MongoDBの11のがっかりバギー - PolyPeaceLight
残念なところは、僕も直面していたのもあり、していないのもあるので、leifw: 11 Buggy Disappointments in MongoDBを掻い摘んでみました。 やっつけの訳で申し訳ない・・・ 3、4、6が怖すぎる・・・ 1. undefined 要素をもつ配列を含む document を dump (例えば、 BSON format でエクスポート)して、そのデータをインポートすると、undefinedな要素が消えます。値のインデックスが変わります。例えば、こんな漢字のメンバを含む document をエクスポートします。 var a = []; a[0] = "a"; a[2] = "c"; インポートすると "c" の位置が、2から1に移った ["a", "c"] という配列が得られます。 2. shared collection からデータをエクスポートすると、 sha
Simple Automated Backups for MongoDB Replica Sets « Michael Conigliaro
There are a bunch of different methods you can use to back up your MongoDB data, but if you want to avoid downtime and/or potential performance degradation, the most common advice seems to be that you should simply do all your backups on a slave. This makes sense, since most of your queries will be hitting the primary server anyway. Unfortunately, picking a slave isn’t so simple when dealing with
MongoDBなら検索エンジンが簡単に作れる - mizchi log
形態素解析でインデックスを作って検索する Mongoでの全文検索 - Docs-Japanese - 10gen Confluenceを参考に、すぐ実装できた 試しに、青空文庫から走れメロス引っ張ってやってみた。 ライブラリ MongoDB API Docs for python > easy_install pymongo SREngine: Sein blog PythonからMeCabを使う。 ごにょごにょやっていれる やってみる #!/usr/bin/env python # encoding:utf-8 import pymongo import MeCab import urllib import re mecab = MeCab.Tagger("-Ochasen") con = pymongo.Connection() col = con.test.row def get_s
MongoDBの地理空間のインデックスを試してみる - 今日も適当ダイアリー
MongoDB面白いですね。 ドキュメントが親切なのでありがたいのですが、なかなか日本語の記事が無かったりするので、Geospatial Indexingについて試してみた事を投稿しますよ！ マニュアル：MongoDB internal corp site Geospatial Indexing は MongoDB ver1.3.3以上で使えます。 地理空間のインデックスとは 読んで字のごとくなのですが、MongoDBでは二次元地理空間情報（多くの場合、緯度経度情報）をインデックスとして検索をかけることが出来ます。 最近のガラケーやスマートフォンからは簡単にGPS機能を利用することもできますし、PCブラウザなどでも位置情報を取得出来るようになったり、html5のGeolocation API（厳密にはHTML5に含まれてはいない）の登場などで、今後、ますます位置情報の利用頻度は高くなるんじ
Sharding を使いこなすための5つのTips - doryokujin's blog
@doryokujinです。今日も相変わらずMongoDBの、そしてShardingに関する記事を書こうと思います。 …と、その前にお知らせです！6月は2つのMongoDB勉強会を予定しております、是非ご参加下さい！ ・2011年6月11日（土） 「第4回 MongoDB 勉強会 in Tokyo」@フューチャーアーキテクト ・2011年6月28日（火）「第1回 MongoDB ソースコードリーディング」@PFI さて、それでは本題に入りたいと思います。 MongoDBのShardingといえば、 ・初期設定やShardの追加・削除といった導入の容易さ ・Shardの面倒をMongo側がずっと見てくれるという管理の容易さ を備えていると言うことで興味を持っておられる方も多数いると思います。 しかしその一方で実際にSharding環境を導入している方々の中の多くは、遭遇する様々な不都合や不整
Scalatra + Scalate + Morphia で MongoDB を使った Web アプリ開発 - なんとなくな Developer のメモ
