CouchDBとMongoDBを比較してみた - Masatomo Nakano Blog
ドキュメント指向なKVSってことと、字面が似ていると言うことぐらいしか比較する意味がなさそうなCouchDBとMongoDBだけど、ここ2，3ヶ月で両方をそれなりに突っ込んで見てきたので比較してみた。実装面やパフォーマンス、ということよりはどちらかというと(私が感じる)思想的なものや、ユーザ側からの視点での比較。 共通するところ これはもう簡単に、 ドキュメント指向データベース - RDBMSのようなカラムと言ったものを持たずにスキーマレスで好きな情報を入れられる Javascript/JSONを使用 - データ自体もJSONというJavascript由来のフォーマットで持ち(MongoDBはJSONを元にしたBSONというものだが)、データベースのアクセスにはJavascriptを使用する スケールアウトするように考えられている NoSQLな流行 CouchDBの特徴 機能を限定している
私がCouchDBを使わない理由 | taro-nishinoの日記 | スラド
私は家ではMongoDBを使用しています。では、何故RDBMS（種類は何でもいいですが）でないかと言いますと、家の外へ一歩でも出れば、やれORMがどうのこうの、スキーマがどうのこうの、SQLがどうのこうの、と日夜囲まれているのに、そんなもん家に入れたくないでしょう？ MongoDBはインタラクティブシェルとしてjavascriptシェルを持っているので、JSONでデータを格納出来ますし、今ややっとPerlドライバであるMnogoDB（元々は、ご存知Florian Ragwitz氏が手掛けられ、今のメンテナはKristina Chodorow女史です）が安定して来ましたので、Devel::REPLを使用すれば、Perlのハッシュのままインタラクティブに格納出来ます。私の個人的な記録はすべてMongoDBに放り込んでいます。卓上メモ代わりのようなもんです。 これを言うと必ず「じゃ、CouchD
CouchDBとMongoDB - 浜村拓夫の世界
NoSQL型のデータストアの一つとして、ドキュメント指向データベースがある。 ●NoSQL はてなブックマーク > タグ > nosql ↓ NoSQL データストアのデータモデル (グリッド協議会 第28回ワークショップ, December 17, 2009) RDBに代わるスケーラブルなデータモデルの必要性 - sdyuki-devel ●ドキュメント指向データベース 以前、CouchDBというデータストアがあることを知って、ドキュメント指向データベースに関心を抱いた。 ドキュメント指向データベース「CouchDB」 - 浜村拓夫の世界 ・ドキュメント指向データベースにはスキーマがなく、データベースを実際に使う前に厳密なスキーマを定義する必要がない。 最近、CouchDBの解説記事が増えてきたので注目を浴びているのだろう。 そして、CouchDBと比較されるデータストアの一つとして、M
グーグルの最新のデータセンターは非常識なほど進化している
昨日はITpro主催のイベント「ユーザー企業のためのエンタープライズ・クラウドフォーラム」に参加してきました。 日経コンピュータ 中田敦記者のセッション「みえてきたクラウドのコスト」では、グーグル、アマゾン、マイクロソフトの最新データセンターの動向を紹介してくれたのですが、これが非常に興味深い内容でした。セッションの内容からトピックを2つほど紹介します。 大規模データセンターは7倍効率がよい 1つ目は、日経コンピュータ2009年7月8日号で同記者が記事としても書いていることなのですが、データセンターの規模の経済について。1000台クラスの中規模データセンターと、5万台クラスのデータセンターを比較すると、大規模データセンターのほうが7倍も効率がよいというデータが示されています。 つまり、ユーザーがある大きさのコンピュータリソースを調達しようとするとき、大規模データセンターは中規模データセンタ
SimString - A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval
A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval SimString is a simple library for fast approximate string retrieval. Approximate string retrieval finds strings in a database whose similarity with a query string is no smaller than a threshold. Finding not only identical but similar strings, approximate string retrieval has various applications including spelling correction, fl
TwitterとDiggがNoSQLの「Cassandra」を選ぶ理由
スケーラブルなデータベースを実現する手段として「Sharding MySQL plus memcached」がよく知られる方法だとは、1つ前の記事「MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論」で紹介しました。 ちなみに「Sharding」（シャーディング）とは複数のデータベースにデータを分散して運用することで、ざっくりいえばShared Nothing的な分散データベース構成のことです（この記事で紹介する英文中には「Shared MySQL」（共有MySQL）との記述がありますが、これは恐らく「Sharded MySQL」（ShardされたMySQL）のミススペルではないと推測します）。 日本で（たぶん）もっともMySQLについて詳しく解説してあるブログ「漢(オトコ)のコンピュータ道」のエントリ「さらにMySQLを高速化する7つの方法」では、Sh
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