MEANスタックは破壊的か
最近、MEANがイイという話をチラホラと耳にする。先日も次の記事がはてブで話題になっていた。 MEAN(MongoDB, Express, AngularJS, Node.js)スタックが優れている理由 - Mozilla Open Web Day in Tokyoを終えて - albatrosary's blog この記事の冒頭では、MEANはLAMPに変わる技術として紹介されているが、果たしてそれは正しいのだろうか。（この記事では、LAMPを例にとりつつJavaがどうのという記述があるので、恐らくはLAMPではなく既存のリレーショナルデータベースを用いたアーキテクチャ一般について述べたいのではないかと思う。）MEANについて少し思うところがあるので、今日はMEANの可能性について書き綴っておこうと思う。ただし、私自身MEANスタックと呼ばれるシロモノは使ったことがなく、構造を理解した上
月間10億pvを支えるmongo db
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
ムック「データベース徹底攻略」 - MySQL/Redis/MongoDB/Redshift
最近発売された技術評論社のムック「データベース徹底攻略」に寄稿しました。 この本は、データベースのための本ということで、データベース設計、SQL、MySQL、Redis、MongoDB、Redshiftという代表的な要素技術についてのまとめとなっています。各プロダクト(MySQL、Redis、MongoDB、Redshift)については、現場で実際に本格的に使われている方々による記事なので大いに参考になると思います。 私は冒頭のまとめ記事を寄稿しました。詳細はぜひお手に取って読んでくださればと思います。ここでも自分が各技術を現時点でどのようにとらえているか、本ではいささか書きづらい内容について、最近流行りの言葉でもある「技術的負債」という観点も踏まえて書いておこうと思います。 ・MySQL (RDBMS) 私はMySQLの中の人でもありましたし、これまで至るところで話してきたので省略します
SQLに対するMySQLと、NoSQLに対するMongoDBは似ている――主に有害な意味で | Yakst
MySQLのジョインが遅いことでSQL全般のジョインが遅いと思われることがあるように、NoSQLの中でもMongoDBが比較的広く使われるようになってきた今、MongoDBの欠点がNoSQLの欠点だと勘違いされるようになってきているのではないか。「SQL Performance Explained」著者Markus Winand氏の指摘。 昨日(9/30)の夕方、私は「SQLに対するMySQLのように、NoSQLに対するMongoDBにはよくない面がある」とツイートをした。あいにくそのツイートには説明が欠けていた。とはいえ1つのツイートに全ての必要な説明を含むことはできないだろうから、この記事で説明しよう。ツイートへの返事として受け取ったいくつかの疑問に答えられればと思う。 まず最初に、私は多言語永続化の考え方に賛同はするが、NoSQLの熱狂的支持者ではないということを知っておいてほしい。
MongoDBがHadoopとの統合強化。HiveでMongoDBデータへSQL問い合わせ可能、BSONをHDFS上に保存など
Integration of Hadoop and MongoDB, Big Data’s Two Most Popular Technologies, Gets Significant Upgrade | 10gen, the MongoDB company MongoDB Connector for Hadoopは、Hadoopへの入出力データとしてMongoDBを使えるようにするソフトウェアで、新バージョンでは主に以下の機能が追加されています。 Apache HiveからMongoDBのデータへSQLライクな問い合わせ インクリメンタルなMapReduceジョブのサポートによる、アドホックな分析を容易に実現 MongoDB BSONファイルをHadoop Distributed File System（HDFS）上に保存することで、データの移動を削減 これにより以下のようなメリットが
MongoDBのCapped CollectionとTailable Cursorを使ったRealTimeAccess集計 - Y's note
Index RealTimeAccess集計 Capped Collection Tailable Cursor まとめ RealTimeAccess集計 RealTimeAccess集計をするためにMongoDBの利用を考えます。サーバーの構成は上図のようなイメージで各種ApplicationServerからFluentdでLogAggregatorにRealTimeでLogデータを転送し、LogAggregator MasterがMongoDBにFluentdで書き込んで行きます。ここで言うRealTimeAccess集計の機能要件を整理すると以下のようになります。 Access発生後、1分以内で集計結果をWebツール上で確認したい。集計区間も1分単位など。 複数条件が指定可能で、柔軟なCross集計がしたい。 RealTimeAccess集計のSystem負荷を出来る限り抑えたい。
MongoDBが適さないケース - 中年engineerの独り言 - crumbjp
> 原文(Why MongoDB is a bad choice for storing our scraped data) 私自身はMongoDBを推進する立場なのだが、確かにMongoDBに適さないケースはある。 闇雲に推進しても結局は全員がアンハッピーになるので、この様なネタもどんどん紹介していこうと思う。 この記事はMongoDBを徹底的に使い尽くしたエンジニアが書いている様で状況が良く解った。 ちょっと難しい所もあるので要点を意訳して、軽く解説を書いてみる。 （もちろん是非原文で読むのをお勧めする） 状況 最初はMongoDBでうまく動いていたが、だんだん苦労が増えてきて 元々のアーキテクチャを刷新するタイミングでMongoDBから別のプロダクトに乗り換える事にした。 システムの規模 詳しく書かれていないが、１ノード辺り数TBとあるのでSharding環境ではないかと思われる。
Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase comparison :: Software architect Kristof Kovacs
Hello, I’m Kristof, a human being like you, and an easy to work with, friendly guy. I've been a programmer, a consultant, CIO in startups, head of software development in government, and built two software companies. Some days I’m coding Golang in the guts of a system and other days I'm wearing a suit to help clients with their DevOps practices. While SQL databases are insanely useful tools, their
MongoDBの薄い本(The Little MongoDB Book) - cuspy diary
Karl Seguinさんの「The Little MongoDB Book」を和訳しました。 この本はMongoDBの基礎を実際に手を動かして学ぶチュートリアルです。 MongoDBの基礎から、データモデルの設計方法、MapReduceなど幅広い内容をカバーしています。 また、特別MongoDBに興味が無くても筆者のNoSQLへの考え方は一読の価値があるだろう。 ダウンロードPDF版 the-little-mongodb-book-ja.pdf epub版 the-little-mongodb-book-ja.epub(あんまりきれいに組版できてないけど…) 誤訳などあれば @hamano まで ソースはこちら: https://github.com/hamano/the-little-mongodb-book 更新履歴2012/04/17 v1.0 初版公開。 2012/06/15 v
ソーシャルゲームにおけるAWS／MongoDB利用事例
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 }
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