MongoDBでの集計処理の概要 一般的なNoSQLプロダクトは、RDBのSQLでいうGroup By句やSum関数などの集計機能がありません。集計を実施するには、アプリケーション側で独自にコードを書くことになります。 しかし、MongoDBは、NoSQLのパフォーマンスを維持しながら、RDBライクな機能を実装することを開発方針として掲げており、集計機能に関してもいち早く実装してきました。MongoDBで集計処理を行う方法は3つあります。 1. Aggregationフレームワーク SQLでいうGroup By句やSum関数を提供します。Mongo Shellからクエリと同じように実施できます。一部の処理（$groupと$sort）はシャーディングに対応しており、各シャードで処理します。 2. MongoDBのMap/Reduce機能 Map関数/Reduce関数を独自に定義し、集計処理を

Mogodb集計 MongoDBの集計機能が便利過ぎて泣けてくるお話し - Yuta.Kikuchiの日記 1月程前にMongoDBを使った集計機能の紹介をさせていただいた@yutakikucです。内容は全く大した事無かったのですが、タイトルで誘導を引っ張って200近いbookmarkを集める事ができました笑。みなさんの参考にしていただけたこと、大変嬉しく思います。今日はMongoDBの集計をもう一歩踏み込んだ内容を紹介して行きたいと思います。題材としてはAggregation FrameworkとMapReduceについてです。因に今回試してみたMongoDB-Versionは2.2.3です。Versionによって挙動が変わると思うので注意してください。 $ mongo --version MongoDB shell version: 2.2.3 Aggregation Framewor

> db.userlog.find({}, {"_id": 0}); { "user_id" : 1, "path" : "mypage", "timestamp" : ISODate("2013-06-12T15:00:00Z") } { "user_id" : 2, "path" : "mypage", "timestamp" : ISODate("2013-06-12T15:00:00Z") } { "user_id" : 3, "path" : "mypage", "timestamp" : ISODate("2013-06-12T15:00:00Z") } { "user_id" : 4, "path" : "mypage", "timestamp" : ISODate("2013-06-12T15:00:00Z") } { "user_id" : 5, "path" : "my

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This tutorial will introduce the features of MongoDB by building a simple location-based application using MongoDB. The tutorial will cover the basics of MongoDB’s document model, query language, map-reduce framework and deployment architecture. The tutorial will be divided into 5 sections: Data modeling with MongoDB: documents, collections and databases Querying your data: simple queries, geospat

This is not a book and I didn’t try to sell a book to you. The term “A Beginner’s Approach” reflects my own tribulations trying to connect Nodejs to MongoDB as a beginner in these technologies. There are lots of libraries available to use when connecting Node.js to MongoDB. If you were trying to get your feet wet, and that’s what I’ve been doing, you probably want to try this approach. I can’t pro

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

The document discusses several challenges with MongoDB, including: 1. MongoDB uses a global write lock, which can negatively impact write performance. 2. Auto-sharding in MongoDB is not always reliable, as the balancer can get into deadlocks and MongoDB has trouble determining the number of documents after sharding. 3. Being schema-less is overrated, as it means repeating the schema in each docume

第6回MongoDB勉強会に参加してきましたので、個人的なまとめ。 の前に、大事なことなので先に書いておきます。 「第7回mongoDB勉強会」が11/15(火)に開催決定 ServerDensityの@davidmytton氏来日・講演 社会人の方はMongoDB調査のために仕事として参加すれば良いらしい。 さらに、 1月第3週に10genのエンジニアを招待して「MongoDB Conference in Japan」を開催予定 楽しみですね〜！ MongoDBのコミュニティがドンドン盛り上がってる感じです。 ＜＜第6回の簡単なメモ＞＞ @doryokujin さん ・MongoDB2.0リリースノート http://www.mongodb.org/pages/viewpage.action?pageId=24708318 MongoDBの何が良いかって日本語の情報も充実しているところや

はじめに PostgreSQLなどのRDBMSでは、コマンドラインのクライアントからSQL文を打ち込んでデータを操作することが一般的です。これに対し、MongoDBでは、コマンドラインのクライアント（mongoコマンド）からJavaScriptを使ってデータにアクセスすることができます。ただし、JavaScriptを使うといってもif文やfor文などを使うことはまれで、多くの場合は単純にJSON形式で記述したクエリーを関数の引数にして実行するだけになります。その際「find」「update」などの関数や「$gt」「$set」などのMongoDB独自のオペレータを用います。これは特定のプログラミング言語に特化した方法ではなく、少し抽象化された、MongoDB言語とでも呼べるものとなっています。 PHPやJavaなど、JavaScript以外で書かれたアプリケーションからMongoDBにアクセ

はじめに WAF「Scutum（スキュータム）」ではサービス開始時より、データストアとしてmemcachedとpgpool II+PostgreSQLを利用しています。これらはどれも安定して動いており満足しているのですが、最近になってより柔軟にデータを取っていきたいというニーズが高くなってきたため、MongoDBの導入を行いました。まだ完全なリプレースまでは至っていませんが、元々のデータベースのスキーマ構造がシンプルであることもあり、数ヶ月以内にはpgpool II+PostgreSQLの部分をMongoDB（Replica Sets）で置き換えることができるのではないかと思っています。 MongoDBにとっての「メモリ使用量」 MongoDBを導入するにあたり、Linux(X86_64）上でMongoDBを動作させたときのメモリの消費について、簡単にですが調べてみました。まず参考にしたの

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