初心者向けMongoDBのキホン！
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初心者向けにMongoDBの基本を解説しています。 この資料は2014/3/1のOSC 2014 Tokyo/Springで発表しました 。 2015/3/3最新の情報で一部アップデートしました。 2015/7/15MongoDB ver3.0ようにちょっと修正しました。
![自己紹介
{"ID" ："fetaro"
"名前" ："渡部 徹太郎"
"経歴" ："学生時代は情報検索の研究(@日本データベース学会)"
"仕事" ：{"昔":"証券会社のオントレシステムのWeb基盤",
"今":"オープンソース全般"}
"特技"：["サーバ基盤","Linux","KVM","ruby","MongoDB"]
"エディタ"："emacs派"
"趣味"："自宅サーバ"
"MongoDB関連"：{
－"３年前に、友人の結婚式用のアプリを作った時に利用"
－"技評記事「MongoDBでゆるふわDB体験」"
－"日経SYSTEMS 8月号 「ドキュメント指向データベース」"
}
}
2](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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- 1. Begining MongoDB 初心者向け MongoDBのキホン！ 渡部 徹太郎2014/03/01 OSC2014Tokyo/Spring Ver 3.0用に ちょっと修正 2015/7/15
- 2. 自己紹介 {"ID" ："fetaro" "名前" ："渡部 徹太郎" "経歴" ："学生時代は情報検索の研究(@日本データベース学会)" "仕事" ：{"昔":"証券会社のオントレシステムのWeb基盤", "今":"オープンソース全般"} "特技"：["サーバ基盤","Linux","KVM","ruby","MongoDB"] "エディタ"："emacs派" "趣味"："自宅サーバ" "MongoDB関連"：{ －"３年前に、友人の結婚式用のアプリを作った時に利用" －"技評記事「MongoDBでゆるふわDB体験」" －"日経SYSTEMS 8月号 「ドキュメント指向データベース」" } } 2
- 3. NoSQLの位置づけ • NoSQLはデータベースの中でも、 スキーマレス＆ビックデータが得意で、オンライン操作向け NoSQL • MongoDB • Cassandra • Couchbase • Redis • Neo4j Hadoop • Apache Hadoop • Hortonworks • Cloudera • MapR RDBMS • Oracle • MySQL • SQL Server • PostgreSQL DWH • Teradata • IBM Netezza • EMC Greenplum • HP Vertica オンラインで データ操作 バッチで 分析・集計 スキーマあり&非ビックデー タ スキーマレス & ビックデータ
- 4. MongoDBの位置づけ(1/3) • MongoDBはNoSQLの中のドキュメント指向データベース 44 キーバリュー型 Riak, Redis, memcached, KVS RDBMS MySQL,PostgreSQL, Oracle,SQL Server,DB2 列指向 Cassandra, HBase, Amazon DynamoDB キ ー 列 array hash ドキュメント NOSQL（Not Only SQL） ドキュメント指向 MongoDB, Couchbase Server DocumentDB, DynamoDB, ドキュメント データベース キー 値 キー 値 グラフ指向 Neo4j
- 5. MongoDBの位置づけ(2/3) • ドキュメント指向データベースとは o データを階層構造のドキュメント(≒JSON)で扱う • JSONとは o ハッシュと配列をネストして使うことができる o XMLよりシンプルに表現できる。読みやすく直観的 o ネストが深くなる場合に、より効率的に扱える。 • JSONの例 5 ｛ ID ： 12345 , name ："渡部”, address ： { Company ："日本”, City ："東京”, ZipNo ："045-3356”, } friendID ： [ 3134 , 10231 , 10974 , 11165 ] , hobbies ： [ { name ："自宅サーバ","year": 6 } , { name ："プログラミング","year": 10 } , { name ："麻雀","no": 16 } ] } 配列 ハッシュの配列 キーと値 ハッシュ
- 6. MongoDBの位置づけ(3/3) 6 ドキュメント指向データベースの比較 MongoDB CouchDB Couchbase Server データ構造 データベース └コレクション └ドキュメント データベース └ドキュメント バケット └ドキュメント インデックスの 生成 インデックスを張りたいキーを指定 する MapReduce関数を用いたビューを作成することで対 応 クエリー 動的クエリ。SQLライクな記述が 可能。 基本的なCRUD以外は、静的クエリ。上記 MapReduceで作成したビューへのアクセスがクエリ にあたる。 主なインター フェース 独自プロトコル。各言語用専用ドラ イバを利用。 REST(HTTP) memcachedプロトコル レプリケーショ ン シングルマスタ型レプリケーション （１ノードにしか書き込めない） マルチマスタ型レプリケーション （複数ノードに書き込める） 開発言語 C++ Erlang C,C++,Erlang
