MongoDBのちょっと詳しいチュートリアル<a href="http://b.hatena.ne.jp/entry/http://d.hatena.ne.jp/doryokujin/20101010/1286668402" class="bookmark-count"><img src="http://b.hatena.ne.jp/entry/image/http://d.hatena.ne.jp/doryokujin/20101010/1286668402" title="はてなブックマーク - Mo
@doryokujinです。本エントリーから数回にわけてMongoDBの紹介をつらつら書いていきたいと思います。日々、MongoDBの魅力にどっぷりな僕でして、それを少しでも多くの方に共有できたらというモチベーションで書いています。今回はチュートリアルとして主要な機能を少し詳しめに紹介していきます。アジェンダは以下の通りです： はじめに ちょっと詳しいチュートリアル オープンソース NoSQL・ドキュメント指向データベース ドライバとして多くの言語サポート 完全なインデックスサポート リッチなクエリー MySQLに類似した機能群 レプリケーション機能 オートシャーディング 巨大ファイルを扱うGridFS 今後の予定 本家ドキュメントの翻訳 より深い機能説明 勉強会での発表 Production Deploymentsとして弊社の名前を掲載する はじめに 僕は現在MongoDBをソーシャルア
8maki.jp
This domain may be for sale!
Mercari Advent Calendar 2017 の16日目は@sota1235がお届けします。 この記事では私のチームが開発しているメルカリチャンネルでFirebase Realtime Databaseを使うにあたり行っている工夫をご紹介します。 同じ文脈の話を今年のPHPカンファレンスでも発表したのですが、この記事ではその時お話できなかったもう少し細かい工夫を4つ紹介したいと思います。 Realtime Databaseへのリクエストを間引く Realtime Databaseは非常に高トラフィックな通信を捌くことができます。 とはいっても無尽蔵にデータ更新処理をしたり読取処理をできるわけでは当然ありません。 メルカリチャンネルでは以下のように多くの用途にRealtime Databaseを利用しています これらを全て素直にRealtime Databaseに書き込むとすぐに
App Engineで現実的な送金処理について考え中です。 ドラフト版なので、怪しい点があればご指摘いただければ幸いです。 コメントで情報いただきました。 Distributed Transactions on App Engineで紹介されてる方法と基本的に同じなので、おそらく問題なく動きそうです。ありがとうございました。 今回はこんな図を使います。 この図の読み方は、矢印の方向にユースケースの一連の処理(またはリクエストの処理)が流れていて、右に行くほど時間が経過しています。そして、矢印がくし刺しにしている四角形は、そのユースケース中で操作するエンティティを表しています。 また、左右の位置が同じ矢印は、基本的には同じ時刻に発生したイベントを表しています。上記の図では、A, B, Cがそれぞれの口座エンティティを同時に操作している感じです。 並行性制御(おさらい) 最初の図のように、それ
分散環境でユニークなidを発番するGo製プロダクト「katsubushi」のご紹介 - KAYAC engineers' blog
Lobiチームの長田です。 今回はkatsubushiというアプリケーションを紹介します。 https://github.com/kayac/go-katsubushi katsubushiはid発番を行うアプリケーションです。 水平分割されたデータベースに対してユニークなidを発番するために作られました。 なお、本記事中の「データベース」はMySQLを指します。 katsubushiの特徴 Snowflakeと同様のアルゴリズムでid発番 SnowflakeはTwitter社がかつて公開していたid発番アプリケーションです。 https://github.com/twitter/snowflake/tree/master 既にメンテナンスされておらず、masterブランチにはその旨が書かれたREADMEしか残されていません。 タグが切られているので、ソースコード等はそちらで確認できます。
これまで組み込みDBだと SQLite が一般的でしたが、ローカルであっても NoSQL したい、組み込みで使いたい、というニーズはあるかと思います。 そんな場合、UnQLite を使うと便利そうです。 UnQLite - An Embeddable NoSQL Database Engine UnQLite is a self-contained C library without dependency. It requires very minimal support from exte... http://unqlite.org/ unqlite/unqlite - GitHub README.md UnQLite UnQLite is a in-process software library which implements a self-contained, server...