以前、Sinatra（id:fits:20110306）や express（id:fits:20110409）で作成したサンプルと同じものを Scalatra + Scalate（Scaml 使用）+ Morphia の構成で作成してみました。 環境は以下の通りです。 Scala 2.9.0.1 sbt 0.7.7 Scalatra 2.0 Snapshot Scalate 1.6 Snapshot Morphia 1.0 Snapshot MongoDB 1.9.0 サンプルのソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20110521/ なお、ソースには Servlet 3.0 版（scalatra-scalate-morphia_servlet3）も用意していますが、こちらは sbt の jetty-run では正
第3回 MongoDB勉強会 ダイジェスト
「第3回 MongoDB 勉強会 in Tokyo」 : ATND 先週土曜日（2011年5月14日）にフューチャーアーキテクトさんのセミナールームにて行われたMongoDBの勉強会に行ってきました。 MongoDBの仕様・機能などの体系的な話からチューニングの話、開発に利用する話、プロダクションとして運用している話と、バランスよくまとまっていてとても勉強になりました。 RDBとの違いや特有の挙動をきちんと把握して利用すれば、十分プロダクションで利用出来るというビジョンが見えました。 詳細は各発表者の方のスライドを見るとわかると思いますが、当日会場でメモしたものでダイジェスト的にまとめました。 MongoDB勉強会は毎月開催（予定）しているそうなので、興味を持たれた方は是非参加して見てください。 MongoDBコミュニティー：MongoDB JP | Google グループ 【発表1】Mo
MongoDB全機能解説1
This document contains links to MongoDB documentation pages about sharding, databases, collections, inserting, querying, updating, indexing, replication, and backups. It includes a link to a slideshare presentation on MongoDB sharding and links to pages explaining replica set internals and operations.Read less
10分でできるPadrinoとMongoDBを使ったAPI作成 - Meltdown Countdown rev.
どうも、逆流性食道炎です。2月初めに胃痛で病院に行き、翌日の胃カメラで診断されました。ストレス社会に生きる皆様も、胃腸の健康には十二分にご留意ください。くれぐれも。くれぐれも。 薬物の効能によるものか症状はだいぶ緩和されているのですが、時には病める日もあります。そんな胃の状態を教えてくれるAPIをつくりました。 http://marutanm-stomach.heroku.com/condition 稚拙ですね。果たして、これから機能追加はなされるのでしょうか？ ぶっちゃけ私の胃の状態なんて誰も知ったことじゃないでしょうが、PadrinoとMongoDBを使った簡単すぎるチュートリアルとして、手順を追ってみます。URLでお分かりのように、最終的にはHerokuにデプロイします。 基本的には公式にあるチュートリアルの劣化版ですが、ActiveRecordではなくMongoDB、ORMにMon
Type safe mongodb with Scala #montotokyo
Type safe mongodb with Scala #montotokyo 1. Type-safe MongoDB in Scala - 静的型付け言語とMongoDBの付き合い方 -Fungoing LLC / Satoshi MiyauchiTwitter : @bibrost 2. Profile 宮内 聖 / Satoshi Miyauchi @bibrost フゔンゴーング合同会社代表 兼 株式会社監査と分析 システム開発担当 Webデザン、映像編集、Webサービスの開発など・・・いろいろ 引きこもりフリーランス生活 Scala＋Lift＋MongoDBの組み合わせを昨年11月より利用中。 自社サービス１つ、クラゕントワーク１つでScala+MongoDBを利用。 Page : 1 3. Case Example 勝間和代氏の提供する有料コンテンツ会員向けコミュニテ
第2回 MongoDB JP 勉強会 in Tokyoに参加してきました - PolyPeaceLight
