TechCrunch | Startup and Technology News
Live Nation says its Ticketmaster subsidiary was hacked. A hacker claims to be selling 560 million customer records. An autonomous pod. A solid-state battery-powered sports car. An electric pickup truck. A convertible grand tourer EV with up to 600 miles of range. A “fully connected mobility device” for young urban innovators to be built by Foxconn and priced under $30,000. The next Popemobile. Ov
MongoDB 2.4 の性能 徹底評価 - 中年engineerの独り言 - crumbjp
まとめ 超長くなったのでまとめを上に持ってきた。 巷で言われているチューニングは結構嘘が多い事が解ってきた。 ツール等 workingSet Analyzer は信用ならない。（overSecondsはまあ良い） mongoperfの値は完全に参考にならない。 insert mongoperfの値はinsert性能と関連しない。（何を測ってるんだ？） カラムのプリアロケーションによるUPDATE時のデータ肥大化回避($setOnInsert)はMUST。 クリティカルな時間帯にストレージファイル(2GB)の生成を避けるチューニングの効果は懐疑的。 レコードプリアロケーション・チューニングは頑張る価値が無い。(むしろ逆効果) update 上記の通り必ずin-placeになるようにする。 paddingFactorが動くようだとお話にならない性能劣化 remove かなり高速。 全件削除の場
第4回 MongoDBのレプリケーションを構築してみよう | gihyo.jp
はじめに 今回は、MongoDBのレプリケーションについて説明します。 最初にレプリケーションの概要を説明します。次に実際に構築する手順を説明した後、レプリケーションに必要な設定項目について解説します。最後にMongoDBのレプリケーションで重要な機能であるOplog、書き込み保証などについて解説します。 前回の記事の最後に、シャーディングについて説明すると書きましたが、予定を変更しましてレプリケーションから先に説明します。シャーディングは次回取り上げる予定です。 レプリケーションのメリット まずは、MongoDBが採用しているマスター/スレーブ方式のレプリケーションの一般的なメリットについて説明します。マスター/スレーブ方式のレプリケーションは以下のようなメリットをもたらします。 可用性の向上 レプリケーションは主に冗長性を得るために設計され、多くのプロダクション環境で導入されています。
MongoDBのReplica Setsについての概要 - ryopeko の何か
MongoDBによるレプリケーションの一種、Replica Setsについての概要 MongoDBでは各種RDBMSで採用されているMaster/Slaveでのレプリケーション方式の他にReplica Setsという仕組みを利用することができる。 これは複数のDBプロセスをクラスタリングすることで冗長性を確保する仕組みで、 従来のレプリケーションと違って自動でのFailOverを実現している。 具体的にはPrimaryであるメンバが各種クエリを受付、Read,Writeを行う。 書き込まれた内容はSecondaryにミラーリングされる。 下記図を参照。 実際にReplica Setsを構築する為の手順を以下に示します。 複数のmongodプロセスを立ち上げる。 その為のデータディレクトリを作成。 $ mkdir -p ./data/repltest1 $ mkdir -p ./data/r
fluentd + mongodb+ node.js でリアルタイムにグラフを描く - stanaka's blog
追記 2/22 毎回微妙に追記していますが、今回も追記です。最後にmongodbのinsert性能について80lines/secで厳しくなった、と書いてますが、環境か設定まわりがあやしいので訂正します。もうすこし検証してみようと思います。 → 検証して fluentd側の設定の問題であることが分かりました。詳しくは、http://blog.stanaka.org/entry/2013/02/22/171053 追記ここまで 最近は、fluentd + mongodb でログを蓄積していろいろ便利に使っているわけですが、数分に一回集計スクリプトを周したり、 GrowthForecast の画面をリロードしまくるのではなく、もっとリアルタイムで見たい! という欲求が募ってきたので、 node.js を使って実装してみました。( https://github.com/stanaka/realti
Node.js、MongoDBでデータの保存
Node.js、MongoDBでデータの保存：Node.jsを使ってみよう（2）（1/4 ページ） Node.jsとSocket.IO、MongoDBを使用して、Webページの更新内容がリアルタイムにView画面に反映されるサイトを作ってみた MongoDBの紹介 前回はNode.jsでWebアプリを作成するために、ExpressやSocket.IOを使用したデモを基に説明した。今回はWebアプリのデータを保存するために必要なデータベースとしてMongoDBの使い方を説明していく。今回の記事でも後半でMongoDBを使った簡単なデモを用意しているので試してみてほしい。 MongoDBとは、ドキュメント指向のデータベースでNode.jsと相性がいいため、Node.jsとともに注目されている。Node.jsで実装したREABLOエンジンを使ったTech Releaseでも記事のデータベースとし
開発者が知っておくべき、ドキュメント・データベースの基礎
開発者が知っておくべき、ドキュメント・データベースの基礎：特集：MongoDBで理解する「ドキュメント・データベース」の世界（前編）（1/3 ページ） ドキュメント・データベースの最大の特長は、「パフォーマンス、大量データ、スケーラブルといった課題を克服するためのシンプルなセットを提供している」という点だ。 もちろん既存の多くのリレーショナル・データベース（以下、RDB）でも、ドキュメント・データベースが備えている特徴的な各機能に類似することが実現可能だし、さらに広範な概念や機能性を提供している。例えばシャーディング（Sharding。詳細後述）についても、既存の多くのRDBでデータの分散化が可能だ。しかしドキュメント・データベースでは、「そもそもデータ構造がこうした構成に適している」という点と、「それに付随して、考え方もシンプルである」という点が優位な特徴である。 万人が、データベースが
パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
Node.js、Socket.IO、MongoDBでリアルタイムWeb
Node.js＋Socket.IO＋MongoDB こんにちは！ 著者は、マインドフリーという会社でNode.jsを使ってWebアプリなどを作成している。この連載では、最新Webテクノロジを使った研究開発の事例や実績を発信する弊社のサイト“Tech Release”のリニューアルで培ったNode.jsに関する知識を分かりやすくお伝えする。 Tech Releaseは一見、普通のブログに見えるが、実は記事の更新内容がリアルタイムにView画面に反映されている。管理者が、記事の文章（データ）に変更を加えると、その記事を見ている人にもページをリロードせずに、リアルタイムに文章（データ）が変化していく。 このUXを実現するために開発したシステムが、REALTIME BLOG ENGINE「REABLO」というエンジンだ。「REABLO」はNode.jsとSocket.IO、MongoDBを使用して
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
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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〜