夏の自由研究に「Eucalyptus」でクラウドを作ってみないか？ - builder by ZDNet Japan
トップランナー対談：前編 成長を続けるEDR市場で何がおきているのか ラック×クラウドストライクによる徹底議論 単純なインフラ製品の販売ではない DX、コンテナプラットフォームの実証など 自社の取り組みで得られた知見を顧客に提案 現場業務のデジタル化の最適解 JBSのアプリポケットとアプリメーカーが 企業のデジタル化をサポート 中小企業のひとり情シスの現実 夢か幻か、はたまた現実か？ ヘルプデスク業務の週休4日制を考える ネットワークもサービスとして使う いま企業ネットワークが受ける大きな制約 クラウドシフトで大きく変わる！ デジタル時代のITインフラ構築術 仮想化統合、クラウドを経て今「マルチ」へ ITインフラの最適化と継続的進化への道筋 RPAによる自動化を年30万で実現 小さな投資が目に見える大きな効果に！ デジタル化によるわかりやすい業務効率向上 AI/IoTの時代を見据えた挑戦
はじめてのMongoDB
MongoDBの初心者向け資料です。SQLとの比較からMongoDBを理解する章を中心に展開していきます。また、Replication・Shardingに関しては別章で詳しく紹介します。 この資料をきっかけに多くの方がMongoDBを知り、触れるきっかけになればと思います。
情報処理における全国のエキスパートが一堂に会したリクルート主催の「春の情報処理祭」。人々が日常的に大量のデータを生成・消費するに伴い、「ビッグデータ」の重要性が高まっていると語る、大阪大学准教授の原隆浩氏。「ビッグデータを制する者が世界を制する」とまで言われ、その研究に注目が集まるデータベース分野の歴史と可能性について解説します。（春の情報処理祭in京都より） 高校生の頃まで、パソコンが苦手だった 原隆浩氏：まず、今日データベース研究会のほうから代表ということで来ましたので、自己紹介を兼ねてお話したいと思います。私は今、大阪大学で准教授をしていまして、42歳になります。なので、大学を卒業してちょうど20年経っているぐらいです。 研究の専門分野は、あんまりデータベースっぽくなくて、どちらかというとネットワークとデータベースの境界領域みたいなことをやって、アドホックとかセンサーネットワークにデ
TECH x GAME COLLEGE #20 (https://techxgamecollege.connpass.com/event/129268/) で, データの整合性を保つという観点から, マイクロサービスや RDBMS との付き合い方などの話しをしました. その際に使用したスライドとなります.
Four years after partnering with Apple on the launch of the Apple Card, Goldman Sachs may be eyeing the exits. The Wall Street Journal reports that Goldman is “looking for a way out” of it
Amazon's DynamoOctober 02, 2007 • 4557 words In two weeks we’ll present a paper on the Dynamo technology at SOSP, the prestigious biannual Operating Systems conference. Dynamo is internal technology developed at Amazon to address the need for an incrementally scalable, highly-available key-value storage system. The technology is designed to give its users the ability to trade-off cost, consistency
クラウドでの新しいACID、そしてBASEトランザクションとCAP定理 - Fight the Future
クラウドではアーキテクチャやプログラミングモデルが今までと変わる。 QConでは複数の人からそういう話が出ていた。 ちょっと自分なりにまとめてみる。間違っているかもしれないので、見つけた人はご指摘ください。 新しいACID 従来のモデルでのACIDは、特にRDBMS関連でよく耳にすると思う。 Atomic(原子性) Consistent(一貫性) Isolated(独立性) Durable(永続性) だ。 QConでGoogleのGregor Hohpe氏は、クラウドにおいてACIDは次のような意味になると言っていた。 資料はここ。https://sites.google.com/site/gcodejp/slides/ProgrammingCloud_QCon.pdf?attredirects=0 Associative(結合の) Commutative(相互の) Idempotent(
注目を集めるNoSQLデータベース 数年ほど前から、分散KVS（Key-Value Store）や列指向（Column-Oriented）データベース、ドキュメント指向（Document-Oriented）データベースなどの新しいデータベース技術が注目を集めています。これらの新しいデータベース技術は、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）とは異なる考えに基づいているので、よく「NoSQL」データベース（注1）と総称されています。 注1：「NoSQL」という言葉はもともと「近年登場している、RDBMS以外の（つまりSQLを使わない）データベース」を総称、表現したものであり、その後から「SQLは不要だ」というイメージを持つキーワードのようになってきました。データベース開発者の中には、このようなRDBMSに対するネガティブなイメージを好まず、NoSQLを「Not Only SQL（
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
