ドキュメント指向データベースと列指向データベース
ドキュメント指向データベースの概要 リレーショナルデータベースでは、データを表形式で保存します。そのため、表にしやすいデータであれば、効率よく管理することができます。 しかし、世の中全てのデータを表にできるかと言えば、そうではありません。そのようなデータをリレーショナルデータベースで管理しようとすると、どうしても無理が生じてしまいます。その結果、プログラムを組むのが難しくなったり、処理に時間がかかるようになったりしてしまいます。 このような中で、柔軟な構造でデータを扱えるようなデータベースとして、「ドキュメント指向データベース」と呼ばれるデータベースが出てきました。 ドキュメント指向データベースでは、1件分のデータを「ドキュメント」と呼びます。また、個々のドキュメントのデータ構造は自由で、データを追加する都度変えることができます（図1）。リレーショナルデータベースとは違って、事前にテーブル
AWS再入門ブログリレー Amazon DocumentDB編 | DevelopersIO
※ DocumentDB開発者ガイドより引用（一部追加、抜粋） 例:ふたつのドキュメントが格納されていますが、その構造は同じではありません { "_id" : ObjectId("5d18760d11a12c05cac220e1"), "name" : "kazue", "age" : 32, "like" : [ "music", "soccer" ] } { "_id" : ObjectId("5d18765911a12c05cac220e2"), "name" : "yamada", "age" : 25, "job" : "sales", "birthplace" : "Osaka" } 例:各ドキュメントは要素(フィールド)を自由に追加、削除できます { "_id" : ObjectId("5d18760d11a12c05cac220e1"), "name" : "kazue",
[DMS] MongoDBからRDS MySQLへのレプリケーションを試す | DevelopersIO
こんにちは、菊池です。 MongoDBからのDMSレプリケーション、S3ターゲットに続きMySQLでも試してみました。これまでの記事は以下を参照ください。 Database Migration Service の Source に MongoDB が選択可能になりました！ [DMS] MongoDB Sourceのマイグレーションモードを比較する [DMS] MongoDB：テーブルモードのデータパターン検証 検証 SourceとしてEC2で動作するMongoDBのレプリカセット、TargetとしてRDS MySQLインスタンスを利用します。 Source MongoDB 3.4.2 レプリケーションモード：テーブルモード Target RDS for MySQL 5.6.27 初期データのマイグレーション まずはデータを1つMongoDBに挿入し、レプリケーションを実行します。 s0-r
![[DMS] MongoDBからRDS MySQLへのレプリケーションを試す | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e59904c0a159dfc457327d272461b59b3bdf7ae8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F01%2Feyecatch_dms.png)
MongoDBのShardingを試してみる
普段MongoDBのReplicaSetsを使ってるのですが、 今後件数が増えてきたらShardingとかしなきゃだよなー、と。 で、その時に困るのが、”預言者じゃねーしデータの偏りなんて予測できにゃい”的な。 ちょっとみてくとMongoDBはチャンクというある程度のまとまった単位でデータを保持して、 それを手動でもサクっと動かせますよ、と。そんな背景でチョロっとやってみます。 ■ MongoDBのバージョンは2.2が出たよんって事なので。 $ /usr/local/mongodb/bin/mongod –version db version v2.2.0, pdfile version 4.5 ちなみに32ビットのVirtualBox上のUbuntu1インスタンスで検証しやす。。 ■ データ格納用のディレクトリを作ります。 ほんとはもっといっぱい立ち上げたかったんだけどmongodは2イ
Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase comparison :: Software architect Kristof Kovacs
Hello, I’m Kristof, a human being like you, and an easy to work with, friendly guy. I've been a programmer, a consultant, CIO in startups, head of software development in government, and built two software companies. Some days I’m coding Golang in the guts of a system and other days I'm wearing a suit to help clients with their DevOps practices. While SQL databases are insanely useful tools, their
