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
序 章 ビッグデータの時代 第1章 NOSQLとは何か? 第2章 NOSQLのデータモデル 第3章 アーキテクチャの基本概念と技術 第4章 HadoopはNOSQL? 第5章 主なNOSQLデータベース製品 第6章 NOSQLデータベースの選択基準 第7章 NOSQLを使うビジネス 本連載は書籍『NOSQLの基礎知識』（リックテレコム刊、ISBN：978-4897978871）で解説されている内容から一部を抜粋し、本連載向けに一部再編集して掲載したものです。 書籍では、一般にNoSQLと呼ばれている各種データベース技術について、基本概念から主要なプロダクトの特性、ベンチマーク結果までを紹介しています。データモデルやアーキテクチャの違いといった基本概念から、各プロダクトの特徴を理解できる内容になっています。 本連載では、この書籍の内容から、主要プロダクトを紹介している第5章を抜粋し、そのエッ
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
最終回となる今回は、NoSQLとRDBのデータ書き込み方法を比較して、それぞれの得意不得意を考えてみます（編集部） データ構造やインデックスを事前に用意 前回は、「NoSQLデータベースでRDBMSの機能を実現する」の後半戦として、RDBなら集計処理やテーブル結合を使って簡単にデータを取得できる場合を想定し、それをNoSQLデータベースで実現するための考え方や方法について説明しました。 NoSQLデータベースにはRDBのように読み取り時にデータを加工する機能はありません。集計や結合といったデータの加工は事前に済ませ、データキャッシュとして保存しておいたものを読み出します。また、キャッシュを格納するための物理的なデータの構造や配置にも気を配らなければなりません。NoSQLデータベースはデータの持ち方で読み出し性能が大きく変わるからです。 第3回で紹介したデータ検索や並べ替えの実現方法も、「転
At trunk.ly, we need to store and process more than 100,000 links every day. Each url is represented as the md5 value of the url. Recently, we start to notice an increasing page fault in mongostat and performance starts to degrade. After investigation, we have realized that we can no longer keep all index in RAM anymore. In this post, I am going to show given 10 million md5 records, how 100% to
サンフランシスコのプログラマLaurie Voss氏が書いた見逃せない記事が賑わっています。近年のフレームワークやライブラリの定番中の定番ORマッパーが既にアンチパターンなのではというのが彼の主張です。この記事を書くきっかけになったのはこのツイートだそうです。 I cannot overstate the degree to which ORM is a dangerous antipattern. — Laurie Voss (@seldo) June 9, 2011 ORM が危険なアンチパターンだっていうのはどれだけ言っても言い過ぎることはない このツイートに対して各方面(ActiveRecord, Doctrine, Hibernate)から多くの（激しい）返信が寄せられて書かれたのが問題のエントリです。まずはアンチパターンとは何かの定義として下記の2つを挙げています。 当初は有益
MongoDB is a document database. One of the "NoSQL" databases that have swept the web development world, Mongo is well suited to situations in which you need to store documents that don't have a particularly rigid schema. Is it better than a relational database? No; it's different. Which should you use? That depends entirely on your situation (and there are also many other document databases to cho
スライド1: PHP と MongoDB で学ぶ次世代データストア佐藤琢哉LOCAL PHP 部 スライド2: スライド3: 突然ですが スライド4: 4月から札幌市民になります!!!!! スライド5: 友達が少ないので皆さん遊んでやってください スライド6: • MongoDB って何?• 使い方• 他の DBMS との比較• MapReduce• まとめアジェンダ スライド7: そもそも何の話? スライド8: MongoDB すごいよ! スライド9: MongoDB って何? スライド10: http://www.mongodb.org/ スライド11: MongoDB (from "humongous") is a scalable, highperformance,open source, schema-free, documentorienteddatabas