MySQLからフォークし、クラウド用途に最適化して開発された「Drizzle」が3月15日に最初の正式版を公開しました。 MySQLはよく知られたオープンソースのリレーショナルデータベースです。そのMySQLを、トランザクション機能を維持したままクラウドのような大規模分散環境での並列処理とマルチコアCPUに最適化したのが「Drizzle」です。 多くのWebサービスのバックエンドでは、高速なデータベース処理を実現するために多数のMySQLサーバを用いた分散処理をしていますが、Drizzleではそうした用途に特化して設計されています。 NoSQLに対するSQLからの回答 Drizzleは、大規模なWebサービスのバックエンドデータベースとして利用することを想定しているため、Web系サービスのバックエンドとしてはほとんど使われないだろう機能が省かれています。例えば、ACL（アクセス制御リスト）
IT Cutting Edge ─世界を変えるテクノロジの最前線 第7回UberエンジニアがブログでPostgreSQLにダメ出し、PostgreSQLコミッター石井達夫氏に反論を聞く デジタルディスラプションを象徴する企業として、いまこの瞬間も破竹の勢いで成長を続け、交通サービスの世界を大胆に塗り替えているUber。未上場ながらすでに企業価値は6兆円を超えているとも言われており、世界最大のユニコーン企業として、その動向はつねに注目されつづけています。 クラウドやビッグデータ分析、オープンソースなど、最先端のITをフル活用し、ごく短期間で劇的にビジネスを拡大させたUberに対しては、やはり技術者からの強い関心があつまります。現在、1200名を超えると言われるUberのエンジニアたちは何をどんな環境で使い、どう動かしているのか ―Uberのエンジニアリングチームが公開している技術ブログ「Ub
[レポート]NoSQLの必要性と主要プロダクト比較 #dbts2015 #be_crazy_about_db_tech | DevelopersIO
超おはようございます。最近めっきり暑くなってきましたね。城内です。 今回は、db tech showcase Tokyo 2015に参加してきましたので、セッションレポートを書きたいと思います。 セッション情報 セッション名：NoSQLの必要性と主要プロダクト比較 スピーカー：株式会社野村総合研究所 OpenStandiaチーム 渡部 徹太郎氏 スライド オープンソース サポート 保守 サービス（OSS サポート 保守 サービス）| OpenStandia™（オープンスタンディア） セッション内容 データを取り巻く環境の変化 データのボリュームが肥大化 →GoogleやFacebookの保持データがペタバイト級に データ処理の応答スピードが重要に →Webサイトのアクセス数が秒間10万アクセス データの多様性 →非構造データが増えてきているため、RDBMSでは格納が困難 RDBMSの現状
![[レポート]NoSQLの必要性と主要プロダクト比較 #dbts2015 #be_crazy_about_db_tech | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/539b7624ac59a4ebaeb32fc4fc84b959e66c9b87/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F06%2Fdbtechshowcase_tokyo_2015.png)
「多くのOLTPデータベースは30年前の設計を基にしており、今日の“Webスケールな”データベースの負荷を想定していない。これら伝統的なデータベースは、処理時間の90％以上がログ、ロック、ラッチ、バッファ制御といったオーバーヘッドに費やされ、しかもそれらによって限られた性能やスケーラビリティしか実現できていない」 Ingresの開発者でありInformixのCTOなどデータベースベンダの要職を歴任したデータベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が開発したVoltDBはプレスリリースでこのように既存のリレーショナルデータベースの欠点を示した上で、インメモリデータベースをベースにこれらのオーバーヘッドを除去し、ACIDによるデータ一貫性を維持しつつ大きな性能向上とスケーラビリティを実現したと説明されています。 SourceForge.jpの記事「「NoSQL」を上回る性能を目指す
mViewerはWebベースのシンプルなMongoDB管理インタフェースです。 最近はNoSQLを運用の一部に使うことが増えてきました。そうなると必要になるのが管理ツールです。すぐに使えて手軽なものが良ければmViewerを使ってみましょう。起動コマンドも用意されていて簡単です。 トップページです。ログインします。 ログインしました。左側にデータベースが並んでいます。 データベースを選択するとコレクションが表示されます。 コレクションはツリーテーブルで表示もできます。 サーバの状況表示。 データベースの状況表示。 ツリーを開いてさらに内部の値を確認できます。 Flashベースの利用状況モニタリング。 新しいデータベースの作成もできます。 コンテクストメニュー。 デモ動画です。 mViewerはデータベースの作成や削除、コレクションの作成、更新と削除、GridFSファイルの追加、表示、ダウン
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「MongoDB」はNoSQLの中でもドキュメント型NoSQLに分類されます。MongoDBは他のNoSQLと同様に、リレーショナルデータベース（RDBMS）と比較してビックデータや非構造データの処理が得意といった特徴がありますが、ここではそういったNoSQLの一般的な特徴の紹介は割愛し、他のNoSQLとは違うドキュメント型NoSQLならではの特徴、そしてMongoDBならではの特徴を紹介します。 ドキュメント型ならではの特徴 ドキュメント型NoSQLではデータとして階層型データ構造であるJSONを扱います。図1にRDBMSのリレーショナルデータ構造、キーバリューストア（KVS）のキーバリューデータ構造、ドキュメント型NoSQLのJSO
