GitHub - ma2/the-little-mongodb-book: The Little MongoDB BookYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
MongoDB - Wikipedia
MongoDBはRDBMSではなく、いわゆるNoSQLと呼ばれるデータベースに分類されるものである。RDBMSのようにレコードをテーブルに格納するのではなく、「ドキュメント」と呼ばれる構造的データをJSONライクな形式で表現し、そのドキュメントの集合を「コレクション」として管理する（このデータの物理的な格納はBSONと呼ばれるJSONのバイナリ版といえる形式で行われる）。コレクションはRDBMSのような固定的なスキーマを持たない。ドキュメントには複雑な階層構造を持たせることもでき、それらの構造に含まれるフィールドを指定したクエリやインデクス生成も簡単な指定によって行える。RDBMSのように高度な結合操作を効率的に行うことはできないが、データの追加・更新・削除・クエリは高速に行うことができる。また、アプリケーションは自身の構造やデータ型に合った自然な形でデータを格納することができるため、扱う
MongoDBにおける関連（Relation）のスキーマ設計 - masa_wの日記
前回、MongoDBでSNSつくるぞという記事を書いてから随分時間がたってしまいました。単に私がだらけていたということもあるのですが、一番ひっかかって時間を取られていたのが、MongoDBにおけるスキーマ設計の考え方です。 いまだに試行錯誤中ではありますが、現時点において私がこうあるべきと理解しているところをアウトプットしてみたいと思います。 １．One to Many のケース たとえば注文と注文明細のケースを考えてみます。RDBで1対多のリレーションを設計する場合、 というように、注文明細を別テーブルにするのが普通かと思います。しかし、ドキュメント指向のMongoDBにおいては、RDBと違ってオブジェクト内に柔軟なデータ構造を実現できるため、 というように一つのCollection内にデータを埋め込んでしまうのが、パフォーマンスの点からも良しとされています。 ただし、以下の2点について
MongoDB の BSON - Backnumbers: Steps to Phantasien
ペーパードライバーにはヒマなエリアへ出張中. 各種中毒メディア群も数周して飽きたため, 前から読みたかった MongoDB でも調べよう...としたけれど, 思ったよりコードサイズがあるなあ. ちょっとだけ眺めて気を済まそう... ウェブっ子でない同士諸兄に説明しておくと, MongoDB は JSON のようなオブジェクトに 適当な ID を割り振り, その ID をキーに JSON (のようなもの)を検索できるようにした データベースのこと. ID 以外の JSON のフィールドにもインデクスをつけて 検索できるぶん便利な子だとされている. (教科書情報.) 今日は手始めに MongoDB 内の JSON 表現たる "BSON" を眺めた. MongoDB は, 自身が内部で使っている JSON 相当のデータ表現を BSON (Binary JSON) と呼び, あわよくば広く使っても
はじめてのMongoDB
16. { "_id" : ObjectId("4dcd3ebc9278000000005158"), "timestamp" : ISODate("2011-05-13T14:22:46.777Z"), "binary" : BinData(0,""), "string" : "abc", "number" : 3, "subobj" : {"subA": 1, "subB": 2 }, "array" : [1, 2, 3], "dbref" : [_id1, _id2, _id3] } 17. { "_id" : ObjectId("4dcd3ebc9278000000005158"), "timestamp" : ISODate("2011-05-13T14:22:46.777Z"), "binary" : BinData(0,""), "string" : "abc", "num
CouchDBとMongoDBの使い分け - モジログ
CouchDBとMongoDBをしばらく使ってみて、その使い分けのポイントがわかってきたような気がするので、ちょっと書いてみたい。 CouchDBとMongoDBは、広く「NoSQL」と総称されている非SQL型データベースのうち、「ドキュメントデータベース」と呼ばれるカテゴリを代表する２つだ。ドキュメントデータベースとは、かんたんにいうと、JSONデータ（＝ドキュメント）をそのままデータベースに保存できるというもので、従来のRDBのような「スキーマ」がない。複数のテーブルを結合（join）するという使い方をせず、一意キーの指定や比較的単純なクエリーでJSONデータを取り出す。 ここでは詳しい話には踏み込まず、２つのデータベースの違いを私の主観で、ごく大雑把にまとめてみる。 まず、それぞれの強みを私の印象で３つずつ書くと、こんな感じだ。 CouchDBの強み： １）優れた管理画面「Futon
