[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
月間10億pvを支えるmongo db
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ムック「データベース徹底攻略」 - MySQL/Redis/MongoDB/Redshift
最近発売された技術評論社のムック「データベース徹底攻略」に寄稿しました。 この本は、データベースのための本ということで、データベース設計、SQL、MySQL、Redis、MongoDB、Redshiftという代表的な要素技術についてのまとめとなっています。各プロダクト(MySQL、Redis、MongoDB、Redshift)については、現場で実際に本格的に使われている方々による記事なので大いに参考になると思います。 私は冒頭のまとめ記事を寄稿しました。詳細はぜひお手に取って読んでくださればと思います。ここでも自分が各技術を現時点でどのようにとらえているか、本ではいささか書きづらい内容について、最近流行りの言葉でもある「技術的負債」という観点も踏まえて書いておこうと思います。 ・MySQL (RDBMS) 私はMySQLの中の人でもありましたし、これまで至るところで話してきたので省略します
MongoHQとAmazon DynamoDBの比較 - devdev blog
概要 MongoHQ MongoDBのホスティングサービス。 AWS上で稼働 Amazon DynamoDB AWSで提供されているNoSQLデータベースサービス。 3つのAvailability Zoneに分散し可用性を確保。 自動的にスケールし、応答性を一定に保つ。 しらべた結果 比較対象としてはちょっと違うのですが、MongoDBとDynamoDBをそれぞれ使う場合の理由をアドバイスしているブログが有りました。MongoDBとの比較といいつつも、この人はMongoHQを使っているようですね。 Mason Zhang: 3 Reasons You Should Use DynamoDB over MongoDB -- MongoDBよりDynamoDBを使うべき3つの理由 理由1: DBサーバの管理の為に人員を確保するつもりが無いなら、DynamoDBを使いなさい。 私がMongoDB
この Visualization がすごい2014 〜データ世界を彩るツール6選〜
1. 1 「この Visualiza)on ツールがすごい2014」 〜データ世界を彩る美しきツール6選〜 March 2nd, 2014 データ可視化勉強会 Presented by Takahiro Inoue – Chief Data Scien:st 2. 2 Agenda 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Introduc:on Learning Visualiza:on 表計算部門：aabel3 Takahiro noue – Chief Data Dashboard 部門：Metric IInsights Scien:st BI 部門：tableau 統計ソフト部門：ggplot2 抽象化部門：Neo4j（Graph Database） プログラミング部門：d3.js（省略） Presented by 4. 4 Introduc)on • Takahiro I
DB tech showcase： 噂のMongoDBその用途は？
19. MongoDBのIndex 商品名 ボールペン タグ 値段 日用品, 筆記用具 198 包丁 日用品, 刃物, キッチン 2980 バナナ 食料品, 果物 348 ほうれん草 食料品, 野菜 98 牛乳 食料品, 148 食料品で200以下の商品を取得 20. MongoDBのIndex 商品名 タグ 値段 ボールペン 日用品, 筆記用具 198 包丁 日用品, 刃物, キッチン 2980 バナナ 食料品, 果物 348 ほうれん草 食料品, 野菜 98 牛乳 食料品, 148 商品・テーブル CREATE TABLE 商品 ( id INT PRIMARY, 商品名 VARCHAR(100) ); タグ・テーブル CREATE TABLE タグ ( 商品id INT, タグ名 VARCHAR(100), 値段 INT, KEY(タグ名,値段) ); 食料品で200以下の商品 商品
MongoDBのCapped CollectionとTailable Cursorを使ったRealTimeAccess集計 - Y's note
Index RealTimeAccess集計 Capped Collection Tailable Cursor まとめ RealTimeAccess集計 RealTimeAccess集計をするためにMongoDBの利用を考えます。サーバーの構成は上図のようなイメージで各種ApplicationServerからFluentdでLogAggregatorにRealTimeでLogデータを転送し、LogAggregator MasterがMongoDBにFluentdで書き込んで行きます。ここで言うRealTimeAccess集計の機能要件を整理すると以下のようになります。 Access発生後、1分以内で集計結果をWebツール上で確認したい。集計区間も1分単位など。 複数条件が指定可能で、柔軟なCross集計がしたい。 RealTimeAccess集計のSystem負荷を出来る限り抑えたい。
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。
MongoDBの集計機能が便利過ぎて泣けてくるお話し - Y's note
MongoDBイン・アクション 作者: Kyle Banker,Sky株式会社玉川竜司出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2012/12/14メディア: 大型本購入: 5人 クリック: 55回この商品を含むブログ (4件) を見る MongoDB集計機能 CentOSでNginxのログをFluentdを使ってMongodbにリアルタイムで格納する - Yuta.Kikuchiの日記 時給3000円のCEOと揶揄されている@yutakikucです。今日は簡単にMongodbのログ集計機能を紹介します。機能が豊富過ぎて泣けてくるんで、ログ解析する人は是非使ってみて下さい。FluentdでMongodbにNginxのLogを流し込む設定は上のエントリーを参照して下さい。次回はAggregationFramework/MapReduce周りについて触れたいと思います。 泣ける話 : 集
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
「MongoDBのはじめての運用テキスト」を書いてみた - 256bitの殺人メニュー
MongoDB使いましょって時に、やれ、レプリカセットだの、シャーディングだの、いちいち手順とか教えていくのがめんどくさくなったので、これを見たらコマンド的な手順はひと通りいけますよ。だから後は自分で調べてね、っていう資料をつくってみたのだ。 というわけで、「MongoDBのはじめての運用テキスト」SlideShareにあげました。 MongoDBのはじめての運用テキスト from Akihiro Kuwano 内容 PDFには、以下の様な内容を盛り込んでいます。 インストール レプリカセット構築 シャーディング設定 基本的なオペレーション Stat系ツールの見方。 ただし、徐々に古い情報にはなってくると思うので、詳しい情報や、最新の情報を見たい方には公式のWikiなり、ソースなり見ていただくのを推奨いたしますｗ 意図 以前MongoDBの薄い本などもあって、あれはすごくわかりやすい入門テ
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
MongoDBのアレをアレする
1. MongoDBのアレをアレする 株式会社サイバーエージェント アメーバ事業本部ピグディヴィジョン 桑野 章弘 12年7月8日日曜日 2. アジェンダ MongoDBCasual もんごたんについておさらい 運用時にあったこと集 障害時何見る？ まとめ 12年7月8日日曜日 3. 自己紹介 桑野章弘 サイバーエージェント Ameba を運営しています。 ピグライフの運用／構築を担当 Twitter @kuwa_tw Blog http://d.hatena.ne.jp/akuwano/ 著書／活動 「MySQLによるタフなサイトの作り方」 12年7月8日日曜日
スキーマレスについてちょっと考えてみた - As a Futurist...
