I'm learning elasticsearch now. This slide is old, new version is here. -> http://blog.johtani.info/blog/2013/08/30/hold-first-elasticsearch-meetup-in-japan/
![Elasticsearch入門 pyfes 201207](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8a1761e91a2484d232a7b7dcc02fe6df76fe4d27/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Felasticsearchpyfes201207-120728015924-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
検索エンジン選びは大変です!現時点でnanapiではmroongaを使っていますが、もっと検索エンジンらしい機能がほしくなったりします。 またそれ以外にも今後拡張するだろう機能をカバーしきれないような予感が徐々にしているので、ゆるゆると検索エンジンを検証し始めています。 そんななか、elasticsearchがイケてるらしいという情報をキャッチしたので使ってみました。今回はelasticsearchを簡単に動かすまでのチュートリアル的なものを紹介します。 Free and Open Search: The Creators of Elasticsearch, ELK & Kibana | Elastic elasticsearchとは? Apache Lucene上で稼働する全文検索エンジンです。 特徴としては、REST APIをもちJSONですべてやり取りできるところです。このあたりから
非常に参考になるMongoDBのノウハウ集を和訳(&少々所感)しました。 内容はデータベースの基本に忠実です。 データサイズを圧縮し、レコードの移動を防ぎ、効率の良いクエリーを発行しろという事です。 突飛な手法では無いので理解し易い。 One of things that makes MongoDB easy to get started with is you don’t have to think about schema design -- just shove data in and it’ll let you query it. That helps initial development and has benefits down the line when you want to change your document structure. That said… Mongo
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
Writing Modular JavaScript With AMD, CommonJS & ES Harmony When we say an application is modular, we generally mean it's composed of a set of highly decoupled, distinct pieces of functionality stored in modules. As you probably know, loose coupling facilitates easier maintainability of apps by removing dependencies where possible. When this is implemented efficiently, its quite easy to see how cha
Thin は、最近話題の軽量・高速が売りのWebサーバです。 Thin is a Ruby web server that glues together 3 of the best Ruby libraries in web history: the Mongrel parser, the root of Mongrel speed and security Event Machine, a network I/O library with extremely high scalability, performance and stability Rack, a minimal interface between webservers and Ruby frameworks ということで、 RailsアプリケーションでThinを使う方法をメモしておきます。 何はともあれ、まずはsudo g
このように独立したポートが必要なとき*3に $PORT を利用することで汎用性が保たれます。 $PORT の開始番号を指定する(-p, --port) 標準では $PORT は 5000 から始まります。しかし、以下のように指定すると 6000 から始まるようになります。 foreman start -p 6000 foreman は、主に Web アプリケーションと非同期/定期処理とを並列動作させる目的で使われます。 その場合、Procfile の先頭に Web アプリケーションを書くという慣習があります。それは Web アプリケーションが利用するポート番号がわかりやすいからです。 foreman を止める foreman を正式に止めるには、foreman のプロセスに SIGTERM を送信してください。 foreman は起動した個々のプロセスに対して SIGTERM を送信し、全
前回の記事では splunk enterpriseを使ってみました。 今回もログ解析プラットホームである、Kibanaを使ってみます。 Kibanaは検索などにElasticsearchを利用します。 またKibanaはデータの収集にLogstashの利用を推奨しています。 それぞれ以下のようなプロダクトです。 Logstash ログデータを収集し、解析して保存します。 この組み合わせで使用する場合、保存先はelasticsearchになります。 Elasticsearch リアルタイムデータの全文検索や統計などをRestfulインターフェースで提供します。 Kibana データの情報を描画し、検索したりドリルダウンで情報をたどれるGUIアプリケーションです。 この3つを組み合わせて使用すると便利なログ解析プラットホームが作れますよというのがKibanaの売りです。 データの収集や解析を行
You asked for it, you got it: jQuery 2.0 has arrived! As promised, this version leaves behind the older Internet Explorer 6, 7, and 8 browsers. In return it is smaller, faster, and can be used in JavaScript environments where the code needed for old-IE compatibility often causes problems of its own. But don’t worry, the jQuery team still supports the 1.x branch which does run on IE 6/7/8. You can
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