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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
MongoDBを今日から始めるためのドキュメント - Masatomo Nakano Blog
追記: 最新情報はこちらです。 MongoDBが流行ってきてる風なので、これだけ読んでおけばMongoDBの雰囲気がわかるだろうってところを、日本語訳が終わっているところから集めてみた。 なるべく順に読めるように並べたつもりだけど、前後してるところもあると思うので、とりあえず読み進めるのをお勧め。 まず、何はなくとも、 コレクション (Collections) 次にコレクションを触るためのシェル。MongoDBのシェルというのは、RDBMSでいうとSQLを直接叩くところで、PostgreSQLのpsqlコマンド, MySQLのmysqlコマンドみたいなもの。 実際にMongoDBを使って開発する場合、直接MongoDBを操作するよりも、各言語(PHPとかRubyとかJavaとか)のマッパー経由で使うことが多いとは思う。しかし、SQLを知らないとO/Rマッパーを使いこなすのが難しいように、シ
MongoDBで位置情報お手軽検索。あとついでにPython
MongoDB使ってますかー？便利ですよー？ 最近、位置情報を処理するのにこのMongoDBを使っています。何故Mongoかと言うと 「この位置から500m以内の施設情報をヨコセ」 といった検索が超簡単にできるから。 論より証拠。 MongoDBには[緯度、経度]といった配列を含むデータをつっこんでおきます。こんな感じ。 [js] db.test.save({‘id’:’hoge’, ‘place’:’新宿駅’, ‘loc’:[35.690921, 139.700258]}); db.test.save({‘id’:’hoge’, ‘place’:’スタジオアルタ’, ‘loc’:[35.69271580036533, 139.70121502876282]}); db.test.save({‘id’:’test’, ‘place’:’東京都庁’, ‘loc’:[35.6894743099
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
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