NOSQLの基礎知識 (ビッグデータを活かすデータベース技術)

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制作 : 太田 洋 
  • リックテレコム (2012年4月25日発売)
  • Amazon.co.jp ・本 (256ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784897978871

NOSQLの基礎知識 (ビッグデータを活かすデータベース技術)の感想・レビュー・書評

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  • NoSQLの基本がよくまとまってた。でもRDBに一通り慣れてないとアレだと思った(自分)。

  • ぱぱっと読んで次に読むべきNOSQLの専門書を見つけるための本。

    技術書の分類の中ではかなりすらすら読める内容、20時間かからず読めた。
    NOSQLの説明から、さまざまな製品の紹介・分類が行われているため入り口としては適している。内容はまとまっていてよかった。
    ただ、技術的な内容は表面しか書いていないので、結局興味を持ったNOSQLの専門書を別途読む必要がありそう。

  • NOSQL の本。基本的なしくみや比較もあり、概要を知るには良書。

  • NOSQLについての解説本。基本的なDBについての知識があれば読める。100種類以上も出てきているNOSQLを、データモデルとアーキテクチャの観点から分類して解説している。データモデルとしてはもっとも原始的なキー・バリュー型を始めとして、Bigtableなどのカラム指向型、ドキュメント指向型、グラフ型の4種類を置いている。アーキテクチャとしてはマスタ型(マスタ・スレーブ型とマスタ・マスタ型を含む)、P2P型、イネーブラ型(単独で使われることは珍しく、他のRDBやNOSQLと合わせて用いられるもの。Memcachedとか)に分類されている。

    すでにNOSQLの基本的な事項は他書で読んだからか、すんなりいく記述だった。分類もさることながら、それぞれの特徴も簡潔にまとめられている。NOSQLの解説というとキー・バリュー型やカラム指向型のものの解説が多くなるため、ドキュメント指向型、グラフ型についてはもう少し解説が欲しかった。

    この本の特徴としては単なる技術的解説だけでなく、こういう場面ではこのNOSQLがよいと導入のアドバイスが書かれていることだろう。さらに技術的な観点からでなくビジネス的観点から書いてあるのも役に立ちそうだ。著者たちはNOSQLの導入でビジネスをしている人たちだが、自社の広告的記述はだいぶ抑えられている。それも好意的だった。

  • NOSQLの基本がわかる。
    データベースの選び方とかもある程度わかるようになる。読んでおいて損はない一冊。

  • NOSQLの各エンジンについての特徴が理解できた。安易になりすぎず、かつ丁寧に解説しているのが嬉しい。

  • タイトル通りNOSQLの基礎知識本。アーキテクチャによるマスタ型とP2P型の分類。データモデルによるキーバリュー型/カラム指向型などの分類。特性による整合性/拡張性/永続性などの分類。NOSQLについてこれから学ぶ人に分かりやすくまとめられている。

  • ★★★★☆
    NoSQLの基礎がわかる良書
    【内容】
    本書はビッグデータの中心的な技術基盤であるNOSQLを
    平易かつ包括的・体系的に整理しています。

    【感想】
    すっきりしました。
    NoSQLってバズワードすぎてなんとなくレベルだったのですが、しっかり理解出来ました。
    100種類以上あるNoSQLもそのうち集約されていくんだろうな。

    特にどの製品を選ぶべきかという観点は参考になった。
    NoSQLに興味のある人が最初に読むべき本であろう。

    個人的には、CassandraとMongoDBが気になるし良さそう。

    【引用】
    NoSQL
     "SQLだけでなくて、新しいDB技術も利用する必要がある"というムーブメント
     Not only SQLの略
     "RDBでうまく動いているならそれをNoSQLにする必要はない"
     →NoSQLは銀の弾丸ではない。利用目的を絞り込んだDBである。

    BIG DATAへの対応
     Volume(膨大な量)
     Velocity(速く処理する)
     Variety(構造が複雑化)
     →処理するにはRDBでは限界がある。

    NoSQL
     DBクラスタを水平拡張
     汎用的なハードで使える
     複雑で多種多様に変化するデータ構造に対応
     高可用性と高信頼性

    NoSQLの欠点
     機能が弱い(joinすらない)
     データの整合性が弱い(結果整合性:最終的に一致すればOK)

    Hadoop
     並列分散処理を行うためのフレームワーク
     Hadoop Distributed File System(HDFS)
      分散ファイルシステム
     MapReduce
      並列分散バッチ処理プログラム
      MapタスクとReduceタスクに別れる
      Map・・・元データを分解・抽出・変換→出力
      Reduce・ Mapデータを集約→出力

    NoSQLのデータモデル
     100種類以上ある。
     主に以下の4つに分類される
      キー・バリュー型
      カラム指向型
      ドキュメント指向型
      グラフ型
     複数ノードで動く分散システムである。
      マスタ型
      P2P型

    キー・バリュー型(KVS)
     キーとバリュー(値)が1対1の関係。
     2列のテーブルのイメージ
     製品:Dynamo,Voldemort,Riak,Redisなど

    カラム指向
     行キーが、複数の列を持つことができる。
     列は動的に追加できる。
     行を増やすだけでなく列も増やせるDB
     製品:Bigtable,Cassandra,HBaseなど

    ドキュメント指向型
     JSONなどドキュメントの形で管理する。
     ビッグデータ対応というより、使いやすさに重点。
     分散とか速度では、KVSやカラム指向にはかなわない
     製品:CouchDB,MongoDBなど

    グラフ型
     データとデータの繋がりを管理できる。
     製品:InfiniteGraph,Neo4jなど

    CAP定理
     分散システムは最大2つしか満たせない
     C:整合性・・・データが常に同じか
     A:可用性・・・どのクライアントも読み書きできる(Lockしない)
     P:分断耐性・・ネットワーク切れても平気か
     
