こんにちは。初投稿です。 2012年新卒入社の竹内です。入社当時を振り返るとOracle10g,11gを良く利用していおり、データモデリングなどテーブル設計が好きで、2018年4月ぐらいまでRDBとバッチに浸ってました。 さて、現在プロジェクトでRedisを使っているのですが、いままでRDB人間だっただけにKVSやRedisならではの特徴に四苦八苦してます。 苦しんだ分、色々な知見を得ることができているので、その内容をご紹介します！ 対象者 Redisの業務システム導入を検討している方 RDBとRedisの違いを知りたい方 現場的なRedisの利用方法を知りたい方 書いてないこと データ型やコマンドなど、HelloWorld的に公式ドキュメントを見て得られる情報 インストールなど、Redisを利用できるまでの手順 フェイルオーバーやバックアップをはじめとする運用に関する内容 データ永続化に

「ユーザー目線」のシステムを目指して RDBが従来の階層型DBに比べて優れていた点はいくつか挙げることができますが、シェアを伸ばすうえで最も大きな影響は、ユーザーが使いやすいデータ構造とインタフェースにこだわったことです。すなわち、「テーブル」と「SQL」の発明です。 RDBでは、すべてのデータを「テーブル」というただ一つのデータ形式によって表現します。テーブルは、見た目が「二次元表」に似ているため*3、Microsoft ExcelやGoogle ドキュメントなどのスプレッドシートを使い慣れた人が見ると、データを格納する方法が直観的にイメージしやすいという利点があります。実際、こうした二次元表によるデータ管理は、Excelなどのソフトウェアが登場する前から一般的な方法だったため、RDBが登場した当時の人々にとっても受け入れやすいものでした。 テーブルが画期的だった点は、もう一つあります。

Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

分散システムにおいては以下の3つの要素のうち2つしか同時に満たすことができない、というCAP定理を提唱したのは、Eric Brewer氏でした。 C：Consistency（一貫性） A：Availability（可用性） P：Tolerance to network Paritions（ネットワーク分断への耐性） 一般にリレーショナルデータベースでは、一貫性（C）と可用性（A）をできるだけ保証する代わりに、ネットワーク分断への耐性（P）を犠牲にしています。ネットワークが途中で切れたり大きく遅延した場合、動作が保証されなくなってしまうわけです。 一方でNoSQLでは一貫性（C）よりも可用性（A）とネットワーク分断への耐性（P）を優先させるものが多く、分散システムでの動作に向いていると説明されます。このようにNoSQLの説明にこのCAP定理がしばしば引用されることになり、NoSQLの普及とと

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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

グーグルがNoSQL軽量ライブラリ「LevelDB」をオープンソース化。SQLiteとの比較ベンチマークも公開 キーバリュー型データストアは、いわゆるNoSQLデータベースの代表的な種類の1つ。LevelDBは以下のような特徴を備えています。 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 SQLite、Kyoto TreeDBとの比較ベンチマークも LevelDBはC++で書かれたライブラリで、今後のChromeブラウザのIndexedDBはLevelDBで実装されると説明されています。 Upcoming versions of the Chrome browser include an implementation of the IndexedDB HTML5

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これまでPublickeyではデータベースのスケーラビリティに関するさまざまなトピックを取り上げてきました。クラウド時代にはスケーラブルなデータベースのニーズがこれまでになく高まっているためです。 この記事では、これまで取り上げてきたデータベースのスケーラビリティに関する技術を少しまとめて紹介しようと思います。 従来のリレーショナルを拡張 従来のリレーショナルデータベースに対して、技術的工夫を凝らすことでスケーラブルなデータベースを実現しようというアプローチにも、さまざまなものがあります。 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は、リレーショナルデータベースは決して遅くないと主張。リレーショナルデータベースが遅い原因はロック、ラッチ、リソース管理にあるとして、それらを極力排除した「VoltDB」を開発しています。 NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャ

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

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

ここ2-3年ほど、いわゆる非SQL系データベースがホットな話題になってきています。このムーブメントを総称して「NoSQL (Not-only SQL)」と呼ばれることが多いようです。まるでSQLを否定しているかのような誤解を招きやすい用語ですが、かといってキー・バリュー型データストアや列指向DBを総称できる他の呼び方もないので、このエントリではNoSQLという用語を使うことにします。 OracleやMySQLなどのSQLデータベースが成熟していく一方で、SQLデータベースを特徴づける弱点である柔軟性のなさ、堅牢さと引き換えに犠牲になった更新性能の低さ、スケールアウトの難しさなどから、「何でもかんでもRDB」から「目的に応じた永続化」が模索される流れになってきました。 時を同じくして、キャッシュサーバの世界でも、MemcachedのもつシンプルなAPIの使いやすさが評価される一方、LRUによ

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

前回までの説明でCassandraのインストールと動かすところまでいきました。今回はCassandraのデータモデルを理解して、実際にデータにアクセスしてみましょう。 データはすべて4次元または5次元の連想配列 Cassandraのデータは非常にシンプルなデータモデルを持っています。データはすべて4次元または5次元の連想配列のようになっています。 4次元の場合は以下の形で値にアクセスします。 ［キースペース］［カラムファミリ］［キー］［カラム］ そして5次元の場合は以下の形でデータを特定します。 ［キースペース］［カラムファミリ］［キー］［スーパーカラム］［カラム］ Cassandraのデータモデルは以下の4つの概念で成り立っています。 カラム： データの最小単位。実際のキーと値、そしてタイムスタンプを持つ。 スーパーカラム： カラムの集合を扱う単位。 カラムファミリ： カラムまたはスーパ