- 7. MongoDBの特徴(1/8) • MongoDBを一言でいうと o RDBMSとKVSの中間 o MongoDBの特徴 7 水平分散 スキーマレス 多機能 リッチなデータ レプリケーション 使いやすい柔軟なクエリ KVSと 比較して RDBMSと 比較して MongoDBならでは 機能数 スケーラビリティ 水平分散能力 KVS RDBMS MongoDB 水平分散できて、 機能も多い
- 8. MongoDBの特徴(2/8) • . o JSON(階層型データ)は、Key-Valueに比べて、リッチなデータモ デル o このようにKey-Valueで１対多を表現しようとすると、key名に"- 1"等の配列の番号を持たせなければならず非常に扱いにくい。 8 リッチなデータ key value id 10 10-name "watanabe" 10-friendId-0 4 10-friendId-1 7 10-friendId-2 12 10-friendId-3 19 { id: 10 name: "watanabe" friendId : [4, 7, 12, 19] } JSON Key-Value
- 9. MongoDBの特徴(3/8) • . o 表現力豊かなクエリ SQLの文法に似せたクエリが扱いやすい。 動的に作成可能。事前に定義不要。 単純な条件検索だけでなく、集計等の高度なクエリも書ける。 o RDBMS以上に強力なインデックス セカンダリインデックス：主キー以外でインデックスを作成可能 複合キーインデックス：複数のキーでインデックスを作成可能 マルチキーインデックス：配列の要素に対してインデックス作成可 能 9 db.person.find( {"name":"watanabe","age": 30 } ).limit(3) 例）コレクションpersonに、“name”が“watanabe”で、 “age”が30のドキュメントを3つだけ取得したい 柔軟なクエリ
- 10. MongoDBの特徴(4/8) • . o 水平分散（シャーディング）が簡単 キーによってデータをノードに分散することができる。また、 ノードを動的に追加し、データの自動バランシング機能もあ る。 10 範囲 0-9 範囲10-19 範囲20- x ドキュメント チャン ク アプリケーション mongosルータ 1 4 9 11 16 20 27 MongoDB ドライバ 23 23 クエリを適切な ノードに分散 シャードキーで 分散 ノード ノード ノード シャードキー 水平分散
- 11. ドキュメント MongoDBの特徴(5/8) • o 複製（レプリケーション）が簡単 簡単なコマンドで、レプリケーションを構築可能。 シャーディングと組み合わせることも可能 MongoDBドライバが自動的に書き込み先を切り替えるため、仮想IPなどを 用意しなくてもフェイルオーバが可能（≒クラスタソフトウェアが不要） 11 アプリケーション プライマリ 1 4 9 セカンダリ 1 4 9 セカンダリ 1 4 MongoDBドライバ 9 書き込み レプリカセット 読み込み データ複 製 読み込み 書き込めるのは マスタのみ 読み込みは負 荷分散可能 プライマリ 1 4 9 プライマリ 1 4 9 セカンダリ 1 4 9データ複 製 アプリケーション MongoDBドライバ 書き込み 読み込み読み込み プライマリが障 害になったら、 プライマリノード を選出し、自動 フェイルオーバ レプリカセット レプリケーション
- 14. MongoDBの特徴(7/8) • o スキーマレスデータを扱える o テーブル定義など無しに、すぐにデータをCRUDできる • o セットアップが非常に簡単 OS毎にバイナリがあるため、ライブラリの追加インストール不要。 起動までわずか３ステップ。 • OS毎のバイナリをダウンロード • データディレクトリを作成 • 起動 o RDBMSを使っていた人が使いやすいように作られている データベース＞テーブル(コレクション)＞ドキュメント というデータ構造 SQLとMongoクエリ言語は大部分マッピング可能 インデックスもSQLと同じような宣言ができる o 豊富なドキュメント・ノウハウ 英語ではあるが公式ドキュメントは他のNOSQLに比べても豊富 多くの人が使っているため、ノウハウが豊富。日本語のノウハウも多い。 14 使いやすい スキーマレス
- 15. MongoDBの特徴(8/8) • 15 機能 説明 ユースケース 機能 GridFS 大容量ファイル(16M以上)を扱うことができる。 大容量ファイルをドキュメントに分割して格納し、 アプリケーションには等価的なAPIを提供。 大容量ファイルの管理 地理空間インデック ス ２Dや３Dのデータを格納し、それに対して交点や 近傍などの検索をかけることができる。 アプリでのつくり込み不要。 地図アプリのデータベース キャップ付きコレクショ ン・TTLインデクス 期限やサイズを指定したコレクションを作り、自動 的に古いドキュメントを引き落とせる ログ保管 集計機能 SQLのグループ関数のように集計できる。 また集計関数をパイプラインでつなぐこともできる データの集計 対障 害 ジャーナリング 単一ドキュメントに対して、書き込みの一貫性が 保持できる。 突然の電源停止等に対応し たい 運用 性 各種統計コマンド 様々なサーバの統計情報を取得するツールや、 JSON形式で出力するコマンドがある 運用監視ツールとの連携 障害対応効率化 MMS (MongoDB Management Service) MongoDBの監視、アラート、自動バックアップ、 ポイントインタイムリカバリ、自動バージョンアップ ができるクラウドサービス。 運用監視の仕組みを簡単に 作りたい 多機能 MongoDB GridFS API GridFSのイメージ db.map.find({loc:{$near:[ 139.701238, 35.658871 ]}}) 大容量ファイル 地理空間インデックスを使ったデータに対するクエリ $nearにより、座標に近 い点を検索
