MongoDBの単体性能（前編）
「初心者から中級者になるためのMongoDB講座」は、MongoDBをインストールして実際にアプリケーションを作っている方、MongoDBのレプリケーションを運用しているが仕組みはあまりわからない方、シャーディングに手を出そうとしているが不安な方、そんなMongoDB初心者のみなさんへ向けた連載です。MongoDBはサクッとアプリケーションを作るのに適しています。しかし作ったアプリをいざ運用しようとすると、「思った以上に性能が出ない」「シャーディングやレプリケーションがどうやって動いているのかわからない」「何を監視すれば良いのかわからない」「バックアップやリストアはどうすればよいのか」「セキュリティは何を考えれば良いのか？」――そんな問題に直面することはないでしょうか？本連載では、これらの質問に答えていこうと思います。これらは典型的なシステムの非機能ですので、そういう意味では、この連載はM
MongoDBを半年運用してみた（のフォロー） - matsukaz's blog
某社との合同勉強会のLTで発表したMongoDBを半年運用してみたが、えらいはてブされててびっくり。。。あのままだとMongoDBは絶対使わないって結論になっちゃいそうなので、自分をフォローする形でエントリを書きたいと思います。 資料はこちら。 Mongo DBを半年運用してみた View more presentations from Masakazu Matsushita コネクションエラー多発 これは、7月にmongosの場所がmongodからSocketサーバ／Webサーバ／管理サーバに移動した件と関係しています。 まず、Socketサーバ／Webサーバ／管理サーバともにJavaで実装されているので、MongoDBへの接続はJavaの公式ドライバーを利用しています。当初のドライバーの利用方法は、 // Shard1, Shard2, Shard3のPRIMARYと同居してるmong
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
ドキュメント指向データベースと列指向データベース
ドキュメント指向データベースの概要 リレーショナルデータベースでは、データを表形式で保存します。そのため、表にしやすいデータであれば、効率よく管理することができます。 しかし、世の中全てのデータを表にできるかと言えば、そうではありません。そのようなデータをリレーショナルデータベースで管理しようとすると、どうしても無理が生じてしまいます。その結果、プログラムを組むのが難しくなったり、処理に時間がかかるようになったりしてしまいます。 このような中で、柔軟な構造でデータを扱えるようなデータベースとして、「ドキュメント指向データベース」と呼ばれるデータベースが出てきました。 ドキュメント指向データベースでは、1件分のデータを「ドキュメント」と呼びます。また、個々のドキュメントのデータ構造は自由で、データを追加する都度変えることができます（図1）。リレーショナルデータベースとは違って、事前にテーブル
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Charming Python: Functional programming in Python, Part 3
