mongo DB シェルへのログイン $ mongo MongoDB shell version: 2.0.4 connecting to: test データベース名のリスト表示から選択 > show dbs devhub_chat_db 0.0625GB local (empty) test (empty) > use devhub_chat_db switched to db devhub_chat_db コレクション名の表示 > show collections chat_log latest_text system.indexes text_log コレクション内のデータを表示 > db.chat_log.find() データの内容・・ 詳細はこちら http://www.mongodb.org/pages/viewpage.action?pageId=5537874
試しにメモ帳作った。 http://shokai-memo.herokuapp.com ソースコード https://github.com/shokai/heroku-sinatra-mongo-memo MongoHQかMongoLabを使う。 MongoHQはHerokuが管理してるっぽくて16MBまで無料。MongoLabはObjectLabs Corporationがやってて240MBまで無料らしい。 MongoLabの方が明らかに得だけど、容量を2GBまで増やすとMongoHQの方が安くなる。 Herokuのプロジェクト作る git init heroku create --stack cedar MongoDBのアドオンを有効にする とりあえず無料プランで、どちらかをaddする heroku addons:add mongolab:starter heroku addons:a
度々登場しております、gumiの新居です。 最近勉強会報告のブログばかりとなっておりますが、また何か面白いネタがあれば書きたいなーと思いつつ業務に追われ後手後手に回っております。。。 ということで、遅くなりましたが、先日11/8（火）、【エンジニアカフェEvent×gumiStudy】ソーシャルゲームの解析を支える技術-Hadoop編-を開催致しました。 ちなみにMongoDB編はこちら↓↓↓ gumiStudy #9「ソーシャルゲームの解析を支える技術-MongoDB編-」開催致しました 弊社からは堀内と本間、そしてAmazon Web Services（AWS）を提供されているアマゾンデータサービスジャパン株式会社から大谷様をお招きし、発表を頂きました。 会場は、今回もパソナテック様にご提供頂きました。 ソーシャルゲームとデータ解析 まずは弊社CTO堀内から、開会の挨拶と「ソーシャルゲ
大規模環境でもスケーラビリティや冗長性を確保するMongoDB ピグライフはアメーバピグのサービス内ゲームであるが、まったく別のシステムで動作しており、アーキテクチャもまったく異なる。アメーバピグがJava＋MySQLという従来型のWebアプリケーションであるのに対し、ピグライフはアプリケーションサーバがNode.js、データベースサーバにはMongoDBを採用している。 MongoDBは、オープンソースのドキュメント指向データベースで、米10gen社によって開発・提供されている。いわゆるNoSQLの一種だが、KVSほど単純ではなく、JSONをベースとした「BSON（バイナリJSON）」によるスキーマレスで柔軟なデータモデルであることが特長だ。 本セッションの前半では、ビグライフでMongoDBを採用した理由とその運用成果について桑野章弘氏が発表した。その理由としては、次のようなアーキテク
@doryokujinです。2011年5月19日付けのニフティクラウドさんのブログエントリーが「ニフティクラウドでMongoDBは使えるか？」と称してニフティクラウド上でMongoDBのパフォーマンス比較を行うという、非常に興味深いものでしたので、このエントリーを読んで僕なりの考察をまとめてみました。完全な検証環境がわからないので一部推測を含み、誤解などもあるかもしれませんが、それらのフィードバックも期待して、ブログにすることにしました。ですのでまずはこのエントリーを読んで下さいね。 ニフティクラウドでMongoDBは使えるか？ : NIFTY Cloud ユーザーブログ それではエントリーの中盤、「Benchmark」以降を部分的に引用しながら考察を述べていきたいと思います。 shardKeyを考慮に入れる事の重要性 ■ Benchmark 下記のような条件およびプロセスでベンチマークを
「ニフティクラウドユーザーブログ」は、移転しました。 自動でページを移動しない場合は、下記のリンクをクリックし、 新しい「ニフティクラウドユーザーブログ」をご覧ください。 今後とも「ニフティクラウドユーザーブログ」をよろしくお願いいたします。 ＞ ニフティクラウドユーザーブログ
Hadoopソースコードリーディング第8回に参加しました。 会場提供、準備等、@hamakenさんを始め、 NTTデータの方々ありがとうございました。 以下、報告です。 (1)『オレオレMultipleInputを作る方法（仮）』 - @muddydixon さん (2)『MapRってどうよ？ - 実際に使ってみた感触を紹介します』 - リクルート 中野さん、高林さん、大坪さん (1)『オレオレMultipleInputを作る方法（仮）』 発表資料が公開されています →http://www.slideshare.net/muddydixon/multipleinput HadoopのMultipuleInputs を自作して、 Hadoopからmongodbを使えるようにした、という発表です。 HadoopのMultipulInputsは、 MapReduceジョブのinputを柔軟に指定
先日のJJUG SpringのLTをしてきた「7分半で作るNode.js+MongoDBアプリ」の動画を撮り直しました。 本番ではmongoose.Schemaのところをmongoose.modelとしてしまい、まさかのライブデバッグを初めるハメになり、結果として13分となってしまいました。 リベンジとして今日何回かトライしたところ10分を2分半も上回る7分半、スリークォーターの記録を出すことができました。 動画中でやってること 1 環境を証明 nvmとかnodeとかnpmとかがインストールされてないことを証明 env.shは確認するコードが書かれているだけです 2 nvmとmongodbをググる 3 nvmをgitで取得 $ git clone git://github.com/creationix/nvm.git ~/.nvm 4 nvmを環境に読み込む $ . ~/.nvm/nvm.
