このページではドキュメント指向データベースのMongoDBに関するメモを書いています。また、ここに記載するサンプルコードはPythonで書かれており(一部はC++)、MongoDBドライバのPyMongo(バージョン2.0未満だとサポートされていない機能も多いので2.0以上を推奨)を利用しています。 C++ドライバについてはブログでも紹介しています(MongoDB C++クライアント)。 環境 CentOS 5.8 (x86_64) MongoDB 2.0.7 C++ Driver v2.0-latest PyMongo 2.2 概要 スキーマレス ドキュメント指向データベースはRDBMSと違ってスキーマを定義する必要がない。データは''BSON''(Binary jSON)と呼ばれるフォーマットで保存される。ドキュメントの集まりは''コレクション''と呼ばれるが、これはRDBに置き換える
はじめに Fluentdは、ログを収集し格納するためのログ収集基盤ソフトウェアです。Fluentdにインプットされた、すべてのログをJSONに変換し、アウトプットします。インプットとアウトプットはモジュール化されており、モジュールを追加することでインプット元とアウトプット先を追加できるようになっています。 Fluentdは急速に知名度を高め、多くのWebサービス会社で実際に使用されるようになりました。従来のログが抱えていた問題も、Fluentdが適切な解決策となっていると認知され、かつ簡単に導入・スモールスタートできるミドルウェアであったことが大きかったと思います。 本稿では、Fluentdの簡単な仕組みと導入方法、シンプルな動作事例について紹介します。 対象読者 システム管理者 データサイエンティスト 必要な環境 UNIX系OS Ruby 1.9 ログを出力する理由 システム運用を始める
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
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
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