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fluentd+mongo-plugin+MongoDBでオシャレにログを貯めこんでみようと思いました。 構築はこちらのblogを参考にほぼそのままポチっただけ。 http://d.hatena.ne.jp/wyukawa/20120207/1328625443 まず下準備 fluentdで構造化した場合にログ出しているホストのfluentdでこんなタグを付けているログ。 2012-04-17T19:20:28+09:00 apache_log.hoge_server.192.168.1.10 {〜〜割愛〜〜}まあ、文字列+数値.数値的なタグで、これを <store> type mongo # mongodb db + collection database apache collection apache tag_mapped # mongodb host + port host loc
MongoDBとRavenDBの違いから読み解く、ドキュメント・データベースごとの設計思想:特集:MongoDBで理解する「ドキュメント・データベース」の世界(後編) 前回の前編では、MongoDBを例にドキュメント・データベース(Document Database)の基本的な機能を見てきたが、いくつかMongoDB独自の考え方や特徴も含まれていた。今回の後編では、MongoDB以外のドキュメント・データベースとして「RavenDB」(インストールや基本的な使い方についてはこちらを参照)を見ていくことで、同じドキュメント・データベース同士での相違を簡単に確認したい。 いくつかのドキュメント・データベースを見ていくことで、同じ「ドキュメント・データベース」という共通の概念ではあるが、それぞれがどのような位置付けであるか、その相違を発見できるだろう(なお、ここではデータベースごとの機能比較表を
mongoDBのコレクションにはnatural orderという概念があります。sortせずにfindするとインサートされた時間が古いものから順番に取得されますが、この並び順がnatural order。 新しい順にドキュメントを取得したい場合は sort に { $natural: -1 } と指定すればおけー db.Hoge.find().sort({ $natural: -1 }); 連番フィールドや時刻フィールドを用意してsortするよりもかなり速いです。 ただし、natural orderはディスク上の物理的な順番なので、分散環境でチャンク移動が発生した場合や、updateでドキュメントが大きく変更された場合などに変わってしまいます。だいたい新しい順でいいやー、というようなゆるい状況でなければ使えません。 ※ capped collectionはインサート順とnatural or
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
はじめに タイトルの通り、自分の Twitter のタイムラインを全部 DB にぶち込んで後でニヤニヤする方法を紹介します。データの取得と保存は Node.js + MongoDB で行います。 これで MongoDB シェル上で以下の様な形で過去のツイートを検索できるようになります。 > db.posts.find(function(){ return this.text.match(/hoge/); }) 環境を整える タイムラインの取得には以前のエントリ(20 行で作る node.js による Twitter bot 作成講座 - 凹みTips)と同じ方法を使用し、Node.js を用いてStreaming API 経由でリアルタイムに取得します。DB には NoSQL で JavaScript と親和性の高い MongoDB を使い、Node.js からは Mongoose を利用
MongoDB で MapReduce を試してみる。 年齢のみを項目としてもつ age コレクションを作成し ヒストグラム 各種統計量(件数, 合計, 平均, 分散, 標準偏差) を算出してみようと思う。 2. の統計量の算出では2段 MapReduce を試してみる。 参考: http://www.mongodb.org/display/DOCSJP/MapReduce http://api.mongodb.org/js/ 0. データの投入 今回の検証用データ(年齢180件)を作成したのでそれを投入。 $ mongoimport -d mydb -c age --type csv --headerline --file mydb.age.csv connected to: 127.0.0.1 imported 181 objects $ mongo MongoDB shell ver
MongoDBへBoolean、バイナリ(BINARY)、Date、Timestamp、などをinsertして保存/取得する方法を紹介します。 サンプルコードはRubyを使いますが、便利なORMであるMongoidはあえて使わずに、プリミティブなドライバであるmongo-ruby-driverで実装してよりMongo Shellに近い操作を確認していきたいと思います。 今回は、そもそもMongoDBのデータ型(type)がRubyのオブジェクトにどのようにマッピングされるかを見てみます。 mongo-ruby-driverをgemからインストールしておいてください。 gem install mongo 環境 OS CentOS 5.4 ruby 1.9.3 gem 1.8.21 mongo 1.6.1 MongoDB 2.0.4 MongoDBのデータ型 まずは、MongoDBのデータ型の