7つのデータベース 7つの世界 | オーム社 eBook Store
近年、伝統的なRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）ではない、いわゆるNoSQL系の次世代DBMSが、クラウド上で動く分散アプリケーションの普及を背景に台頭しつつあります。しかし、さまざまな実装が群雄割拠しており、導入しようにもどこから手をつけたらよいか分かりにくい状態です。 本書は、NoSQL系DBMSに関心がある技術者を対象として書かれた“Seven Databases in Seven Weeks: A Guide to Modern Databases and the NoSQL Movement”（Pragmatic Bookshelf, 2012）の日本語訳です。特徴的な7種類の次世代DBMSのエッセンスを体験しながら学べる構成となっており、ひととおりの概念を理解したい人に最適です。
トータルの人件費を安くできる--デファクトの可能性もある「MongoDB」の勘所
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 「MongoDB」はNoSQLの中でもドキュメント型NoSQLに分類されます。MongoDBは他のNoSQLと同様に、リレーショナルデータベース（RDBMS）と比較してビックデータや非構造データの処理が得意といった特徴がありますが、ここではそういったNoSQLの一般的な特徴の紹介は割愛し、他のNoSQLとは違うドキュメント型NoSQLならではの特徴、そしてMongoDBならではの特徴を紹介します。 ドキュメント型ならではの特徴 ドキュメント型NoSQLではデータとして階層型データ構造であるJSONを扱います。図1にRDBMSのリレーショナルデータ構造、キーバリューストア（KVS）のキーバリューデータ構造、ドキュメント型NoSQLのJSO
MongifyでMySQLからMongoDBへの移行しちゃう - 256bitの殺人メニュー
このエントリは、MySQL Casual Advent Calendar 2015 16日目のエントリです。 ※このエントリは個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません どうもどうも乙カレー様です。桑野です。 前回は、このようなブログを書いてアレだったわけですが、さて今回こそはちゃんとブログ書こうと思ってアドベントカレンダーのページ見なおしたらなんか書いてあるんですよね。 またかよ。MySQLだっつってんだろ。 ということで何書こうかなと思ってたんですが、ネタ記事としてMongifyというRubyのプロダクトでMySQLからMongoDBへの移行しちゃうのをやろうかと思います。 誰得なのかということであれば俺得です(∗ᵒ̶̶̷̀ω˂̶́∗)੭₎₎̊₊♡ｳｹﾄﾚｨ! 今度こそ怒られないかな、、、(;´Д｀)ﾊｧﾊｧ ちゅーわけでテストテーブル作ってみる。 まずは移行元のMySQL
MongoDB - Wikipedia
MongoDBはRDBMSではなく、いわゆるNoSQLと呼ばれるデータベースに分類されるものである。RDBMSのようにレコードをテーブルに格納するのではなく、「ドキュメント」と呼ばれる構造的データをJSONライクな形式で表現し、そのドキュメントの集合を「コレクション」として管理する（このデータの物理的な格納はBSONと呼ばれるJSONのバイナリ版といえる形式で行われる）。コレクションはRDBMSのような固定的なスキーマを持たない。ドキュメントには複雑な階層構造を持たせることもでき、それらの構造に含まれるフィールドを指定したクエリやインデクス生成も簡単な指定によって行える。RDBMSのように高度な結合操作を効率的に行うことはできないが、データの追加・更新・削除・クエリは高速に行うことができる。また、アプリケーションは自身の構造やデータ型に合った自然な形でデータを格納することができるため、扱う
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Amazon DocumentDB（MongoDB 互換のドキュメントデータベース）| AWS
Amazon DocumentDB - Wikipedia
Express.jsとMongoDBでページネーションする - Qiita
Memcached, MongoDB, Redis, DynamoDB 簡易比較 - Qiita
GitHub - pubkey/rxdb: A fast, local first, reactive Database for JavaScript Applications https://rxdb.info/
GitHub - mongodb/mongoid: The Official Ruby Object Mapper for MongoDB
脱初心者！MongoDB中級編一覧
GitHub - rwynn/monstache: a go daemon that syncs MongoDB to Elasticsearch in realtime. you know, for search.
GitHub - forward3d/uphold: A tool for programmatically verifying database backups
MongoDB
TechCrunch | Startup and Technology News