Mongo Tokyo 2012で発表した資料。 Animal LandでMongoDBを利用する際に考慮した点などなど。Read less
Data is an integral part of the web. As JavaScript and TypeScript frameworks make it easier than ever to server-render just-in-time data, it's time to make databases a first-class part of Vercel's frontend cloud. Today, we’re excited to announce a suite of serverless storage solutions now available on Vercel, powered by some of the best infrastructure providers in the industry. Vercel KV: A server
今流行のkey-value storageの利点と欠点など。小さいデータをたくさん扱うタイプで、単純なkey-value型のデータモデルを持つ分散KVSについて。 Webアプリをとりまく最近のKVS事情、雑感を読んで、ちゃんと整理して把握しておかないといけないな、と思ったので少し整理。 それは違うぞーという事があったらコメントくださいm(_ _)m ※2009-11-17 追記：現在、KVSという用語の意味は定義されておらず、使う人によって揺れています。ここで言うところの分散KVSは、Dynamo や kumofs や ROMA など を想定しています。 分散KVSの利点 スケールアウトできる 簡単にサーバーを追加して性能を上げられる 単体の性能が高い スキーマレス 最初は少ない台数で安く、後からサーバーを足してスケールアウト！という運用ができる。アプリケーションに影響せずに、ストレージ側
皆様はじめまして．リクルートテクノロジーズでエンジニアをしている相野谷と申します． 先週開催された第3回Elasticsearch勉強会で「Elasticsearch+DynamoDB+Node.jsで作る全社基盤」というタイトルで，独自開発したシステムでのElasticsearchの利用例を紹介させていただきました． 発表スライド自体は既にupされていますが，それだけでは初見の人に分かりづらいと思いますので，解説記事を上げさせていただきます． スマホアプリのためのプッシュ通知基盤 今回開発したシステムは，「リクルートグループが開発するスマホ用のアプリでプッシュ通知を送るための基盤」です．このプッシュ通知基盤が提供する条件指定プッシュという機能のために，Elasticsearchを使用しています． システム構成 本システムはリクルートで開発される全アプリから利用されることを想定しているため
@ymmt2005 こと山本泰宇です。 今回は memcached 互換で冗長構成を簡単に組める自社製 KVS である yrmcds のリリースをご案内します。 ... この Redis 全盛なご時世になんで？とか、repcached や Kyoto Tycoon があるじゃない、といったツッコミの嵐が聞えてきそうです。わかってます、わかってますから物を投げないで！ 順を追って説明しますので、批判はそれからにしてください！ 何が欲しいのか 私は日頃 cybozu.com のインフラで動作するソフトウェアを開発しています。リリース後もうすぐ２年になりますが、お蔭様で 4,000 社以上にご利用いただくまでになりました。商売繁盛で嬉しいのですが、運用側は日々増えるデータとアクセスを捌くべく奮闘しています。 ここのところ問題になっていたのが、MySQL に保存しているセッション情報でした。アプリ
ソーシャルゲームのような高負荷がかかるWebアプリケーションにおいては、何十, 何百台ものサーバーでスケールアウトするのが当然の時代になりました。特にDBサーバーでは垂直分割、水平分割による複数のDBへの負荷の分散が行われ、アプリケーション側でハンドリングすべきことが増してきています。 今回は、Google社のyoutubeの基盤として大量のクエリを捌いているVitessを、当社のゲームにおいて実際にDBサーバーのマネージ&スケールアウトに使用した話をします。主にVitess, gRPC, MySQL/KVSとの比較, Rails/ActiveRecordにおけるデータベース分割, VitessとRails, Live Resharding周りの話です。
そのソフト，売る？売らない？
「Googleの凄さは，Failure-oblivious computing（エラー忘却型コンピューティング）のような新しい概念を，世界で初めて大規模に取り入れていることだと思います」－－そう語るのは，楽天技術研究所の森正弥所長。4月に始めたクラウド・コンピューティングの取材も，随分と遠いところまで来たな－－と筆者は思わずにはいられなかった。 エラー忘却型コンピューティング（failure-oblivious computing）とは，米Massachusetts Institute of Technology（MIT）のMartin Rinard氏らが提唱した概念（Rinard氏らの論文）。メモリーに何らかのエラーが発生したとしても，プログラムの処理を停止するのではなく，エラーを無視して処理を継続するという考え方だ。楽天技術研究所の森氏は，こう例えながら説明する。 データをキーと値（V
翻訳について¶ このドキュメントは、RedisのWiki(http://code.google.com/p/redis/wiki/)の内容を参考にしながら、構成などはSphinxに合わせつつ翻訳しています。また、必要に応じて、配布物の中のファイルなども引用しながら訳しています。
