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
Nullのはなし(up用)
28. NULLは値じゃない id 顧客名 取引額 年齢 性別 1 福沢諭吉 10000 56 男 2 慶応義塾大学 10000 null null 3 樋口一葉 5000 20 女 4 野口英世 1000 41 男 5 野口英世記念館 1000 null null 29. NULLは値じゃない id 顧客名 取引額 年齢 性別 1 福沢諭吉 10000 56 男 2 慶応義塾大学 10000 3 樋口一葉 5000 20 女 4 野口英世 1000 41 男 5 野口英世記念館 1000 枠自体がない
Rdbms qpstudy-okuno
7. 集合の性質 ● 重複がない ● NULL がない – 実際に存在する値のみ ● 要素間に順序がない – 例え数値でも。 米国 中華人民共和国 日本 オーストラリア スウェーデン カメルーン 8. リレーションの構成部品 ● 見出し（ヘッダ）＋本体（ボディ） ● 見出し（ヘッダ、 headding ） – 属性の集合 – 集合なので順序はない ● 本体（ボディ） – ヘッダと同じ属性を持つ組（タプル）の集合 ● 属性（アトリビュート） – 名前と型（タイプ） ● 属性値 – 属性で定義された型を持つ値 – ≒ 列（カラム） ● 組（タプル） – ヘッダで定義された属性に対応した属性値の集合 – ≒ 行 9. リレーションのイメージ 見出し 国名 / 文字列 国番号 / 整数 本体 地域 / 文字列 国名：日本 , 国番号： 81, 地域：アジア 国番号： 86, 国名：中華人民共和国
第1回 大規模データではRDBMSのどこがボトルネックになるのか？ | gihyo.jp
RDBMSはオワコン？ 「右を向いても左を向いても“ビッグデータ”というキーワードが闊歩する時代に、いまさらRDBMSの話題？」 本連載のタイトルを見てそう思われたかもしれません。 「ディスクベースのRDBMSはオワコン、これからは○○（お好きなアーキテクチャを入れてください）の時代だ！」 とおっしゃる方もいるかと思います。 しかし、むしろ多くの企業がビッグデータに注目しているおかげで、RDBMS側でも大規模データを取り扱うニーズが増えています。 大規模データを取り扱う時にボトルネックとなる5つのポイント 数百ギガバイトといったレベルのRDBMSであれば、現場のエンジニアの方にとってはあたりまえの世界でしょう。しかし、テラバイトを大きく超えたデータを扱う場合には、ボトルネックの傾向が変化するのはご存じでしょうか。 次の図は、RDBMSにまつわるボトルネックを示したものです。 図1 大規
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
サービス終了のお知らせ
サービス終了のお知らせ
