Mongo DBとCouch DBの比較 - Docs-Japanese - 10gen Confluence
based on v26 (2011/02/07 更新) - オリジナル 「MongoとCouchってどう違うの？」という質問が、私たちのもとにはたくさん寄せられます。実によい質問です: いずれもJSONスタイルのオブジェクトデータストアを扱うドキュメント指向のデータベースであることには相違ありません。両プロダクトは棲み分けがなされています ― 私たちは各々のデータベースが専門化し、もはや「一種類あれば事足りる」的な考えかたは通用しないことを、強く信じるものです。 私たちはCouchDBの専門家ではありませんから、なにか誤った記述がありましたら フォーラム へお知らせください。 MVCC 大きな違いの一つには、CouchDBが MVCC ベースであるのに対し、MongoDBはむしろ伝統的な「その場でアップデート」するタイプのデータストアであることが挙げられます。MVCCは次に挙げるような
Mongoでの全文検索 - Docs-Japanese - 10gen Confluence
紹介 Mongoは、テキスト検索やタグ付けと言った便利な機能を提供します。 multikeys (配列内の値に対するインデックス) Mongoのmultikeys機能は、配列の値に自動的にインデックスを張ることができます。この機能を使った良い例としてタグ付け(tagging)があります。アーティクルのためのオブジェクトがあり、カテゴリによってtag付けされていると仮定してください。 obj = { name: "Apollo", text: "Some text about Apollo moon landings", tags: [ "moon", "apollo", "spaceflight" ] }
地理空間のインデックス - Docs-Japanese - 10gen Confluence
MongoDBでは、二次元の地理空間のインデックス(geospatial index)を持っています。これは位置をベースにしたクエリーのためのもです。たとえば、"自分の場所から近いNアイテムを取得"といったことです。また"自分の場所から近いN個のミュージアムを取得"と言った追加のフィルターを追加することも効果的にできます。 このindexを使うためには、オブジェクトに、最初の2つの要素がx,y(またはy,x。ただし統一してください。クライアント側のコードでは、順序が保存されるようなdictionaryやhash型を使うのがいいでしょう)のサブオブジェクトか配列を持つ必要があります。たとえば、 { loc : [ 50 , 30 ] } { loc : { x : 50 , y : 30 } } { loc : { foo : 50 , y : 30 } } { loc : { lat :
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