MongoDBのRESTインタフェースを使う - 橋本詳解
http://www.mongodb.org/pages/viewpage.action?pageId=7831865 27017でふだんmongodbを起動していると、+1000したport 28017でhttpで管理画面が出る http://localhost:28017 さらに起動時に--restを付けると mongod run --config /usr/local/Cellar/mongodb/1.8.2-x86_64/mongod.conf --rest http getとpostで操作できるようになってる curl 'http://localhost:28017/test/chats/' { "offset" : 0, "rows": [ ], "total_rows" : 0 , "query" : {} , "millis" : 0 } curl -d '{name :
MongoDBとメモリ使用量
はじめに WAF「Scutum（スキュータム）」ではサービス開始時より、データストアとしてmemcachedとpgpool II+PostgreSQLを利用しています。これらはどれも安定して動いており満足しているのですが、最近になってより柔軟にデータを取っていきたいというニーズが高くなってきたため、MongoDBの導入を行いました。まだ完全なリプレースまでは至っていませんが、元々のデータベースのスキーマ構造がシンプルであることもあり、数ヶ月以内にはpgpool II+PostgreSQLの部分をMongoDB（Replica Sets）で置き換えることができるのではないかと思っています。 MongoDBにとっての「メモリ使用量」 MongoDBを導入するにあたり、Linux(X86_64）上でMongoDBを動作させたときのメモリの消費について、簡単にですが調べてみました。まず参考にしたの
オープンソースのリアルタイムWeb解析/モニタリングツール「Snowfinch」 | OSDN Magazine
フィンランドのベンチャー企業Kisco Labsは5月24日、オープンソースのWeb解析ツール「Snowfinch」を発表した。「Ruby on Rails」と「MongoDB」をベースとしたもので、リアルタイムでのWebトラフィック分析が可能という。 Snowfinchは「過去のデータではなく、現在起こっていることを分析する」ことを目的とするのが特徴。ダッシュボードにあるテキスト入力スペースにURLを入力して追跡するWebサイトを指定すると、アクティブビジター、その日のページビュー、その日のユニークビジターの3つのデータを、数値とチャートにより表示する。データは1秒おきに更新される。 クエリベースおよびリファラベースの2種類のセンサーによるモニタリングも可能。クエリベースはキャンペーン測定などに適しており、リファラベースはソーシャルメディアからのトラフィック測定などに適しているという。
20110514 mongo dbチューニング
The document provides tips and explanations for various MongoDB commands and operations including explain, hint, setProfilingLevel, currentOp, and mongostat. It discusses using indexes to optimize queries, setting profiling levels to log slow queries, using currentOp to view currently running operations, and using mongostat to view MongoDB server statistics.Read less
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
ソーシャルアプリのプロトタイプ制作にMongoDBを活用
ソーシャルアプリのプロトタイプ制作にMongoDBを活用 1. ソーシャルアプリのプロトタイプ制作にMongoDBを活用～PHP+Sleepy.Mongooseでお手軽永続化～Fungoing LLC / Satoshi MiyauchiTwitter : @bibrost 2. Profile 宮内 聖 / Satoshi Miyauchi @bibrost 自宅警備員（週休2日） 兼 Fungoing LLC 代表 兼 株式会社監査と分析 システム開発担当 兼 株式会社ニジボックス 傭兵 … etc Webデザイン、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。と思ったら最近はたまに出勤。 Scala、MongoDB、Solrをメインにやってます ※お仕事、協業のご相談は随時受付中 Page : 1 3. Recent Works ( with Mong
223Soft -