おまけに久しぶりに発表までしてきました。 資料→ ざっくり内容を書いておくと mongodbは固定フォーマットではないデータをとりあえず投入して構造化できるので、解析初期に非常に便利 mongoimportは標準入力でいけるので、hadoop/hiveのstreamingと相性いい mongoimportは標準入力でいけるので次のようにフィルタをかませられる $ cat access.log | perl ./filter.pl | mongoimport -d mydb -c mycollection --fields ip,timestamp,method,host,uri,useragent mongodbのmapreduceはkey/valueを縦横無尽に検索したり集計したりできるので、解析初期に便利 mongodbのmapreduceはhadoopのそれと比べると、sort&sh
『ドキュメント指向データベース「MongoDB」』
皆様、はじめまして。 アメーバ事業本部と言うところでサービス開発のプログラマをしている津田と申します。 先日、M.S.氏より、当エンジニアブログにて「技術に関して書くように」とお達しが下りました。 同じ技術者として、尊敬の気持ちを通り越し、畏怖の念すら抱いているM.S.氏に 「技術」に関して書けと言われるとは、もはや路頭に迷った子羊の気分です。 どうにか違う話題に出来ないかとごまかしてはみたものの、 やはり「技術」に関して書くようにと念を押されてしまいました。 路頭に迷っていても致し方ないので、今後サービスに利用する予定で検証を行っていた 「MongoDB」と言うドキュメント指向データベースに関して紹介させて頂きます。 ■MongoDBとは ここ数年注目を浴びている「NOSQL（NotOnlySQL）」のデータストアの一つ KVSとは異なり、スキーマレスではあるが、カラムに近い概念がある
リンギオ - MongoDB で Sharding する
Sharding とは、 データを複数のサーバーに分割して保持することです。 これによりデータを小さい塊毎に処理することで処理性能の向上が見込めます。 最小構成は、３コンポーネント４台になります。 1. 2つ以上のshardサーバー ： 実際にデータが入ります 2. 1つ以上のconfigサーバー ： sharding のメタ情報が格納されます 3. mongos ルーティングプロセス ： sharding を司ります ということで、まずは shard サーバー を 2 台起動します。 $ bin/mongod --shardsvr --port 27017 --dbpath /var/mongodb/data/s0/ $ bin/mongod --shardsvr --port 27018 --dbpath /var/mongodb/data/s1/ 次に configサーバー を 1
MapReduce - Docs-Japanese - 10gen Confluence
shard環境中では、すべてのshardで並行してデータ処理が走ります。 (注意: 2010/2/2: shard内でのmap/reduceはペンティング中ですが、すぐに戻ります) map/reduce はデータベース [command] を経由して、呼び出されます。 データバースは一時的なコレクションを出力結果用に作成します。この一時的なコレクションは、クライアントのコネクションが閉じたとき、または明示的にdropされた場合削除されます。また、永続的な出力用のコレクション名を指定することもできます。 map と reduce ファンクションはJavaScriptで書き、サーバ上で実行されます。 コマンドの文法: db.runCommand( { mapreduce : <collection>, map : <map ファンクション名>, reduce : <reduce フ
CouchDBとMongoDBを比較してみた - Masatomo Nakano Blog
ドキュメント指向なKVSってことと、字面が似ていると言うことぐらいしか比較する意味がなさそうなCouchDBとMongoDBだけど、ここ2，3ヶ月で両方をそれなりに突っ込んで見てきたので比較してみた。実装面やパフォーマンス、ということよりはどちらかというと(私が感じる)思想的なものや、ユーザ側からの視点での比較。 共通するところ これはもう簡単に、 ドキュメント指向データベース - RDBMSのようなカラムと言ったものを持たずにスキーマレスで好きな情報を入れられる Javascript/JSONを使用 - データ自体もJSONというJavascript由来のフォーマットで持ち(MongoDBはJSONを元にしたBSONというものだが)、データベースのアクセスにはJavascriptを使用する スケールアウトするように考えられている NoSQLな流行 CouchDBの特徴 機能を限定している
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GitHub - foursquare/rogue: MOVED - The project is still under development but this page is deprecated.
Fungoing Labs: Scala+Lift+MongoDBでのタイムライン＆購読機能実装
MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド＆GraphDBを用いたソーシャルデータ解析