Amazon S3のデータを直接検索できる「MongoDB Atlas Data Lake」正式リリース。データベースへの転送不要、MongoDBのクエリ言語を直接実行
Amazon S3のデータを直接検索できる「MongoDB Atlas Data Lake」正式リリース。データベースへの転送不要、MongoDBのクエリ言語を直接実行 MongoDBは、Amazon S3に保存されているデータをそのままデータベースへ転送することなく、直接MongoDBのクエリ言語で検索可能にするクラウドサービス「MongoDB Atlas Data Lake」の正式リリースを発表しました。 発表は同社がオンラインで開催したイベント「MongoDB.Live 2020」で行われました。 通常、データベースで検索や分析の対象となるデータはデータベース内に保存されているデータであるため、ファイルサーバやオブジェクトストレージなどに保存されているJSONデータやCSVファイルなどは、何らかの方法でデータベースへインポートする必要があります。 MongoDB Atlas Data
こんにちは。SRE の近藤（@chaspy）です。 先日、より高い信頼性でサービスを提供するために、スタディサプリ小中高大のサービスの最後の砦であるデータベース、MongoDB のインスタンスクラスのスケールアップを行いました。また、スケールアップをするにあたり、負荷試験を行いました。 本記事では、データベースインスタンスのスケールアップの際に行なった負荷試験に対する考え方と、得た学びを紹介します。 なぜスケールアップするのか サービスの急成長に伴い、アクセス数もデータ量も増加しています。数年前に「しばらくは大丈夫」と判断できるインスタンスクラスにスケールアップをしたデータベースも、高負荷時には性能が劣化してしまう問題に遭遇しました。 私たちの MongoDB は AWS 上に EC2 インスタンスとしてセルフホストしており、MongoDB Cloud Manager を使って運用の一部を
Reactive Scala Driver for MongoDB Asynchronous & Non-Blocking ReactiveMongo is a Scala driver that provides fully non-blocking and asynchronous I/O operations. Scale better, use fewer threads With a classic synchronous database driver, each operation blocks the current thread until a response is received. This model is simple but has a major flaw - it can’t scale that much. Imagine that you have a
1. DO NOT USE PUBLICLY PRIOR TO 10/23/12 なぜApache HBaseを選ぶのか? Headline Goes Here Jonathan Hsieh | @jmhsieh Speaker Name or Subhead Goes Here SoHware Engineer at Cloudera | HBase PMC Member November 7th, 2013, Cloudera World Japan 2013 2. 自己紹介 • Cloudera: • ソフトウェアエンジニア • Tech Lead HBase Team • Apache HBase commiRer / PMC • Apache Flume founder / PMC • ワシントン大学: • 分散システムの研究 2 11/7/13 Cloudera
we write about the things we build and the things we consume It’s no surprise we use MongoDB almost everywhere. And it’s no surprise either that we’re planning for world domination, ingesting more and more data from different media sources into our Atlas platform: which is leading us to hit MongoDB scalability limits, discover obscure bugs, and question some of its design choices. That’s why for t
I gave a lightning talk on this at the London MongoDB User Group and thought I'd write it up here MongoDB sucks when it hits disk (ignoring SSDs). The general advice is to never hit disk. What if you have to hit disk? Conversocial's new metrics infrastructure will allow people to see statistics for their Facebook and Twitter channels going back indefinitely. In general, the data being queried and
Join the official community for Google Workspace administrators In the Google Cloud Community, connect with Googlers and other Google Workspace admins like yourself. Participate in product discussions, check out the Community Articles, and learn tips and tricks that will make your work and life easier. Be the first to know what's happening with Google Workspace. ______________ Learn about more Goo
MongoDb Architecture
NOSQL has become a very heated topic for large web-scale deployment where scalability and semi-structured data driven the DB requirement towards NOSQL. There has been many NOSQL products evolving in over last couple years. In my past blogs, I have been covering the underlying distributed system theory of NOSQL, as well as some specific products such as CouchDB and Cassandra/HBase. Last Friday I wa
Tweet About This post shows how to use Fluentd-MongoDB plugin to aggregate semi-structured logs in real-time. Background Fluentd is an advanced open-source log collector developed at Treasure Data, Inc (see previous post). Because Fluentd handles logs as semi-structured data streams, the ideal database should have strong support for semi-structured data. There are several databases that meet this
The document discusses implementing a hybrid database solution using both MongoDB and MySQL. It describes storing less frequently changing and reference data like users and products in MongoDB for flexibility, while storing transactional data like orders and inventory counts in MySQL for ACID compliance. The system keeps the data in sync between the two databases using listeners that update MySQL
ペーパードライバーにはヒマなエリアへ出張中. 各種中毒メディア群も数周して飽きたため, 前から読みたかった MongoDB でも調べよう...としたけれど, 思ったよりコードサイズがあるなあ. ちょっとだけ眺めて気を済まそう... ウェブっ子でない同士諸兄に説明しておくと, MongoDB は JSON のようなオブジェクトに 適当な ID を割り振り, その ID をキーに JSON (のようなもの)を検索できるようにした データベースのこと. ID 以外の JSON のフィールドにもインデクスをつけて 検索できるぶん便利な子だとされている. (教科書情報.) 今日は手始めに MongoDB 内の JSON 表現たる "BSON" を眺めた. MongoDB は, 自身が内部で使っている JSON 相当のデータ表現を BSON (Binary JSON) と呼び, あわよくば広く使っても
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Making a ToDo list with node.js, MongoDB, Mongoose, MongoHQ, and Heroku