CouchDBとMongoDBを比較してみた - Masatomo Nakano Blog
ドキュメント指向なKVSってことと、字面が似ていると言うことぐらいしか比較する意味がなさそうなCouchDBとMongoDBだけど、ここ2，3ヶ月で両方をそれなりに突っ込んで見てきたので比較してみた。実装面やパフォーマンス、ということよりはどちらかというと(私が感じる)思想的なものや、ユーザ側からの視点での比較。 共通するところ これはもう簡単に、 ドキュメント指向データベース - RDBMSのようなカラムと言ったものを持たずにスキーマレスで好きな情報を入れられる Javascript/JSONを使用 - データ自体もJSONというJavascript由来のフォーマットで持ち(MongoDBはJSONを元にしたBSONというものだが)、データベースのアクセスにはJavascriptを使用する スケールアウトするように考えられている NoSQLな流行 CouchDBの特徴 機能を限定している
PythonでWebアプリ開発入門のススメ Flask/MongoDB - mizchi log
TwitBlogin! http://twitblogin.com/ とか作ったことだし、そこそこ開発環境整って、今なら思いつく限りのサービスはさっくり実装できそうだったのでPython初心者向けに書いておく。 少しでもPythonユーザが増えれば幸い。 対象は Python の基本的な構文程度はわかるけど、具体的に何から手をつけていいかわからない人 目次 Apache/WSGI/MongoDBの環境構築 flask [ Sinatra風ウェブアプリケーションフレームワーク] pymongo [ MongoDBラッパー ] werkzeug [Web Application デバッガ] jinja2 [ HTMLテンプレートビルダー ] pyquery [ jQuery風HTMLパーサ ] nose [ TDD ] 細かいライブラリの使い方とかPython本体の言語仕様とかは適当にぐぐって
SQL脳に優しいMongoDBクエリー入門 - taka512's blog
mongoコマンドから接続した際にオールドタイプ(SQL脳)たる我々人類にも 調べやすい形でinsert、select、updateを行う方法を調べました。 定義参照 // use [データベース名] use [データベース名] // show databases show dbs // show tables show collections参照系 // select * from [コレクション名] db.[コレクション名].find() // select * from [コレクション名] where x=4 db.[コレクション名].find({x:4}) // select j from [コレクション名] where x=4 db.[コレクション名].find({x:4}, {j:1}) // select * from [コレクション名] limit 1 db.[コレクション
MongoDBでEmbeddedDocumentからfind出来るようにしてみた - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2010年04月12日00:07 NoSQL Ruby MongoDBでEmbeddedDocumentからfind出来るようにしてみた 例えば、Blog クラスと Article クラスを考えます (blog has many articles な関係)。このとき、Blog クラスは MongoMapper::Document を、Article クラスは MongoMapper::EmbeddedDocument を include します。 さてこのとき、Blog.find は出来ますが、Article.find は出来ません。というか、Article クラスには find などのメソッドは生えません。MongoDB では RDBMS と違い JOIN が出来ないので、あらかじめ Blog クラスに Article クラスを紐づけて（関連付けて）いるためでしょうか。でも実際使ってると
スキーマデザイン - Docs-Japanese - 10gen Confluence
導入 Mongoでは、リレーショナルデータベースのデザインでするような"正規化"はそれほど必要ありません。サーバサイドでの"join"がないからです。一般的には、1つの最上位のオブジェクトレベルに対して、1つのデータベースコレクションを作ることになるでしょう。 すべての"class"について、コレクションを作ることはあまりしません。代わりにembedオブジェクトを使います。例えば、下記の図では、studentsとcoursesの2つのコレクションがあります。studentドキュメントは、courseコレクションを参照する"address"ドキュメントをembedします。 scoreを他のテーブルに入れ、外部キーとしてstudentテーブルにリレーションを持つことになるであろうリレーショナルなスキーマと対比してみてください。 Embed (組み込み) vs. Reference (参照) M
Mac OS X で MongoDB を動かす - babie, you're my home
MongoDB は、いわゆる NoSQL データベースの一つです。 公式サイトの文言をそのまま信じるなら、 ドキュメント指向ストレージで インデックスをサポートしていて レプリケーションができて高可用性に富んでいて 自動データ分割してくれて 多彩な検索クエリが使えて 更新がアトミックで速くて Map/Reduce も使えたりしちゃったりして GridFS っていう何でもつっこめるファイルシステムを使っていて 商用サポートもある といった特徴を持つプロダクトです。 私は、自動分散と、単純なKVSにはない豊富な検索クエリに惹かれて、使ってみようかと思いました。インデックスがあるのもいいですね！ というか、MongoHQ ですよ！ Amazon EC2 のサーバーとつなげられるらしい、自動スケールアウト管理不要サービスです。最初無料からスタートして安いんですよねー。これが決め手です。 では、イン
Active Recordのその先へ ～RailsでMongoDBを使う～
MongoDBのインストールは、MongoDBのWebサイトから配布パッケージ・ファイルをダウンロードし、任意のディレクトリに展開します。ログを出力するフォルダと、DBを格納するディレクトリを作成し、画面1のようにmongodコマンドを使って起動します。 画面1: MongoDBの起動 # mongod --logpath ログ・ファイルまでのパス --dbpath DB格納ディレクトリまでのパス MongoDB starting : pid=21599 port=27017 dbpath=/usr/local/mongodb-1.6.3/db 64-bit db version v1.6.3, pdfile version 4.5 git version: 278bd2ac2f2efbee556f32c13c1b6803224d1c01 sys info: Linux ofc-n1.10
MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド＆GraphDBを用いたソーシャルデータ解析
2. 自己紹介 • [自分] ▶ いのうえ たかひろ（ twitter: doryokujin ) ▶ 慶應大学院2年、数学科 25歳 ▶ MCMC、#P問題、近似ゕルゴリズム ▶ マラソンも好き(2時間30分位で走れてた) • [会社] ▶ 芸者東京エンターテンメント GTE ▶ ゕルバト3ヶ月目、ログ解析部隊（1人） ▶ おしごと非常に楽しいです 3. 最近の活動 • [MongoDB] ▶ MongoDB の日本語ドキュメント訳（Admin Zone） ▶ 進捗が遅くてすいません、勉強します、がんばります ▶ 勉強会とか、ユーザー会発足とか、もっと Mongo な活動 がしたい！ ▶ ご意見・協力してくれる人、いつでも声をかけて下さい • [ブログ] ▶ 始めました ▶ 勉強会報告、MongoDB、GraphDBを中心に… 4. 発表の目的 • ソーシャルゕプリの裏側（ログ解析）
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Windows サービス - Docs-Japanese - 10gen Confluence
Good night, Posterous
SQL to MongoDB Mapping Chart - MongoDB Manual v7.0
Don't use MongoDB
MongoDB with Python, Pyramid and Akhet
kusut
Install MongoDB Community Edition on macOS - MongoDB Manual v7.0
Tutorial — PyMongo v1.6+ documentation