Facebookは大規模なデータ処理の基盤としてHBaseを利用しています。なぜFacebookはHBaseを用いているのか、どのように利用しているのでしょうか？ 7月1日に都内で行われた勉強会で、Facebookのソフトウェアエンジニアであるジョナサン・グレイ（Jonathan Gray）氏による解説が行われました。 この記事は、「FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（前編）」の続きです。 事例1 Titan（Facebookメッセージ） HBaseがFacebookでどのようなアプリケ－ションで使われているのかを紹介しよう。 Facebookの新メッセージ機能。
140行で作る分散リアルタイム検索エンジン（Twitter Streaming API対応） - 古橋貞之の日記
マトモに使えるRPCライブラリ MessagePack-RPC for Ruby のバージョン 0.2.0 をリリースしました！ 新たにコネクションプーリングの機能を追加しました。一度接続したコネクションを共有して使い回すことができます。コネクションを何度も張り直す負荷と遅延を削減でき、リソースの消費も抑えられます。 また、不意に切断されたコネクションを自動的に再接続する機能を導入し、信頼性を向上させています。 これを使って何か作ってみようと言うことで、twitterのリアルタイム検索エンジンを作ってみました。日本語を検索できないなど機能は貧弱ですが、プログラム全体がわずか140行に収まっています（クローラ27行、インデクサ48行、クラスタ管理ノード37行、検索クライアント28行）。 新しいつぶやきを受信するたびに、リアルタイムで転置インデックスを作成していきます。インデックスを作成するノ
データベースライブラリであるTkrzwの初版をリリースした。Kyoto Cabinetの正式な後継製品である。本家のサイトはここである。設計目標の通り、高速かつ堅牢で多目的に使える実装になったと思っている。私の下手な英文を読ませるのも忍びないので、ここに概要を書いておこう。 ダウンロードとインストール このディレクトリにソースファイルのパッケージが置いてあるので、ダウンロードする。あとは典型的なインストール手順を踏襲すればよい。 $ tar zxvf tkrzw-0.9.1.tar.gz $ cd tkrzw-0.9.1 $ ./configure $ make $ make check $ sudo make install自分の環境でもテストをしたいという人は以下のコマンドを実行してもよいし、しなくてもよい。テストケースはGoogle Testを使って書かれているので、予めそれをインス
Datomic - Overview
Datomic Pro The fully transactional, cloud-ready, distributed database. Build flexible, distributed systems that can leverage the entire history of your critical data, not just the most current state. Build them on your existing infrastructure or jump straight to the cloud. Never Forget Critical insights come from knowing the full story of your data, not just the most recent state. Datomic stores
Redisでランキング機能を実装してみる - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2013年04月24日13:26 NoSQL Ruby Redisでランキング機能を実装してみる Redis を触ってると楽しくてニヤニヤしてしまう今日この頃です、こんにちは。 読み書きのパフォーマンス的には memcached とよく似てる感じかなーと思いますが、データが消えない（永続化）、さまざまなデータ型を持っていて用途によって使い分けられる、データ操作がアトミック、など、Redis には魅力的な特徴があります。 今回は Redis を使ってちょっとしたランキング機能を実装してみる話でも書いてみます。 Redisの環境準備 まずは Redis をインストールします。Mac だったら homebrew を使うと良いでしょう。 $ brew update $ brew install redis Redis の起動自体は非常に簡単で、このコマンドを実行するだけです。 redis-serv
前回（と言ってももう２ヶ月前か……1.5.8まででちゃってますね。（追記：丁度今日、1.6.0 安定版がリリースされました！）例によってビルドはクソ長いので注意して下さい）、「Mac OS X で MongoDB を動かす」で、Mac OS X での MongoDB インストール、起動、停止、デーモン化をしました。 今回は、付属のシェルで簡単なCRUD操作をしてみたいと思います。なので、OSやプログラミング言語は関係ありません。素の MongoDB を学ぶ目的で作成しました。SQL 知らないと ORM が満足に使えないように、今回の CRUD 操作を知っておけば、各言語用の ORM で悩むことが少なくなると思います。 なお、今回もいちいちイラッ☆とくる語りが入ります。 復習しておきましょうか、MongoDB っていうのは、 ドキュメント指向ストレージで インデックスをサポートしていて レプ
TechCrunch Disrupt 2024 will be in San Francisco on October 28–30, and we’re already excited! This is the startup world’s main event, and it’s where you’ll find the knowledge, tools… As a part of a multi-part series, TechCrunch is highlighting women innovators — from academics to policymakers —in the field of AI.
