タグ

ブックマーク / www.mongodb.org (5)

  • メモリ使用量の確認 - Docs-Japanese - 10gen Confluence

    based on v19 (2011/03/15 更新) - オリジナル DBコマンドを使用して確認 serverStatus() コマンドはメモリ使用量の情報を表示します。 このコマンドでmem.virtualとmem.mappedの値(単位はメガバイト)を比較する事によってmongodプロセスがメモリリークしてないかを確かめることができます。この差はマシン全体のRAMサイズに比較して小さくあるべきです。また常に差を観察しておくことによって、一貫性が崩れて来たときにリークが発生していると捉えることができます。 Linuxにおいては、特別な情報として全体のヒープサイズを知ることができます。 また、mongostatユーティリティの出力する仮想メモリのサイズとマップメモリのサイズを確認することができます。 Note: OS X は仮想メモリのサイズ(小さいプログラムなら〜2GB)内にオペレ

  • EC2 Backup & Restore - MongoDB

    Overview This article describes how to backup, verify & restore a MongoDB running on EC2 using EBS Snapshots. How you backup MongoDB will depend on whether you are using the --journal option in 1.8 (or above) or not. Backup with --journal The journal file allows for roll forward recovery. The journal files are located in the dbpath directory so will be snapshotted at the same time as the database

    Hash
    Hash 2012/05/17
    丁寧に書いてる
  • Mongoでの全文検索 - Docs-Japanese - 10gen Confluence

    紹介 Mongoは、テキスト検索やタグ付けと言った便利な機能を提供します。 multikeys (配列内の値に対するインデックス) Mongoのmultikeys機能は、配列の値に自動的にインデックスを張ることができます。この機能を使った良い例としてタグ付け(tagging)があります。アーティクルのためのオブジェクトがあり、カテゴリによってtag付けされていると仮定してください。 obj = { name: "Apollo", text: "Some text about Apollo moon landings", tags: [ "moon", "apollo", "spaceflight" ] }

    Hash
    Hash 2012/04/10
    Mongoでリアルタイム全文検索
  • MapReduce - Docs-Japanese - 10gen Confluence

    shard環境中では、すべてのshardで並行してデータ処理が走ります。   (注意: 2010/2/2: shard内でのmap/reduceはペンティング中ですが、すぐに戻ります) map/reduce はデータベース [command] を経由して、呼び出されます。   データバースは一時的なコレクションを出力結果用に作成します。この一時的なコレクションは、クライアントのコネクションが閉じたとき、または明示的にdropされた場合削除されます。また、永続的な出力用のコレクション名を指定することもできます。  map と reduce ファンクションはJavaScriptで書き、サーバ上で実行されます。 コマンドの文法: db.runCommand( { mapreduce : <collection>, map : <map ファンクション名>, reduce : <reduce フ

    Hash
    Hash 2011/07/05
    MongoのMapReduce!
  • インデックス - Docs-Japanese - 10gen Confluence

    based on v49 インデックスはクエリーのパフォーマンスを(とても)向上させます。有効なインデックスを定義するためには、アプリケーションが必要とするクエリについてよく知ることが大切です。それさえできていれば、MongoDBでインデックスを作成するのは簡単です。 MongoDBのインデックスは、MySQLのようなRDBMSのインデックスと概念的に似ています。MySQLでインデックスを付けたいような場所に、MongoDBでもインデックスを付けることになるでしょう。 基 インデックスは、コレクションの中のドキュメントの特定のフィールドの値について集めたデータ構造です。このデータ構造はMongoのクエリオプティマイザによって、コレクション内のドキュメントを、素早く検索したりソートするために使われます。正式な言い方で言うと、インデックスは"B-Tree"で実装されています。 シェル 上で、

    Hash
    Hash 2011/06/10
    MongoDB、Indexについての項目
  • 1