Enron Email Dataset
This dataset was collected and prepared by the CALO Project (A Cognitive Assistant that Learns and Organizes). It contains data from about 150 users, mostly senior management of Enron, organized into folders. The corpus contains a total of about 0.5M messages. This data was originally made public, and posted to the web, by the Federal Energy Regulatory Commission during its investigation. The emai
CouchDBとMongoDBを比較してみた - Masatomo Nakano Blog
ドキュメント指向なKVSってことと、字面が似ていると言うことぐらいしか比較する意味がなさそうなCouchDBとMongoDBだけど、ここ2，3ヶ月で両方をそれなりに突っ込んで見てきたので比較してみた。実装面やパフォーマンス、ということよりはどちらかというと(私が感じる)思想的なものや、ユーザ側からの視点での比較。 共通するところ これはもう簡単に、 ドキュメント指向データベース - RDBMSのようなカラムと言ったものを持たずにスキーマレスで好きな情報を入れられる Javascript/JSONを使用 - データ自体もJSONというJavascript由来のフォーマットで持ち(MongoDBはJSONを元にしたBSONというものだが)、データベースのアクセスにはJavascriptを使用する スケールアウトするように考えられている NoSQLな流行 CouchDBの特徴 機能を限定している
CouchDBとMongoDBの使い分け - モジログ
CouchDBとMongoDBをしばらく使ってみて、その使い分けのポイントがわかってきたような気がするので、ちょっと書いてみたい。 CouchDBとMongoDBは、広く「NoSQL」と総称されている非SQL型データベースのうち、「ドキュメントデータベース」と呼ばれるカテゴリを代表する２つだ。ドキュメントデータベースとは、かんたんにいうと、JSONデータ（＝ドキュメント）をそのままデータベースに保存できるというもので、従来のRDBのような「スキーマ」がない。複数のテーブルを結合（join）するという使い方をせず、一意キーの指定や比較的単純なクエリーでJSONデータを取り出す。 ここでは詳しい話には踏み込まず、２つのデータベースの違いを私の主観で、ごく大雑把にまとめてみる。 まず、それぞれの強みを私の印象で３つずつ書くと、こんな感じだ。 CouchDBの強み： １）優れた管理画面「Futon
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