つまり、これらのマーケットは小さく、しかもデータベースのマーケット自体よりも小さいのです。とは言え、どれかが他よりもマシになりうるでしょうか？ マネージドホスティングは、本質的にはユーザのためにAWSでデータベースを動かすことで、そうすることでユーザたちは自分で動かす必要がなくなります。これらのサービスを使う代わりになるのは、AWSに自分でデータベースを立てることです。したがって、マネージドなデータベースホスティングサービスが課金できる額には、非常に厳しい上限があることになります。Compose.ioやmLabが、RethinkDBよりも1桁あるいは2桁多いユーザを抱えるMongoDBを提供していることを考えて、マネージドホスティングを提供することには少しの良い点もないという結論を下しました。 Database as a Serviceはマネージドホスティングの更に複雑なバージョンです。D
MySQLあるいはMongoDBにおけるコミットの読取り一貫性および受信確認されたコミットの保護についてのブログ記事を紹介する。MongoDBにおけるドキュメントの問題についても言及されている。 出典について この記事はMark Callaghan氏のブログ内の記事、Losing it?(2015/10/11)を翻訳したものです。 何年も前、Google社のMySQLチームのWei Li氏の厚意によって準同期レプリケーションが実装されました。この準同期レプリケーションのユースケースは限られており、コミュニティーはこれが意図した動作をしなかったため失望しました。そのうちに、InnoDBのバイナリログにグループコミットが実装されました。最初はFacebook社のMySQLチームに、そしてMariaDBで改善され、最後にMySQLのアップストリームに取り込まれました。グループコミットによって、い
10. 論理構造の違い RDB MongoDB { _id: new ObjectId("6a5b1476238d3b4dd5000048"), slug: "gardening-tools", ancestors: [{ name: "Home", _id: new ObjectId("8b87fb1476238d3b4dd500003"), slug: "home" }, { name: "Outdoors", _id: new ObjectId( 9a9fb1476238d3b4dd5000001"), slug: "outdoors" } ], parent_id: new ObjectId("9a9fb1476238d3b4dd5000001"), name: "Gardening Tools", description: "Gardening gadgets galore!",
MongoDBを使うシステムが、最近多いと思います。 2.6系(安定版)の最新2.6.7ですが、Date型のインポート処理にバグがありそうです。 「1970/01/01」以前の Date型 を mongoexport すると、負の "$numberLong" として出力されるのですが、それを mongoimport すると、それ以降のフィールドが欠落してしまうのです。 例えば、ユーザマスタに「誕生日」フィールドがあると、45歳以上の人は「1970/01/01」以前の値が入っているわけで、マスタデータを移行したりでもすると、その人のフィールドがガッツリ無くなってしまいます。でも若手は大丈夫だから「どうせ部長の使い方がおかしいんでしょwww」といういつもの「偉い人に限って障害が発生する」パターンが展開されます。 大急ぎで調べた所、以下が判明しました。 2.6形式
minimongoは元々isomorphicフレームワーク(サーバーとクライアントのコードを同時に記述するパラダイム)のmeteorの中で使われてた使われた、コアとも言えるDB層であり、ブラウザでもサーバーでも動くように作られている。meteor触る時に一番特徴的な機能だと思う。 これがmeteorから単体で切りだされてForkされていた。meteorで使うのと多少APIが違うが、使える感じだった。(meteorは黒魔術的に非同期処理を隠蔽する機能があり、これをオミットしている) 良さ 元々meteorの中で使われたので、比較的実績がある mongo shell風のAPIがAPIがクライアントでも使える 僕はmongodb慣れてるのであのAPIでさっくりストレージを使いたい。 後者が目的でlokijs使ってたんだけど動作が不安定すぎて捨てた。 Isomorphic! purejsで書かれて
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
Index RealTimeAccess集計 Capped Collection Tailable Cursor まとめ RealTimeAccess集計 RealTimeAccess集計をするためにMongoDBの利用を考えます。サーバーの構成は上図のようなイメージで各種ApplicationServerからFluentdでLogAggregatorにRealTimeでLogデータを転送し、LogAggregator MasterがMongoDBにFluentdで書き込んで行きます。ここで言うRealTimeAccess集計の機能要件を整理すると以下のようになります。 Access発生後、1分以内で集計結果をWebツール上で確認したい。集計区間も1分単位など。 複数条件が指定可能で、柔軟なCross集計がしたい。 RealTimeAccess集計のSystem負荷を出来る限り抑えたい。
12. データ構造 { "_id" : "45feae009015221f", "45feae009015221f" : { "name" : "あきひろ", "job" : { "level" : 15, "exp" : 24 } } } 13年8月1日木曜日 13. データ構造{ "_id" : "45feae009015221f", "45feae009015221f" : { "name" : "あきひろ", "job" : { "level" : 15, "exp" : 24 }, "subjob" : { "level" : 1, "exp" : 1 } } } 13年8月1日木曜日
