Aquí completo lo descrito en el artículo Comparativa MongoDB vs MySQL: Conclusiones. Se muestra una selección de una segunda batería de tests y se añaden pruebas con una arquitectura de MongoDB usando varias máquinas en Sharding

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Breve presentación de las conclusiones a las que se llega después de haber realizado los tests de carga sobre MySQL y MongoDB.

Se muestran los resultados obtenidos y conclusiones para los diferentes tipos de pruebas

• de escritura
• de lectura
• funciones de agregación (las GROUP BY de SQL)

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Último de los tests de carga realizados. En este caso comparamos el tiempo que le lleva tanto a MySQL como a MongoDB obtener informes cuyos resultados requieren la lectura de todos los logs almacenados (unos 90 millones).

Para la realización de los tests de carga y su representación gráfica usamos JMeter y R.

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Cuarto artículo en el que comparo MongoDB con MySQL realizando tests de carga sobre una base de datos para una hipotética aplicación de análisis de logs de acceso a Internet.

En este caso comparamos el rendimiento en operaciones simultáneas de lectura y escritura con 50 usuarios.

Para la realización de los tests de carga y su representación gráfico usamos JMeter y R.

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Tercer artículo en el que comparo MongoDB con MySQL realizando tests de carga sobre una base de datos para una hipotética aplicación de análisis de logs de acceso a Internet.

En este caso comparamos el rendimiento en escritura con 50 usuarios simultáneos.

Para la realización de los tests de carga y su representación gráfico usamos JMeter y R.

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Segundo artículo en el que comparo MongoDB con MySQL realizando tests de carga sobre una base de datos para una hipotética aplicación de análisis de logs de acceso a Internet.

En este caso comparamos el rendimiento en lectura con 50 usuarios simultáneos.

Para la realización de los tests de carga y su representación gráfico usamos JMeter y R.

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Comparación de los tiempos de ejecución de 10 tests de insercion de datos lanzados contra una base de datos MongoDB y otra MySQL.

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Presentación y documentación del proyecto “An Open Source NoSQL solution for Internet Access Logs Analysis” (estudio e implementación de una solución NoSQL para el análisis de logs de acceso a Internet).

Se hace una breve descripción del trabajo realizado y se proporcionan enlaces para la descarga de la documentación y código fuente.

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Presentación y documentación del proyecto “An Open Source NoSQL solution for Internet Access Logs Analysis” (estudio e implementación de una solución NoSQL para el análisis de logs de acceso a Internet).

Se hace una breve descripción del trabajo realizado y se proporcionan enlaces para la descarga de la documentación y código fuente.

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Descripción del problema de reserva de memoria (y la solución ) que hemos tenido con MongoDB 2.0.6 al intentar insertar millones de registros.

Llegada a una cantidad de registros, las inserciones fallan con el error

ERROR:   mmap() failed for ...  
len: .... errno:12 Cannot allocate memory

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En este post hago algunas indicaciones que considero útiles sobre cómo he instalado MongoDB, cual es la configuración escogida y las herramientas que he añadido para monitorizarlo.

En particular he instalado MongoDB 2.0.6 sobre un servidor Linux SUSE Linux Enterprise Server 10, los drivers para PHP, Python y la herramiento de administración RockMongo

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Cuarto y último post sobre el estudio de tecnologías NoSQL que estoy haciendo. Qué es NoSQL y por qué nos planteamos su utilización.

Después de haber leído mucho aquí se hace una breve descripción de los servidores de bases de datos NoSQL más interesantes (MongoDB, CouchDB, Cassandra, HBase, Riak …) se describen los pros y los contras y se indica cuál hemos escogido y por qué.

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