データ構造(wide, tall, fat)によるデータストアの分類

Shinpei Ohtani @shot6

全然関係ないかもだけど、この資料の図はわかりやすいですね。HBaseが。 > http://www.docstoc.com/docs/25442379/HBasics-An-Introduction-to-Hadoop-HBase-HUGUK-April-14th/

Shinpei Ohtani @shot6

@nsharp_2ch 現実的な用途はtallになってしまうということですね。

Shinpei Ohtani @shot6

@nsharp_2ch ありがとーございます。

Shinpei Ohtani @shot6

tall table : 1 million rows in single table.

Shinpei Ohtani @shot6

間違えた。tall table : 1 million rows with a single column でした。

Shinpei Ohtani @shot6

wide table : 1000 rows with 20000 columns each.

Sadayuki Furuhashi @frsyuki

ぁーコレは完全に勘違いしていた^^; Tall Table: 1 Million Rows with a single Column. Wide Table: 1000 Rows with 20,000 Columns each.

Shinpei Ohtani @shot6

fat table : 1000 rows with 1000 columns, 1MB values.

Sadayuki Furuhashi @frsyuki

物理的なデータ構造の話に加えて、論理的なデータモデルの話も含めているのかな。

Sadayuki Furuhashi @frsyuki

multi-dimensional table に 時系列sorted に eventually consistent で column-oriented を前提に realtime を付加していく流れだなぁ。出自が違う。

Shinpei Ohtani @shot6

今度測定するときはwide/tall/fatを意識してみようかしら。ありがとうございます。

Sadayuki Furuhashi @frsyuki

strong consistency で Oracle と闘うか、eventually consistent で Cassandra と闘うか、Column-oriented で Hadoop と闘うか、みたいな話があった。どれももう無理だろJK…選ぶならCassandraか。

Sadayuki Furuhashi @frsyuki

@shot6 もちろんそうですね^^; MapReduceとか、カバーしない範囲は特に。