序 章 ビッグデータの時代 第1章 NOSQLとは何か? 第2章 NOSQLのデータモデル 第3章 アーキテクチャの基本概念と技術 第4章 HadoopはNOSQL? 第5章 主なNOSQLデータベース製品 第6章 NOSQLデータベースの選択基準 第7章 NOSQLを使うビジネス 本連載は書籍『NOSQLの基礎知識』（リックテレコム刊、ISBN：978-4897978871）で解説されている内容から一部を抜粋し、本連載向けに一部再編集して掲載したものです。 書籍では、一般にNoSQLと呼ばれている各種データベース技術について、基本概念から主要なプロダクトの特性、ベンチマーク結果までを紹介しています。データモデルやアーキテクチャの違いといった基本概念から、各プロダクトの特徴を理解できる内容になっています。 本連載では、この書籍の内容から、主要プロダクトを紹介している第5章を抜粋し、そのエッ
LevelDBはSQLをサポートせず、クライアント／サーバ型でもなく、シングルプロセスからアクセスされることを想定したいわゆるNoSQLの高速なキーバリュー型データストアを実現するためのライトウェイトなライブラリだと説明されています。 ChromeブラウザでHTML5の仕様として策定中のIndexedDBを実装するものとして開発されたようです（ドキュメントに明記されていないのですが）。 LevelDBを開発した理由 LevelDBのWebサイトによると、LevelDBは以下の主な機能を備えています。 基本的な操作は、Put(key,value), Get(key), Delete(key) 1つのトランザクションとして複数の変更操作が可能 データは自動的に圧縮し保存される Hacker Newsの記事によると、当初はLevelDBを開発する代わりに平林幹雄氏が開発したTokyo Cabin
NoSQLデータベースはRDBMSに比べて並列処理で性能を上げていけるという特長がある反面、単純なデータ構造しか扱えないとか、データの並べ替えなどが難しいという難点があります。今回からは、NoSQLを使いながらも、RDBMSが備える機能を部分的に実現する方法を解説していきます。（編集部） 高速な分、複雑なデータ加工が苦手なNoSQLデータベース 前回は、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）からデータを読み出す流れを詳しく見ていきました。問い合わせを受けてから結果セットを動的に作って返すRDBMSのやり方では、分散環境においては十分な処理性能を発揮できないということがご理解頂けたかと思います。 RDBMSはデータの結合や検索のほかにも、データ集計や並べ替えなど、SQLを使った問い合わせ内容に応じてさまざまな形にデータを加工する機能を備えています。多様な要求に応えてくれる問い合
RDBMSとNoSQLを巡る議論でいつも私が違和感を感じるのは、RDBMSに固執しようとする人と、NoSQLに固執しようとする人と、それぞれが極端にどちらかを擁護し、極端にどちらかの長所や可能性に対して目を瞑ろうとしているように見受けられることである。 これまでRDBMSを業務で使ってきた人にNoSQLの制約の話をすると、大抵の場合、「そんなのじゃ業務には使えない」という反応が返ってくる。特に即時一貫性が保てないという話をすると「まったく使い物にならない」と脊髄反射的に拒否反応を示されることが多い。 私が思うに、クラウドがシステム構築で活用されていくのに比例して、これからは「RDBMSとNoSQLを適材適所で使い分ける」ことがこれからのアーキテクトに求められるのではないか。 これまではRDBMSがあったから何もかも一貫性が保障されていた。だが、本当にそこまですべてのデータに即時一貫性が必要
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
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.
