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分散データストアとは、情報が複数のノードに保存され、多くの場合複製されるコンピュータネットワークのことです。[ 1 ]これは通常、ユーザーが複数のノードに情報を保存する分散データベース、またはユーザーが複数のピアネットワークノードに情報を保存するコンピュータネットワークを指すために具体的に使用されます。
分散データベースは通常、多数のノードにわたるデータへの高速アクセスを可能にする非リレーショナルデータベースです。分散データベースの中には、豊富なクエリ機能を提供するものもあれば、キーバリューストアのセマンティクスに限定されているものもあります。限定的な分散データベースの例としては、分散ファイルシステムやピアツーピアネットワーク以上の機能を持つGoogleのBigtable [ 2 ]、AmazonのDynamo [ 3 ] 、Microsoft Azure Storage [ 4 ]などがあります。
任意のクエリを実行する能力は可用性ほど重要ではないため、分散データストアの設計者は、一貫性を犠牲にして可用性を高めてきました。しかし、 CAP定理で述べられているように、パーティション化されたネットワークでは一貫性と可用性の両方を保証することは不可能であるため、高速な読み書きアクセスは一貫性の低下につながります。
ピアツーピアネットワークのデータストアでは、通常、ユーザーは相互に、他のユーザーが自分のコンピュータをストレージノードとして使用できるようにすることができます。ネットワークの設計によっては、他のユーザーが情報にアクセスできる場合とできない場合があります。
ほとんどのピアツーピアネットワークは分散データストアを備えておらず、ユーザーのデータはノードがネットワーク上にある場合にのみ利用可能です。しかし、BitTorrentのようなシステムでは、この区別はやや曖昧になります。BitTorrentでは、送信元のノードがオフラインになってもコンテンツの配信が継続される可能性があるからです。ただし、これは再配布者が要求した個々のファイルの場合に限られます。Hyphanet 、Winny、Share、Perfect Darkなどのネットワークでは、どのノードでもネットワーク上のファイルの任意の部分を保存できるのとは対照的です。
分散データストアは通常、エラー検出および訂正技術を使用します。一部の分散データストア（NNTP 上のParchiveなど）は、ファイルの一部が破損または利用できない場合に、前方エラー訂正技術を使用して元のファイルを復元します。その他の分散データストアは、別のミラーからそのファイルを再度ダウンロードしようとします。
は Google に信頼性が高くスケーラブルな分散ファイル ストレージを提供しますが、階層的なディレクトリ構造と意味のあるファイル名以外に、ファイルに含まれるデータを構造化する機能は提供しません。大規模なデータセットには、より表現力豊かなソリューションが必要であることはよく知られています。Google がウェブ クローラーなど多くのソースから取得するテラバイト単位のデータは整理する必要があり、クライアント アプリケーションがファイル レベルよりも細かい粒度でルックアップと更新を迅速に実行できるようにする必要があります。[...] Bigtable について最初に知っておくべきことは、リレーショナル データベースではないということです。これは驚くべきことではありません。これらの大規模分散データ ストアに関するすべての論文に共通するテーマは、RDBMS を優れたパフォーマンスで実現するのは難しいということです。 Bigtableには厳密で固定されたスキーマはなく、テーブル間の参照整合性もないため（外部キーも存在しない）、最適化された結合に対するサポートはほとんどありません。
Dynamo: 高可用性とスケーラブルな分散データストア