MongoDB : C++ で書かれた高速なドキュメント指向DB - ヽ( ・∀・)ノくまくまー(2009-07-02)
require 'rubygems' ###################################################################### ### ActiveRecord (PostgreSQL) require 'active_record' ActiveRecord::Base.establish_connection(:adapter=>"postgresql", :database=>"jpop", :user=>"maiha") module PG class Song < ActiveRecord::Base # Indexes: "index_songs_singer" btree (singer) end end # p PG::Song.count # => 64482 ##############################
MongoDBでmemcachedのincr/decrのようなことをやりたい - スコトプリゴニエフスク通信
下記の「リアルタイム分析にMongoDBを使う」という内容のエントリに触発されて自分でも試してみた。Using Mongo for Real-Time Analyticshttp://www.10gen.com/blog/2009/3/using-mongo-for-real-time-analytics"upsert"と"$inc"を使えばいいということなので、とりあえず次のようなコードを書いてみる。 # -*- coding: utf-8 -*- from pymongo.connection import Connection conn = Connection() db = conn.test_db collection = db.test_collection # 最初にキーを消しておく collection.remove({'key': 'SPAM'}) # この時点でキーSP
MongoDBのパフォーマンスをBerkeley DB, H2, MySQLと比較 - kaisehのブログ
スキーマレスのドキュメント指向データベース、MongoDBがとても面白そうだったので、Javaから使用した場合のパフォーマンスを計測してみました。 MongoDBはCouchDBに似たデータベースで、任意のオブジェクトを保存できますが、MVCCやREST APIを採用しないことで高パフォーマンスを追求しているようです。インデックスやレプリケーションのサポートも充実しています。 RDBMSをKey-Value Storageとして使う場合のパフォーマンス計測（H2, MySQL編） - kaisehのブログ 前に上記のエントリーでBerkeley DB, H2, MySQLのパフォーマンスを比較したことがあるのですが、そのときと同等の条件になるようにして計測しました。 具体的な計測方法は以下の通りです。 Mac OS 10.5.7, 2GHz Intel Core 2 Duo, 4GB Me
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MongoDB 3.0.8 is released - MongoDB Blog