Document Data Structure in MongoDB Express MongoDB lets you easily store structured and unstructured data in a flexible and dynamic database schema. It supports CRUD operations on complex data objects using JSON as the main data type. Its an open source solution so it may not be as robust or well supported as commercial management tools. However it is easy to deploy and works well for most use cas
【Ubuntu】daemontoolsをインストールしてmongoDBを動かす
なんか疲れたのでとりあえずやったところまで 参考： [daemontools][Ubuntu]Ubuntu10.04にdaemontoolsインストール [daemontools][Mac]Macにdaemontoolsインストール [Ubuntu][MongoDB]daemontoolsでmongodb起動する設定 svtoolsとdaemontoolsをインストール % sudo apt-get install svtools daemontools-run 続いてmongod.confを作成 % mkdir /var/mongod % chmod 755 /var/mongod % mkdir /usr/local/share/mongod % emacs /usr/local/share/mongod/mongod.conf 中身は以下の通り dbpath = /var/mongo
PythonでWebアプリ開発入門のススメ Flask/MongoDB - mizchi log
TwitBlogin! http://twitblogin.com/ とか作ったことだし、そこそこ開発環境整って、今なら思いつく限りのサービスはさっくり実装できそうだったのでPython初心者向けに書いておく。 少しでもPythonユーザが増えれば幸い。 対象は Python の基本的な構文程度はわかるけど、具体的に何から手をつけていいかわからない人 目次 Apache/WSGI/MongoDBの環境構築 flask [ Sinatra風ウェブアプリケーションフレームワーク] pymongo [ MongoDBラッパー ] werkzeug [Web Application デバッガ] jinja2 [ HTMLテンプレートビルダー ] pyquery [ jQuery風HTMLパーサ ] nose [ TDD ] 細かいライブラリの使い方とかPython本体の言語仕様とかは適当にぐぐって
Mongoでの全文検索 - Docs-Japanese - 10gen Confluence
紹介 Mongoは、テキスト検索やタグ付けと言った便利な機能を提供します。 multikeys (配列内の値に対するインデックス) Mongoのmultikeys機能は、配列の値に自動的にインデックスを張ることができます。この機能を使った良い例としてタグ付け(tagging)があります。アーティクルのためのオブジェクトがあり、カテゴリによってtag付けされていると仮定してください。 obj = { name: "Apollo", text: "Some text about Apollo moon landings", tags: [ "moon", "apollo", "spaceflight" ] }
web-analytics-or-die.org - このウェブサイトは販売用です！ - web analytics or die リソースおよび情報
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「第1回 MongoDB JP ＆ CouchDB JP 合同勉強会 in Tokyo」を開催してきました！ - doryokujin's blog
こんにちは、@doryokujinです。本日は12月12日（日）行われました「第1回 MongoDB JP ＆ CouchDB JP 合同勉強会 in Tokyo」の報告をします。当日は忙しい時期にも関わらずたくさんの人に参加していただきました。会場準備で色々を手間取ってしまいましたが、会場提供者のニフティさんと参加者の皆様の暖かいご協力もあって無事に勉強会を終えることができました。どうもありがとうございました！また、当日はgihyo.jpさんの協力のもと、Ustream配信も行いました。このUstream動画と共に勉強会報告の方をgihyo.jpさんの方にも書かせていただく予定ですのでぜひともそちらの方も宜しくお願いします。今回の勉強会のツイートがまとめられたTogetter：第1回 MongoDB JP & CouchDB JP 合同勉強会 in Tokyoもなかなかが臨場感があって面
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MongoDBを用いたソーシャルアプリのログ解析 〜解析基盤構築からフロントUIまで、MongoDBを最大限に活用する〜
事例：とある写真共有アプリでのMongoDB
