A young startup is setting out to transform the command line interface (CLI) into something a little more fitting for the modern age — something a little more glamorous. Charm is a four-year-old
MongoDB on AWS Guidelines and Best Practices April 2016 Amazon Web Services – MongoDB on AWS April 2016 Page 2 of 31 © 2016, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Notices This document is provided for informational purposes only. It represents AWS’s current product offerings and practices as of the date of issue of this document, which are subject to change without noti
Open source databases Learn how to set up Percona's open source solutions for your database needs. Pick your favorite technology to access our step-by-step guidance and documentation. Cloud-native databases Leverage the power of modern open source databases on the cloud with Percona solutions for PostgreSQL, MongoDB, and MySQL. Click to start your cloud-native databases journey with our documentat
New – Amazon EC2 M7a General Purpose Instances Powered by 4th Gen AMD EPYC Processors In November 2021, we launched Amazon EC2 M6a instances, powered by 3rd Gen AMD EPYC (Milan) processors, running at frequencies up to 3.6 GHz, which offer you up to 35 percent improvement in price performance compared to M5a instances. Many customers who run workloads that are dependent on x86 instructions, such a
Greetings adventurers! If you’ve been travelling through MongoDB indexing territory for any amount of time, you may have heard or derived the following maxim: If your queries contain a sort/orderby clause, add the sorted field to the end of the index servicing the query. In many cases when querying for documents containing equivalent values, the above mantra is very helpful (by equivalency, I mean
A MongoDB White Paper April 2014 MongoDB Operations Best Practices MongoDB 2.6 MONGODB OPERATIONS BEST PRACTICES 1 Roles and Responsibilities 1 Data Architect 2 Database Administrator (DBA) 2 System Administrator (sysadmin) 2 Application Developer 2 Network Administrator 2 I. PREPARING FOR A MONGODB DEPLOYMENT 3 Schema Design 3 Document Size 3 Data Lifecycle Management 4 Indexing 5 Working Sets 7
indexの作成 db.collection_name.ensureIndexで作成できる。この時に第2引数のoptionsにbackgroundを入れること。デフォルトは background:falseなので、index作成完了までデータベースロックがかかるため ちなみにバックグラウンドを有効にした場合でも、シェルセッションの応答まではバックグラウンドにならない. なお、性能はバックグラウンドで作成したほうが遅い。 バックグラウンドで作成するときは,primary終了後にsecondaryへindex作成が行われるので、primary -> secondaryの順番で作成する。 secondaryで大きなindexを作成するときは、一度secondaryを外したのちに単独でindexを作成する.再度レプリカセットに入れるときに他のセカンダリにキャッチアップできるようにしてから、step
2年ぶりにMongoDBを触ることになったので、リハビリがてらReplica SetとSharding周りを触ってます。 とりあえず今日はReplica Setとバックアップ周り。 なぜバックアップまわりかというと、前に触ってた時は本当に基礎部分しかやってなかったので、バックアップ方法などはあまりチェックしてなかったためです。 日付が一番新しかったのが CyberAgentにおけるMongoDB のスライドだったので、この方法でやってみようかなと。(はてなダイアリーってslide shareって埋め込みできなかったのね) arbiterとnovoteにしている理由がはっきりしなかったのですが、わざわざTwitterで回答を頂きました。ありがとうございました。 @hachi_eiji これは現状綺麗にクラスタのバックアップを取るのに、同時にmongodのプロセスを落とすのが一番手軽な為です。
シャーディングの種類 Range Base sharding Hash Base Sharding 全部のshardに分散されるので均一的にデータが入る 範囲検索するとおそらくすべてのshardにアクセスするとおもうので微妙 データ一本釣りするときは有効かもしれない。(例:ユーザ自分自身のデータを引っ張ってくるときとか) Tag Aware Sharding 「タグ」をshard keyにするぽい 下2つは2.4以降に追加されたけど、今のところうまい使い道が出てこないのが残念なところ シャーディングをくむ 基本MongoDBのSharding機能で遊ぶ - 個人的なまとめで作ってる通りです。今回は設定ファイルをyamlファイルにしたぐらい。 コレクションの初期配置のshardingを変える sh.shardCollection でシャーディング対象のコレクションを追加した後に、moveCh
5. Document-oriented • スキーマレス • BSON形式(Binary JSON) > db.users.save( { name : "Alex", age : 20 } ); > db.users.save( { name : "Beth" } ); > db.users.find(); { _id : ObjectId("..."), name : "Alex", age : 20 } { _id : ObjectId("..."), name : "Beth" } > db.items.save( { id : "item01", name : "hoge", price : 1 } ); > db.items.find(); { _id : ObjectId("..."), id : "item01", name : "hoge", price : 1 }
19. MongoDBのIndex 商品名 ボールペン タグ 値段 日用品, 筆記用具 198 包丁 日用品, 刃物, キッチン 2980 バナナ 食料品, 果物 348 ほうれん草 食料品, 野菜 98 牛乳 食料品, 148 食料品で200以下の商品を取得 20. MongoDBのIndex 商品名 タグ 値段 ボールペン 日用品, 筆記用具 198 包丁 日用品, 刃物, キッチン 2980 バナナ 食料品, 果物 348 ほうれん草 食料品, 野菜 98 牛乳 食料品, 148 商品・テーブル CREATE TABLE 商品 ( id INT PRIMARY, 商品名 VARCHAR(100) ); タグ・テーブル CREATE TABLE タグ ( 商品id INT, タグ名 VARCHAR(100), 値段 INT, KEY(タグ名,値段) ); 食料品で200以下の商品 商品
This document discusses MongoDB and server performance. It covers tools for profiling and monitoring MongoDB performance like db.currentOp() and mongostat. It discusses optimizing queries and schemas for speed. It also covers server resources like storage, network, and CPU. Specifically, it goes into details about storage types like RAM, SSD, HDD and how the page cache and memory mapped files work
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
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
By David Mytton, CEO & Founder of Server Density. Published on the 8th January, 2013. Full text search was demoed live at the MongoSV conference in December 2012 and as of 25th December 2012, is now available in the nightly builds. With the 2.3.2 unstable development release due in a few days, it’ll soon be available in a packaged release. This is a custom implementation created by the MongoDB dev
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