pg_nosql_benchmark - 日々の記録 別館
昨年、PostgreSQL 9.4-betaバージョンの頃から、なんとなくJSONB型を追ってきたわけですが、最近はライバル(?)であるMongoDBとの比較なんかもやってまして、今日はちょっとしたベンチマークで性能を比較してみましたよっと。 pg_nosql_benchmark このベンチマーク、昨年にEnterpriseDB社がGithub上で公開したベンチマークです。 GitHub - EnterpriseDB/pg_nosql_benchmark: A tool which can be used to benchmark PostgreSQL (JSONB) and MongoDB (BSON) で、このベンチマーク結果を公開してるわけですが、ホントにそんなに差があるのかと、若干疑問は持っていたわけです。 なので、件数的には小スケールではあるけど、手元にあるVM環境でも、このベン
MEAN(MongoDB, Express, AngularJS, Node.js)スタックが優れている理由 - Mozilla Open Web Day in Tokyoを終えて - albatrosary's blog
MEANとは、LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)に変わる技術としてじわじわと注目されはじめているアーキテクチャです。このアーキテクチャMEAN(MongoDB, Express, AngularJS, Node.js)は、シンプルでかつ強力なアーキテクチャで、現在のJavaを利用したアプリケーション開発とは一線を画すところです。HTML5開発にとってJavaの役割が殆どなくなるというのも注目すべき点だと考えます。MEANで一般的に言われる注目すべき事項は次のところです： JavaScriptフルスタックである データモデルとしてクライアントからデータベースに至までJSON そして、この記事を書こうと思ったきっかけですが、2014/10/5(日) Mozilla Open Web Day in Tokyo | Mozilla Japan でのMEAN解説展示で、様
NoSQLの現状。これまでの成功と失敗
NoSQLの登場は、「データベースといえばリレーショナルデータベース」という状況を大きく変えました。リレーショナルデータベースと比べて高速でスケーラビリティに優れたNoSQLデータベースは登場当初から注目されましたが、一方でいまに至るまでさまざまな種類の製品が登場して混沌としているようにも見えます。 （作者 Stefan Edlich、翻訳者 大田 緑 - (株)チェンジビジョン、投稿日 2013年1月1日） NoSQLは厳しい批判に少なくとも4年間さらされてきました。そして、今、NoSQLの現状について中間報告する時がやって来ました。NoSQLの周辺ではいろいろなことが起こったため、全体像をつかんで、どのような目的を達成したか、また、NoSQLはどこで失敗したかを評価するのは簡単なことではありません。 様々な分野において、NoSQLは産業的にも学問的にもかなり成功をおさめてきました。大学
Cassandra、MongoDB、Redisなど主要NoSQL比較 | gihyo.jp
濃縮還元オレンジニュース Cassandra、MongoDB、Redisなど主要NoSQL比較 ハンガリーの企業でCTOを務めるKristof Kovacs氏による記事です。各主要NoSQLプロダクトについて機能比較や利用ケースなどをまとめています。この記事ではCassandraやRedisなど6つのプロダクトを挙げています（表1）。 CouchDBは使い勝手に優れており、双方向レプリケーションやリアルタイム更新をサポートしています。Redisは非常に高速なことが売りで、トランザクションや変更監視の機能が備わっています。Cassandraは書き込みが読み込みよりも速いことから銀行や金融などのリアルタイムなデータ解析が必要になる分野で実力を発揮し、Cassandraと同じくJavaで作られているHBaseは億単位の行と数百万のカラムというBig Dataを扱え、月に1,000億を
groovyとMongoDBのまとめ
ApacheAmbari (6) ApacheCamel (5) ApacheClick (43) ApacheCommonsCompress (9) ApacheCommonsCSV (6) ApacheCommonsEmail (1) ApacheCommonsMath (5) ApacheCommonsNet (18) ApacheCommonsVFS (10) ApacheDerby (16) ApacheHBase (2) ApacheHttpClient (81) ApacheJackrabbit (7) ApacheMetaModel (12) ApacheOpenNLP (1) ApachePhoenix (6) ApachePOI (44) ApacheSqoop (4) ApacheTika (3) ApacheWicket (1) ApacheZooKeeper (8
ムック「データベース徹底攻略」 - MySQL/Redis/MongoDB/Redshift
