「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。

米マイクロソフトはシアトルで開発者向けイベント「Microsoft Build 2017」で、グローバルに分散した大規模NoSQLデータベース「Azure Cosmos DB」を発表しました。 Cosmos DBはデータを自動的にユーザーの近くのリージョンにレプリケーションすることで、どのユーザーに対しても高速なアクセスを実現し、かつグローバルな規模で分散したシステムとして稼働する大規模分散データーベース。 数ギガバイト程度から数ペタバイトまでのデータ容量と、秒間数百トランザクションから数百マントランザクションまでの性能まで、幅広いデータベース規模をカバーするとともに、非常に大規模なデータベースの展開が可能な高いスケーラビリティが特長です。 また、データモデルとして、キーバリュー型、ドキュメント型、カラムファミリー型、グラフ型が選択でき、データへアクセスするAPIもDocumentDBやM

表題の通り、MyNAとJPUGの合同DB勉強会で発表をしたので資料を公開した。 内容の詳細はスライドそのものを見ていただくとして、言いたいことの主旨はこうである。世の中に完璧なデータモデルはないので、NoSQLは当然の如く必要になる。だが、何でもかんでもNoSQLを使えば良いというものではない。むしろアプリケーションが必要としているデータモデルが何かということをよく理解し、本当に必要な場合にこそ、NoSQLを使うべきなのである。つまり「ご利用は計画的に！」ということだ。 大切なのは、様々なデータモデルを理解し、アプリケーションにとってベストな製品を選択するということだ。ベストなのがRDBかも知れないし、そうでないかも知れない。最適なデータモデルを選択した場合に、出来上がったものの性能も最高になるし、開発効率も最も良くなる。データベースの主流はRDBだが、それはリレーショナルモデルがカバーで

超おはようございます。最近めっきり暑くなってきましたね。城内です。 今回は、db tech showcase Tokyo 2015に参加してきましたので、セッションレポートを書きたいと思います。 セッション情報 セッション名：NoSQLの必要性と主要プロダクト比較 スピーカー：株式会社野村総合研究所 OpenStandiaチーム 渡部 徹太郎氏 スライド オープンソース サポート 保守 サービス（OSS サポート 保守 サービス）| OpenStandia™（オープンスタンディア） セッション内容 データを取り巻く環境の変化 データのボリュームが肥大化 →GoogleやFacebookの保持データがペタバイト級に データ処理の応答スピードが重要に →Webサイトのアクセス数が秒間10万アクセス データの多様性 →非構造データが増えてきているため、RDBMSでは格納が困難 RDBMSの現状

2015-04-07 普段MySQL使ってる僕がMongoDBを使って気づいたこと2つ テクノロジー プログラム Tweet ロゴ見て気づいたのですが、 MongoDBの頭文字って小文字なんですね。 そんなことは置いといて。 最近mongoDB（小文字に変えたｗ）を使う機会がありました。 僕が普段触っているMySQLと違って、 ググっても、まあー情報が少ないんですよね。 コマンドとかは割りとあるのですが、 PHPでの操作とかは少なかった印象です。 そこで今回は、 PHPでの操作 mongoDBの復旧（リストア） の2つを備忘録として、まとめておこうと思います。 PHPでループさせて検索ができない こういうことです↓ ※サンプルの一部はPHPの公式ドキュメントから拝借しました。 つまり、検索値（findの条件）を変数にしてループすることが出来ないようです。 まあ、そもそも何回もDB接続せずに

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 企業の中で最も重要な資産の一つである“データ”の多くは1990年代以降、多くがリレーショナルデータベース（RDB）で管理されてきました。ところが最近のビッグデータの潮流の中で、インターネットやモバイル端末を利用する“モノのインターネット（Internet of Things：IoT）”のデータを取り扱う企業やウェブ系、一般企業で従来から利用しているRDBではなく、NoSQLを利用する企業が増えてきています。NoSQLが話題になるようになって数年経ちますが、今なぜNoSQLなのか、日本で利用者が増加しているオープンソースの主なNoSQL製品を研究しながら探っていきたいと思います。 今回、この企画をするにあたって、各ベンダーや各方面の専門家