AWSはNoSQLデータベースサービスのDynamoDBが、SQLで操作可能になるSQL互換のクエリ言語「PartiQL」に対応したことを発表しました。 You now can use PartiQL (a SQL-compatible query language) to query, insert, update & delete table data in DynamoDB. PartiQL makes it easier for you to interact with DynamoDB & run queries in the AWS Management Console. https://t.co/qlRwzYZCPC pic.twitter.com/pVaX5xlEDu — DynamoDB (@dynamodb) November 23, 2020 DynamoDBはキーバ
この記事は Gunosy Advent Calendar 2017 の1日目の記事です(フライング) qiita.com §1. はじめに こんにちは。データ分析部ロジックチームの @mathetakeです。いつもはデータ分析ブログにいるのでテックブログは初めてです。怖いです。Twitterとかやったことないですね。 最近は仕事でニュースパスというプロダクトの記事配信ロジックの改善を行っており、その一環としてパーソナライズロジックの開発プロジェクトに従事しています。 パーソナライズとはユーザーひとりひとりに対して別々の記事配信を行う事です。下記の記事でパーソナライズプロジェクト発足に至るまでの背景が語られているので、興味のある方はぜひご覧ください。 gunosiru.gunosy.co.jp この記事ではニュースパスの記事配信アルゴリズムのパーソナライズプロジェクトに関連して、 パーソナラ
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
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メルカリチャンネルにおけるFirebaseの利用例 | メルカリエンジニアリング
Song of Cloud: 送金のトランザクション処理パターン
http://www.rodeo.jp.net/tech/phalcon-php-framework/
Big Sky :: 組み込み版 NoSQL、「UnQLite」
データベース研究者から見た"ビッグデータ"の意義 「HadoopもNoSQLも邪道だけど…」
ゲーム開発に携わる Web エンジニアへ贈る, 正しい Web サーバの作り方.
TechCrunch | Startup and Technology News
Amazon's Dynamo - All Things Distributed
NoSQLはRDBMSに取って代わるものなのか？
『ドキュメント指向データベース「MongoDB」』
クラウドに最適化したMySQLのフォーク「Drizzle」が正式版公開
第7回 UberエンジニアがブログでPostgreSQLにダメ出し、PostgreSQLコミッター石井達夫氏に反論を聞く | gihyo.jp
NoSQLを超えるSQLデータベース「VoltDB」。Cassandraとベンチマーク対決！
WebベースのMongoDB管理インタフェース·mViewer MOONGIFT
トータルの人件費を安くできる--デファクトの可能性もある「MongoDB」の勘所
ソーシャルゲームにおけるMongoDB適用事例 - Animal Land
Introducing storage on Vercel – Vercel
分散KVSの使い方 - sdyuki-devel
elasticsearch勉強会で発表してきました - Advanced Technology Lab
yrmcds 0.9.0 リリース - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
Ruby on Rails & Vitessによる
DBスケールアウト
redisドキュメント日本語訳 — redis 2.0.3 documentation
FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（後編）
データベースライブラリTkrzwの初版リリース - 豪鬼メモ
ハンズオンで分かる MongoDB チュートリアル - babie, you're my home
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AWS、DynamoDBをSQLで操作可能に。SQL互換のクエリ言語「PartiQL」対応を発表
Gunosyのパーソナライズを支える技術 -計算モデルとアーキテクチャ編- - Gunosy Tech Blog