最近発売された技術評論社のムック「データベース徹底攻略」に寄稿しました。 この本は、データベースのための本ということで、データベース設計、SQL、MySQL、Redis、MongoDB、Redshiftという代表的な要素技術についてのまとめとなっています。各プロダクト(MySQL、Redis、MongoDB、Redshift)については、現場で実際に本格的に使われている方々による記事なので大いに参考になると思います。 私は冒頭のまとめ記事を寄稿しました。詳細はぜひお手に取って読んでくださればと思います。ここでも自分が各技術を現時点でどのようにとらえているか、本ではいささか書きづらい内容について、最近流行りの言葉でもある「技術的負債」という観点も踏まえて書いておこうと思います。 ・MySQL (RDBMS) 私はMySQLの中の人でもありましたし、これまで至るところで話してきたので省略します
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
The document discusses graph databases and their properties. Graph databases are structured to store graph-based data by using nodes and edges to represent entities and their relationships. They are well-suited for applications with complex relationships between entities that can be modeled as graphs, such as social networks. Key graph database technologies mentioned include Neo4j, OrientDB, and T
MongoDBの日時 - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
MongoDBの日時（date型）は、UNIXエポックからのミリ秒だそうです。 http://docs.mongodb.org/manual/reference/bson-types/#date より： the number of milliseconds since the Unix epoch (Jan 1, 1970). ミリ秒はちょっと珍しいかな。UNIXエポックからの秒ならよく使われていて、たとえばこのはてなダイアリーのエントリーIDがそうです。この値は、コマンドラインから次のようにして確認することもできます。 $ date +%s 1381302493 表示された値（秒単位）に000を付ければMongoDBのdate型になります。mongoimportやmongoexportで使う特殊なJSON形式なら、次のように予約フィールド名$dataを使って日時を表すことができます。 {
ももクロスライダーで測る Redis vs MongoDB on Heroku 第二弾 - from scratch
今日はみどりの日らしく、ももクロスライダーも緑の話が活発です。 さてさて、前回に続いてRedisの話です。 危険なほど速いと言われていますが、実際の実力はどうなのか気になるところです。 確かに他の参考記事を見ると、かなり高速なようです。 redis、それは危険なほどのスピード｜サイバーエージェント 公式エンジニアブログ FreeBSDで，mongoDB V.S. Redis - なぜか数学者にはワイン好きが多い じゃーって事で、RedisとMongoDBをベンチマーク比較してみました。 結論から言うと、Redisはやっぱり鬼のように速いです。 ベンチ方法 RedisとMongoにtwitpicから取得してきた ももクロの画像に関するデータを入れておき、それを取り出す処理がどちらが早いかだけを計測しています。更新系の操作も高速なようですが、ももクロスライダーは今は更新系の操作がないので、これ
MongoDBが適さないケース - 中年engineerの独り言 - crumbjp
> 原文(Why MongoDB is a bad choice for storing our scraped data) 私自身はMongoDBを推進する立場なのだが、確かにMongoDBに適さないケースはある。 闇雲に推進しても結局は全員がアンハッピーになるので、この様なネタもどんどん紹介していこうと思う。 この記事はMongoDBを徹底的に使い尽くしたエンジニアが書いている様で状況が良く解った。 ちょっと難しい所もあるので要点を意訳して、軽く解説を書いてみる。 （もちろん是非原文で読むのをお勧めする） 状況 最初はMongoDBでうまく動いていたが、だんだん苦労が増えてきて 元々のアーキテクチャを刷新するタイミングでMongoDBから別のプロダクトに乗り換える事にした。 システムの規模 詳しく書かれていないが、１ノード辺り数TBとあるのでSharding環境ではないかと思われる。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Jepsen: PostgreSQL, Redis, MongDB および Riak の分割耐性をテストする
Mongo dbを知ろう