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
NoSQLミドルウェアの特徴をもう少し細かく挙げてみます。分量の都合もあり個別には触れませんが、それぞれのNoSQLミドルウェアで差別化部分に関してはかなり詳細に説明がされていますので、ぜひそちらを参照してみてください。 高速に動作する リレーションモデルではないデータモデル スケールアウト型アーキテクチャ コモディティサーバによって構築される スキーマフリー SPOF（単一故障点）を持たない 自動的に複数台へレプリケーションする イベンチュアルコンシステンシまたは一貫性の選択が可能 SQLのような強力なクエリ言語を持たず、シンプルな問い合わせしかできない Cassandraとは何か NoSQLミドルウェアの筆頭といえばGoogle BigTableやAmazon Dynamoですが、オープンソースの世界でもいろいろなものが出てきています。その中でも最近特に注目を集めているのが、Apach
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
この表では言及していませんが、Consistent Hashingやshardingによって分散させやすいというのはすべてのNoSQLデータベースが備えている特徴でしたね。 検証用サーバの準備 では実際のパフォーマンスを比較してみましょう。比較のため、10,000件のデータの書込み/読込みを行います。実行にあたり各種サーバを起動します。 リスト1 検証用サーバの起動コマンド # memcached memcached -u nobody -d # TokyoTyrant sudo ttserver -pid /var/ttserver/pid -dmn /var/ttserver/bench.tch # MongoDB mongod --dbpath ~/tmp/mongodb & # HBase sudo /etc/init.d/hadoop-0.20-namenode start su
クラウド時代の新しいデータベースとして、非リレーショナルな構造を持つNoSQLデータベースが話題になっています（NoSQL＝Not Only SQL。命名の経緯はこちら）。そのNoSQLの中で、もっとも注目されているデータベースの1つがApacheのCassandraです。 Cassandraは、Facebookで大規模データ処理のために開発され、その後オープンソースとなり、現在ではApache Software Foundationのプロジェクトとして開発されています。 現在、CassandraはFacebookやDiggなどで使われている、もしくは使うことが検討されているとされ、Twitterでも（ツイートデータの格納には使われないようですが、それ以外の用途で）利用されています。 TwitterとDiggがNoSQLの「Cassandra」を選ぶ理由 Twitterが、Cassandr
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、NoSQLデータベースをも上回る性能を発揮するリレーショナルデータベース「VoltDB」。前回の記事では、その特徴と、NoSQLデータベースのCassandraとのベンチマーク比較を紹介しました。 今回はVoltDBのアーキテクチャについて調べたことをご紹介しようと思います。基本的にはVoltDBのWebサイトやリンク先の内容を基にしています。また、ブログ「独り言v6」のエントリ「VoltDB登場 – RDBMSのようでRDBMSではない新システム」も参考にさせていただきました。 シェアドナッシングな分散インメモリデータベース VoltDBのアーキテクチャは、FAQのページで以下のように説明されています（英語を訳したものを引用しています。以下同じです）。 VoltDBは、シェアドナッシングなサーバ群から構成されるスケーラブ
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、「SQL URBAN MYTHS」（SQL都市伝説）というWebセミナーを、自身が創設した会社VoltDBで公開しています。 一般にリレーショナルデータベースに対して言われている「SQLは遅すぎる、トランザクションのコストは高すぎる」といった評価について、SQLが遅いのではないし、トランザクション以外のコストが高すぎるのだ、と反論する内容。 これらは同氏が以前から主張してきた内容ではありますが、最近流行しているNoSQLデータベースに対する反論にもなっているため、多くのエンジニアに刺激になる内容となっています。 SQLに関する6つの都市伝説 都市伝説1：SQLは遅すぎる。NoSQLのような低レベルなインターフェイスを使うべき 都市伝説2：キーバリュー型が有望で、SQLは問題外 都市伝説3：SQLデータベースはスケーラブルではない
はじめに 今回からタイプ毎に代表的なNoSQLデータベースを扱っていきます。まず今回は、揮発性key-valueストアの代表としてmemcachedを取り上げます。 なお、利用したコードやプログラムはgithubに置いてあります。適宜参照してください。 どんなところに使える？ memcachedの特徴は、何といってもデータの揮発性（memcachedサーバを停止すると全データが消えてしまうこと）です[1]。そのため、データが消えても影響が小さいところに利用シーンは限られてきます。一方、連想配列（ハッシュ）のように使えて扱いやすいこと、様々なサイトでの事例があること、などから導入はしやすいです。 具体的な利用シーン memcachedの具体的な利用シーンとしては、以下の事柄が考えられます。 RDBMSから取得したデータのキャッシュ 消えても大きな影響の無いデータの保存 一般的には（1）のよ
豊富なメモリやマルチコアCPUを備えたシステムに最適化された次世代型の高速SQLデータベース「VoltDB」がリリースされた。メモリは4Gバイト以上が推奨されるなど利用環境は限定されるが、トランザクション性能はほかのDBMSを圧倒する性能を示しており、今後が注目される。 ベンチャー企業の米VoltDBは5月25日（現地時間）、オープンソースのデータベースシステム「VoltDB 1.0.1」をリリースした。高速、拡張性、ACID順守などを特長とする次世代DBMSとしている。 VoltDBは「Postgres」「Ingres」などのデータベースプロジェクトを共同で創始したマイケル・ストーンブレイカー氏が設計したもので、同氏が非常勤教授を務めるマサチューセッツ工科大（MIT）、ブラウン大学、イェール大学、HP Labsの共同研究「H-Store」がベースとなっている。 VoltDBは豊富なメモリ
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