Elasticsearch Nested Type vs Array Objects
Elasticsearchには、辞書形式のデータの配列（複数のプロパティを持つオブジェクトの配列）をインデックスする際に、Nested と言うフィールドタイプが用意されています。 インデックスする際にJSONデータの内容は同じでもNested型でマッピング定義されているのか？単にオブジェクトの配列としてマッピング定義されているのかで、検索やソートなどで動作が異なるので注意が必要です。と言うか検索要件によって使い分ける必要が有ります。 デフォルトのダイナミックテンプレートでは、単純にオブジェクトの配列としてマッピング定義されます。 Array Objects最初に、通常のオブジェクトの配列についての説明です。 BtoB向けのECサイトを例に、商品は顧客ごとに販売価格が異なる仕様だとします。 { "product_id": "A000001", "prices": [ { "customer_
MongoDBのインデックス２ - Carpe Diem
概要 MongoDBのインデックスにはIndex IntersectionやCovered Indexなんてのもあるので調べてみました。 環境 Ubuntu 14.04 MongoDB 2.6.8 Index Intersectionとは １つのクエリーで２つのインデックスを使ってくれる機能で、より効率的にクエリーを処理できる というもの。 簡単に言うと複合インデックスが必要なクエリをMongoDB側でうまくインデックスを組み合わあわせてよろしくやってくれる機能といった感じでしょうか。 基本的な使い方 db.collection.find({a: xxx, b: yyy}) といったクエリを投げるとき、最適なインデックスは ensureIndex({a: 1, b: 1}) ですが、Index Intersectionがあると ensureIndex({a: 1}) ensureIndex
第13回 MongoDBの性能 | gihyo.jp
はじめに 前回、前々回とMongoDBの非機能面に着目してきましたが、今回も非機能に着目して、MongoDBの処理性能について説明します。まず前半では、MongoDBの動作の中で処理性能に影響を与える動作を説明します。それをふまえた上で、後半では処理性能をどのように上げるかを説明します。 なお、今回はMongoDBを単体で使った場合の処理性能を考えています。レプリケーションやシャーディングを行った状態の処理性能については対象外とさせていただきます。 処理性能にかかわるMongoDBの動作 データアクセス MongoDBがどのようにデータにアクセスするかは、MongoDBの処理性能を考える上で非常に重要です。 MongoDBではデータファイルを仮想メモリにマッピング（Linuxではmmapという機能を利用）し、MongoDBのプロセスは仮想メモリにアクセスします。図1のように、アクセスするデ
MySQLでインデックスを貼る時に読みたいページまとめ(初心者向け） - Qiita
書いてあること インデックス…?INDEXって何それ(ﾟДﾟ)？レベルの人が 最低限、MySQLのクエリチューニングなどできるようになるための取っ掛かり／リンク集です。 初心者が取っ掛かりにする程度（あるいはそれ以下）にしか書いてないので、 深掘りしたい場合は、各リンクを読むことを推奨します。 INDEXって？ 超ざっくりいうと 作るとデータ参照が速くなるやつ 大量のレコードが入っているテーブルから1行のレコードを検索するのに 頭から順番に検索したら時間がかかります。 INDEXを作成すると、データテーブルとは別に検索用に最適化された状態でデータが保存されます。 このINDEXを使うことで、目的のレコードを迅速に見つけて取り出すことが可能になります。 ※デメリットもあるので注意！ ---- 2018.03.16 追記(コメントにて指摘いただいた内容を転写) ---- MySQL 5.6 で
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MongoDB〜その性質と利用場面〜
