Hypertable Distilled

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Here is as Japanese.

※日本語は下記にてサマリーしてあります。詳しくは添付ドキュメントを参照して下さい。

概要

データベースの選定、特にNoSQLデータベースにおいて、一番重要視されることは拡張性と生産性である。本書では左記2点の観点からログングなどの用途に限らず、リアルアプリケーション開発のCRUDにてどのように使われるかをその仕組み、簡単なアーキテクチャとソースコードから説明する。本書が数多くあるNoSQLデータベースの中、比較や選定に少しでも役に立てればと思う。

Tip:DBMS属するデータの種類

• RDBMS & ORDBMS（関係データベース管理システムとオブジェクト関係データベース管理システム）：構造型、又はオブジェクト指向データ
• Document-DBMS（ドキュメントデータベース管理システム）：xmlやjsonのようなテキスト形の準構造型データ
• Graph-DBMS（グラフデータベース）：頂点と節点の関係性を表すデータ
• Column-oriented DBMS（列指向データベース管理システム）：非定型の類似属性データ
• 一般的にターミノロジーとして、Row-ColumnをTurple-Attribute、又はRecord-Elementと呼ぶ。数学やコンピュータサイエンスなど学文ごとに呼び方が異なるが、大抵は同一の意味を持つことが多い。

目次

Contents 参照。

序論

Hypertable（ハイパーテーブル）はMap/Reduceアーキテクチャ基盤のグーグルBigTableクーロンプロジェクトあり、同様のHBaseのように分散ファイルシステムに特化されている。データはカラムベースに既定情報とバージョンやタイムスタンプなどの複数Rowキーに構成される。なお、各Cell（hypertableではKey-ValueペアをCellと呼ぶ）はカラムとカラムqualitifier制限子（タグのようなもの）より複数のインデックスを作成することができる。 インデックス情報はプライマリーテーブル内、同ネームスペースに保持される。（OracleなどRDBMSに例えるとプライマリーテーブルはシステムテーブル、ネームスペースはデータベース)

内容

下記順にシステム構成図を基に、インストール方法、実装方法、ベンチマークについて説明する。 詳細はDesign、Installation、Implementation、Benchmark released (Hypertable vs HBase)] 参照。

まとめ

Map/Reduceモデルより分散環境の可用性を向上する試みはGoogleなどに実検証されている。課題は如何に利便性を向上させられるかにあり、HypertableはC++基盤の安定性、多様なデータアクセス方法、かつクエリキャッシュなど独自機能を持つ柔軟性あるデータベース管理システムで実用価値は十分あると考えられる。

参考文献

References 参照

The article PDF - http://edydkim.github.com/assets/pdf/kim_daiki-HypertableDistilled.pdf