7つのデータベース 7つの世界 ~第5章 MongoDB 2日目2/2~ - Qiita
はじめに 引き続き、「7つのデータベース 7つの世界 -オーム社-」の第5章からMongoDBの2日目のもう半分を勉強していく。 1/2で早めに切り上げてしまったので、こっちのほうが少し分量が多くなってしまった。 2日目「インデックス・集約・mapreduce」 集約クエリ 今まで調べたクエリは、基本的なデータの抽出に便利なものだった。しかし、これだとデータの後処理を自分でやらなければいけない。例えば、5,599,999よりも大きな電話番号をカウントする場合は、データベースにバックエンドでカウントしてもらいたい。PostgreSQLと同様に、count()は最も基本的な集約関数である。クエリを受け取り、(マッチした)数を返す。
7つのデータベース 7つの世界 ~第5章 MongoDB 1日目2/2~ - Qiita
はじめに 昨日に引き続き、「7つのデータベース 7つの世界 -オーム社-」の第5章からMongoDBの1日目を勉強する。 家に帰ってから思い出したけど、MongoDBわかれば、今やってるNode.jsとかと一緒にMEANスタックで開発でできるからそれも視野に入れてがんばろー！ 1日目「CRUDとネスト」 深く掘り下げる Mongoはネストした配列データが好きである。以下のようにして、マッチする値を問い合わせることが出来る。 > db.towns.find( ... { famous_for : 'food' }, ... { _id : 0, name : 1, famous_for : 1 } ... ) { "name" : "New York", "famous_for" : [ "statue of library", "food" ] } { "name" : "Portland
7つのデータベース 7つの世界 ~第5章 MongoDB 1日目1/2~ - Qiita
はじめに 今回は、「7つのデータベース 7つの世界 -オーム社-」の第5章からMongoDBを勉強する。 正直どのDBを選択すれば良いか非常に迷った(今も迷っているし、時間が許す限りは多くのDBを試してみたい)。現在は、とりあえず保存できればいいやとSQLiteを使用していた。使用目的は、Apacheの生ログから解析用に生成したログの保存と利用(利用手法に関しては若干未定)である。 迷ったDBと理由は、 Redis => ハッシュの探索が高速で、簡単に分散可能（らしい）。 Riak => Redisと同じく、ハッシュの探索が高速。高可用性。Erlangで作られている。 HBase => ビッグデータに強し。列指向ってのが難しそうだし、どうせならHadoopと一緒に使いたい。 MongoDB => データへの問い合わせが簡単。ただ、速度がイマイチらしい。JSONで使用可能。 これらのDBとそ
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