データベースとしてのNoSQL（MongoDB）とLucene（またはSolr）
ドキュメントベースのデータベースに基づいて成長するNoSQLの動きに伴い、最近、MongoDBを検討しました。Lucene（およびSolrのユーザー）と同様に、アイテムを「ドキュメント」として扱う方法との驚くべき類似性に気づきました。 それで、質問：Lucene（またはSolr）よりもNoSQL（MongoDB、Cassandra、CouchDBなど）を「データベース」として使用する理由は何ですか？ 私が（そして他の人も確実に）答えを探しているのは、それらのいくつかの詳細な比較です。リレーショナルデータベースのディスカッションは、目的が異なるため、まとめてスキップしてみましょう。 Luceneには、強力な検索や重み付けシステムなど、いくつかの深刻な利点があります。Solrのファセットは言うまでもありません（SolrはすぐにLuceneに統合されます、そうです！）。Luceneドキュメントを使用してIDを保存し、MongoDBと同じようにドキュメントにアクセスできます。それをSolrと組み合わせると、WebServiceベースの負荷分散ソリューションが得られます。 MongoDBの同様のデータ保存とスケーラビリティについて話すとき、VelocityやMemCachedなどのアウトオブプロセスキャッシュプロバイダーの比較を投入することもできます。 MongoDBに関する制限はMemCachedの使用を思い出させますが、MicrosoftのVelocityを使用して、MongoDBよりもグループ化とリスト収集の機能を強化できます（私はそう思います）。メモリにデータをキャッシュするよりも高速またはスケーラブルなものを取得できません。Luceneにもメモリプロバイダーがあります。 MongoDB（およびその他）には、APIの使いやすさなど、いくつかの利点があります。ドキュメントを新規作成し、IDを作成して保存します。できました。簡単です。