非リレーショナルデータベースが結合演算を扱えない、、、という誤解を解く。 - Web屋の人の日記 || WebJourney 開発ログ
明日の勉強会の準備をしていたら、今回の本の範囲外ですが、ちゃんとまとめておかないと、というところを思い出したので書いておきます。だいぶ前に書いた気がしないでもないけど。 CouchDBではMapReduceを工夫することで関係モデルの結合演算を扱えます。なぜかKVSと一緒くたにされて、JOINができないから、だのなんだのいわれますが、SQLの関係演算の本質(? ... いや知らないけど)を見極めていれば、CouchDBのMapReduceであらかたの演算ができます。 という話。だったら非リレーショナルデータベースっていうなよ、という話は抜きです。だってリレーショナルデータベースっていうとめんどくさいことになるんだもの。 まずは普通に外部結合 ブログエントリとブログのコメントのリレーション、だとエンタープライズ脳の人が納得しないようなので、取引伝票と取引明細でいきます。 まずは、取引伝票 {
カラムナデータベース（列指向データベース）とデータベースの圧縮機能について、マイケル・ストーンブレイカー氏が語っていること
カラムナデータベース（列指向データベース）とデータベースの圧縮機能について、マイケル・ストーンブレイカー氏が語っていること データベースの高速化技術の1つに、データの圧縮があります。データを圧縮して扱うことでディスクアクセスとI/Oが減少し、データへのアクセス速度が向上するのです。最近のCPUコア数の増大やメモリ単価の下落はデータ圧縮と伸長にかかるオーバーヘッドのコストを相対的に小さくしており、それもこの技術に有利に働いています。 Ingresの開発者であり、InformixのCTOなどデータベースベンダの要職を歴任、データベース研究者として大御所ともいえるマイケル・ストーンブレイカー氏が、データベースにおけるこのデータ圧縮と伸長処理について、ブログ「The Database Column」のエントリ「"Just in Time" Decompression in Analytic Dat
Lux IO - Yet Another Fast Database Manager
Lux IO is a yet another fast database manager. It supports B+-tree and Array index in either cluster or non-cluster index. It's originally designed for storing large expanding data as a value in Lux Search Engine, but it's also pretty fast for small and a large number of data. Fast key lookup (B+-tree, Array) Support both clustered and non-clustered index mmap(2) the whole index structure in clust
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