This article is about the software type. For deployed applications of the software type, see Full-text database. This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed. Find sources: "Document-oriented database" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (June 2025) (Lea
Amazonがライセンス変更した「Elasticsearch」をフォークしオープンソース版として提供続行することを決定
Amazonが、検索・分析エンジンの「Elasticsearch」、およびElasticsearchと連携してデータ解析を行う「Kibana」について、オープンソースで今後も利用し続けられるように、Apache License Version 2.0ライセンス版をフォークすることを決定しました。 Stepping up for a truly open source Elasticsearch | AWS Open Source Blog https://aws.amazon.com/jp/blogs/opensource/stepping-up-for-a-truly-open-source-elasticsearch/ Elastic 社による Elasticsearch および Kibana のライセンス変更にともなう AWS の対応方針のご案内 | Amazon Web Servi
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TensorFlowのような機械学習にはデータベースは必要不可欠です。ただ、このデータベースについての知識がゼロでしたので、まずはRDBMSからNewSQLまでの初心者向けの知識を簡単にまとめてみました。データベースに関わっている人からすれば当たり前の内容です RDBMS RDBMS(リレーショナルデータベース管理システム)は、下記のMySQLなどに代表されるRDB管理のための専用ソフトウェアです。RDBは、データを「行」と「列」からなる２次元の表（テーブル）形式で表し、複数の表と表の間でデータ同士を関連付け（リレーションシップ）を行う
特徴
Amazon DynamoDB は、キーバリューモデルとドキュメントデータモデルをサポートするサーバーレス NoSQL データベースサービスです。デベロッパーは DynamoDB を使用して、小規模から始めてグローバルにスケールできる最新のサーバーレスアプリケーションを構築できます。DynamoDB は、自動水平スケーリングにより、事実上あらゆるサイズのテーブルをサポートするようにスケールされます。 可用性、耐久性、フォールトトレランスは組み込まれており、オフにすることはできないため、これらの機能に合わせてアプリケーションを構築する必要がありません。 DynamoDB は、従来のリレーショナルデータベースであれば高い負荷を生じさせていた高パフォーマンスのインターネット規模のアプリケーションを実行するように設計されています。10 年以上にわたって先駆的なイノベーションに投資してきた Dyna
ドキュメント指向データベースの概要 リレーショナルデータベースでは、データを表形式で保存します。そのため、表にしやすいデータであれば、効率よく管理することができます。 しかし、世の中全てのデータを表にできるかと言えば、そうではありません。そのようなデータをリレーショナルデータベースで管理しようとすると、どうしても無理が生じてしまいます。その結果、プログラムを組むのが難しくなったり、処理に時間がかかるようになったりしてしまいます。 このような中で、柔軟な構造でデータを扱えるようなデータベースとして、「ドキュメント指向データベース」と呼ばれるデータベースが出てきました。 ドキュメント指向データベースでは、1件分のデータを「ドキュメント」と呼びます。また、個々のドキュメントのデータ構造は自由で、データを追加する都度変えることができます（図1）。リレーショナルデータベースとは違って、事前にテーブル
はじめに 本ブログリレーについて 当エントリは弊社コンサルティング部による『AWS 再入門ブログリレー 2019』の4日目のエントリです。昨日はKitano Yuichiによる「Amazon SES」でございました。 このブログリレーの企画は、普段AWSサービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、 今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 AWSをこれから学ぼう！という方にとっては文字通りの入門記事として、またすでにAWSを活用されている方にとってもAWSサービスの再発見や2019年のサービスアップデートのキャッチアップの場となればと考えておりますので、ぜひ最後までお付合い頂ければ幸いです。 では、さっそくいってみましょう。本日のテーマは『Amazon DocumentDB』です。 目
MongoDBはRDBMSではなく、いわゆるNoSQLと呼ばれるデータベースに分類されるものである。RDBMSのようにレコードをテーブルに格納するのではなく、「ドキュメント」と呼ばれる構造的データをJSONライクな形式で表現し、そのドキュメントの集合を「コレクション」として管理する（このデータの物理的な格納はBSONと呼ばれるJSONのバイナリ版といえる形式で行われる）。コレクションはRDBMSのような固定的なスキーマを持たない。ドキュメントには複雑な階層構造を持たせることもでき、それらの構造に含まれるフィールドを指定したクエリやインデクス生成も簡単な指定によって行える。RDBMSのように高度な結合操作を効率的に行うことはできないが、データの追加・更新・削除・クエリは高速に行うことができる。また、アプリケーションは自身の構造やデータ型に合った自然な形でデータを格納することができるため、扱う
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Amazon DocumentDB（MongoDB 互換のドキュメントデータベース）| AWS
Amazon DocumentDB - Wikipedia