どもども、今日はスタバでベンティ飲んだら腹がタポタポくわのです。 そういえば、mongodbについて書いてないなぁと思いまして、自分の知識の定着の意味も含めてちょっとしばらく書いていこうかと思っています。 今日のテーマ インストールからクライアントでの接続についてです。 mongodbとは？ まず、mongodbです。 mongodbはドキュメント指向データベースです。 ドキュメント指向ということで、データ形式はJSONですべて表現されます。 PRIMARY> db.TestUser.findOne() { "_id" : "aaaaaaaaaaaaa", "userid" : "akuwano", "lastLoginTime" : NumberLong("1326287399283"), "username" : "Akihiro Kuwano" } こんな感じ、また、スキーマレスなの
16. { "_id" : ObjectId("4dcd3ebc9278000000005158"), "timestamp" : ISODate("2011-05-13T14:22:46.777Z"), "binary" : BinData(0,""), "string" : "abc", "number" : 3, "subobj" : {"subA": 1, "subB": 2 }, "array" : [1, 2, 3], "dbref" : [_id1, _id2, _id3] } 17. { "_id" : ObjectId("4dcd3ebc9278000000005158"), "timestamp" : ISODate("2011-05-13T14:22:46.777Z"), "binary" : BinData(0,""), "string" : "abc", "num
The document provides tips and explanations for various MongoDB commands and operations including explain, hint, setProfilingLevel, currentOp, and mongostat. It discusses using indexes to optimize queries, setting profiling levels to log slow queries, using currentOp to view currently running operations, and using mongostat to view MongoDB server statistics.Read less
@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
Sharding とは、 データを複数のサーバーに分割して保持することです。 これによりデータを小さい塊毎に処理することで処理性能の向上が見込めます。 最小構成は、３コンポーネント４台になります。 1. 2つ以上のshardサーバー ： 実際にデータが入ります 2. 1つ以上のconfigサーバー ： sharding のメタ情報が格納されます 3. mongos ルーティングプロセス ： sharding を司ります ということで、まずは shard サーバー を 2 台起動します。 $ bin/mongod --shardsvr --port 27017 --dbpath /var/mongodb/data/s0/ $ bin/mongod --shardsvr --port 27018 --dbpath /var/mongodb/data/s1/ 次に configサーバー を 1
1. The document discusses MongoDB configuration and operations. It describes reconfiguring a MongoDB replica set with 3 members and monitoring the state of the members. 2. Examples are provided for saving, updating and querying MongoDB documents using the shell. 3. GridFS is introduced for storing and retrieving files larger than 16MB in MongoDB.Read less
コンビニ勢力地図2024-2025 三重にファミマが多くないか？ このところ三重県と愛知県に行く機会が多かったのだが、車で国道を走ってるとやたらファミマを見る気がしていた。地域によってコンビニの種類に偏りがあるとは思っていたが、実際どうなのか。調べてみたのでお伝えしたい。 これが日本国…
This tutorial provides a short introduction to MongoDB no-sql database and shows how to interact with it from a Java application server (JBoss AS). � � � � MongoDB (which stands for "humongous") is an open source, high-performance, schema-free, document-oriented database written in the C++ programming language. The database is document-oriented so it manages collections of JSON-like documents. The
MongoDBの基本コマンドをメモしておきます。 コンソールの起動 /usr/bin/mongo データベースの表示 show dbs データベースの切替(testはデータベース名) use test コレクションの表示 show collections データの保存 db.test.save({"名前" : "山田","郵便番号" : "123-456", "住所" : "東京都文京区1-1-1"}) 全件検索(testはデータベース名) db.test.find() 完全一致検索(testはデータベース名) db.test.find({名前 : 山田}) 前方一致検索(testはデータベース名) db.test.find({郵便番号 : /^123/}) 後方一致検索(testはデータベース名) db.test.find({郵便番号 : /456$/}) 部分一致検索(testはデータ
2010年04月11日13:34 NoSQL MongoDBのレプリケーションが簡単すぎる… ちょっと MongoDB のレプリケーションを試してみたのでメモ。びっくりするくらい簡単です。レプリケーションを試すため、mongod を master 用、slave 用でそれぞれ立ち上げましょう！ まず master 用のサーバを立ち上げます。えいっ。 ※ host, port を指定していないため、localhost で、port は 27017 が使われます。 mongod --master --dbpath /var/tmp/master そのあと slave 用のサーバを立ち上げます。そいやっ。これで終わり！！ mongod --slave --port 27018 --source localhost --dbpath /var/tmp/slave slave では --source
仕事で使う機会に恵まれたので、さっそくインストール！！ MacPortsでインストールしようかな？ MacPortsのインストールや各種アクションについては、以前にエントリーで書いてあるので興味があれば覗いてみてください。具体的なMacPortsの説明 - Liquidfuncの日記 AIR: ~$port search mongodb mongodb @1.6.3 (databases) High-performance, schema-free document-oriented database py25-pymongo @0.15.2 (python, databases) Python access to mongodb py26-pymongo @1.9 (python, databases) Python access to mongodb Found 3 ports. mo
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