mongoコマンドから接続した際にオールドタイプ(SQL脳)たる我々人類にも 調べやすい形でinsert、select、updateを行う方法を調べました。 定義参照 // use [データベース名] use [データベース名] // show databases show dbs // show tables show collections参照系 // select * from [コレクション名] db.[コレクション名].find() // select * from [コレクション名] where x=4 db.[コレクション名].find({x:4}) // select j from [コレクション名] where x=4 db.[コレクション名].find({x:4}, {j:1}) // select * from [コレクション名] limit 1 db.[コレクション
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blog.esuteru.com 読みました。今回は以前のコンプガチャの問題に比べるとイージーな問題だと思いました。 doryokujin.hatenablog.jp 私はグラブル，というかこの手のゲームをやったことが無いので問題を簡易的なものに置き換えて考察していきます。実際のケースには今回の考察を参考に考えてみてください。さて，今回の騒動の「アンチラ」の出現確率についての噂： 「アンチラ」の出現確率って他に比べてめちゃくちゃ低いのでは？ 「アンチラ」の出現確率がアップするとどれだけ試行回数が経るのか？ について簡単に検証してみます。以下は引用した2252回の試行におけるSSRキャラの出現回数をまとめたもののようです。 引用元：【悲報】『グラブル』の申年限定キャラを手に入れるためガチャを2522連(75万6000円)回したツイッター民をご覧ください : はちま起稿 1. 「アンチラ」の出
MongoDBを使用したスケー リング アルビン・リチャーズ alvin@10gen.com 議題 • バーティカル・スケーリング • MongoDBを使用したホリゾンタル・スケーリング • スキーマ & インデックス設計 • オートシャーディング • 複製機能 スケーリング • オペレーション時間の増加 • ストレージのニーズが増加 • キャパシティ • IOP • 複雑性の増大 • キャッシング どのようにスケーリングを行っています か。 $$$ スループット MongoDB によるスケーリング – 単一 ノード 書き込み 読み込み Read scaling – 複製の追加 書き込み 読み込み 読み込みスケーリング – 複製の追加 書き込み
@doryokujinです。今日も相変わらずMongoDBの、そしてShardingに関する記事を書こうと思います。 …と、その前にお知らせです！6月は2つのMongoDB勉強会を予定しております、是非ご参加下さい！ ・2011年6月11日（土） 「第4回 MongoDB 勉強会 in Tokyo」@フューチャーアーキテクト ・2011年6月28日（火）「第1回 MongoDB ソースコードリーディング」@PFI さて、それでは本題に入りたいと思います。 MongoDBのShardingといえば、 ・初期設定やShardの追加・削除といった導入の容易さ ・Shardの面倒をMongo側がずっと見てくれるという管理の容易さ を備えていると言うことで興味を持っておられる方も多数いると思います。 しかしその一方で実際にSharding環境を導入している方々の中の多くは、遭遇する様々な不都合や不整
前回はNoSQLデータベースとRDBMSの設計思想の違いを解説しました。今回は、それを踏まえてNoSQLデータベースでデータベースを設計するときに覚えておきたいポイントを解説します。（編集部） NoSQLデータベース設計のセオリーとは？ 前回は、NoSQLデータベースが登場してきた背景や、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）との違いを解説し、いくつかの代表的なNoSQLデータベース製品を紹介しました。長年、データ管理の分野で主役を担ってきたRDBMSはデータ一貫性を強く保持する仕組みを備えていましたが、半面その特徴ゆえにネットワーク上の複数のサーバにデータを分散すると（分散環境）十分に性能を発揮できず、スケールアウトによる性能向上が困難であるという弱点を持っています。 分散環境において高い性能を発揮するNoSQLデータベースの世界では、一体どのような考え方でデータベースを設
NoSQL databases get a lot of press coverage, but there seems to be a lot of confusion surrounding them, as in which situations they work better than a Relational Database, and how to choose one over another. This talk will give an overview of the NoSQL landscape and a classification for the different architectural categories, clarifying the base concepts and the terminology, and will provide a com
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