Rails Developers Meetup 2018: Day 1　発表資料 https://techplay.jp/event/639872

遂にMongoDB 3.0 が正式リリースされました！！ 例によってリリースノートを斜め読みします。 http://docs.mongodb.org/master/release-notes/3.0/ が、、最初に一言で纏めると、まあ、、 目玉機能はロックレベルの話だけですよー でわ。。 Pluggable Storage Engine AP 以下の２つからストレージエンジンを選べる。 MMAPv1 これまでのストレージエンジン。デフォルト WiredTiger 3.0から追加されたストレージエンジン WiredTiger MongoDBの全ての機能をサポートしている。 MMAPv1とフォーマットが違うので既存のアップデートの場合、移行する際に色々必要。 ドライバも最新に上げないとダメ。 ドキュメントレベルロックが可能！！ touchコマンドはサポートしてない MMAPv1 Improve

NoSQLデータベースの1つでドキュメント指向データベースとして知られるMongoDBが、高性能のデータベースエンジンを提供するWiredTigerの買収を発表しました。 WiredTigerはマルチコアとメモリを活用することで高い並列性によるスケーラビリティと高性能を追求したデータベースエンジン。安定して低いレイテンシーと高いスループットを実現すると説明されています。 開発チームは、キーバリュー型データベースとして広く知られるBerkeley DBのアーキテクトだったエンジニア達。 Their latest effort, WiredTiger, is an open source storage engine that powers many high-performance systems, including services at Amazon. WiredTiger lever

1. FINAL FANTASY Record Keeper の作り方 株式会社ディー・エヌ・エー Japan リージョン ゲーム事業本部 新井 英資 eisuke.arai@dena.com ©2014 SQUARE ENIX CO.,LTD / DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 2. 自己紹介 • 新井 英資 • FINAL FANTASY Record Keeper (FFRK) リードエンジニア • 2011年入社 4年目 • 以前はアルバイトでiOSアプリを作ったり • インフラやミドルウェアとチームを繋ぐ人 • 出来ないことを出来るようにします

5. mongoDBの背景 • 2009年よりMongoDB社（元10gen）が提供。 • 累計調達資金2億3100万ドル。 • mongoDBのダウンロード数は500万回に達する。 • mongoDB技術者の求人数はredisやCassandraを抜いて トップを君臨。 • キーワードの検索数はHTML5に次ぐ2番目に多い。 ※一部情報はTechCrunchから引用 © CROOZ,Inc 5 6. MongoDBの特徴 • ドキュメンド指向 – レコードではなく、JSONオブジェクトが格納される。 • スキーマフリー – 動的なスキーマ、リレーションの概念なし。 • Memory-Mapped File – メモリ上で動作する前提の設計で高いパフォーマンスを叩き出す。 • レプリケーション、シャーディング構成 – クラスタ構成により、自動的なフェイルオーバー、シャーディングを 実現。

こんにちは。Tokyo Otaku Mode CTOの関根です。 Tokyo Otaku Modeでは、2013年8月からotakumode.com上にカート機能を追加し、決済までをワンストップでできる海外向けECサイトをスタートしました。 どういうシステム構成でotakumode.comが運用されているかを聞かれた時、「Node.js + MongoDBです」と答えると、エンジニアの皆さんは一様にびっくりします。特に驚かれるのが、MongoDBをメインのDBに使用している点です。信頼性に定評があるわけでなく、またNoSQLに対するライトなイメージが一般的にあるため、ECサイトのプロダクションとして使うことに疑問を持たれている方が多いのでしょう。 しかし、十分実用に耐え、日々機能追加が入り成長し続けるスタートアップの環境で、実際に1年間運用してきたECサイトがここにあることも事実です。 そ

ANNOUNCEMENTVoyage AI joins MongoDB to power more accurate and trustworthy AI applications on Atlas. Learn more > NEWSLearn why MongoDB was named a leader in the 2024 Gartner® Magic Quadrant™ Read the report >

SRECon 2024 Keynote: Is It Already Time To Version Observability? (Signs Point To Yes)

> 原文(Why MongoDB is a bad choice for storing our scraped data) 私自身はMongoDBを推進する立場なのだが、確かにMongoDBに適さないケースはある。 闇雲に推進しても結局は全員がアンハッピーになるので、この様なネタもどんどん紹介していこうと思う。 この記事はMongoDBを徹底的に使い尽くしたエンジニアが書いている様で状況が良く解った。 ちょっと難しい所もあるので要点を意訳して、軽く解説を書いてみる。 （もちろん是非原文で読むのをお勧めする） 状況 最初はMongoDBでうまく動いていたが、だんだん苦労が増えてきて 元々のアーキテクチャを刷新するタイミングでMongoDBから別のプロダクトに乗り換える事にした。 システムの規模 詳しく書かれていないが、１ノード辺り数TBとあるのでSharding環境ではないかと思われる。

