MongoDBの割り切りっぷりがすごい件について · DQNEO日記
公式サイトでは下記のような見解が述べられています。 32-bit limitations http://blog.mongodb.org/post/137788967/32-bit-limitations 32-bit MongoDB processes are limited to about 2 gb of data. This has come as a surprise to a lot of people who are used to not having to worry about that. The reason for this is that the MongoDB storage engine uses memory-mapped files for performance. By not supporting more than 2gb on 32-bit, we
CappedCollectionのススメ - Qiita
Gunosyではログ解析周りや推薦エンジンでMongoDBを使っています。 ちょっと前に勉強会でMongoDBのMapReduceでログ解析やってるよって話をしたところ、 MongoDBのMapReduceって遅くない？ データ量増えるとリソース相当使わない？ とのツッコミを頂きました。 指摘自体は正しいと思っていて、データ増えるとすぐ計算時間やサーバのリソース使用量が大変なことになります。 それを避けつつ、節約して運用するためにGunosyのログ解析周りではCapped Collectionを使ってます。 Capped Collectionって？ ご存知の方も多いと思いますが、念のため本家から引用すると、 Capped collections are fixed-size collections that support high-throughput operations that i
Couchbase Performance Benchmarking
The document summarizes a benchmarking study conducted by Altoros Systems to compare the performance of Couchbase Server, MongoDB, and Cassandra. It outlines the benchmark goals of having a reproducible workload, using a realistic scenario, and comparing latency and throughput. It describes the benchmarking tools, scenario details involving data size, operations, and hardware configuration. Config
Query Mongo: MySQL to MongoDB Query Translator
Mongo and MongoDB are registered trademarks of MongoDB, Inc. This site is for educational and demonstration purposes (and because we think MongoDB is pretty cool). More helpful tools for working with data: Getting Your Data into Redshift, Postgres, BigQuery, Snowflake, or Panoply | Customer Lifetime Value | Churn Rate | Cohort Analysis | SQL Join | Columnar Database | ETL Database | The Sta
MongoDBのシェルの操作方法メモ - Qiita
便利ページ 公式 MongoDB Javascript API Docs mondodbのjsの仕様がわかる Read — MongoDB Manual findの基本的な使い方の例 Operator Reference — MongoDB Manual findの範囲指定などのオペレーターの例 SQL to MongoDB Mapping Chart — MongoDB Manual SQLでの操作とmongodbでの操作の対応表 高度なクエリー - Docs-Japanese - 10gen Confluence 使えるオペレーター一覧、データ型一覧、より高度な使い方など日本語ドキュメント mongo/jstests at master · mongodb/mongo · GitHub jsで書かれたmongodbのテスト用スクリプトが大量にある 参考になったページ コンソール画面での
MongoでMapReduceする - Qiita
この記事はMongoDB Advent Calender2013の21日目です。 MongoDBで手軽にMapReduceする方法について書かせていただきます。 MongoDBでMapReduce 世間的にMongoでM/Rするのは情弱、世間知らず、自殺行為などと色々disられてはおりますが、やはりスキーマレスで好きなデータを突っ込んでおいて、あとで集計をかけるというお手軽さからいうとMongoのM/Rも充分選択肢としてありだと思います。 前準備 実際に自分が今やっているプロジェクトのうちの１つに、apacheのアクセスログをfluentd経由でMongoに書き出しているものがあります。 ちなみにデフォルトのfluentdのプラグインだとpathが１フィールドに登録されてM/Rしずらいので、クエリストリングスをパースして１クエリを１フィールドに入れるout_exec_filterを自作して
Robo 3T | Free, open-source MongoDB GUI (formerly Robomongo)
3T is halting development work on Robo 3T and we are setting the code repository to read-only. Users can continue to download the application but we recommend that they download Studio 3T Free to evaluate it. Robo 3T is deeply based on the Mongo shell client. This older client has been deprecated in MongoDB 5.0 and is not expected to be maintained in the future. The new Mongosh client is a Node-ba
第6回 レプリケーション＋シャーディングでMongoDBをもっと使いこなす | gihyo.jp
概要 本連載では第4回ではレプリケーション、第5回ではシャーディングについて説明してきましたが、今回はレプリケーションとシャーディングを組み合わせた構成について紹介します。この構成を取ることにより、データを冗長化させつつも、分割して配置することができるため、可用性と読み取り性能を両方向上させることができます。 前回のシャーディングの構成では、単一のmongodをシャーディングサーバに割り当てていましたので、その1つのmongodが障害になると、シャーディングの機能が停止してしまうという問題がありました（図1参照）。 図1 これを解決するために、シャーディングサーバに単一のmongodではなくレプリカセットを割り当てます。これによりレプリカセット内のmongodに障害が発生してもシャーディングの機能が停止しない構成にすることができます（図2参照）。 図2 さらに信頼性を高めたい場合は
Apache Cassandra Performance Benchmarking | DataStax
Apache Cassandra Benchmarking: 4.0 Brings the Heat with New Garbage Collectors ZGC and Shenandoah Apache Cassandra 4.0 beta is the first version that supports JDK 11 and onwards. Latency is an obvious concern for Apache Cassandra™ users and big hopes have been put into ZGC, the new low latency garbage collector introduced in JDK 11. It reached GA in JDK 14, which made us eager to evaluate how good
Google グループ
Google グループでは、オンライン フォーラムやメール ベースのグループを作成したり、こうしたフォーラムやグループに参加したりすることで、大勢のユーザーと情報の共有やディスカッションを行うことができます。
今更ながら簡単Sharding構築 - 中年engineerの独り言 - crumbjp
Sharding構築手順とポイント 構成 mongos +-----------------+ | 192.168.159.50 | +-----------------+ ConfigDB +-----------------+ +-----------------+ +-----------------+ | 192.168.159.3 | | 192.168.159.4 | | 192.168.159.5 | +-----------------+ +-----------------+ +-----------------+ Shard1 +-----------------+ +-----------------+ +-----------------+ | 192.168.159.100 | | 192.168.159.101 | | 192.168.159.102 | +--
『MongoDBにおけるレプリケーションとシャーディング -構築編2-』
さて、色々忙しくなってたので日も空いてしまいましたが、クリスマスに暇なので 続きのシャーディング構築編でも書いていこうかと思います シャーディングはレプリケーションよりずっと複雑ですので、まず登場するサーバからまとめて 行きましょう。 １ シャードクラスタ： 実際に水平分割されているDBサーバ。例えば、2000件のデータがあるとすれば、これを２つに分けてシャード1には１から1000件のデータ、シャード2には1000から2000のデータを入れる。この場合、シャードは２つとなる ２ mongosルータ： 各シャードにはデータの一部しかないため、シャード１にアクセスした場合、シャード２のデータは一切見ることはできません。これでは使いものにならないため、 何らかの別の窓口が必要になります。それがmongosです。 ３ 設定サーバクラスタ: シャード化がどのようになっているかは一体どこに保存されるの
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Mongodb Cappedコレクションを試す - A Peak Never Ending !
count — MongoDB Manual
Deploy a Sharded Cluster — MongoDB Manual
Delete Documents - MongoDB Manual v7.0
Can't find MongoClient in Java Drivers
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