MongoDB vs MySQL性能比較 - 中年engineerの独り言 - crumbjp
MongoDB Aggregation FWシリーズの最後 - Aggregation FW機能、SQLとの比較 - Aggregation FWの特徴と地雷 - （今回）MongoDB vs MySQL性能比較 Aggregation FWについては、大体、把握している情報を吐き出したと思う。 MongoDBのRDBMSライクな機能について性能を比較してみた。 その前に。。 NoSQL 基本的には、RDBMSから機能を削り、別の部分に特化することで ハイパフォーマンスを実現しながらも実用に耐える品質に仕上げたプロダクトである。 MongoDB vs Other NoSQL MongoDBはNoSQLの中では低速な部類に入る。 これは他のNoSQLに比べて豊富な機能が提供されているからで『RDBMSからJOINを除いた相当の機能』と言っても良いくらいの豊富さだ。部分的にはRDBMSを凌駕す
転職しました。。 - 中年engineerの独り言 - crumbjp
退職エントリーが流行の様なので・・・ ９月末付けで楽天を退社しました。 楽天は、６年間お世話になりました。 非常に働き易く良い会社だったと思います。 それまでは、長くても同じ職場には２年は居つかなかったのですが 特に大きな不満もなく、居心地が良すぎてツイツイ長居してしまった。 今までの職場ではやりたい事はスグやり終えてしまい、退屈でした。 楽天には沢山ありましたね。。やり切れないほどに・・・ 楽天台湾進出プロジェクト、インフォシークの大改修など 数多くの得がたい機会と経験をさせて頂き感謝しております。 さて、、では何故退社したのか？ 一言でというと 『私にとって楽天は大きく成り過ぎた』 大きな会社は必然的に動きが鈍くなります。 これは『誰が悪い』とか、『どうしたら良い』とかの問題ではありません。 組織が大きくなれば、それなりにガバナンスコストが上がり そのコストが時間に跳ね返るというだけの
MongoDBが適さないケース - 中年engineerの独り言 - crumbjp
> 原文(Why MongoDB is a bad choice for storing our scraped data) 私自身はMongoDBを推進する立場なのだが、確かにMongoDBに適さないケースはある。 闇雲に推進しても結局は全員がアンハッピーになるので、この様なネタもどんどん紹介していこうと思う。 この記事はMongoDBを徹底的に使い尽くしたエンジニアが書いている様で状況が良く解った。 ちょっと難しい所もあるので要点を意訳して、軽く解説を書いてみる。 （もちろん是非原文で読むのをお勧めする） 状況 最初はMongoDBでうまく動いていたが、だんだん苦労が増えてきて 元々のアーキテクチャを刷新するタイミングでMongoDBから別のプロダクトに乗り換える事にした。 システムの規模 詳しく書かれていないが、１ノード辺り数TBとあるのでSharding環境ではないかと思われる。
All in mongo の形態素解析エンジン - 中年engineerの独り言 - crumbjp
https://github.com/crumbjp/analysis/tree/master/monmorp About MONMORP MongoDB上で動作する ”とにかくお手軽な 形態素解析エンジンです。 MongoDBが立ち上がってる状態からなら、１０分程度で使える状態になります！！ MongoDBのコレクションを直接、形態素解析を掛ける事ができます。 結果は別のコレクションに保存するかJSON形式で標準出力に出力できます。 特徴 単純な辞書にマッチさせるだけでなく、ある程度、文法や活用形を判断しているので 正確な分割や、品詞の抽出ができます。 とはいえ、特に短い単語は難度が高く、混ざるケースもあります。（※下記既知の問題参照のこと） MongoDB上に辞書を持ち、外来語や数値などを検出して、解析中にも辞書をアップデートしながら解析します。 解析精度 速度よりも手軽さと精度を重視
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