NoSQL - SQL も使えるドキュメント指向データベース CRATE 入門 : NETBUFFALONoSQL でドキュメント指向データベースといえば MongoDB が有名・話題ですが、今日は同じドキュメント指向データベースでも SQL インタフェースのサポートによる既存資産・知識とのシームレスな統合、NO DATABASE ADMINISTRATION が売り文句の CRATE を実践してみますよ！
Node.js導入と小技集 – Hatsudai.jp
○下準備 $ sudo useradd -g users nodejs $ sudo passwd nodejs $ sudo visudo nodejs ALL = NOPASSWD: ALL $ sudo yum -y install openssl-devel git make gcc-c++ libxml2-devel wget ○nodeのダウンロードとインストール $ git clone git://github.com/ry/node.git $ cd node $ ./configure $ make $ sudo make install $ sudo curl https://npmjs.org/install.sh | sudo sh $ git clone git://github.com/creationix/nvm.git ~/.nvm $ echo .
RDBMSの苦手な処理をカバーする、気の利いたNoSQL「Redis」
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます NoSQL徹底研究の特集、第5回は「Redis」です。第1回でNoSQLを利用する企業が増えていると紹介しましたが、実際にはどのような企業がどのような理由でNoSQLを採用しているのでしょうか？ ユースケースを軸に今回のテーマであるRedisを紹介します。 Redisとは Redisは、アクセスが高速なキーバリューモデルを採用するNoSQLです。非常に高速な読み書きとアクセスが可能で揮発型メモリキャッシュの「Memcached」とユースケースが似ており、永続化できるキャッシュとしても、今まで多く採用されています。 RDBMSでは面倒になりがちなケースを解決 多くのNoSQLが、一般的に文字列やJSONなどの構造情報を格納するのに対して、
[レポート]NoSQLの必要性と主要プロダクト比較 #dbts2015 #be_crazy_about_db_tech | DevelopersIO
超おはようございます。最近めっきり暑くなってきましたね。城内です。 今回は、db tech showcase Tokyo 2015に参加してきましたので、セッションレポートを書きたいと思います。 セッション情報 セッション名：NoSQLの必要性と主要プロダクト比較 スピーカー：株式会社野村総合研究所 OpenStandiaチーム 渡部 徹太郎氏 スライド オープンソース サポート 保守 サービス（OSS サポート 保守 サービス）| OpenStandia™（オープンスタンディア） セッション内容 データを取り巻く環境の変化 データのボリュームが肥大化 →GoogleやFacebookの保持データがペタバイト級に データ処理の応答スピードが重要に →Webサイトのアクセス数が秒間10万アクセス データの多様性 →非構造データが増えてきているため、RDBMSでは格納が困難 RDBMSの現状
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Getting Started Guide
We will start with a template of the project where all the data related functions have been replaced with empty stubs. Download and unzip pouchdb-getting-started-todo.zip. When dealing with XHR and IndexedDB you are better off running web pages from a server as opposed to a filesystem. To do this you can run: $ cd pouchdb-getting-started-todo $ python -m SimpleHTTPServer # for Python 2 $ python -m
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
RDBの機能をNoSQLで実現する（1）
NoSQLデータベースはRDBMSに比べて並列処理で性能を上げていけるという特長がある反面、単純なデータ構造しか扱えないとか、データの並べ替えなどが難しいという難点があります。今回からは、NoSQLを使いながらも、RDBMSが備える機能を部分的に実現する方法を解説していきます。（編集部） 高速な分、複雑なデータ加工が苦手なNoSQLデータベース 前回は、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）からデータを読み出す流れを詳しく見ていきました。問い合わせを受けてから結果セットを動的に作って返すRDBMSのやり方では、分散環境においては十分な処理性能を発揮できないということがご理解頂けたかと思います。 RDBMSはデータの結合や検索のほかにも、データ集計や並べ替えなど、SQLを使った問い合わせ内容に応じてさまざまな形にデータを加工する機能を備えています。多様な要求に応えてくれる問い合
第1回 NOSQLは「知る時代」から「使う時代」へ | Think IT
本連載では、オープンソースの分散KVS（Key-Value Store）である「okuyama」と、その関連技術について、4回にわたって解説します。 okuyamaは、クラウド時代のデータ・ストレージと言われる、「NOSQL」と呼ぶ部類に属するデータ・ストレージです。連載では、NOSQLが登場した背景や関連ソフトウエアの特色を整理したのち、okuyamaの概要と機能の紹介、そして実際にどのように配置・運用するか、などを解説します。 第1回: NOSQLは「知る時代」から「使う時代へ」 - NOSQLの登場した背景や特性、NOSQLの種別を紹介します。 第2回: NOSQLの新顔、分散KVS「okuyama」の機能 - 分散KVS「okuyama」の概要から機能の詳細までを解説します。 第3回: 分散KVS「okuyama」の使い方 - 実際にokuyamaを起動してから利用までの手順と運用
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