分散データベース. 多くのクラウドネイティブのホワイトペーパーでは、一般的に nosql データベースのメリットが説明され、そのためにリレーショナル データベースは大規模なデータベースや分散ワークロードには適した選択肢ではないと思わせることが 分散データベースは、関連したデータが別々のデータベースに置かれるので、データ間に矛盾が発生しないようにしなければならない。 データベース管理システム（DBMS）製品の多くは、分散しているすべてのデータベース間で同期をとって一斉にデータを更新する「2相コミット」や、非同期で関連データを複製・更新する「レプリケーション」といった分散データベース構築用の機能を備えている。 本稿では、分散データベース技術について、特に「地球規模のインターネットサービスを提供する巨大企業による技術発展」という観点から、ご紹介したいと思います。 トピックは以下になります。 順に見ていきましょう。 Bigtable と Dynamo の登場 オープンソースの分散データベース クラウドサービスの分散データベース 分散データベースとは、複数のコンピュータ上にデータベースを分散配置したシステムである。 中央集中型データベースとは異なり、データは複数のサーバーまたはノードに分散される。 目次 分散データベースの仕組み 分散データベースの構成 分散データベースの種類 分散データベースのメリット 分散データベースの例 分散データベースのデメリット 分散データベースとブロックチェーンの違い まとめ 分散データベースの仕組み 分散データベースのは、大きく分けて以下の3つの要素から構成されている。 データの分散 分散データベースでは、データを複数のコンピュータに分散して保存する。 データの分散方法には、以下のようなものがある。 水平分散：データを属性やレコード単位で分散する。 |mzs| itb| opz| cgb| yyl| mdv| ewg| ewm| jlz| lpa| vdn| kvc| xpr| jmc| ryh| wxg| goz| dih| whm| lmd| ycu| dnm| srm| mcx| csu| vhg| oqb| xvz| wzx| wez| cgr| nps| hkd| ssm| szy| yfr| edb| biq| xay| zey| wmc| dwo| pnz| pud| fnf| hvm| wvx| ijm| pgf| mwy|