Rails Developers Meetup 2018: Day 1 発表資料 https://techplay.jp/event/639872
つまり、これらのマーケットは小さく、しかもデータベースのマーケット自体よりも小さいのです。とは言え、どれかが他よりもマシになりうるでしょうか? マネージドホスティングは、本質的にはユーザのためにAWSでデータベースを動かすことで、そうすることでユーザたちは自分で動かす必要がなくなります。これらのサービスを使う代わりになるのは、AWSに自分でデータベースを立てることです。したがって、マネージドなデータベースホスティングサービスが課金できる額には、非常に厳しい上限があることになります。Compose.ioやmLabが、RethinkDBよりも1桁あるいは2桁多いユーザを抱えるMongoDBを提供していることを考えて、マネージドホスティングを提供することには少しの良い点もないという結論を下しました。 Database as a Serviceはマネージドホスティングの更に複雑なバージョンです。D
mLab MongoDB Add-on DiscontinuedChange effective on 14 July 2020 The mLab team has discontinued their MongoDB add-on. The mLab MongoDB add-on will be removed from all Heroku apps on November 10, 2020. Users should remove add-on instances attached to their apps via the Dashboard or the CLI. Because the mLab MongoDB add-on affects customer data, users should consider taking preemptive action to avoi
最近、Meteorを試して見てます。これはちょっとスゴイ。正直、当時Railsに受けたのと同じ興奮がある。 Meteorの説明は「リアルタイムWebアプリケーションフレームワークMeteorについて」あたりが分かりやすいので、こちら参照。 実は、2012年の公開時から存在は知ってたんだけど、チュートリアル見たくらいで特に興味はありませんでした。 しかし、今は違います。それは主にスマホアプリの開発にかなりの威力を発揮しそうだと気づいたからです。 まず、なんで公開時にあまり興味がなかったかですが、そもそもRailsなど同レイヤーのWebアプリケーションの開発FWとして考えていました。 その場合 SPA リアクティブな開発モデル クライアントとサーバを同一コード(JS)で書ける サーバサイドのDBをクライアントから透過的に呼び出せる(IsomorphicなDBモデル) という特徴はせいぜいリアク
料理写真共有アプリ「SnapDish」のエンジニアが、年間約300万枚規模の美しい(サイズの大きな)写真投稿やその高速表示を支える背景を語ります。 関連サイトスタッフブログ - SnapDishのキッチン技術ブログ - SnapDishを支える技術ヴァズ株式会社 公式サイト アプリのページへSnapDish 料理カメラ 技術の清田です。 MongoDB Aggregation Framework を紹介したいと思います。 MongoDB 2.2(リリースノート)へ バージョンアップし、MongoDB Aggregation Framework という機能が強化されました。 仕様を覗いてみると、見慣れない感じになっていて、あぁ、また新しい事を習熟しないといけないという気持ちにさせられます。 ただ、この Aggregation Framework によって、SnapDishにある膨大なデータ
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
MongoDBイン・アクション 作者: Kyle Banker,Sky株式会社玉川竜司出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2012/12/14メディア: 大型本購入: 5人 クリック: 55回この商品を含むブログ (4件) を見る MongoDB集計機能 CentOSでNginxのログをFluentdを使ってMongodbにリアルタイムで格納する - Yuta.Kikuchiの日記 時給3000円のCEOと揶揄されている@yutakikucです。今日は簡単にMongodbのログ集計機能を紹介します。機能が豊富過ぎて泣けてくるんで、ログ解析する人は是非使ってみて下さい。FluentdでMongodbにNginxのLogを流し込む設定は上のエントリーを参照して下さい。次回はAggregationFramework/MapReduce周りについて触れたいと思います。 泣ける話 : 集
RDBMSの場合 SELECT * FROM userlog WHERE timestamp BETWEEN '2011-11-01' AND '2011-11-02' ORDER BY timestamp; Mongo Shellの場合 var query = { "timestamp" : { "$gte" : ISODate("2011-11-01T00:00:00+09:00"), "$lte" : ISODate("2011-11-02T00:00:00+09:00") } }; db.userlog.find(query).sort({timestamp:1}); 境界値を含みたくない場合は、"$gt","$lt"と書きます。 var query = { "timestamp" : { "$gt" : ISODate("2011-11-01T00:00:00+09:00"),
