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1 MongoDB を導入する前に検討した 7 つのこと OSSC 丸の内 株式会社野村総合研究所 OpenStandia 藤崎祥見 1

2 自己紹介 藤崎祥見 ( フジサキショウケン ) 研究室で Linux を使用したことをきっかけにオープンソースに興味を持ち Debian/Ubuntu のコミュニティで活動を始め Ubuntu 5.04 の翻訳に関わる 2008 年野村総合研究所 (NRI) 入社 OpenStandia へ配属 以後 オープンソースを使用したシステム開発に携わる 2009 年オープンソースである Liferay の日本コミュニティ 日本 Liferay ユーザグループを共同設立 2012 年 MongoDB の翻訳に関わる 丸の内 MongoDB 勉強会やってます 次回は第 6 回 2013 年 1 月 23 日開催 技術評論社 gihyo.jp で連載しています MongoDB でゆるふわ DB 体験 2

3 NRI OpenStandia OSSの運用 構築をワンストップでサポート 対象 OSSは50 種類 MongoDB のサポートも準備中 お問い合わせください 3

4 丸の内 MongoDB 勉強会 一ヶ月に 1 回開催 次回で 6 回目 特徴 無料 ハンズオン式 過去の資料は全て Github で公開. arunouchi-mongodb 丸の内 mongodb 4

5 丸の内 MongoDB 勉強会 テーマ第 1 回 第 5 回 #1. SQLと比較して学ぶMongoDBクエリ #2. みんなでシャーディングしてみよう #3. v2.2 の新機能 と レプリケーションハンズオン #4. REST I/Fを使ったサンプルアプリ と 設定ファイル全解説 #5. ソースコードリーディング と カスタムビルド 次回以降 GridFS, 地理空間インデックス, パフォーマンスチューニング, 事例紹介など 5

6 目次 1.NoSQLとMongoDB 2.MongoDBを導入する前に検討した7つのこと 3. 事例紹介 :Hybrid MySQL and MongoDB 4. まとめ 6

7 1.NoSQLとMongoDB 2.MongoDBを導入する前に検討した7つのこと 3. 事例紹介 :Hybrid MySQL and MongoDB 4. まとめ 7

8 Not only SQL No! SQL ではなく Not only SQL RDB が得意なことは RDB で 得意でないことは無理に RDB にこだわらず 用途に合ったデータストアを使おう というのが最近のコンセンサス 競合関係ではなく 補完関係という考え方が浸透してきている RDB の強み トランザクションによってデータの一貫性を保証できる 正規化を前提としているため 更新時のコストが小さい JOIN や複雑な検索条件での検索が可能 RDB が得意ではないこと 大量データの書き込み / 更新処理 ( 特に index があるテーブル ) 更新系のスケールアウト DR( ディザスタリカバリ ) 対応 RDB が得意でないことを NoSQL で補完する 8

9 NoSQL への流れ Web 1.0 通信回数は 1 回 DB 性能はスケールアップで対応 データは 1 つのデータセンター内で完結 Strong Consistency( 強い一貫性 ) は必須 Web 2.0 AJAX を利用した複数通信 随時通信 DB 性能はスケールアウトで対応 データは複数拠点のデータセンターに配置 Eventual Consistency( 結果整合性 ) という考え方 データストアに求められるものが変わってきている 軽い大量のRead/Write 処理できること ノード数に比例したスケーラビリティ DR 対応可能なこと Consistencyは柔軟に システムによってはEventualで良い 9

10 NoSQL の種類 NoSQL と呼ばれている代表的なものは大きく分けて 3 つに分類される 10 出所 :

11 代表的な NoSQL:KVS KVS(Key-Value ストア ) 最も一般的な NoSQL データを key と value の形で持つ 基本的には key での完全一致検索でしかデータを取得できない制限があるが 高速に動作する シンプルな方式なので気軽に使用することが可能 Value を条件とした検索 Key での Like 検索はできない 代表的なプロダクト Memcashed, Redis, Tokyo Tyrant, ROMA, Infinispan(JBoss Cache) key value Key と Value しか無く Key での完全一致でしかデータを取得できない app app [ ,N,1401] app {Java オブジェクト } 11