2. 自己紹介 {"ID" ："fetaro" "名前" ："渡部 徹太郎" "経歴" ："学生時代は情報検索の研究(@日本データベース学会)" "仕事" ：{"昔":"証券会社のオントレシステムのWeb基盤", "今":"オープンソース全般"} "特技"：["サーバ基盤","Linux","KVM","ruby","MongoDB"] "エディタ"："emacs派" "趣味"："自宅サーバ" "MongoDB関連"：{ －"３年前に、友人の結婚式用のアプリを作った時に利用" －"技評記事「MongoDBでゆるふわDB体験」" －"日経SYSTEMS 8月号 「ドキュメント指向データベース」" } } 2 3. NoSQLの位置づけ • NoSQLはデータベースの中でも、 スキーマレス＆ビックデータが得意で、オンライン操作向け NoSQL • MongoDB • Cassandra • C

リレーショナル・データベースは実に素晴らしいものだ。しかしモノのインターネットでのプロジェクトにおいてこれは実に役立たずだ。 少なくとも、数十億のスマートデバイスで構成される次世代ネットワークの管理について調査を行ったマキナ・リサーチによればそう言える。これによれば、リレーショナル・データベースは「構造化・均一化なデータの処理を処理するためのもの」であり、NoSQLデータベースは数えきれないほどのセンサー、デバイス、ゲートウェイから生成される、はるかに規模が大きく、不均一なデータのマネジメントの為に不可欠なものだという。 言い換えれば、もしあなたが開発者なのであればNoSQLデータベースを自分の武器として持っておく必要がある。 NoSQLが必要な理由“NoSQL”というそのありがちな呼称とは裏腹に、これは他のデータベースとは異なるものだ。NoSQLデータベースでは厳格なスキーマを強制しない

先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており

こんにちは。Tokyo Otaku Mode CTOの関根です。 Tokyo Otaku Modeでは、2013年8月からotakumode.com上にカート機能を追加し、決済までをワンストップでできる海外向けECサイトをスタートしました。 どういうシステム構成でotakumode.comが運用されているかを聞かれた時、「Node.js + MongoDBです」と答えると、エンジニアの皆さんは一様にびっくりします。特に驚かれるのが、MongoDBをメインのDBに使用している点です。信頼性に定評があるわけでなく、またNoSQLに対するライトなイメージが一般的にあるため、ECサイトのプロダクションとして使うことに疑問を持たれている方が多いのでしょう。 しかし、十分実用に耐え、日々機能追加が入り成長し続けるスタートアップの環境で、実際に1年間運用してきたECサイトがここにあることも事実です。 そ

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...

2. アジェンダ n Amebaのサービス n サービス環境の変遷 n サービスを支えるMongoDB n 困ったことなど n 運用について n まとめ 13年12月12日木曜日 3. 自己紹介 n 桑野章弘 l サイバーエージェント l Ameba を運営しています。 l ピグソーシャルゲームの運用／構築を担当 l Twitter l @kuwa_tw l Blog l http://d.hatena.ne.jp/akuwano/ 13年12月12日木曜日

最近、どうも安易に「NoSQLにすれば厄介なDB設計から開放される」と考えている人が多いように思えて仕方がない。だが待って欲しい。本当にNoSQLと呼ばれるデータベースを使えばアプリケーションの開発・運用の苦しみから逃れられるのだろうか。もちろん「そんなことは無い！！絶対にだ！！」と私は考える。今日はその理由について語ろうと思う。 トランザクション先日、リレーショナルデータベースにおけるDB設計についてセミナーで解説したばかりだが、リレーショナルデータベースにおけるデータの整合性は何もDB設計だけが担保しているわけではない。リレーショナルモデルと同じかそれ以上に欠かせないのがトランザクションだ。 トランザクションがあるおかげで、トランザクション終了後のステータスは「成功」か「失敗」の2つしかないということが保証される。すなわちオール・オア・ナッシングだ。もしトランザクションの途中で何らかの