このエントリはたぶんに煽り要素を含めていますが、意図的なものです。僕は NoSQL は素晴らしいと思います。 さて、NoSQL なんて言葉に踊らされてる人は置いといて、最近 RDBMS 以外のデータストアというのが色々でてきてます。今時点で見渡す限りにおいては、安定性、耐障害性、パフォーマンス、情報量、開発者の慣れ、全体のバランスで言えば RDBMS にかなうものはないわけですが、今後どうなっていくかはまぁ分かりません。 一方で、RDBMS がどうしても苦手とする分野というのは存在します。例えば 1 サーバに収まりきらない様な大容量データに対するバッチ処理、リアルタイムなランキング、アクティビティなどのフィード情報、そして構造化されたデータの取り扱い。何でもかんでも NoSQL に置き換えればいいなんて考えは現時点では到底受け入れがたいですが、例として挙げた様なピンポイントな部分ではそれに
Meteor.js - naoyaのはてなダイアリー
http://www.meteor.com/ で公開された Meteor.js を少し触ってみました。TechCrunch なんかでも話題になっていましたね。 Meteor.js は JavaScript によるウェブアプリケーションフレームワークですが、クライアントサイドでもサーバーサイドでもない、"Isomorphic" なフレームワークです。 コンセプトとしていくつか特徴があるのですが、その最たるものは "Reactive Programming" で、モデルやセッションなどのストレージを更新するとその更新内容がリアルタイムに、そのアプリケーションを開いている全クライアントに伝わるようなアプリケーションを簡単に作ることができます。 この辺は実例を見るのが早いです。 http://www.meteor.com/examples/leaderboard ここにある動画では、あるブラウザで
MongoDBの薄い本(The Little MongoDB Book) - cuspy diary
Karl Seguinさんの「The Little MongoDB Book」を和訳しました。 この本はMongoDBの基礎を実際に手を動かして学ぶチュートリアルです。 MongoDBの基礎から、データモデルの設計方法、MapReduceなど幅広い内容をカバーしています。 また、特別MongoDBに興味が無くても筆者のNoSQLへの考え方は一読の価値があるだろう。 ダウンロードPDF版 the-little-mongodb-book-ja.pdf epub版 the-little-mongodb-book-ja.epub(あんまりきれいに組版できてないけど…) 誤訳などあれば @hamano まで ソースはこちら: https://github.com/hamano/the-little-mongodb-book 更新履歴2012/04/17 v1.0 初版公開。 2012/06/15 v
Cassandra、MongoDB、Redisなど主要NoSQL比較 | gihyo.jp
ハンガリーの企業でCTOを務めるKristof Kovacs氏による記事です。各主要NoSQLプロダクトについて機能比較や利用ケースなどをまとめています。この記事ではCassandraやRedisなど6つのプロダクトを挙げています（表1）。 CouchDBは使い勝手に優れており、双方向レプリケーションやリアルタイム更新をサポートしています。Redisは非常に高速なことが売りで、トランザクションや変更監視の機能が備わっています。Cassandraは書き込みが読み込みよりも速いことから銀行や金融などのリアルタイムなデータ解析が必要になる分野で実力を発揮し、Cassandraと同じくJavaで作られているHBaseは億単位の行と数百万のカラムというBig Dataを扱え、月に1,000億を超えるメッセージを処理するFacebookのバックエンドに採用されています。 次々にプロダクトが生まれた
Home - Docs-Japanese - 10gen Confluence
日本語翻訳に関して まだ全然終わってないので、リンク先によって英語だったり日本語だったりします。右のNavigation Spaceでは翻訳されたドキュメントだけが表示されています。翻訳については、 こちら を参照ください。 ドキュメントデータベース、key-value store、RDBMS、最高の機能の組み合わせ MongoDBは("humongous"より)は、スケーラブル、ハイパフォーマンス、オープンソース、スキーマフリー、ドキュメント指向です。C++で書かれていて、機能としては: ドキュメント指向ストレージ (the simplicity and power of JSON-like data schemas) 動的な クエリー 組み込みのオブジェクトと配列をサポートした完全な Index のサポート。 クエリー プロファイリング 速い in-place アップデート バイナリデ
Node.jsでつくるGood Old Web App
100ミリ秒のウェイトが入るHelloWorldPHP<?php usleep(100000); echo "Hello World"; ?> Node.jsvar http = require('http') server = http.createServer() server.on('request', function(req, res){ setTimeout(function(){ res.writeHead(200, {'Content-Type': 'text/plain'}); res.write('Hello World'); res.end() }, 100) }) server.listen(3000, '127.0.0.1'); console.log('Server running at http://127.0.0.1:3000/'); 実行を忘れずに
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
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