MongoDB 3.0.8 is released - MongoDB Blog
Welcome to the official MongoDB Documentation. Whether you're a developer, database administrator, or just starting your journey with MongoDB, our documentation provides you with the information and knowledge needed to build applications on MongoDB and the Atlas developer data platform. MongoDB Atlas → Run MongoDB on a multi-cloud developer data platform that accelerates and simplifies working wit
MongoDBでECサイトを実運用する3つのテクニック | Tokyo Otaku Mode Blog
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
月間10億pvを支えるmongo db
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
mongoengine
mongoengine MongoEngine is a Document-Object Mapper (think ORM, but for document databases) for working with MongoDB from Python. It uses a simple declarative API, similar to the Django ORM. Documentation available at docs.mongoengine.org - there is currently a tutorial, a user guide and API reference. Simple to use from mongoengine import * # To define a schema for a # document, we create a class
Why You Should Never Use MongoDB
Disclaimer: I do not build database engines. I build web applications. I run 4-6 different projects every year, so I build a lot of web applications. I see apps with different requirements and different data storage needs. I’ve deployed most of the data stores you’ve heard about, and a few that you probably haven’t. I’ve picked the wrong one a few times. This is a story about one of those times —
DB tech showcase： 噂のMongoDBその用途は？
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
Mongo dbを知ろう
5. mongoDBの背景 • 2009年よりMongoDB社（元10gen）が提供。 • 累計調達資金2億3100万ドル。 • mongoDBのダウンロード数は500万回に達する。 • mongoDB技術者の求人数はredisやCassandraを抜いて トップを君臨。 • キーワードの検索数はHTML5に次ぐ2番目に多い。 ※一部情報はTechCrunchから引用 © CROOZ,Inc 5 6. MongoDBの特徴 • ドキュメンド指向 – レコードではなく、JSONオブジェクトが格納される。 • スキーマフリー – 動的なスキーマ、リレーションの概念なし。 • Memory-Mapped File – メモリ上で動作する前提の設計で高いパフォーマンスを叩き出す。 • レプリケーション、シャーディング構成 – クラスタ構成により、自動的なフェイルオーバー、シャーディングを 実現。
Does everyone hate MongoDB? - Server Density Blog
By David Mytton, CEO & Founder of Server Density. Published on the 25th September, 2012. For a guaranteed surge of traffic and to hit the Hacker News homepage, all you need to do is write about why you hate MongoDB and/or migrated to some other database. We’ve been using it to power our server monitoring service, Server Density, for over 3 years now and so with experience, many of the problems cit
Facebook、データセンター自動化ツールにChefの新バージョンを全面採用、Erlangでスケーラビリティ拡大。Opscodeが発表
