事実世界のインターネット人口が増えたのは1990年代からだ。 [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h10/html/98wp2-3-1f.html [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc144210.html __NoSQL__の登場 1990年に入るとインターネットの利用人口が急激に増加することになる。 この頃からトランザクションに最適化されて設計されたDBでは性能劣化が始まり、システムはデータベースに対しスケール性能を必要とし始める。 多くの開発者は、単一の強力なサーバーでリレーショナル・データベースを実行するのではなく、リレーショナル・データベース管理システム (RDBMS) のパーティショニング (シャー
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較
事実世界のインターネット人口が増えたのは1990年代からだ。 [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h10/html/98wp2-3-1f.html [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc144210.html __NoSQL__の登場 1990年に入るとインターネットの利用人口が急激に増加することになる。 この頃からトランザクションに最適化されて設計されたDBでは性能劣化が始まり、システムはデータベースに対しスケール性能を必要とし始める。 多くの開発者は、単一の強力なサーバーでリレーショナル・データベースを実行するのではなく、リレーショナル・データベース管理システム (RDBMS) のパーティショニング (シャー
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
本連載では、「NoSQLデータベースの今」を正しく理解し、ビジネス躍進の実現に向けて対策していくための「ベストプラクティス」を掲示していきます。今回は「RDBではうまくいかなくなってきた理由」の基礎と背景を解説します。 前回は、「リレーショナルデータベース（以下、RDB）ではうまくいかなくなってきている背景と、その1つ目の理由」を解説しました。今回は、それ以外の「RDBではうまくいかなくなってきた理由」を解説します。 RDBは多種多様なデータに対応するように設計されていない 近年、構造化データと非構造化データを混ぜて扱えずに困る状況がますます増えています。以前ならば、重要なトランザクショナルデータや2、3の顧客基本情報だけを格納するだけで済みました。しかし2017年現在では一部の重要データを扱うだけでは許されず、基本的に全てのデータを格納する必要が出てきています。 RDBにとって、構造化デ
こんにちは。苦労で禿げそうです。 どうも、Jildinのハゲタカです。 先日Cassandraについて記事を書きました。 jildin.hatenablog.com 今日はその先のお話。実際にCassandraを使ってサービスを運用していく中で困ったことや苦労していることについて書きたいと思います。 Transactionという概念 CassandraにはOracleのようにtransactionという概念がありません。 なのでここからここまでの処理が全部終わったらデータベースに処理を反映してね、っていうことができないのです。いままでOracleがよろしくやってくれていたことができなくなってしまいます。 それでですね。なんでこのtransaction管理がないのが致命的にまずいのかちょっと事例を紹介したいと思います。 Transactionで困った話 Jildinは主にSFAの機能を備えた
「Google Cloud Spanner」発表。地球規模の大規模分散環境で稼働するミッションクリティカルなリレーショナルDB。NoSQL並のスケーラビリティでSQL対応、トランザクション処理を実現 Googleは、クラウド上で高度なスケーラビリティを実現する、ミッションクリティカルな業務に対応したリレーショナルデータベースサービス「Google Cloud Spanner」を発表しました。 Google Cloud Spannerは、地球規模の大規模分散処理データベースとして、NoSQL並の非常に高いスケーラビリティと高い可用性、そして高速な処理を実現しつつ、SQLに対応。強い一貫性を持つトランザクション処理も実現。企業のミッションクリティカルな業務にも使えると説明されています。 地球規模に分散したリレーショナルデータベース 一般に、ミッションクリティカルな業務に対応したリレーショナルデ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近，時代遅れのDB論理設計の流れが取りざたされている．そのため，私にDBの知識は無いが，DB利用反対を表明しようと思い，今回投稿する． 4ステップで作成する、DB論理設計の手順とチェックポイントまとめ - Qiita まず，いかにDBの知識が無いかをさらそうと思う． 以下の4ステップとして無知であることを説明する． ステップ1：エンティティとは ステップ2：エンティティの何を定義するのか ステップ3：正規化とはうまいのか ステップ4：ER図とは新たなビデオゲームか 無知をさらすためだけの投稿により，まとめは当然無い．ポイントをまとめる
どうしてもNoSQLが向かない用途もある 排他制御やトランザクションの仕組みに頼らずNoSQLデータベースのデータを更新する方法を紹介してきました。NoSQLデータベースの更新処理で一貫性を確保するには、競合の発生する更新や削除を避け、データの追加と非同期処理をうまく使うことがポイントになります。 しかしこの方法はRDBMSの更新処理を完全に置き換えるものではありません。NoSQLデータベースの更新処理は、RDBMSでは当たり前だった即時一貫性を犠牲にしていることを忘れないでください。トランザクション処理を単一のINSERTで登録し、実際の更新や削除を非同期処理で済ませるということは、言い換えれば「問題の先送り」に過ぎません。更新処理の種類によっては、こうした先送りが許されないケースもあります。 例えば、ショッピングサイトでは注文のリクエストを受け付けたときに在庫を確認し、引き当てます。在
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