Amazon Aurora
Amazon Aurora is a MySQL-compatible database engine that combines the speed and availability of high-end commercial databases with the simplicity and cost-effectiveness of open source databases. The service is now in preview. Come to our session for an overview of the service and learn how Aurora delivers up to five times the performance of MySQL yet is priced at a fraction of what you'd pay for a
This material is based upon work supported by the National Science Foundation under Grant Number IIS-1249722. Any opinions, findings, and conclusions or recommendations expressed in this material are those of the author(s) and do not necessarily reflect the views of the National Science Foundation. Copyright (c) 2014 Yale University. All rights reserved. Developed by: Alexander Thomson, Kun Ren, T
Published by Martin Kleppmann on 11 May 2015. This blog post has been translated into Russian, Japanese, Chinese, and Chinese again. For more detail on problems with CAP, and a proposal for an alternative, please see my paper A Critique of the CAP Theorem. In his excellent blog post Notes on Distributed Systems for Young Bloods, Jeff Hodges recommends that you use the CAP theorem to critique syste
Previously, on Jepsen, we reviewed Elasticsearch’s progress in addressing data-loss bugs during network partitions. Today, we’ll see Aerospike 3.5.4, an “ACID database”, react violently to a basic partition. [Update, 2018-03-07] See the followup analysis of 3.99.0.3 Aerospike is a high-performance, distributed, schema-less, KV store, often deployed in caching, analytics, or ad tech environments. I
知っているようで知らないNeutron -仮想ルータの冗長と分散- - OpenStack最新情報セミナー 2016年3月 VirtualTech Japan Inc.
また、データの全件処理、特にI/Oの性能が求められる多重のバッチ処理にはMapReduceが新たな選択肢として加わります。MapReduceはデータインデックシングや非構造化データの前処理（ETL、クレンジング）への適用が有名ですが、より汎用的なバッチ処理のインフラ技術[3]として適用範囲が広がっています。 こうした技術の選択肢の中で、特にスケールさせるためにはデータを分割し、分散配置させることと、データの配置場所に処理を持っていくこと、つまり、シェアードナッシングのデータベース技術がアプリケーションアーキテクチャーに大きな影響を及ぼしています。 非構造化データを含めた大規模データ分析はMapReduceで実行し、その結果の集計やレポート機能にRDBを利用して分析結果の可視化をするのが現在は主流となっています。しかし、この方法は十分に全体最適化がされてなく、データ転送コストの無駄が発生して
Runaway complexity in Big Data... and a plan to stop it This document discusses sources of complexity in big data systems and proposes a new design approach. Common sources of complexity include a lack of human fault tolerance, conflating data and queries, and schemas done wrong. The author proposes building data systems based on immutability, separating data storage from querying through precompu
Distributed Algorithms in NoSQL Databases
Scalability is one of the main drivers of the NoSQL movement. As such, it encompasses distributed system coordination, failover, resource management and many other capabilities. It sounds like a big umbrella, and it is. Although it can hardly be said that NoSQL movement brought fundamentally new techniques into distributed data processing, it triggered an avalanche of practical studies and real-li
This is an interview with MemSQL cofounder’s Eric Frenkiel and Nikita Shamgunov, in which they try to answer critics by going into more depth about their technology. MemSQL ruffled a few feathers with their claim of being the fastest database in the world. According to their benchmarks MemSQL can execute 200K TPS on an EC2 Quadruple Extra Large and on a 64 core machine they can push 1.2 million tr
1. Database Research on Modern Computing Architecture September 10, 2010 Kyong-Ha Lee (bart7449@gmail.com) Department of Computer Science KAIST, Daejeon, Korea 2. Brief Overview of This Talk Basic theories and principles about database technology on modern HW • Not much discussion on implementation or tools, but will be happy to discuss them if there are any questions Topics • The immense chan
Welcome to the web presence of the Database Research Group at University of Tübingen. Our group pursues a variety of “all-time classic” database research questions—prime examples include query language design, translation, and optimization—but with a few twists: We are particularly interested in the design, compilation, and optimization of expressive database languages that support rich data model
こんにちわ Ameba Technology Laboratory (以下ATL) 所属、通称アキバ組 の hattori です。 秋葉原オフィスの話もしたいところですが…今回は、先週末の金曜日に弊社渋谷オフィスにて 株式会社ミクシィ 様と合同勉強会を初めて開催しましたので、その際の様子を報告したいと思います。 ■ 勉強会会場の様子 当日は業務時間後の開催にも関わらず、両社合わせて90名程度の参加者が集まりました。 上写真のように結構な規模。 勉強会のプログラムとしては「 前半戦 : 30分セッション × 4 」＋ 「 後半戦 : LT × 5 」という流れで、結構な長丁場でしたが、発表分野も多岐に渡り非常に内容の濃い勉強会でした。 以下では各セッションの発表内容を紹介していきたいと思います。 ( private な勉強会だった事もあり、全ての発表資料を公開する事はできませんがご了承くださ
This document discusses how architecture emerges even when not initially planned. It begins with an overview of databases, message queues, and caching as common architectural elements that emerge over time. The document then provides examples of how simple applications and data needs can evolve into more complex architectures with multiple servers, databases, caching, and services. It emphasizes t
07 Oct 2010 I’ve seen a number of distributed databases recently describe themselves as being “CA” –that is, providing both consistency and availability while not providing partition-tolerance. To me, this indicates that the developers of these systems do not understand the CAP theorem and its implications. A Quick Refresher In 2000, Dr. Eric Brewer gave a keynote at the Proceedings of the Annual
このCAP定理の考え方からすると、HBaseは一貫性/整合性とネットワーク分断耐性を選択したCP型に分類される。 データ構造 HBaseは主に以下に挙げる要素から構成されている。またこの構造はHBaseだけでなくKVSやカラム指向型DBにおいて良くみられる構造である。 Table Row ColumnFamily ･･･ (Column) Column ･･･ (Label) HBaseは名前のついたTableがあり、そこにRowと呼ばれるRDBMSの「レコード」に相当する形式でデータが保存されている。保存されている各データにはタイムスタンプが伴っており、このタイムスタンプを指定してデータを取得する事も出来る。もしタイムスタンプを指定せずにデータ取得を行った場合は最新の値のタイムスタンプを持つデータが返される。ColumnFamily単位での取得の様に複数の値を取得する場合でも、それぞれ
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