mongo, nodejs 某mizchiです。 次はデータベースを扱います。 nodejsとnpmを扱う環境が整ったでしょうか。 まだの方は「2011年最速のウェブアプリ開発環境はnode.js/CoffeeScript/Expressだ!」 http://d.hatena.ne.jp/eureka_tech/20110629/1309375362 を参考に環境を作ってください。 MongoDBとは? -> BSONという簡単なデータ構造でデータベースを構築できます なんでSQL使わないの? -> 「あれ学習コスト高くね?」 MySQLとMongoDBのパフォーマンスは一長一短 だったら簡単な方から! ついでに言えば、MongoDBで扱うBSONは拡張されたJSONで、JSONとはつまりJavascriptで書かれたデータ形式なわけで、そこらへんの相性もいいわけです MongoDBのイン
mViewerはWebベースのシンプルなMongoDB管理インタフェースです。 最近はNoSQLを運用の一部に使うことが増えてきました。そうなると必要になるのが管理ツールです。すぐに使えて手軽なものが良ければmViewerを使ってみましょう。起動コマンドも用意されていて簡単です。 トップページです。ログインします。 ログインしました。左側にデータベースが並んでいます。 データベースを選択するとコレクションが表示されます。 コレクションはツリーテーブルで表示もできます。 サーバの状況表示。 データベースの状況表示。 ツリーを開いてさらに内部の値を確認できます。 Flashベースの利用状況モニタリング。 新しいデータベースの作成もできます。 コンテクストメニュー。 デモ動画です。 mViewerはデータベースの作成や削除、コレクションの作成、更新と削除、GridFSファイルの追加、表示、ダウン
MongoDBの起動 $ service mongodb start mongodb start/running, process 17283 $ ps ax | grep mongo 17288 pts/0 S+ 0:00 grep mongo 一見エラーなく起動してそうなのですがpsコマンドで確認してもmongodプロセスが存在しません。 この時のMongoDBのログファイルです。 $ tail /var/log/mongodb/mongodb.log ************** Unclean shutdown detected. Please visit http://dochub.mongodb.org/core/repair for recovery instructions. ************* Wed Mar 7 22:12:47 [initandlisten
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
The document discusses the benefits of using MongoDB over relational databases. MongoDB is document-oriented, which allows documents (objects) to map directly to programming language data types. Embedded documents and arrays reduce the need for joins. MongoDB also offers high performance through its lack of joins, embedded data model, and indexing capabilities. It provides high availability and ea
このドキュメントについて 本ドキュメントは、 Node.JS の MongoDB ORM-like な機能を提供するユーティリティライブラリである Mongoose のマニュアルを翻訳したものです。 誤り等ございましたら、 @muddydixon までご連絡ください オリジナルコピーライト Mongoose by gradebook LearnBoost Labs. Released under the MIT license - Copyright LearnBoost 2011 Mongoose 1.0 Mongoose とは ? Mongoose は非同期環境において機能することを目的とした MongoDB のオブジェクトモデリングツールです。 モデルの定義は簡単です var Comments = new Schema({ title : String , body : String
mongodbのインストール $ sudo aptitude install mongodb $ mkdir /path/to/data $ mongod --dbpath /path/to/data mongooseのインストール $ npm install -g mongoose node.jsでmongodb扱うのに他にもライブラリあるみたいだけど、とりあえずnpmでサクッと使えるmongooseを使ってみる。 サンプル 軽く試しただけなので、詳細は LearnBoost/mongoose - GitHub を参照。 実行するとmongodbの中身はこんな感じ。 > db.users.find() { "_id" : ObjectId("4dce0fb5bad67a145c000001"), "name" : "AKAMATSU Yuki", "age" : 24 } 印象としてはA
27/04/2011 開発 CloudFoundryMongoDBNode Tweet 先週末の開発コンテスト24の合間にチャレンジしていたのですがうまく動かず、さきほどようやく動かせました。 コツは3つ。 npm bundleで必要なライブラリをインストールする 環境変数からMongoDBへの接続情報をとり出す vmc envでNODE_ENVを設定する npm bundleで必要なライブラリをインストールする 今回動かしてみたのはexpressのアプリです。(NodeでMongoDBをいじってみた参照) ちなみに"$ express -s -c sass"のコマンドで生成しています。 Nodeアプリを動かすには動作に必要なライブラリも一緒にCloudfoundryにアップする必要があり、その方法がnpm bundleです。 ちょっと手間がかかるのですが、まずはpackage.jso
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