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2014/10/20 DevLove関西 「MongoDBを知ろう」発表スライドです。
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玉川竜司
2.
自己紹介 • 玉川竜司
• FB: Ryuji Tamagawa • Twitter: @tamagawa_ryuji • 本業ソフト開発(Sky株式会社) • 兼業翻訳者(ほぼオライリー)
3.
What’s New &
Next
4.
今日のお題は MongoDB
5.
話の流れ • NoSQLってなんだろう
• MongoDBの概要 • MongoDBのユースケース • MongoDBの特徴
6.
NoSQLってなんだろう
7.
NoSQLムーブメント • Not
Only SQL : SQL(RDB)以外の選択肢 • 2010年前後のビッグデータブームの立ち上がりとともに 注目を集め始めた技術/データベース/バズワード/… • 特徴を一言で言うなら、RDBの特徴(の一部)を捨てる ことで「データの量に対するスケーラビリティ」を大幅 に向上させたもの
8.
RDBが抱えている(いた)課題 • データの量に対してスケーラビリティが低い
• 大きな要因は、ストレージのランダムI/Oの低速 性、テーブルの結合処理のコスト、ACID属性 • ただしこれらは、実はRDBの長所の裏返しで もある • 商用DBは、一般にスケールアウトのオプション が非常に高価 https://www.youtube.com/watch?v=9eMWG3fwiEU
9.
シンプルなNoSQL • 基本的には、主キーだけをインデックスとして持つフラットな(分
散)ストレージ • ACID属性?何それ美味しいの? • アプリケーション側から見ると、 単純なインデックスで高速にアクセスできる、スケーラビリティの 高い永続化層
10.
もう少し高機能なNoSQL • ドキュメント(JSON)ストレージへの進化
• セカンダリインデックス • MongoDBやCouchBaseが代表選手
11.
RDBとNoSQL:得意な領域 データの量 RDBが
得意な領域 どうやっても 難しい領域 NoSQLが 得意な領域 なんでもOKな 領域 データモデルの厳密性
12.
RDBとNoSQL:デバイスの進化の影響 データの量 RDBが
得意な領域 NoSQLが 得意な領域 なんでもOKな データモデルの厳密性 領域 どうやっ ても 難しい領域 メモリ容量の増大と SSDの普及
13.
RDBとNoSQL:トレードオフ • データ量の増大に伴って、単純な2択ではすまなくなることがでてきた
• ストレージ層を選択する上で、データモデル、スケーラビリティ、動作 環境、運用コスト、開発工数などを考慮しなければならない ファイルシステムRDB ファイルシステム単純なNoSQL 高機能なNoSQL RDB
14.
RDBとNoSQL • RDBの重要性に変わりはない。技術として、しっかり持っておくべきもの
• その上で、状況によってはNoSQLを使ったほうがいい場合を判断する • 一般に、RDBに比べてNoSQLでの開発は、アプリケーション側のロジッ クの複雑化を招くことには注意 • そして、RDBに比べれば、NoSQLははるかに多種多様であり、1つのカ テゴリにくくること自体に無理がある。技術者の知識とセンスが問われる
15.
MongoDBの概要
16.
MongoDBのいいところ • 一言で言うなら「お手軽」 - いい意味で
• Webアプリケーションで求められる機能が手っ取り早く使える • 多目的の高性能「オートマ車」 • インストーラやパッケージですぐ動きます • セカンダリインデックスやクエリオプティマイザがある • 多くの言語で、仕様がある程度統一されているドライバが利用可能
17.
MEANスタック • JSONでバックエンドからフロント
エンドまで統一 • MongoDB、Express、 AngularJS、Node.js • 英語の本はたくさん出てます
18.
エコシステムの形成 • 世界的に見れば、NoSQLデータベースとしては最もメジャーな存在になっ
てきた → 周辺が充実してきている • クラウド上で実績多数。MongoHQなど、as a serviceでも提供されてい る • GUIツールも増えてきました • MMS(http://www.mongodb.com/mongodb-management-service) - バックアップ、運用管理などを行ってくれる本家のクラウドサービス
19.
ただし • 集計は(今のところ)ちょっと苦手 - とはいえ改善中
• (ほんとの)ビッグデータはちょっと難しいかも • 基本的に、オンメモリでいけるかどうかが問題 • そういえば、でかいメモリのインスタンス、AWSでもAzureで もさくらでも増えましたね・・・
20.
MongoDBのユースケース
21.
openstandia.jp
22.
MongoDBの特徴
23.
RDBとの違い • 物理構造の違い
• 論理構造の違い • トレードオフの柔軟性 • レプリカセット • シャーディング
24.
物理構造の違い RDB MongoDB
物理メモリ物理メモリ DBエンジンが管理する メモリバッファ サイズを 指定できる データファイル メモリにマップされた ファイルの内容 サイズを 指定できない データファイル (メモリマップドファイル)
25.
物理構造の違い(2) • とにかく、「ホット」なデータが物理メモリに収まるかが肝心
• RDBほど細かなメモリのチューニングはできない • データが大きいなら、RAMを増やすか、シャーディングでスケール アウト
26.
論理構造の違い RDB MongoDB
{ _id: new ObjectId(""), slug: "gardening-tools", ancestors: [{ name: "Home", _id: new ObjectId(""), slug: "home" }, { name: "Outdoors", _id: new ObjectId(“"), slug: "outdoors" } ], }
27.