12 代表的な NoSQL: ドキュメント指向データベース ドキュメント指向データベース スキーマを定義しなくても使用できるスキーマレスである ドキュメント内でネストが可能 複雑な検索条件でデータを取得することが可能 一部の機能は RDB ライクに使用することができる MongoDB, CouchDB MongoDB の例 ドキュメント内でのネストが可能 { } "_id" : ObjectId("4f769ba675c676"), "created_info" : { owner : 本田, date" : 2012/07/07, grope :{ id :10, name : 営業本部 } }, "title" : "test title", "body" : "test body", 12

13 代表的な NoSQL: 列指向データベース 列指向データベース RDBMS のような行単位では無く 列単位での処理に特化している 全行に対する特定列の一括更新や 指定した範囲の大量行に対する複数列の取得に向いている 強力なスケーラビリティを備えており データが増えても処理速度がそれほど低下しない RDB のデータストアとは考え方が大きく異なっているので 扱いが難しい Cassandra, HBase Hbase の例 Column 単位で処理を行う 13

14 NoSQL の種類 : まとめ 共通点 Join Transaction など一部の RDBMS の機能をサポートしないことによりハイパフォーマンスを実現している スケールアウト 分散管理を前提に設計されている KVS(Key-Value ストア ) データを key と value で持つ Hash 形式 基本的には key での完全一致検索でしかデータを取得できない制限があるが 高速に動作する ドキュメント指向データベース スキーマを定義しなくても使用できるスキーマレスである 複雑な検索条件でデータを取得することが可能 一部の機能は RDB ライクに使用することができる 列指向データベース 行単位では無く 列単位での処理に特化している 書き込みに対して強力なスケーラビリティを発揮する NoSQL と呼ばれているものは 3 つに大きく分けられ MongoDB はその中で ドキュメント指向データベース に当てはまる 14

15 MongoDB とその他 NoSQL との比較 MongoDB memcached HBase Cassandra SQLライクな検索 性能 分散 / スケーラビリティ 開発のしやすさ 日本語ドキュメント 商用サポート MongoDB は KVS や列指向 DB ほど特化していないが RDB ライクに開発できる 15

16 MongoDB の思想 トランザクション /JOIN を実装しないことにより KVS に近い性能を出している 一方で トランザクション /JOIN 以外は RDB に近い機能を持っている 16

17 MongoDB とは ドキュメント指向データベースで NoSQL の一つに分類される スキーマレス 軽い Read/Write 処理のパフォーマンスが高い スケールアウトが容易 任意の Index が作成可能で SQL ライクな検索が可能 集計処理用のコマンド集を実装 高パフォーマンス スケーラビリティを保持しつつ RDB ライクな機能をバランスよく組み込むことを目指して開発されている 17

18 MongoDB が向いているケース データフォーマットの柔軟性が求められるものや非常に更新頻度が高システムに向いている 1. Web サイトの操作データログの蓄積 多くの事例がある Capped Collection( サイズの制限付きコレクション ) や TTL Collection( 期限付きコレクション ) が使える アプリによって出力フォーマットの違うログを一括して扱える 2. アドホックなフィールドを検索対象とするようなコンテンツ ユーザによって独自項目を定義できるようなシステムや 拡張要件のあるシステム 独自項目を検索対象にすることも可能 3. スマートフォンゲーム ソーシャルゲーム 小規模な Read/Writes が大量にある場合 18 出所 [Mongo] Use Cases

19 MongoDB があまり向いないケース 1. 銀行系のように複雑なトランザクションに重点を置くシステム 複数のトランザクションを必要としたクエリが必要になる場合,MongoDB は向いていません ただし,1 つのドキュメントに対する Atomic な操作はサポートしていますので, ネストしたドキュメントを使用して設計を工夫することにより対応可能になります 2. 伝統的なビジネスインテリジェンス (BI) MongoDB はバッチ処理が不可能でこそないですが, リアルタイム処理のほうが得意です 3. SQL を必要とする問題 MongoDB は SQL をサポートしていません 19 出所 [Mongo] Use Cases

