Scaling MongoDB at Mailbox
Mailbox has grown unbelievably quickly. During that growth, one performance issue that impacted us was MongoDB’s database-level write lock. The amount of time Mailbox’s backends were waiting for the write lock was resulting in user-perceived latency. While MongoDB allows you to add shards to a MongoDB cluster easily, we wanted to spare ourselves potential long-term pain by moving one of the most f
Mongodb
3. MongoDB Stable 1.4.4 Devlopment 1.5.4 hu mongo uss(huge + monstrous) 超でかい Document Database C++ Open Source GNU AGPL v3.0 Licence OSX,Linux,Windows,Solaris |32bit,64bit Development and Support:10 gen 4. MongoDB vs CouchDB MongoDB RDBMS,KeyValuc,DocumentDatabase のいいとこどりのデータベース なんでもできる。 REST ではなく、独自プロトコルを利用しているので早い CouchDB CouchDB も同じドキュメントデータベース JSON 、 Map/Reduce, スキーマレス N-Master Replication 似
MongoDB 2.4 の性能 徹底評価（Memory vs DISK） - 中年engineerの独り言 - crumbjp
大体欲しいデータは揃ったのと、MongoDBの気持ちが解ってきたのでMongoDB2.4の性能調査は今回で最後の予定 実は前回MongoDB 2.4 の性能 徹底評価（レコード長による評価）のFETCHバイト数（1.5GB） 実は今回のOn-memoryデータ vs DISKリードに繋げる事を意図した大きさだった。 システムの2GBメモリに収まるだろう。と・・・ しかし、、測れど測れど、意図した通りの結果にならない・・・ それで気付いた。 インデックスの大きさを勘違いしていたのだ。 MongoDBのインデックスは単なるコレクションでは無いようだ！ 1億件の数値型インデックスは2.3GBにもなる。 という訳で、1億件のコレクションのインデックスはそもそもメモリーに入らない。。 １ドキュメント辺り25〜26byte インデックス数値型８バイト＋ドキュメントへのポインタ８バイト＋メタ情報？ _i
【作業メモ】Apacheログをfluentd+MongoDBで収集しRubyで集計してみたが… - FAT47の底辺インフラ議事録
ものすごく流行の波に乗り遅れた感がありますがfluentd入れてみました。 fluentdとは 作者の古橋さんのブログから引用 http://d.hatena.ne.jp/viver/20110929/p1 - fluent は syslogd のようなツールで、イベントログの転送や集約をするためのコンパクトなツールです。 ただ syslogd とは異なり、ログメッセージに テキストではなく JSON オブジェクト を使います。また プラグインアーキテクチャ を採用しており、ログの入力元や出力先を簡単に追加できます。 - ログを素敵な感じで別サーバに転送、集約することが可能です。 ログはJSON形式で構造化されているのでログデータが利用しやすいのも特徴です。 手順 ※前提としてapacheが稼働済みであるとします fluentdインストール yumでさくっと vim /etc/yum.re
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