     NoSQLはまずPが大切(分散型なので)

    CA
     整合性と可用性
     REBMS(Oracle/SQLServer)

    AP
     可用性と分断耐性
     Dynamo,Cassandra,Vodemort,CouchDB,Riak

    CP
     整合性と分断耐性
     Bigtable,MongoDB,HBase,Redis

    NoSQL選定基準
     利用目的を明確にすること
     →それにあったNoSQLを選定する

    整合性重視
     ◎HBase
     ○Cassandra,Riak,Voldemort
     ×MongoDB,CouchDB,Neo4j

    拡張性重視(スケールアウト)
     ◎HBase,Cassandra,Riak
     ○MongoDB,Voldemort,InfiniteGraph
     ×CouchDB,Neo4j,Redis

    柔軟性重視
     データモデルを簡単に設計できる
     ◎MongoDB,CouchDB,Neo4j,InfiniteGraph
     ○Riak,Cassandra,HBase

    機能性重視
     ・Neo4j,InfiniteGraph・・ソーシャルグラフ
     ・CouchDB,MongoDB,Riak・ MapReduceで分散高速大量データ集計
     ・Cassandra,HBase・・・・Hadoopで分散高速大量データ集計
     ・Neo4j,Redis,Riak・・・ 全文検索
     ・Neo4j,Redis・・・・・・トランザクション
     ・Cassandra,MongoDB・・・索引を付けられる
     
    永続性重視
     ◎Cassandra,HBase,InfiniteGraph,Neo4j,Voldemort,Riak
     ○MongoDB,CouchDB,Redis

    商用サポート
     ◎HBase,Cassandra
     ○MongoDB,CouchDB,Riak,Neo4j,InfiniteGraph

    コミュニティ
     ◎Cassandra,CouchDB,HBase,MongoDB,Riak,Neo4j

    総合評価
     ◎Cassandra
     ◎HBase
     ◎MongoDB
     
    パッケージ製品
     Cloudian(Cassandra,Redis)
     
    HBase
     カラム指向・マスタ型
     Hadoop環境で稼働する
     MapReduceも可能
     強い整合性
     難易度が高いらしい
     Facebookのリアルタイム分析で使用

    Cassandra
     カラム指向・P2P型
     Hadoopでも動作可能
     結果整合性のレベル調整が可能
     ギリシャ神話の悲劇の預言者Cassandra王妃が由来

    MongoDB
     ドキュメント指向型・マスタ型
     レプリカセットも使える(マスタ死んでも平気)
     MapReduce適用可能
     インデックス機能あり
     N.Y.Timesで使用
     英語で「ばかでかい」を意味する "humongous" に由来

  • データベースとしてのNOSQLについて、その技術要素とビジネス的価値について述べた本。



    NOSQLというのがどういうものなのかについて客観的に大枠を捉えた知識を手に入れて、自分の断片的な知識とすり合わせ、補おうと考えて、本書を手にした。結果は、想像以上によく書けていて驚いた。「さすが後発」という評価レベルを超えてるw



    NOSQLという言葉はクラウドの枠組みの中で語られることがほとんどで、純粋にデータベースの技術要素として語られることは少ない。また、RDBを扱う言語としてのSQLとその対称としてのNOSQLという語られ方をすることがほとんどで、純粋にデータベースという切り口で語られることは少ない。さらに言えば、よくNOSQLデータベース一覧みたいな資料やサイトを見かけるが、「このリストを見た後この情報で何か意味のあることにつなげられるのか?」という当然の疑問を解消してくれる有意義なまとまった情報は見たことがない。道具の本質を的確に捉えた資料はみかけない、という感じ。。

    しかし、本書では、アプリケーションから見たときのデータベースのあり方という前提を当然のように踏まえて、NOSQLという技術要素に代表されるデータベースを類型化し、類型化したデータベースごとの特徴を実体としてのデータベースを引き合いに出しながら、非常に簡潔に述べている。さらには、そのビジネス価値へのつなげかたまで。

    結構な量の技術書を読んで、大概の技術書は数ページに1箇所は確実に首をかしげるような表現が見られ、「技術書はこんなものなんだな」という認識でいたのが、本書を読んできれいにくつがえされた。相当よくまとまってる。ありがちな偏見も見られない。



    内容自体は、CAP定理、Hadoop、Dynamo、Bigtable、Memcached、HBase、Cassandra、Neo4jなど、これが書いてないとまずいだろ的な内容をすべて含んだものだ。これだけ見ればオーソドックスな内容だが、正直これらの内容を過不足なく含んだ上、脱線せずに一定の客観性を保ちながらまとまった資料は本書以外に見たことがない。すごい。

  • NOSQLを俯瞰できる良書。詳細は論文や実装を読むにしろ、とっかかりに便利。CassandraやHBaseなどの実装だけでなく、その背景にあるCAP定理やQuorum、LSM-Treeなどの概要もつかめる。

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NOSQLの基礎知識 (ビッグデータを活かすデータベース技術)の作品紹介

「NOSQL」は、AmazonやGoogle、Facebook等に使われているデータベース技術の総称です。従来の常識だったSQLデータベースとは異なる仕組みとコンセプトで"ビッグデータ"に対応。これからのDB技術の要と目されています。本書はその全貌を、主要16製品の特徴、性能テストの結果まで含め、平易に解説しています。

NOSQLの基礎知識 (ビッグデータを活かすデータベース技術)はこんな本です

NOSQLの基礎知識 (ビッグデータを活かすデータベース技術)のKindle版

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