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先日ようやくリリースしたアプリ「お階段登り」では、ただ階段を上るだけのクソアプリと思いきや、他のユーザーの位置まで来たらすれ違ってみたり、一番上にいる人の段数をとってきたり、影でコソコソやっております。（クソなのには変わりませんが。） https://itunes.apple.com/jp/app/o-jie-duan-dengri-zuo-rino/id956171342?mt=8&uo=4&at=10l8JW&ct=hatenablog コソコソやるためにサーバーを自作しました。 サーバー側でやってること例 ユーザー登録 自分のスコアを更新する 1位のスコアを取得する 自分が1位かどうか返す 自分のスコアに一番近いユーザの情報を返す（→ユーザのスコアまで到達したらすれ違い実行） アプリからはHTTPリクエスト投げ、JSON形式でレスを取得してレスによって描画を変えたりします。 こんなA

MongoDB Advent Calendar 2013の10日目の記事です。 2つほどNode.js + MongoDBで作ったサービスを最近リリースする機会があったので、そこで得られた個人的な知見や感想についてつらつら書きまとめようと思います。 前提 今回はアプリ側の開発を担当していて、インフラ周りはインフラチームやMongoDBのプロバイダーに御任せでしたので、そちらの設定などの話はノータッチです。 元々の業務ではMySQLを使っていて、この2つのプロジェクトで初めてMongoDBを勉強しました。 永続化にMongoDBを使う理由 MySQLでなくMongoDBを使う理由はMongoDB自体の利便性などもあげることができるかもしれませんが、個人的には運用面での利点が強いと思っています。（特にサンフランシスコのような人材採用が激しい地域の場合） シャーディングやフェイルオーバーが大規模

MongoDBのインデックス このドキュメントはMongoDB 2.6を前提にしています インデックスとは 例えば1億件のドキュメントからnameがwatanabeであるドキュメントを検索することを考えます インデックスが無ければ 全てのドキュメントの中を一つづつ見なければnameがwatanabeのドキュメントを見つけることができません。 辞書で単語を１ページ目から順番に探すイメージです 処理時間はドキュメント数に比例します。いわるゆ O(N) です インデックスがあると nameがwatanabeであるドキュメントの物理的な位置を既に知っているため、すぐにドキュメントを見つけられます 辞書の索引を引くイメージです 処理時間はドキュメント数に比例しません。いわゆる O(1) です インデックスはDBのパフォーマンスチューニングで、最も基本で最も重要！！！ MongoDBとて例外ではない！

前回のMongoDB 2.4 の性能 徹底評価の反響が大きかったので続編。 今回の調査対象 ドキュメントサイズ毎の性能を評価する。 今回の検証用にベンチを書いた。 性能見積りにも使えると思うので、紹介しておきます。 MongoDB-JP/mongo_bench 今回の検証も、Sakura VPS 2G で行った。 専用環境ではないので、ある程度まわりの影響を受けている。（何度もベンチを取って極力排除はしたが、、） また、記事に載せた以外にも色々と検証しており、その結果も少し混ざっていたり。。 オンメモリデータの処理が高速な事は解っているので 今回の検証の肝は『ディスクアクセス』 MongoDBはメモリ以上のデータを扱う為のプロダクトなのでなるべく性能が出ない様な条件＝ワーストケースを狙った。 2GBメモリに対して40GBのデータを扱い、データ全体を万遍なく使うようなクエリーを発行する。 評

node.js から MongoDB にアクセススためのライブラリに Mongoose があります．今回はこれを紹介しようと思います．O/R Mapper っぽく使えるように設計されており，既存の O/R Mapper を使ったことがある人にとっては，比較的わかりやすい仕様です． 見出し Mongoose とは？ インストール 何はともあれ使い方を Schema 定義について ドキュメント生成 (保存) ドキュメント読み取り ドキュメント更新 ドキュメント削除 Embedded Document 終わりに Mongoose とは？ node.js 向けに開発された MongoDB アクセスライブラリです． 公式：http://mongoosejs.com/ GitHub：https://github.com/learnboost/mongoose/ Mongoose is a MongoD

Node.js、MongoDBでデータの保存：Node.jsを使ってみよう（2）（1/4 ページ） Node.jsとSocket.IO、MongoDBを使用して、Webページの更新内容がリアルタイムにView画面に反映されるサイトを作ってみた MongoDBの紹介 前回はNode.jsでWebアプリを作成するために、ExpressやSocket.IOを使用したデモを基に説明した。今回はWebアプリのデータを保存するために必要なデータベースとしてMongoDBの使い方を説明していく。今回の記事でも後半でMongoDBを使った簡単なデモを用意しているので試してみてほしい。 MongoDBとは、ドキュメント指向のデータベースでNode.jsと相性がいいため、Node.jsとともに注目されている。Node.jsで実装したREABLOエンジンを使ったTech Releaseでも記事のデータベースとし

MongoDBについてみんなで書きましょう。 そんなに肩肘張って考える必要はまったくありません。 「気になってたからとりあえずチュートリアルだけやってみた」とか 「丸の内MongoDB勉強会の過去の資料を復習してみたよ」とか 「MongoDBのODMって正直イケてるの？試してみた」とか 「クラウドで超高いインスタンス借りてベンチ取ってみたぜ」とか 「こんなことできないかなーと思ってやってみたけど力尽きた誰か教えろ」とか 「今開発中の2.6の先取り(2.5.x)してみたぜ」とか 「俺はMongoDBのあの葉っぱロゴがたまらなく愛おしい！」とか 「MongoDBの萌えキャラ書いてみたよ！」とか いや最後の二つはやや冗談ですが、気軽に参加してくださいよー。お待ちしております！

つい先日 1.6.0 がリリースされ、MongoDB の時代がいよいよキタ！って感じです。MongoDB 自体のインストール・操作などは下記の記事を参考にしてください。 Mac OS X で MongoDB を動かす ハンズオンで分かる MongoDB チュートリアル この記事では、Rails3 にふさわしい ORM として、Mongoid を紹介します。 MongoDB の Ruby ドライバーは、mongo ですが、これは素のドライバーで、Rails などと使用するときは、クラス・オブジェクトに自動でマッピングしてくれる ORM を使用したいところです。 その候補として、 MongoMapper MongoDoc MongoModel Candy Mongoid MongoRecord があります、 この内、プロダクションで使われているのは、MongoMapper と Mongoid

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

今日はみどりの日らしく、ももクロスライダーも緑の話が活発です。 さてさて、前回に続いてRedisの話です。 危険なほど速いと言われていますが、実際の実力はどうなのか気になるところです。 確かに他の参考記事を見ると、かなり高速なようです。 redis、それは危険なほどのスピード｜サイバーエージェント 公式エンジニアブログ FreeBSDで，mongoDB V.S. Redis - なぜか数学者にはワイン好きが多い じゃーって事で、RedisとMongoDBをベンチマーク比較してみました。 結論から言うと、Redisはやっぱり鬼のように速いです。 ベンチ方法 RedisとMongoにtwitpicから取得してきた ももクロの画像に関するデータを入れておき、それを取り出す処理がどちらが早いかだけを計測しています。更新系の操作も高速なようですが、ももクロスライダーは今は更新系の操作がないので、これ