Let's face it, writing MongoDB validation, casting and business logic boilerplate is a drag. That's why we wrote Mongoose. const mongoose = require('mongoose'); mongoose.connect('mongodb://127.0.0.1:27017/test'); const Cat = mongoose.model('Cat', { name: String }); const kitty = new Cat({ name: 'Zildjian' }); kitty.save().then(() => console.log('meow')); Mongoose provides a straight-forward, schem
MongoDBは、SQLデータベースに近いNoSQLです。ドキュメントデータベース、キー・バリュー型データストア(key-valueストア)、リレーショナルデータベース(RDB)の良いとこ取りを目指しています。使い勝手もRDBに近いといえます。 MongoDBのデータベース構造 MongoDBは、データベース、コレクション、ドキュメントという階層構造になっています(図1)。コレクションはRDBでは、テーブルに相当するものです。 RDBと違い、MongoDBではスキーマが不要です。RDBではテーブルの各行(レコード)が、どのようなデータをどの順に持っているかを最初に定義する必要があります。また、各レコードはスキーマで定義された共通の構造を持っています。 ところが、MongoDBのコレクションはスキーマレスであり、レコードに相当するドキュメントというデータを保持していますが、一つひとつのドキュ
こんにちは。Tokyo Otaku Mode CTOの関根です。 Tokyo Otaku Modeでは、2013年8月からotakumode.com上にカート機能を追加し、決済までをワンストップでできる海外向けECサイトをスタートしました。 どういうシステム構成でotakumode.comが運用されているかを聞かれた時、「Node.js + MongoDBです」と答えると、エンジニアの皆さんは一様にびっくりします。特に驚かれるのが、MongoDBをメインのDBに使用している点です。信頼性に定評があるわけでなく、またNoSQLに対するライトなイメージが一般的にあるため、ECサイトのプロダクションとして使うことに疑問を持たれている方が多いのでしょう。 しかし、十分実用に耐え、日々機能追加が入り成長し続けるスタートアップの環境で、実際に1年間運用してきたECサイトがここにあることも事実です。 そ
mongoコマンドから接続した際にオールドタイプ(SQL脳)たる我々人類にも 調べやすい形でinsert、select、updateを行う方法を調べました。 定義参照 // use [データベース名] use [データベース名] // show databases show dbs // show tables show collections参照系 // select * from [コレクション名] db.[コレクション名].find() // select * from [コレクション名] where x=4 db.[コレクション名].find({x:4}) // select j from [コレクション名] where x=4 db.[コレクション名].find({x:4}, {j:1}) // select * from [コレクション名] limit 1 db.[コレクション
・2年で月間10億PVを支えるまで成長した ZenClerkの運用上の工夫を紹介 ・AWSのTipsとあるある話の共有
2010年04月25日00:16 NoSQL MySQL 10分で理解するMongoDBのパフォーマンス MongoDBってスキーマレスなDBで、カラムが決められないような場合に使うと効果的なんだと思うんですが、「そういうデータはハッシュにして、JSON 形式で MySQL に保存すれば良いのでは?」という意見をいただいたので、その場合とのバフォーマンス比較をしてみました。 ※最初は MySQL として innodb でしか評価していなかったため、myisam の結果についても追記しました。(2010/04/25追記) ベンチマーク環境の準備 試した環境としては、MySQL 5.1.45, MongoDB 1.2.4 です。MySQL側はこんな感じ。 mysql> desc blogs; +------------+--------------+------+-----+---------
2.6対応版 MongoDBの薄い本 The Little MongoDB Book Karl Seguin 著 / 濱野 司 訳 i 目次 目次 i この本について iii ライセンス . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii 著者について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii 謝辞 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii 最新バージョン . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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