〜うまく動かすMongoDB〜仕組みや挙動を理解する - doryokujin's blog
@doryokujinです。この業界で非常に強い影響力を持つ@kuwa_tw氏が某勉強会でMongoDBについてdisられており、このままではMongoDB自身の存続が危ういと思い、急遽ブログ書きました。（冗談ですよ） ザ・ドキュメント〜うまくいかないNoSQL〜 View more presentations from Akihiro Kuwano MongoDBを使っているときに出会うトラブルをうまくまとめてくださった「MongoDBあるある」的な良い資料だと思います。今日はここで書かれているトラブルの解決方法を提示したいと思います。恐らく@kuwa_tw氏は全ての解決方法を知っていながら、同じトラブルへ悩む人のためにあえてdisったのだと思います。 MongoDB はデータベースもコレクションも存在しなければ自動作成してくれる mongoシェルを起動する場合、たいていは $ mong
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
Mongo DBを半年運用してみた
MongoDB is a document-oriented database that stores data in flexible, JSON-like documents. It supports features like replication, auto-sharding, and indexing. The document discusses using MongoDB with Ameba Pico's photo tagging service, including initial implementation with one shard, expanding to multiple shards as user numbers grow over time, and repairing and upgrading shards over time to suppo
10分で理解するMongoDBのパフォーマンス - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2010年04月25日00:16 NoSQL MySQL 10分で理解するMongoDBのパフォーマンス MongoDBってスキーマレスなDBで、カラムが決められないような場合に使うと効果的なんだと思うんですが、「そういうデータはハッシュにして、JSON 形式で MySQL に保存すれば良いのでは？」という意見をいただいたので、その場合とのバフォーマンス比較をしてみました。 ※最初は MySQL として innodb でしか評価していなかったため、myisam の結果についても追記しました。(2010/04/25追記) ベンチマーク環境の準備 試した環境としては、MySQL 5.1.45, MongoDB 1.2.4 です。MySQL側はこんな感じ。 mysql> desc blogs; +------------+--------------+------+-----+---------
MongoKitを試す - スコトプリゴニエフスク通信
MongoKitはMongoDBをより容易に扱うためのPythonライブラリ。MongoKit framework try to keep its simplicity when you manage mongodb in python. MongoKit was developed to be fast and light with KISS and DRY in mind.http://bitbucket.org/namlook/mongokit/http://bitbucket.org/namlook/mongokit/http://pypi.python.org/pypi/mongokit/MongoDBはスキーマレスDBなわけだが、スキーマがないからといって不正なデータをDBに突っ込んでいては面倒なことになる。MongoKitを使うとデータ・ドキュメントの妥当性を検証するのが楽に
MongoDB : C++ で書かれた高速なドキュメント指向DB - ヽ( ・∀・)ノくまくまー(2009-07-02)
require 'rubygems' ###################################################################### ### ActiveRecord (PostgreSQL) require 'active_record' ActiveRecord::Base.establish_connection(:adapter=>"postgresql", :database=>"jpop", :user=>"maiha") module PG class Song < ActiveRecord::Base # Indexes: "index_songs_singer" btree (singer) end end # p PG::Song.count # => 64482 ##############################
MongoDBでmemcachedのincr/decrのようなことをやりたい - スコトプリゴニエフスク通信
下記の「リアルタイム分析にMongoDBを使う」という内容のエントリに触発されて自分でも試してみた。Using Mongo for Real-Time Analyticshttp://www.10gen.com/blog/2009/3/using-mongo-for-real-time-analytics"upsert"と"$inc"を使えばいいということなので、とりあえず次のようなコードを書いてみる。 # -*- coding: utf-8 -*- from pymongo.connection import Connection conn = Connection() db = conn.test_db collection = db.test_collection # 最初にキーを消しておく collection.remove({'key': 'SPAM'}) # この時点でキーSP
MongoDBのパフォーマンスをBerkeley DB, H2, MySQLと比較 - kaisehのブログ
スキーマレスのドキュメント指向データベース、MongoDBがとても面白そうだったので、Javaから使用した場合のパフォーマンスを計測してみました。 MongoDBはCouchDBに似たデータベースで、任意のオブジェクトを保存できますが、MVCCやREST APIを採用しないことで高パフォーマンスを追求しているようです。インデックスやレプリケーションのサポートも充実しています。 RDBMSをKey-Value Storageとして使う場合のパフォーマンス計測（H2, MySQL編） - kaisehのブログ 前に上記のエントリーでBerkeley DB, H2, MySQLのパフォーマンスを比較したことがあるのですが、そのときと同等の条件になるようにして計測しました。 具体的な計測方法は以下の通りです。 Mac OS 10.5.7, 2GHz Intel Core 2 Duo, 4GB Me
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MongoDB 3.0.8 is released - MongoDB Blog