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 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
CouchDBとMongoDBの使い分け - モジログ
CouchDBとMongoDBをしばらく使ってみて、その使い分けのポイントがわかってきたような気がするので、ちょっと書いてみたい。 CouchDBとMongoDBは、広く「NoSQL」と総称されている非SQL型データベースのうち、「ドキュメントデータベース」と呼ばれるカテゴリを代表する２つだ。ドキュメントデータベースとは、かんたんにいうと、JSONデータ（＝ドキュメント）をそのままデータベースに保存できるというもので、従来のRDBのような「スキーマ」がない。複数のテーブルを結合（join）するという使い方をせず、一意キーの指定や比較的単純なクエリーでJSONデータを取り出す。 ここでは詳しい話には踏み込まず、２つのデータベースの違いを私の主観で、ごく大雑把にまとめてみる。 まず、それぞれの強みを私の印象で３つずつ書くと、こんな感じだ。 CouchDBの強み： １）優れた管理画面「Futon
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
大規模化するピグライフを支えるインフラ ～MongoDBとChefについて～ (前編)
1. 大規模化するピグライフを支 えるインフラ 〜MongoDBと Chefについて〜(前編) 株式会社サイバーエージェント アメーバ事業本部プラットフォームディビジョン サービスディベロップメントグループ CA Developers Connect 桑野 章弘 2. 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。 - Blogを中心として様々なサービスがあります。 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」 勉強会（hbstudy, qpstudyほか）などでの発表など 2
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
『ドキュメント指向データベース「MongoDB」』
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
〜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
NoSQLの成功は1:10問題にかかっている:Kenn's Clairvoyance
ここ2-3年ほど、いわゆる非SQL系データベースがホットな話題になってきています。このムーブメントを総称して「NoSQL (Not-only SQL)」と呼ばれることが多いようです。まるでSQLを否定しているかのような誤解を招きやすい用語ですが、かといってキー・バリュー型データストアや列指向DBを総称できる他の呼び方もないので、このエントリではNoSQLという用語を使うことにします。 OracleやMySQLなどのSQLデータベースが成熟していく一方で、SQLデータベースを特徴づける弱点である柔軟性のなさ、堅牢さと引き換えに犠牲になった更新性能の低さ、スケールアウトの難しさなどから、「何でもかんでもRDB」から「目的に応じた永続化」が模索される流れになってきました。 時を同じくして、キャッシュサーバの世界でも、MemcachedのもつシンプルなAPIの使いやすさが評価される一方、LRUによ
MongoDBでちょっとしたアクセス解析を実装する - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2010年03月22日23:44 NoSQL Ruby MongoDBでちょっとしたアクセス解析を実装する 最近、NoSQL が流行ってますね。その流れで MongoDB の記事もよく見かけます（自分だけ？）。MongoDB というのはドキュメント指向型データベースでスキーマレスなので、カラムを気にせずとにかく色んなデータを突っ込めて便利そうじゃないですか！公式サイト にはこんな説明がありました。 MongoDB (from "humongous") is a scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database. これはなんだか凄そうです。では早速つかってみることにしましょう。 あ、その前に一つ注意。RDB で テーブル に相当するものが、MongoDB では コレクション といい
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SQL to MongoDB Mapping Chart - MongoDB Manual v7.0
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