[[Open棟梁Project>http://opentouryo.osscons.jp/]] - [[マイクロソフト系技術情報 Wiki>http://techinfoofmicrosofttech.osscons.jp/]] * 目次 [#sb8dcf9e] #contents *概要 [#m59dcae8] **参考 [#a251706d] -20150828oss_con_report.pdf~ http://openstandia.jp/event/pdf/20150828oss_con_report.pdf?osscon0828 **背景 [#ya76316d] ***3V [#gfa4775f] データの -量(Volume)の増加 -処理速度(Velocity)の増加 -多様性(Variety)の増加 ・・・への対応がRDBで限界に達した。 ***Volume & Velocity [#mfacfc80] RDBで、大量データの高速処理を行う場合の課題として、 -[[スケールアウトが困難>大量データの処理方式3#u1ee768f]] -スケールアップしか無い という点があげられる。 ***Variety [#h5276ccd] -非定型なメタデータの管理が困難 -RDBに格納困難な[[非構造化データ>https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%9D%9E%E6%A7%8B%E9%80%A0%E5%8C%96%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF]]が増加しているらしい(主にはJSON)。 *KVSの利用事例 [#ec214165] ***非構造化データ [#d2c12f43] データの例 -商品情報 -物件情報 -デバイスの生成するデータ -最近、非構造化データが急増している。 -スキーマ変更の影響が大きい(多分、主に列を足す作業) - ***大量データの高速処理 [#v3a2f69c] -モバイル端末からのアクセス数の増加。 RDBでは、 -スケールアップが限界を迎える(若しくは高価過ぎる)。 -しかし、スケールアウトにも課題がある。 そこで、スケールアウト可能なKVS。 *** [#a16a132d] *KVSプロダクト [#rf480bb4] **mongoDB [#v6ebb8f5] ***参考 [#nb2a66f9] ***特徴 [#qf33cb9f] **Cassandra [#aeb5e96c] ***参考 [#h03badd6] -Apache Cassandra - Wikipedia~ https://ja.wikipedia.org/wiki/Apache_Cassandra ***特徴 [#yc44cc90]