Facebook、データセンター自動化ツールにChefの新バージョンを全面採用、Erlangでスケーラビリティ拡大。Opscodeが発表 世界最大級の規模のサーバを運用しているFacebookでは、データセンターにサーバを投入したり、既存のサーバのコードをアップデートする膨大な作業が毎日発生しています。特に同社は開発したコードをすぐにデプロイし、利用者からのフィードバックを迅速に開発へ反映させるDevOpsと呼ばれるスタイルを採用していることから、大規模かつ柔軟性の高いデプロイツールが欠かせません。 そこで必要なのがこうしたサーバのコンフィグレーションをデータセンター規模で自動化してくれるツールです。その1つとしてよく知られるのがChef。Rubyで書かれており、コンフィグレーションの内容や手順を記述するレシピ（Recipe）やクックブック（Cookbook）を用いた柔軟なデータセンター自
Mongo DB Casual Talksに行ってきた - matsuou1の日記
あんまりMongo DB Casual Talks のブログがないようなので、ざっくり書きます。 「MongoDBのアレをアレする」 by [twitter:@kuwa_tw] さん クラスタが遅い1 必要なデータを一気にインポート oplogが許容範囲を超えてレプリケーションが停止 PrimaryShardにChunkが溜まってI/Oバウンドに 負荷が高いのでBalancerは動かない クラスタが遅い2 ShardするCollectionのShard設定漏れ PrimaryShardでデータファイルが多くなりつづけてメモリマップドファイルのサイズをこえてI/Oバウンド ShardしてないのでもちろんBalancerは動かない 本当に突然パフォーマンスダウンする PrimaryShardは余裕を持たせておく Shard設定は定期的に確認、もしくはShardの設定を自動化する バックアップ
snailinaturtleneck.com - snailinaturtleneck リソースおよび情報
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大規模化するピグライフを支えるインフラ ～MongoDBとChefについて～ (後編)
1. 大規模化するピグライフを支えるインフラ 〜MongoDBとChefについて〜 (後編) ここからは サーバ増設・管理を 効率化する話をします (株)サイバーエージェント 並河 祐貴 (@namikawa, id:rx7) http://www.flickr.com/photos/jonathanbeard/3307862620/ 2. 自己紹介 並河 祐貴 (a.k.a. id:rx7) (株)サイバーエージェント所属 主にインフラエンジニア Blog: http://d.hatena.ne.jp/rx7/ Twitter: @namikawa New! 著書・寄稿多数
大規模化するピグライフを支えるインフラ ～MongoDBとChefについて～ (前編)
1. 大規模化するピグライフを支 えるインフラ 〜MongoDBと Chefについて〜(前編) 株式会社サイバーエージェント アメーバ事業本部プラットフォームディビジョン サービスディベロップメントグループ CA Developers Connect 桑野 章弘 2. 自己紹介 桑野章弘 サイバーエージェント Ameba を運営しています。 - Blogを中心として様々なサービスがあります。 ピグライフの運用／構築を担当 Twitter @kuwa_tw Blog http://d.hatena.ne.jp/akuwano/ 著書／活動 「MySQLによるタフなサイトの作り方」 勉強会（hbstudy, qpstudyほか）などでの発表など 2
第21回 MongoDB最前線！実戦投入の光と影と開発ノウハウ | gihyo.jp
データストアの新たなカタチとしてNoSQLがブームになっていますが、その中で異彩を放っているのがドキュメント指向データベースである「MongoDB」です。サイバーエージェントでは、このMongoDBを比較的早い段階から実サービスで活用しています。そこで今回はMongoDBの使いどころや利用時の注意点について、サイバーエージェントの3人の技術者にお話を伺いました。 分散処理のしくみを最初から備えるMongoDB リレーショナルデータベース（以下RDB）ほど煩雑ではなく、分散KVS（Key-Value Store）ほどシンプル過ぎない第三のデータストアの1つとして、ドキュメント指向型データベースである「MongoDB」が挙げられます。GNU AGPLv3を採用したオープンソースソフトウェアであり、パフォーマンスが高くスケーラビリティにも優れているという特徴があります。また、JSON（JavaS
第4回 スキーマレスで柔軟に扱えるMongoDB | gihyo.jp
はじめに 今回はドキュメント指向型データベースの代表としてMongoDBを取り上げます。ドキュメント指向型データベースはRDBMSと違って、スキーマ（テーブル定義）が必要ないことが大きな特徴です。 今回も利用したコードやプログラムはgithubに置いてあるので適宜参照してください。 MongoDBの特徴 前々回、前回と紹介したmemcachedやTokyoTyrantは基本的にRDBMSと組み合わせて、「RDBMSの弱い部分を補う」という使い方でした。しかしMongoDBは少し違っていて、JOINが行えないこととトランザクションをサポートしていないこと以外は、ほぼRDBMSと同じように扱うことができるため、「RDBMSの代替として使う」ことが可能です。 上述したようにMongoDBはRDBMSと違ってJOINはできませんが、代わりに基準となるオブジェクトに別のオブジェクトをあらかじめe
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mongodbの開発ツールをまとめてみた。