> 原文(Why MongoDB is a bad choice for storing our scraped data) 私自身はMongoDBを推進する立場なのだが、確かにMongoDBに適さないケースはある。 闇雲に推進しても結局は全員がアンハッピーになるので、この様なネタもどんどん紹介していこうと思う。 この記事はMongoDBを徹底的に使い尽くしたエンジニアが書いている様で状況が良く解った。 ちょっと難しい所もあるので要点を意訳して、軽く解説を書いてみる。 （もちろん是非原文で読むのをお勧めする） 状況 最初はMongoDBでうまく動いていたが、だんだん苦労が増えてきて 元々のアーキテクチャを刷新するタイミングでMongoDBから別のプロダクトに乗り換える事にした。 システムの規模 詳しく書かれていないが、１ノード辺り数TBとあるのでSharding環境ではないかと思われる。
まとめ 超長くなったのでまとめを上に持ってきた。 巷で言われているチューニングは結構嘘が多い事が解ってきた。 ツール等 workingSet Analyzer は信用ならない。（overSecondsはまあ良い） mongoperfの値は完全に参考にならない。 insert mongoperfの値はinsert性能と関連しない。（何を測ってるんだ？） カラムのプリアロケーションによるUPDATE時のデータ肥大化回避($setOnInsert)はMUST。 クリティカルな時間帯にストレージファイル(2GB)の生成を避けるチューニングの効果は懐疑的。 レコードプリアロケーション・チューニングは頑張る価値が無い。(むしろ逆効果) update 上記の通り必ずin-placeになるようにする。 paddingFactorが動くようだとお話にならない性能劣化 remove かなり高速。 全件削除の場
MongoDB使いましょって時に、やれ、レプリカセットだの、シャーディングだの、いちいち手順とか教えていくのがめんどくさくなったので、これを見たらコマンド的な手順はひと通りいけますよ。だから後は自分で調べてね、っていう資料をつくってみたのだ。 というわけで、「MongoDBのはじめての運用テキスト」SlideShareにあげました。 MongoDBのはじめての運用テキスト from Akihiro Kuwano 内容 PDFには、以下の様な内容を盛り込んでいます。 インストール レプリカセット構築 シャーディング設定 基本的なオペレーション Stat系ツールの見方。 ただし、徐々に古い情報にはなってくると思うので、詳しい情報や、最新の情報を見たい方には公式のWikiなり、ソースなり見ていただくのを推奨いたしますｗ 意図 以前MongoDBの薄い本などもあって、あれはすごくわかりやすい入門テ
In my last post, I introduced the new MapReduce features introduced in MongoDB 1.8, which is now available as a release candidate. Most importantly the temporary collection system has gone away, now requiring that you specify an output parameter. With that required output comes new options for how to create incremental output using the merge and reduce output modes. As I write this, we are preppin
id:tagomoris さんにお声がけいただきまして、Fluentd Casual Talks にて「fluentdでWebサイト運用を楽にする」というタイトルで発表させていただきました。 発表資料はこちら 主催者の id:tagomoris さん、会場を提供していただいた DeNA 様、いろいろ準備をしてくださった id:riywo さんはじめ多くの方々、参加してくださった100名以上の皆様、ありがとうございました！楽しかったです。 発表ではここ半年ほど Fluentd を運用して来た経験をお話ししましたが、発表内で触れなかったことで大事(?)なことがありますので以下に補遺をいくつか書いておきます。 MongoDB にログを溜めすぎない方がいいかも 太田さん (@kzk_mover) の発表内でも触れられていましたが、数千万件程度にしておいたほうがいいのでは……という実感です。 発表内
In this case the 'case' effect is much stronger and can go up to ~4 seconds which is much more significant for us. Conclusions Looking at the box plot PostgreSQL performs worse than MongoDB in the retrieval queries but the time it takes is negligible (we are way under 1 second) For PostgreSQL case sensitive queries perform better than MongoDB but worse for case-insensitive queries. Case sensitivit
This week marks the one year anniversary of Kiip running MongoDB in production. As of this week, we’ve also moved over 95% of our data off of MongoDB onto systems such as Riak and PostgreSQL, depending which solution made sense for the way we use our data. This post highlights our experience with MongoDB over the past year. A future post will elaborate on the migration process: how we evaluated th
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