from jsoniq import RumbleSession rumble = RumbleSession.builder.getOrCreate(); print(rumble.jsoniq('{ "foo": [ 6*7 ] }').json()); Decades of Lessons Learnt JSONiq is a query language specifically designed for the popular JSON data model. The main ideas behind JSONiq are based on lessons learnt in more than 55 years of relational query systems and 30 years of experience with semi-structured data. C
High Performance RocksDB uses a log structured database engine, written entirely in C++, for maximum performance. Keys and values are just arbitrarily-sized byte streams. Optimized for Fast Storage RocksDB is optimized for fast, low latency storage such as flash drives and high-speed disk drives. RocksDB exploits the full potential of high read/write rates offered by flash or RAM. Adaptable RocksD
「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。
Welcome to the MySQL source code documentation.This documentation covers primarily the MySQL server, for the mysqld process. Other programs, like the MySQL Router, are also documented, see the Server tools section. The order chosen to present the content is to start with low level components, and build upon previous sections, so that code is presented in a logical order. For some sections, a full
One Core. One Query Language. Multiple Data Models.
VoldemortやTokyo Cabinetといったキー/バリューシステムにおけるモデリングの最小単位はキー/バリューペアになる。そして、BigTableやそのクローンでは可変数の属性をもつタプルに、CouchDBやMongoDBといったドキュメントデータベースではドキュメントになる。これに対しグラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化する。 ここではNOSQLデータベースにおける2つの興味深いポイント、スケーラビリティと複雑さについて詳しく説明する。 1. スケーラビリティ CAP: ACID 対 BASE 従来のデータベースシステムのほとんどは、トランザクションに基づいてデータの完全性を保証する。トランザクションを使うことで、データ管理のあらゆる状況において、データの一貫性を確保している。こうしたトランザクションの性質は、ACID（A
Webサービスでは、世界中からのトラフィックを捌く必要があるため、いくらチューニングしようとも一台のRDBMSでは捌ききることが出来ないのが常だ。MySQLは最初からマスター・スレーブ型のレプリケーション機能が搭載されており、スレーブをたくさんぶら下げることによって参照の負荷をスレーブに割り振るというスケールアウトによってその問題に対処してきた。スレーブによるスケールアウトは、参照（＝PV）が多いWebサイトと非常に相性が良く、幾多のWebサイトにおいて実績を作ってきているし、まだまだ利用されている。 しかしながら、サイトのトラフィックが劇的に増加してくるようになると、レプリケーションによる負荷分散では追いつかなくなってきた。そこで人々がとった選択肢は、memcachedを利用することである。memcachedはインメモリ型の高速なKVSであり、参照・更新性能はMySQLより格段に高い。M
カラム型データベースでトランザクション処理を実現するカラクリとは？ 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5） SAPのHANAは、最初からインメモリデータベースとカラム型データベースの技術を用いて高速な集計や分析処理と高速なトランザクション処理とを両立させることを目指して開発されたと、HANAの開発者でありSAPの共同創業者であるハッソ・プラッタナー氏はHANAの設計思想と実装を解説した著書「In-Memory Data Management」で書いています。 ここでは、その書籍および公開されている論文「Efficient Transaction Processing in SAP HANA Database – The End of a Column Store Myth」（SAP HANAデータベースにおける効果的なトランザクション処理 ― カラムストア神話の終焉）から
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
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