前回のMongoDB 2.4 の性能 徹底評価の反響が大きかったので続編。 今回の調査対象 ドキュメントサイズ毎の性能を評価する。 今回の検証用にベンチを書いた。 性能見積りにも使えると思うので、紹介しておきます。 MongoDB-JP/mongo_bench 今回の検証も、Sakura VPS 2G で行った。 専用環境ではないので、ある程度まわりの影響を受けている。（何度もベンチを取って極力排除はしたが、、） また、記事に載せた以外にも色々と検証しており、その結果も少し混ざっていたり。。 オンメモリデータの処理が高速な事は解っているので 今回の検証の肝は『ディスクアクセス』 MongoDBはメモリ以上のデータを扱う為のプロダクトなのでなるべく性能が出ない様な条件＝ワーストケースを狙った。 2GBメモリに対して40GBのデータを扱い、データ全体を万遍なく使うようなクエリーを発行する。 評

まとめ 超長くなったのでまとめを上に持ってきた。 巷で言われているチューニングは結構嘘が多い事が解ってきた。 ツール等 workingSet Analyzer は信用ならない。（overSecondsはまあ良い） mongoperfの値は完全に参考にならない。 insert mongoperfの値はinsert性能と関連しない。（何を測ってるんだ？） カラムのプリアロケーションによるUPDATE時のデータ肥大化回避($setOnInsert)はMUST。 クリティカルな時間帯にストレージファイル(2GB)の生成を避けるチューニングの効果は懐疑的。 レコードプリアロケーション・チューニングは頑張る価値が無い。(むしろ逆効果) update 上記の通り必ずin-placeになるようにする。 paddingFactorが動くようだとお話にならない性能劣化 remove かなり高速。 全件削除の場

今回は、リリース間近となっているMongoDB v2.4で追加/改善された機能を紹介します。 v2.4については2月19日に行われた第7回丸の内MongoDB勉強会で取り扱いましたが、今回記事執筆のために改めて確認すると、リリースノートの項目が増えていました。まさにリリースに向けて開発中という雰囲気が伝わってきます。 今回の内容は、3月7日時点のMongoDB v2.4リリースノートを基にしています。 ひとつ前の安定バージョンであるv2.2の新機能については、この連載の以前の記事をお読みください。 第2回　MongoDB 2.2の新機能 新機能ダイジェスト 1. 全文検索機能 ついにインデックス付きの全文検索機能が追加されました！しかし、日本語には対応していませんので注意してください。 2. 権限によるアクセスコントロール ロールを用いてユーザごとに読み込み権限、書き込み権限をコントロール

Node.js＋Socket.IO＋MongoDB こんにちは！ 著者は、マインドフリーという会社でNode.jsを使ってWebアプリなどを作成している。この連載では、最新Webテクノロジを使った研究開発の事例や実績を発信する弊社のサイト“Tech Release”のリニューアルで培ったNode.jsに関する知識を分かりやすくお伝えする。 Tech Releaseは一見、普通のブログに見えるが、実は記事の更新内容がリアルタイムにView画面に反映されている。管理者が、記事の文章（データ）に変更を加えると、その記事を見ている人にもページをリロードせずに、リアルタイムに文章（データ）が変化していく。 このUXを実現するために開発したシステムが、REALTIME BLOG ENGINE「REABLO」というエンジンだ。「REABLO」はNode.jsとSocket.IO、MongoDBを使用して

EnterpriseZine（エンタープライズジン）編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けに、EnterpriseZine Day、Security Online Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。

あんまりMongo DB Casual Talks のブログがないようなので、ざっくり書きます。 「MongoDBのアレをアレする」 by [twitter:@kuwa_tw] さん クラスタが遅い1 必要なデータを一気にインポート oplogが許容範囲を超えてレプリケーションが停止 PrimaryShardにChunkが溜まってI/Oバウンドに 負荷が高いのでBalancerは動かない クラスタが遅い2 ShardするCollectionのShard設定漏れ PrimaryShardでデータファイルが多くなりつづけてメモリマップドファイルのサイズをこえてI/Oバウンド ShardしてないのでもちろんBalancerは動かない 本当に突然パフォーマンスダウンする PrimaryShardは余裕を持たせておく Shard設定は定期的に確認、もしくはShardの設定を自動化する バックアップ

AI Database Comparison: MongoDB vs. PostgreSQL and pgvector Large language models (LLMs) are rapidly reshaping how we build AI solutions, from retrieval-augmented generation (RAG) to AI agents and agentic systems that continuously reason, reflect, and act on new data. The database technology you choose to power these applications can significantly impact the performance, scalability, and success o