論理構造の違い(2) • スキーマの自由度は高い(特に変更に強い)
• ドキュメントを超えたアトミック性はない • 設計上のトレードオフが生じる • 一つのドキュメントで閉じない場合はIDで参照 • そうなると、処理をプログラムで書く必要が出てくる
28.
トレードオフの柔軟性 RDB MongoDB
書いたら 必ず 永続化 書き込み結果は 必ず確認 書き込み保証 する?しない? しなけりゃ高速 WAL使う? いくつのレプリ カへ書けたら成功 したことにする?
29.
トレードオフの柔軟性(2) • 書き込みの確実性とパフォーマンスはトレードオフ
• 大量のログの記録などでは、多少こぼれるリスクを抱えてもコストダウ ンしたいこともある • 逆に、データセンター間で複製できていることを保証したいこともある • 書き込み保証(Write Concern)、WAL、レプリカへの書き込み、タ ギングなどで、多彩な調整が可能
30.
レプリカセットとシャーディングについて • これらについては、「技術的には」RDBとの対立概念ではない
• ただし、商用RDBではコストが跳ね上がる(ですよね?)機能 • MongoDBでは最初から組み込まれて、非常にお手軽 & 便利 • 大まかには • 読み込みのパフォーマンスと耐障害性を向上させるのがレプリカセット • 書き込みのパフォーマンスを向上させるのがシャーディング
31.
レプリカセット Repreca-Master Client-App
Driver Repreca-Slave Repreca-Slave 書込 複製 読取 oploogplog oplog oplog
32.
oplogについて • Capped
Collection : 追記のみ、古いデー タが自動的に削除される • oplog : データベースの更新処理を時系 列で記録するcapped collection • プライマリのoplogをセカンダリのoplog が追いかけることでレプリケーションを 行う Primary Secondary Secondary
33.
レプリカセット Repreca-Master Client-App
Driver Repreca-Slave Repreca-Slave 書込 複製 読取 oploogplog oplog oplog
34.
レプリカセット(マスター交代) Repreca-Master Repreca-Master
Repreca-Slave 書込 複製 Client-App Driver 読取 oploogplog opolopglog oploogplog
35.
障害発生時のoplog • 交代したプライマリと生きているセ
カンダリのoplogは先へ進んでいく • 停止中の元プライマリのoplogはも ちろん止まったまま 元Primary (停止中) 現Primary Secondary
36.
レプリカセット(リカバリ中) Repreca-Slave (リカバリ中)
Repreca-Master Repreca-Slave 書込 複製 Client-App Driver 読取 追いつくまで複製 もしくはフルコピー opolopglog opolopglog
37.
障害回復時のoplog(1) • 回復したセカンダリが、現プラ
イマリのoplogを見て追いつい ていく Secondary 現Primary Secondary
38.
障害回復時のoplog(2) • 障害が長く続き、現プライマリの
oplogと回復したセカンダリのoplog がオーバーラップしなくなってしまっ た場合 • 仕方ないので自動的にfull syncに移 行する • こうなると時間も負荷もかかるので、 oplogの期間設定やファイルベースの バックアップ間隔は重要 Secondary 現Primary Secondary
39.
レプリカセット(リカバリ後) Repreca-Slave Repreca-Master
Repreca-Slave 書込 複製 Client-App Driver 読取 複製oopplologg opolpolgog opolpolgog
40.
レプリカセット(バックアップのコストダウン) Repreca-Master (インデックスあり)
Client-App Driver Repreca-Slave (インデックスあり) Repreca-Slave (バックアップ) 書込 複製 読取 バックアップ用のインスタン スにはインデックスを付けず、 非力なマシンで済ませる
41.
レプリカセット (誤操作、バグ対策) Repreca-Master
(インデックスあり) Client-App Driver Repreca-Slave (インデックスあり) 指定した時間遅らせて複製。 誤操作によるデータ消去 などの対策 Repreca-Slave (バックアップ) 書込 複製 読取 Repreca-Slave (delayed)
42.
レプリカセット(DC間での分散) Repreca-Master 複製
Client-App Driver Repreca-Slave Repreca-Slave 書込 読取 DC-1 DC-2
43.
レプリカセットのまとめ • 読み取り負荷の分散
• 耐障害性 • 自動フェイルオーバー & リカバリ • 多彩なトレードオフ
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シャーディング • 書き込み負荷を1/nに
• メモリ量をn倍に • パフォーマンスは上がる •障害は起きやすくなる →レプリカセットと併用 Client-App Driver mongos mongod for あかさたな mongod for はまやらわ
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改善継続中 - 2.6以降について少し
• 最新バージョンは2.6系 • aggregation framework - サイズの制約の緩和 • Write protocolの改善 - レイテンシの低減 • Index Intersection - 複数インデクスの同時活用のはず… • 2.8/3.0はかなり大規模なアップデートになる模様
46.
まとめ
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今日話したこと • 運用についてはドキュメントをきっちり読見ましょう
• この本に基本は書かれています。概要把握にどうぞ。 • 電子書籍もあります。 • http://www.oreilly.co.jp/books/ 9784873115900/ • そのほかにもMongoDB関連の電子書籍があるの で、オライリージャパンのサイトで検索を。
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それはともかく • 簡単に始められて
• かなり深く使うこともできます • ただし落とし穴もあります →コミュニティへどうぞ! http://www.mongodb.jp • まずは手を動かしてみましょう! • レプリカセットをお手軽に試せます: • https://bitbucket.org/tamagawa_ryuji/mongodb_replicaset_playground_on_vagrant
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ご清聴ありがとうございました。
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