- 16. MongoDB 2.xとMongoDB 3.0の違い • アプリケーションからのインターフェースは変更なし • 大きな変更点はストレージエンジン(データ永続化部分)。 MongoDB 3.0では新しいWiredTigerと古いmmapベース が選択可能。 MongoDB 2.x MongoDB 3.0 ストレージエンジン （データ永続化部分） mmapベース (=OSまかせ) mmapベース (=OSまかせ) WiredTiger ロックの粒度 データベース単位 コレクション単位 ドキュメント単位 データ圧縮 × ○ snappyとzlibを選択可 データとインデックスの分 離 × ○ メモリ使用量制限 × OSから与えられるだけ使う ○ 肥大化するドキュメントの 扱い × ドキュメントが肥大化する と、物理的な移動が必要 △ アルゴリズムの変更によ り、以前ほど発生しなく なった ○ 肥大化しても移動は発生 しない
- 17. 使ってみよう • コマンドメモ # インストール # ダウンロードページ http://www.mongodb.org/downloads wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux- x86_64-3.0.4.tgz tar zxvf mongodb-linux-x86_64-3.0.4.tgz # 起動 cd mongodb-linux-x86_64-3.0.4.tgz mkdir data ./bin/mongod --dbpath=data --nojournal # MongoDBへ接続 # 別のターミナルを上げて、mongo shellで接続 ./bin/mongo # 基本的なCRUD use mydb db.mycol.insert({"key1":"value1"}) db.mycol.insert({"key2":"value2"}) db.mycol.find() db.mycol.find({"key1":"value1"}) db.mycol.update({"key1":"value1"},{"key1":"value-hoge"}) db.mycol.remove({"key1":"value1"}) db.mycol.remove() # 少し実践的なデータで試してみる db.profile.insert( { "name" : "watanabe", "skill" : ["MongoDB","KVM","ruby"], "job":{ "before" : "Online Trade System", "now" : "Open Source" }, "editor":"emacs" } ) db.profile.insert( { "name" : "ogasawara", "skill" : ["MongoDB","LibreOffice","Printing"], "editor":"vim" } ) db.profile.insert( kubota = { "name" : "kubota", "skill" : ["MongoDB","MySQL","PostgreSQL","ruby","c++","java","Web"], "editor":"emacs", "keybord":"kinesis" } ) db.profile.find({"skill":"MongoDB"},{"name":1}) db.profile.find({"skill":"KVM"},{"name":1}) watanabe = db.profile.findOne({"name":"watanabe"}) watanabe["job"] 17
- 19. MongoDBを使う上での注意点 • トランザクションが無い o MongoDBが複数のドキュメントを一貫性をもって更新する事ができな い o ミッションクリティカルで複数のテーブルの更新を保証しなければな らないようなシステムでは、利用してはならない。 • 外部キー・結合が無い o 他のドキュメントへの参照はアプリケーションで実装する必要がある。 o 当然ながら、外部キー制約もないため、テーブル間の整合性が重要な システムには向いていない。 o 複数のドキュメントの内容を結合して取得することはできない。 • スキーマが無い o どのようなキー名でデータが入っているかわからない。データ型もわ からない。 o データ登録間違えの際にエラーが発生しない。 o 設計書を厳格に管理しないと、どのようなデータが入っているかわか らなくなり、保守性の低下を招く恐れがある。 19
- 21. MongoDB JP ”日本MongoDBユーザ会” • ホームページ o MongoDB JP. http://www.mongodb.jp/mongo/main • メーリングリスト o google group 名「MongoDB JP」 o https://groups.google.com/forum/#!forum/mongodb-jp 21