パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
NoSQLの現状
NoSQLは、たった4、5年で50から150の新しいデータベースを増やしました。nosql-database.orgは、そのようなデータベースを150程紹介しています。その中には、Object Databaseのように、非常に古いけれども、まだ強力な時代遅れのものも含まれていました。そして、もちろん、いくつかの興味深い合併があり、CouchDBとMembaseはCouchBaseになりました。この記事では、主要なシステムについて後ほど触れたいと思います。 多くの人々は、NoSQLの世界では大きな合併が起きていると考えてきました。ところが、本当はそうではありません。NoSQLは、ただ急激に増えただけであり、まだ増え続けています。プログラミング言語のようなコンピュータサイエンスのすべての分野と同様に、非常に多くのデータベースのギャップはますます広がっています。これはインターネット、ビッグデータ
redisドキュメント日本語訳 — redis 2.0.3 documentation
翻訳について¶ このドキュメントは、RedisのWiki(http://code.google.com/p/redis/wiki/)の内容を参考にしながら、構成などはSphinxに合わせつつ翻訳しています。また、必要に応じて、配布物の中のファイルなども引用しながら訳しています。
redisドキュメント日本語訳 — redis 2.0.3 documentation
翻訳について¶ このドキュメントは、RedisのWiki(http://code.google.com/p/redis/wiki/)の内容を参考にしながら、構成などはSphinxに合わせつつ翻訳しています。また、必要に応じて、配布物の中のファイルなども引用しながら訳しています。
Redis 使ってみました。
会社に転がってた、↓ の本をつらつらと眺めていて 今まで、よくわかっていなかった NoSQL という物に興味が湧いてきました。 上記の本は、そろそろ出揃った感のある NoSQL 系のデータストアエンジンを一通り並列に紹介してくれる本で、見て、軽くわかった気になるには最適です。 ただ、結局のところ、いつも使っている SQL と何が違うのかまでは読んだだけでは充分に理解できないよね、やっぱり試してみなくちゃね、という事で、使ってみました。 NoSQL と言えども、データストア！データを保存しなくては。入れるデータの元ネタに困りましたが、困った時は他人のふんどしを借りようと Twitter から適宜引っ張ってくる事にしました。キャズムを越えたらしいという噂の Twitter から URL を含んだツイートを引っ張りだして集計したら、世間で話題になっているネタが拾えそうかなと。誰かが勝手にデータを
『redis、それは危険なほどのスピード』
どうも、プラットフォームDivでエンジニアをやっている Wataru です。 最近３人目の子供が産まれて、産後自宅勤務をさせてくれた弊社はとてもいい会社だと思います。出産予定のあるエンジニアのかたは是非弊社に転職を。 さて、今回はRedisの紹介をさせて頂きたいと思います。 Redisってすごくマイナーなわけではないのですが、めちゃくちゃ便利なのにあまり注目されていないなーという印象があるので、これを機会に是非使ってみてもらえると嬉しいです。 Redisって何？Redisとは「remote dictionary server」から名前が付けられたオープンソースのkey-valueデータストアです。 MemcacheDB等のKVSとの最大の違いは、格納するバリューがデータ構造というところです。 つまり、リスト・セット・ハッシュなどのデータ構造で格納できるのでバリューに対してアトミックな操作が
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