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Overview The following information is meant to provide documentation on how others can recreate the benchmark trials used in our SIGMOD 2009 paper. Our experiments were conducted on a 100-node cluster at the University of Wisconsin-Madison; each node had a single 2.40 GHz Intel Core 2 Duo processor running 64-bit Red Hat Enterprise Linux 5 (kernel version 2.6.18) with 4GB RAM and two 250GB SATA-I
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HadoopDB An Architectural Hybrid of MapReduce and DBMS Technologies for Analytical Workloads. HadoopDB is: A hybrid of DBMS and MapReduce technologies that targets analytical workloads Designed to run on a shared-nothing cluster of commodity machines, or in the cloud An attempt to fill the gap in the market for a free and open source parallel DBMS Much more scalable than currently available parall
国立情報学研究所提供。 機関リポジトリはそれぞれの大学で生産された学術資源を収集し提供するものです。 各大学の機関リポジトリには受理された学位論文が登録されていることもあります。 国立情報学研究所提供。 全国の大学、研究機関等が公開している研究成果や機関自体の紹介ページ（資源と呼んでいます）を、 分類ワードの選択や「関東の大学で、文学部の講義一覧」といった自然文入力で探すことができます。 「論文」「図書」「ソフトウェア」などの分類で探すことができます。
大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
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今回から数回にわたり、Kaiという分散Key/Valueストアについて解説させていただきます。 まず、第1回では井上がKaiのコンセプトをご紹介します。次回以降は、Kai開発者の一人である幾田さんがKaiの利用方法について解説します。最終回では、gooホームでKaiを運用している橋本さんから、Kaiの運用方法について紹介していただく予定です。なお、本連載が対象とするKaiのバージョンは0.4です。 Kaiとは Kaiとは、分散型のKey/Valueストアです。Amazon.comが2007年に発表したDynamoというシステムに触発されて、そのオープンソース版として開発されています。Kaiをバックエンドに据えてWebサイトを構築することで、高いスケーラビリティやアベイラビリティを実現できます。2009年5月には、gooホームのバックエンドに導入され、運用実績も高まってきました。 Kaiは多
Open source databases Learn how to set up Percona's open source solutions for your database needs. Pick your favorite technology to access our step-by-step guidance and documentation. Cloud-native databases Leverage the power of modern open source databases on the cloud with Percona solutions for PostgreSQL, MongoDB, and MySQL. Click to start your cloud-native databases journey with our documentat
日本語 WordNet リリース * 画像 * ダウンロード * 今後の予定 * 参考文献 * リンク * English 本プロジェクトでは、 Princeton WordNet や Global WordNet Gridに 着想をえて、日本語のワードネットを構築し、オープンで公開します。 独立行政法人情報通信研究機構（NICT）では、自然言語処理研究をサポー ト する一環として、2006年に日本語ワードネットの開発を開始しました。最初の 版、version 0.9は、2009年2月にリリースされました。このversion 0.9は、 Princeton WordNetのsynsetに対応して日本語をつけています。もちろん、 Princeton WordNetにはない日本語synsetを付与する必要があり、また、 Princeton WordNetにみられるsynsetの階層構造に、
7.2.3 Released on 2012-08-02 Fix for CTRL-Z for shutdowns. Many updates for JSON server. Improvements comp... 7.1.36 and 7.2.2 Released on 2012-05-23 7.1.36 is maintance release. 7.2.2 includes new work enabling SSL connections... 7.2.1 on 2012-05-08 First alpha release. 7.1.35 has been released. on 2012-05-08 7.1.35 is a maintenance release for 7.1. Fremont beta is out! on 2011-10-25 That's right
昨年12月8日、MySQL5.1がリリースされました。一般提供開始後わずか10日で25万ダウンロードを記録し、デベロッパーの関心がひときわ高い製品です。今回、MySQLのパフォーマンスチューニングのポイントを、サン・マイクロシステムズ株式会社の島拓也さんと奥野幹也さんにうかがいました。（取材：SDC編集局） 編集局：現在のお仕事について教えてください。 奥野さん：私はMySQLの有償版のサポート業務に携わっています。お客様からいただくいろいろな問い合わせ、たとえば、MySQLの使い方や仕様・動作の細かい質問にお答えしています。トラブルシューティングやパフォーマンスチューニングなども含まれます。 島さん：私はx86サーバの販売を担当しています。x86サーバの差別化要因としてMySQLなどの上位のアプリケーションを含めたソリューションのご提案が主な仕事の内容となります。 編集局：サポートチーム
先日、ACM SIGMODの日本支部大会に招いていただいて、「Relational-Style XML Query (ACM Portal http://doi.acm.org/10.1145/1376616.1376650)」について講演をしてきました。Relational-Style XML Queryは、XMLという複雑な構造をもったデータに対して、SQLのようなテーブルデータへの検索に使われる言語で問い合わせする手法です。 この研究の肝は、木構造データといわれるXMLでも、実はそのほとんどがリレーション(Microsoft Excelのようなテーブル形式のデータ）の組み合わせと考えることができ、そのテーブル構造の情報（スキーマ）を使うと、検索が非常に簡単に書けるという点です。
Flash Disks E. Gal, and S. Toledo. Algorithms and Data Structures for Flash Memories. ACM Computing Surveys 2005. [pdf] Hyojun Kim and Seongjun Ahn. BPLRU: A Buffer Management Scheme for Improving Random Writes in Flash Storage, FAST 2008 [pdf] M. Rosenblum, and J. K. Ousterhout. The Design and Implementation of a Log-Structured File System. SOSP 1991. [pdf] A. Birrell, M. Isard, C. Thacker, and
Please Note: this was written January 2009 - see the comments for updates and additional information. A lot has changed since I wrote this. Perhaps you’re considering using a dedicated key-value or document store instead of a traditional relational database. Reasons for this might include: You're suffering from Cloud-computing Mania. You need an excuse to 'get your Erlang on' You heard CouchDB was
Random thoughts on web and software development, as well as other geek and non-geek stuff. Brought to you by Christopher Lenz. Not that long ago, CouchDB moved from XML document representations and a custom query language (dubbed “Fabric”) to JSON for documents and Javascript for views. Apparently, that move attracted a lot of new people to the project, myself included. Not long after the switch,
Data Where You Need It Apache CouchDB ™ lets you access your data where you need it. The Couch Replication Protocol is implemented in a variety of projects and products that span every imaginable computing environment from globally distributed server-clusters, over mobile phones to web browsers. Store your data safely, on your own servers, or with any leading cloud provider. Your web- and native a
Welcome to ODBMS.ORG! – The Resource Portal for AI, Gen AI, Big Data, Data Science, Data Management Technologies. “The ODBMS.ORG portal is a mission-critical resource for any serious 21st century software professional. It is indispensable, and a key element in promoting state-of-the-art software craftsmanship.” —Philippe Kahn, Technology Innovator and Entrepreneur. ODBMS.ORG in 2025 A Wealth of S
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