20 1.NoSQLとMongoDB 2.MongoDBを導入する前に検討した7つのこと 3. 事例紹介 :Hybrid MySQL and MongoDB 4. まとめ 20

21 検討 1 KVS では実現できないか 21

22 検討 2 本当にスケールアウトが必要か 22

23 検討 3 メモリ / ディスクのコントロールは必要ないか 23

24 検討 4 マルチトランザクションは必要ないか 24

25 検討 5 本番環境にリリース後 バージョンアップできるか 25

26 検討 6 データ暗号化 ユーザ権限は必要ないか 26

27 検討 7 顧客 / 開発メンバーがリスクとメリットを理解しているか 27

28 MongoDB を導入する前に検討した 7 つのこと KVS では実現できないか 2. 本当にスケールアウトが必要か 3. メモリ / ディスクのコントロールは必要ないか 4. マルチトランザクションは必要ないか 5. 本番環境にリリース後 バージョンアップできるか 6. データ暗号化 ユーザ権限は必要ないか 7. 顧客 / 開発メンバーがリスクとメリットを理解しているか

29 1.NoSQLとMongoDB 2.MongoDBを導入する前に検討した7つのこと 3. 事例紹介 :Hybrid MySQL and MongoDB 4. まとめ 29

30 Hybrid MySQL and MongoDB 事例紹介 金融業界 / 投資家向けのSNSサービス 2012 年 4 月リリース 本番稼働中 MySQL (and Java) SNS サービス MySQL 30

31 Hybrid MySQL and MongoDB 事例紹介 金融業界 / 投資家向けのSNSサービス 2012 年 4 月リリース 本番稼働中 MySQL (and Java) CRM 機能を追加 データストアはMongoDBを採用 SNS サービス CRM MySQL MongoDB 31

32 ユーザごとの独自項目定義 要件 ユーザが顧客管理のための独自項目を定義できること 独自項目はテキスト型 リスト型 チェックボックス型で定義できること 独自項目を検索できること Customers 32 SNS サービス CRM MySQL MongoDB User B Search salses_level = 3 Customer Fields -name - -address -interests -assets - User A Extended fields depents on the user Customer Fields -name - -address -sales_level -industry -

33 スキーマ設計 extended_definition collection MongoDB CRM user collection user collection user collection extended_values collection 33

34 スキーマ設計 extended_definition collection MongoDB CRM user collection user collection user collection extended_values collection 34

35 スキーマ設計 35 extended_definition collection { _id :ObjectID( 50ad9b3976c25eb2096dd1da ), userid : 12233, extendeditems :[ { name : sales_level, type : 1, selectvalues : [1,2,3,4,5]}, { name : industry, type : 2, selectvalues : [ food, IT, vendor, retail ]} ] } extended_values collection { _id :ObjectID( 50ad9b3976c27eb2096dd100 ), userid : 12233, name : Atsushi Sato, a@a-example.com, extendedvalues :[ { name : sales_level, value : [ 3 ]}, { name : industry, value : [ 1, 3, 5 ]} ] } { _id :ObjectID( 50ad9b3976c26eb2096dd101 ), userid : 12233, name : Bunta Suzuki, b@b-example.com, extendedvalues :[ { name : sales_level, value : [ 2 ]}, { name : industry, value : [ 1 ]} ] } Defined for each user type =0 : text =1 : list =2 : check box

36 1.NoSQLとMongoDB 2.MongoDBを導入する前に検討した7つのこと 3. 事例紹介 :Hybrid MySQL and MongoDB 4. まとめ 36

37 まとめ MongoDB は顧客の要件に柔軟に対応できる機能を持つ スキーマレス SQL ライクな検索 スケーラブル MySQL で稼働しているシステムへの MongoDB の導入 Hybrid MySQL and MongoDB データ特性に応じて適切なデータストアを選択 37

38 本資料に掲載されている会社名 製品名 サービス名は各社の登録商標 又は商標です 38

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