベースでは、「そもそもデータ構造がこうした構成に適している」という点と、「それに付随して、考え方もシンプルである」という点が優位な特徴である。 万人が、データベースが
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