後悔しないもんごもんごの使い方 〜サーバ編〜
12. データ構造 { "_id" : "45feae009015221f", "45feae009015221f" : { "name" : "あきひろ", "job" : { "level" : 15, "exp" : 24 } } } 13年8月1日木曜日 13. データ構造{ "_id" : "45feae009015221f", "45feae009015221f" : { "name" : "あきひろ", "job" : { "level" : 15, "exp" : 24 }, "subjob" : { "level" : 1, "exp" : 1 } } } 13年8月1日木曜日
第3回 MongoDB勉強会 ダイジェスト
「第3回 MongoDB 勉強会 in Tokyo」 : ATND 先週土曜日（2011年5月14日）にフューチャーアーキテクトさんのセミナールームにて行われたMongoDBの勉強会に行ってきました。 MongoDBの仕様・機能などの体系的な話からチューニングの話、開発に利用する話、プロダクションとして運用している話と、バランスよくまとまっていてとても勉強になりました。 RDBとの違いや特有の挙動をきちんと把握して利用すれば、十分プロダクションで利用出来るというビジョンが見えました。 詳細は各発表者の方のスライドを見るとわかると思いますが、当日会場でメモしたものでダイジェスト的にまとめました。 MongoDB勉強会は毎月開催（予定）しているそうなので、興味を持たれた方は是非参加して見てください。 MongoDBコミュニティー：MongoDB JP | Google グループ 【発表1】Mo
MongoDBの薄い本(The Little MongoDB Book) - cuspy diary
Karl Seguinさんの「The Little MongoDB Book」を和訳しました。 この本はMongoDBの基礎を実際に手を動かして学ぶチュートリアルです。 MongoDBの基礎から、データモデルの設計方法、MapReduceなど幅広い内容をカバーしています。 また、特別MongoDBに興味が無くても筆者のNoSQLへの考え方は一読の価値があるだろう。 ダウンロードPDF版 the-little-mongodb-book-ja.pdf epub版 the-little-mongodb-book-ja.epub(あんまりきれいに組版できてないけど…) 誤訳などあれば @hamano まで ソースはこちら: https://github.com/hamano/the-little-mongodb-book 更新履歴2012/04/17 v1.0 初版公開。 2012/06/15 v
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データモデリング技法
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
Google App Engineのデータストアに一貫性と可用性のオプションが追加
グーグルは「Google App Engine Blog」にて、データストアに2つの新機能、Eventual Consistency（結果整合性）とDatastore Deadline（データストアデッドライン）を追加したことを明らかにしました。これにより開発者は、データの一貫性と可用性のどちらを重視するのか、選べるようになりました。 プライマリが落ちていたらコピーを他のデータストアから取得 Google App Engine Blog: Read Consistency & Deadlines: More control of your Datastore Eventual Consistency（結果整合性）オプションは、プライマリのデータストア以外のデータストアにコピーされたデータを読み込むことを許すオプションです。 グーグルの解説によると、これまでのGoogle App Engin
Visual Guide to NoSQL Systems - Nathan Hurst's Blog
There are so many NoSQL systems these days that it's hard to get a quick overview of the major trade-offs involved when evaluating relational and non-relational systems in non-single-server environments. I've developed this visual primer with quite a lot of help (see credits at the end), and it's still a work in progress, so let me know if you see anything misplaced or missing, and I'll fix it. Wi
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
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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私の考えるドキュメント指向
「Apache CouchDB 1.0」リリース Erlangで記述されたドキュメント指向データベース