MongoDBのアレをアレするAkihiro KuwanoExperienced server engineer, Solution Architect of cloud computing at Amazon Web Services Japan
データベースアプリケーション開発を炎上させる負のスパイラル
毎度おなじみ、はてブのホットエントリに「SIをダメにする負のスパイラル」というタイトルのまとめが掲載された。きしだ氏とはかなり視点は違うものの、開発現場の問題点については少し思うところがあるので意見を書いてみようと思う。と言っても、以下の話の内容はデータベースアプリケーションに限定した話であり、またSIerだけに限った話ではないのでその点はご容赦頂きたい。もちろんSIer各位の案件はデータベースは必須なので、本エントリで触れる問題点には該当するだろう。 Q.なぜ炎上するのか？ A.正しいデータベース設計ができていないから結論から言おう。データベースアプリケーションの開発が炎上するのは正しいデータベース設計ができていないからだ。ここでいう「正しい」とは、論理的に証明できる正しさという意味ではない。「本来こうするべき」といった意味で捉えて欲しい。 「炎上」というのは、例えばテストが通らない、バ
「艦これ」から、ソーシャル系のサーバ構成を考える - SQLer 生島勘富 のブログ
私は、ソーシャル系とは縁遠い仕事ばっかりしているのですが、そういう依頼も若干増えてきたので話題になっている「艦これ」をお盆にやってみた。 残念ながら、「艦これ」の魅力は分からなかった。しかし、ミッションを用意されると、「クリアーしたい」という欲求から意地になるのは、何となく理解できました。それより、同時に始めた「Clash of Clans」には嵌まりました。気になっていた「ゲームの中に如何に自然に課金システムを取り入れるか」という課題についても、個人的には「Clash of Clans」の方が上手に解決しているように思います。 「艦これ」は、同時アクセスが10万以上あって、何度かシステム障害があったとのこと（そりゃあるでしょうが……）。私の興味の方向性は、課金システムであったり、システム構成にあるので、「艦これ」のシステム障害の方が強い興味の対象になります（苦笑） というわけで、「ソーシ
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
インメモリデータベース、カラム型データベースは使い物になるのか？ インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その1）
インメモリデータベース、カラム型データベースは使い物になるのか？ インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その1） ERPベンダ最大手のSAPは2010年、新規に開発したデータベース「SAP HANA」（当時の名称は「SAP High-Performance Analytics Appliance」）を発表しました。 HANAの製品化を背景に、SAPは2012年5月にデータベース市場への本格参入を宣言し、オラクルやIBM、マイクロソフトとデータベース市場で競合していくことを表明。そして今年2013年2月にはついにERPと組み合わせた「SAP Business Suite powered by SAP HANA」の出荷を開始し、業務アプリケーションのバックエンドデータベースとしてHANAの本格利用を開始しました。 HANAには、これまで主流だったリレーショナルデータベースとは異なる
カラム型データベースはなぜ集計処理が高速で、トランザクションが苦手なのか。インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その4）
カラム型データベースはなぜ集計処理が高速で、トランザクションが苦手なのか。インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その4） 現在主流となっているOracle、SQL Server、DB2などのリレーショナルデータベースは事実上すべて、行（ロー）指向で内部の処理を行っています。一方で、最近急速に注目されているのが、列指向で内部処理を行い、大量データの集計や分析処理に優れた「カラム型データベース」（あるいはカラム指向データベース、カラムナーデータベース）です。 カラム型データベースはSybase IQやNetezza、Verticaなどデータウェアハウス専用のデータベースで主に採用されています。また、SQL Serverには「ColumnStore Index」、Oracle Exadataには「Hybrid Columnar Compression」と呼ばれるカラム型データベースの
MongoDBが適さないケース - 中年engineerの独り言 - crumbjp
> 原文(Why MongoDB is a bad choice for storing our scraped data) 私自身はMongoDBを推進する立場なのだが、確かにMongoDBに適さないケースはある。 闇雲に推進しても結局は全員がアンハッピーになるので、この様なネタもどんどん紹介していこうと思う。 この記事はMongoDBを徹底的に使い尽くしたエンジニアが書いている様で状況が良く解った。 ちょっと難しい所もあるので要点を意訳して、軽く解説を書いてみる。 （もちろん是非原文で読むのをお勧めする） 状況 最初はMongoDBでうまく動いていたが、だんだん苦労が増えてきて 元々のアーキテクチャを刷新するタイミングでMongoDBから別のプロダクトに乗り換える事にした。 システムの規模 詳しく書かれていないが、１ノード辺り数TBとあるのでSharding環境ではないかと思われる。
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