This table shows us which companies the experts have worked at and in which capacity, however the addresses refer to the company rather then the expert or their specialty, this violates 3NF. Put simply, this can be remembered as "Everything must provide a fact about the key, the whole key, and nothing but the key, so help me Codd". (Codd being the scientist who coined these forms.) Now at this poi
MongoDB on AWS Guidelines and Best Practices April 2016 Amazon Web Services – MongoDB on AWS April 2016 Page 2 of 31 © 2016, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Notices This document is provided for informational purposes only. It represents AWS’s current product offerings and practices as of the date of issue of this document, which are subject to change without noti
Olery was founded almost 5 years ago. What started out as a single product (Olery Reputation) developed by a Ruby development agency grew into a set of different products and many different applications as the years passed. Today we have not only Reputation as a product but also Olery Feedback, the Hotel Review Data API, widgets that can be embedded on a website and more products/services in the n
2. 自己紹介 {"ID" ："fetaro" "名前" ："渡部 徹太郎" "経歴" ："学生時代は情報検索の研究(@日本データベース学会)" "仕事" ：{"昔":"証券会社のオントレシステムのWeb基盤", "今":"オープンソース全般"} "特技"：["サーバ基盤","Linux","KVM","ruby","MongoDB"] "エディタ"："emacs派" "趣味"："自宅サーバ" "MongoDB関連"：{ －"３年前に、友人の結婚式用のアプリを作った時に利用" －"技評記事「MongoDBでゆるふわDB体験」" －"日経SYSTEMS 8月号 「ドキュメント指向データベース」" } } 2 3. NoSQLの位置づけ • NoSQLはデータベースの中でも、 スキーマレス＆ビックデータが得意で、オンライン操作向け NoSQL • MongoDB • Cassandra • C
The mean stack is intended to provide a simple and fun starting point for cloud native fullstack javascript applications. MEAN is a set of Open Source components that together, provide an end-to-end framework for building dynamic web applications; starting from the top (code running in the browser) to the bottom (database). The stack is made up of: MongoDB : Document database – used by your back-e
MEANスタックは破壊的か
最近、MEANがイイという話をチラホラと耳にする。先日も次の記事がはてブで話題になっていた。 MEAN(MongoDB, Express, AngularJS, Node.js)スタックが優れている理由 - Mozilla Open Web Day in Tokyoを終えて - albatrosary's blog この記事の冒頭では、MEANはLAMPに変わる技術として紹介されているが、果たしてそれは正しいのだろうか。（この記事では、LAMPを例にとりつつJavaがどうのという記述があるので、恐らくはLAMPではなく既存のリレーショナルデータベースを用いたアーキテクチャ一般について述べたいのではないかと思う。）MEANについて少し思うところがあるので、今日はMEANの可能性について書き綴っておこうと思う。ただし、私自身MEANスタックと呼ばれるシロモノは使ったことがなく、構造を理解した上
MEANとは、LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)に変わる技術としてじわじわと注目されはじめているアーキテクチャです。このアーキテクチャMEAN(MongoDB, Express, AngularJS, Node.js)は、シンプルでかつ強力なアーキテクチャで、現在のJavaを利用したアプリケーション開発とは一線を画すところです。HTML5開発にとってJavaの役割が殆どなくなるというのも注目すべき点だと考えます。MEANで一般的に言われる注目すべき事項は次のところです： JavaScriptフルスタックである データモデルとしてクライアントからデータベースに至までJSON そして、この記事を書こうと思ったきっかけですが、2014/10/5(日) Mozilla Open Web Day in Tokyo | Mozilla Japan でのMEAN解説展示で、様
こんにちは。Tokyo Otaku Mode CTOの関根です。 Tokyo Otaku Modeでは、2013年8月からotakumode.com上にカート機能を追加し、決済までをワンストップでできる海外向けECサイトをスタートしました。 どういうシステム構成でotakumode.comが運用されているかを聞かれた時、「Node.js + MongoDBです」と答えると、エンジニアの皆さんは一様にびっくりします。特に驚かれるのが、MongoDBをメインのDBに使用している点です。信頼性に定評があるわけでなく、またNoSQLに対するライトなイメージが一般的にあるため、ECサイトのプロダクションとして使うことに疑問を持たれている方が多いのでしょう。 しかし、十分実用に耐え、日々機能追加が入り成長し続けるスタートアップの環境で、実際に1年間運用してきたECサイトがここにあることも事実です。 そ
ムック「データベース徹底攻略」 - MySQL/Redis/MongoDB/Redshift
最近発売された技術評論社のムック「データベース徹底攻略」に寄稿しました。 この本は、データベースのための本ということで、データベース設計、SQL、MySQL、Redis、MongoDB、Redshiftという代表的な要素技術についてのまとめとなっています。各プロダクト(MySQL、Redis、MongoDB、Redshift)については、現場で実際に本格的に使われている方々による記事なので大いに参考になると思います。 私は冒頭のまとめ記事を寄稿しました。詳細はぜひお手に取って読んでくださればと思います。ここでも自分が各技術を現時点でどのようにとらえているか、本ではいささか書きづらい内容について、最近流行りの言葉でもある「技術的負債」という観点も踏まえて書いておこうと思います。 ・MySQL (RDBMS) 私はMySQLの中の人でもありましたし、これまで至るところで話してきたので省略します
オープンソースのNoSQLデータベースであるMongoDBのイベント「MongoDB Tokyo 2013」が12月12日、秋葉原にある富士ソフトアキバプラザにて開催された。 10月には1億5000万ドルもの資金調達を受け、NRIによるサポートサービスが12月から開始されるなど、活発な活動を続けるMongoDB。来日したスタッフによるセッションや、国内企業で使用しているヘビーユーザーからの利用事例の紹介など、充実した内容で行われた。 Ian Daniel氏によるキーノート MongoDB社のテクニカルサポートマネージャーであるIan Daniel氏によるキーノートでは、はじめに日本での活動として、ユーザーコミュニティの「MongoDB JP」に750人以上が登録していることや、「丸の内MongoDB勉強会」で約50名のエンジニアが日々研究していること、2014年にはオープンソースカンファレ
19. MongoDBのIndex 商品名 ボールペン タグ 値段 日用品, 筆記用具 198 包丁 日用品, 刃物, キッチン 2980 バナナ 食料品, 果物 348 ほうれん草 食料品, 野菜 98 牛乳 食料品, 148 食料品で200以下の商品を取得 20. MongoDBのIndex 商品名 タグ 値段 ボールペン 日用品, 筆記用具 198 包丁 日用品, 刃物, キッチン 2980 バナナ 食料品, 果物 348 ほうれん草 食料品, 野菜 98 牛乳 食料品, 148 商品・テーブル CREATE TABLE 商品 ( id INT PRIMARY, 商品名 VARCHAR(100) ); タグ・テーブル CREATE TABLE タグ ( 商品id INT, タグ名 VARCHAR(100), 値段 INT, KEY(タグ名,値段) ); 食料品で200以下の商品 商品
MongoDB is easy to make fun of. The global write lock (now just a database-level write lock, woo). The non-durable un-verifiable writes. The posts about how to scale to Big Data, where Big Data is 100gb. It makes more sense when you look at how the underlying storage layer is implemented. Basically, MongoDB consists of a collection of mmap’d linked lists of BSON documents, with dead simple B-tree
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