Webサービスの典型例でありCMSの典型例であるブログサービス。それを実装するための指針が示せれば、その他のサービスを開発する際にも大いに参考になることだろう。 データ構造 単純なブログサービスのデータノードとしてKyoto Tycoonのサーバ群を用いることを想定する。ブログの個々の記事は以下の属性を持つものとする。 著者のユーザID（uint32） 投稿日時（uint32） 題名（text） 本文（text） コメントリスト（シーケンス） 各コメントは、コメントした人のユーザIDと本文からなる データノードに対する問い合わせは、「あるユーザの最新記事を降順で5件くれ」というのが典型である。「降順で」という順序に対する要求があるのでB+木を選択し、連想配列のキーは、ユーザIDと投稿日時を連結したものとする。単純化のために、各々を10桁の10進数文字列をコロンで区切って並べて、全体で21バ
今流行のkey-value storageの利点と欠点など。小さいデータをたくさん扱うタイプで、単純なkey-value型のデータモデルを持つ分散KVSについて。 Webアプリをとりまく最近のKVS事情、雑感を読んで、ちゃんと整理して把握しておかないといけないな、と思ったので少し整理。 それは違うぞーという事があったらコメントくださいm(_ _)m ※2009-11-17 追記：現在、KVSという用語の意味は定義されておらず、使う人によって揺れています。ここで言うところの分散KVSは、Dynamo や kumofs や ROMA など を想定しています。 分散KVSの利点 スケールアウトできる 簡単にサーバーを追加して性能を上げられる 単体の性能が高い スキーマレス 最初は少ない台数で安く、後からサーバーを足してスケールアウト！という運用ができる。アプリケーションに影響せずに、ストレージ側
RDBの復権はしばらくないと思う 最近目にしたのは、「これからRDBが十分速くなっていくので、memcachedに代わってRDBがまた使われるようになる」という意見。これはしばらくの間は無いんじゃないかと思う。全データがオンメモリだったとしても、KVSはRDBより一桁以上速い（Memcachedで100,000req/sec出せるマシンで、MySQLのpkeyによる単純なSELECTをした場合、10,000req/sec出るかどうか）。SQLパーサやらなんやらを捨てない限りこの速さには対抗できない。RDBには、１コネクション１スレッドというモデルが持つ、接続数がスケールしないという制約もある。 また、memcacheプロトコルは、get_multiが使える。get_multiを効果的に活用した場合、RDBとの差はさらに広がると思う。 RDBで大丈夫なアプリも Viewキャッシュが効果的なア
2. 分散 KVS の利点と課題 利点 Elastic scaling （弾力性のあるスケーラビリティ） Big data （大規模データ） Goodbye DBAs （さらばデータベース管理者） Economics （経済性） Flexible data models （柔軟なデータモデル） 課題 Maturity （成熟） Support （サポート） Analytics and business intelligence （アナリティクスとビジネスインテリジェンス） Administration （管理） Expertise （専門性） NoSQL について知っておくべき 10 の事柄 ( http://www.publickey1.jp/blog/10/nosql10.html ) より引用 今日のテーマ 3. HBase 、 Cassandra のデータモデル multi dim
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