Amazon S3のデータを直接検索できる「MongoDB Atlas Data Lake」正式リリース。データベースへの転送不要、MongoDBのクエリ言語を直接実行 MongoDBは、Amazon S3に保存されているデータをそのままデータベースへ転送することなく、直接MongoDBのクエリ言語で検索可能にするクラウドサービス「MongoDB Atlas Data Lake」の正式リリースを発表しました。 発表は同社がオンラインで開催したイベント「MongoDB.Live 2020」で行われました。 通常、データベースで検索や分析の対象となるデータはデータベース内に保存されているデータであるため、ファイルサーバやオブジェクトストレージなどに保存されているJSONデータやCSVファイルなどは、何らかの方法でデータベースへインポートする必要があります。 MongoDB Atlas Data
RedisやMongoDB、Kafka、Elasticsearchなどのオープンソースソフトウェアの開発元企業が、AWSなど大手クラウドベンダがそのオープンソースを用いたマネージドサービスを提供して大きな利益を上げていることに反発して、ライセンスを変更するなどで商用サービス化を制限する動きがあることは、今年の1月の記事で紹介しました。 Redis、MongoDB、Kafkaらが相次いで商用サービスを制限するライセンス変更。AWSなどクラウドベンダによる「オープンソースのいいとこ取り」に反発 この動きに対してGoogleは4月、Google Cloudにオープンソースベンダによるマネージドサービスを統合すると発表し、彼らとの戦略的提携という姿勢を打ち出しました。 [速報]Google、大手クラウドに不満を表明していたMongoDB、RedisらOSSベンダと戦略的提携。Google Clou
※ 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",
こんにちは、菊池です。 先日の AWS Black Belt Online Seminarでは、Amazon DocumentDBが紹介されました。 【AWS Black Belt Online Seminar】Amazon DocumentDB (with MongoDB Compatibility) その中で紹介されていたツール、DocumentDB Index Toolが気になったので試してみました。 DocumentDB Index Tool 紹介によると、MongoDBのIndexのエクスポートとDocumentDBとの互換性チェック、インポートが可能なようで、GitHubにて公開されています。 インストール 早速試してみます。実行した環境は、Amazon Linux 2で、ターゲットのMongoDBは以下の記事で用意した MongoDB 4.2RCです。 MongoDB 最新バ
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