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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「
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
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
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
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」
サーバーの台数を増やせば増やすほどリニアに性能が向上することを目指した処理方法が注目されています。例えば「MapReduce」という処理方法などです。また、ボトルネックになりがちな従来のデータベースに代わる「NoSQL」や「分散キー・バリュー型データストア」など新しいタイプのデータストア技術への期待も高まっています。 ビッグデータ時代を迎えるに当たり、クラウド技術がどのようになっているのか理解するには、実際に使ってみるのがよいでしょう。クラウド技術の多くは、ソフトウエアがオープンソースで提供されるだめ、タダで動かしてみることができます。ぜひ記事の通りに実際に手を動かして操作してみてください。紹介するほとんどは、OSとしてLinuxを用います。 目次
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