これまで組み込みDBだと SQLite が一般的でしたが、ローカルであっても NoSQL したい、組み込みで使いたい、というニーズはあるかと思います。 そんな場合、UnQLite を使うと便利そうです。 UnQLite - An Embeddable NoSQL Database Engine UnQLite is a self-contained C library without dependency. It requires very minimal support from exte... http://unqlite.org/ unqlite/unqlite - GitHub README.md UnQLite UnQLite is a in-process software library which implements a self-contained, server...

「演算子のインジェクション」と「SSJI」：NoSQLを使うなら知っておきたいセキュリティの話（1）（1/2 ページ） ここ数年、大量データ処理時の高速性やデータ構造の柔軟性などから、「NoSQL」が注目を集めています。それと同時に、NoSQLを使うアプリケーションに対する攻撃手法も研究されるようになりました。この記事では、NoSQLを使ったアプリケーションの脆弱性と対策について解説します。 注目集める「NoSQL」 ここ数年、NoSQLと呼ばれる種類のデータベースが注目を集めています。NoSQLはSQL言語を使用しないデータベースの総称で、大量データ処理時の高速性やデータ構造の柔軟性などのメリットがあるため、従来のリレーショナルデータベース（RDB）を補完・代替するものとして、大規模なWebアプリケーションなどにおいてNoSQLを採用する事例が増えています。 このような新しい技術が普及し

カラム型データベースはなぜ集計処理が高速で、トランザクションが苦手なのか。インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その4） 現在主流となっているOracle、SQL Server、DB2などのリレーショナルデータベースは事実上すべて、行（ロー）指向で内部の処理を行っています。一方で、最近急速に注目されているのが、列指向で内部処理を行い、大量データの集計や分析処理に優れた「カラム型データベース」（あるいはカラム指向データベース、カラムナーデータベース）です。 カラム型データベースはSybase IQやNetezza、Verticaなどデータウェアハウス専用のデータベースで主に採用されています。また、SQL Serverには「ColumnStore Index」、Oracle Exadataには「Hybrid Columnar Compression」と呼ばれるカラム型データベースの

> 原文(Why MongoDB is a bad choice for storing our scraped data) 私自身はMongoDBを推進する立場なのだが、確かにMongoDBに適さないケースはある。 闇雲に推進しても結局は全員がアンハッピーになるので、この様なネタもどんどん紹介していこうと思う。 この記事はMongoDBを徹底的に使い尽くしたエンジニアが書いている様で状況が良く解った。 ちょっと難しい所もあるので要点を意訳して、軽く解説を書いてみる。 （もちろん是非原文で読むのをお勧めする） 状況 最初はMongoDBでうまく動いていたが、だんだん苦労が増えてきて 元々のアーキテクチャを刷新するタイミングでMongoDBから別のプロダクトに乗り換える事にした。 システムの規模 詳しく書かれていないが、１ノード辺り数TBとあるのでSharding環境ではないかと思われる。

MongoDBイン・アクション 作者: Kyle Banker,Sky株式会社玉川竜司出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2012/12/14メディア: 大型本購入: 5人 クリック: 55回この商品を含むブログ (4件) を見る MongoDB集計機能 CentOSでNginxのログをFluentdを使ってMongodbにリアルタイムで格納する - Yuta.Kikuchiの日記 時給3000円のCEOと揶揄されている@yutakikucです。今日は簡単にMongodbのログ集計機能を紹介します。機能が豊富過ぎて泣けてくるんで、ログ解析する人は是非使ってみて下さい。FluentdでMongodbにNginxのLogを流し込む設定は上のエントリーを参照して下さい。次回はAggregationFramework/MapReduce周りについて触れたいと思います。 泣ける話 : 集