5 MIN READ Linux Foundation Launches Open Source Valkey Community The Linux Foundation | 28 March 2024 Community maintainers, contributors, and users will continue collaborative development of an open source, in-memory data store under the new Valkey name. SAN FRANCISCO – MARCH 28, 2024 – Today, the Linux Foundation announced its intent to form Valkey, an open source alternative to the Redis in-me
Riak[1] は Amazon Dynamo の論文[2]に基づいて実装されているNoSQLデータベース。読み方は「リアック」[3]。 Riakはバックエンドとなるシャードパーティションストレージが差し替え可能な構成であり、デフォルトのバックエンドストレージは Bitcask である[4]。またMapReduce機構を持ちネイティブで JavaScript（SpiderMonkey ランタイム）と Erlang、言語ドライバの追加で Python、Java、PHP、Rubyのような様々なプログラミング言語をサポートしている[5]。 2012年2月21日、BashoはRiak v1.1をアナウンス。Riak 1.1ではRiaknostic、エラーのロギングとレポートの強化、大規模クラスタに対する弾性の改善、Riak Controlと呼ばれる新しいGUIとモニタリングインタフェースが導入され
Bigtable（ビッグテーブル）とは、Googleの大規模なサーバ上の大量のデータを管理するために設計された、データ圧縮機能を持つ高性能なNoSQL型のプロプライエタリのデータストレージシステムである。Google File System、分散ロックマネージャの1種であるChubby Lock Service、SSTable（LevelDB（英語版）に似たログ構造化ストレージ）、その他のいくつかのGoogleの技術を活用して構築されている。2015年5月6日、パブリックバージョンのBigtableが、Google Cloud Platformのサービスの1つとして公開された。BigtableはGoogle Cloud Datastoreのバックエンドとしても利用されている[1][2]。 2004年から開発が始まり[3]、2006年には設計が論文として公開された[4]。 MapReduce
さて、今回は比較的新しいデータストアであるLevelDBについてまとめてみました。 LevelDBは1年ほど前からNode.js界隈ではブームが来ていて、理由がよくわかっていなかったんですが、まとめている内に分かるかなと思ってまとめました。今回はNode.js無関係でLevelDBの基礎的なことだけ調査した結果をまとめてみました。 Node.jsで使ってみる話は後に回します。 LevelDBとは? key-value型のデータストアの一つです。 Googleの研究者である、Jeff DeanとSanjey Ghemawatが開発し、2011年に公表されました。C++で書かれており、多くのプログラミング言語でbindingsが書かれています。もちろん、JavaScript/Node.jsでも書かれています。 LevelDB は Google のBigTableをベースにしたアーキテクチャを持
This article is about the software type. For deployed applications of the software type, see Full-text database. This article relies excessively on references to primary sources. Please improve this article by adding secondary or tertiary sources. Find sources: "Document-oriented database" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (May 2012) (Learn how and when to remove this message) A docume
[アーティクル]12/03/2024 31 人の共同作成者 適用対象: ✅ NoSQL, ✅ MongoDB, ✅ MongoDB vCore, ✅ Cassanda, ✅ Gremlin, ✅ Table, ✅ PostgreSQL "OpenAI は、高い信頼性と低メンテナンスを実現する、これまでで最も急速に成長しているコンシューマー アプリの 1 つである ChatGPT サービスを動的にスケーリングするために Cosmos DB に依存しています。" - Satya Nadella、Microsoft の会長兼最高経営責任者 現在のアプリケーションには、優れた応答性と、常時接続が求められます。 ピーク時の使用量の大きな変化に即応し、増え続けるデータを格納し、ミリ秒単位でユーザーがこうしたデータを利用できるようにすることが求められます。 待機時間の短縮と高可用性を実現するには、これら
Amazonが、検索・分析エンジンの「Elasticsearch」、およびElasticsearchと連携してデータ解析を行う「Kibana」について、オープンソースで今後も利用し続けられるように、Apache License Version 2.0ライセンス版をフォークすることを決定しました。 Stepping up for a truly open source Elasticsearch | AWS Open Source Blog https://aws.amazon.com/jp/blogs/opensource/stepping-up-for-a-truly-open-source-elasticsearch/ Elastic 社による Elasticsearch および Kibana のライセンス変更にともなう AWS の対応方針のご案内 | Amazon Web Servi
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TensorFlowのような機械学習にはデータベースは必要不可欠です。ただ、このデータベースについての知識がゼロでしたので、まずはRDBMSからNewSQLまでの初心者向けの知識を簡単にまとめてみました。データベースに関わっている人からすれば当たり前の内容です #RDBMS RDBMS(リレーショナルデータベース管理システム)は、下記のMySQLなどに代表されるRDB管理のための専用ソフトウェアです。RDBは、データを「行」と「列」からなる２次元の表（テーブル）形式で表し、複数の表と表の間でデータ同士を関連付け（リレーションシップ）を行
Amazon DynamoDB は、key-value とドキュメントデータモデルをサポートするサーバーレスの NoSQL データベースサービスです。開発者は Amazon DynamoDB を使用して、小規模から始めてグローバルにスケールできる最新のサーバーレスアプリケーションを構築できます。Amazon DynamoDB は、自動水平スケーリングにより、事実上あらゆるサイズのテーブルをサポートするようにスケールされます。 可用性、耐久性、フォールトトレランスは組み込まれており、オフにすることはできないため、これらの機能に合わせてアプリケーションを構築する必要がありません。 Amazon DynamoDB は、従来のリレーショナルデータベースであれば高い負荷を生じさせていた高パフォーマンスのインターネット規模のアプリケーションを実行するように設計されています。10 年以上にわたって先駆的
ドキュメント指向データベースの概要 リレーショナルデータベースでは、データを表形式で保存します。そのため、表にしやすいデータであれば、効率よく管理することができます。 しかし、世の中全てのデータを表にできるかと言えば、そうではありません。そのようなデータをリレーショナルデータベースで管理しようとすると、どうしても無理が生じてしまいます。その結果、プログラムを組むのが難しくなったり、処理に時間がかかるようになったりしてしまいます。 このような中で、柔軟な構造でデータを扱えるようなデータベースとして、「ドキュメント指向データベース」と呼ばれるデータベースが出てきました。 ドキュメント指向データベースでは、1件分のデータを「ドキュメント」と呼びます。また、個々のドキュメントのデータ構造は自由で、データを追加する都度変えることができます（図1）。リレーショナルデータベースとは違って、事前にテーブル
Artificial IntelligenceDevelop the responsible AI-powered applications and experiences you need, deploy them where and how you want and manage it all with Progress AI-driven products. Data PlatformAccelerate data, AI and analytics projects, manage costs and deliver enterprise growth with the Progress Data Platform. Digital ExperienceReal solutions for your organization and end users built with bes
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（1）（1/3 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle Map、Google Earth、Google Analytics、Goog
※ DocumentDB開発者ガイドより引用（一部追加、抜粋） 例:ふたつのドキュメントが格納されていますが、その構造は同じではありません { "_id" : ObjectId("5d18760d11a12c05cac220e1"), "name" : "kazue", "age" : 32, "like" : [ "music", "soccer" ] } { "_id" : ObjectId("5d18765911a12c05cac220e2"), "name" : "yamada", "age" : 25, "job" : "sales", "birthplace" : "Osaka" } 例:各ドキュメントは要素(フィールド)を自由に追加、削除できます { "_id" : ObjectId("5d18760d11a12c05cac220e1"), "name" : "kazue",
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