Japan Azure User Group Fukuoka(ふくあず） DocumentDBを今から初めても遅くない！

1. 今から始めるDocumentDB
Japan Azure User Group
濱本 一慶(Hamamoto Kazunori)
2015/08/29

2. 自己紹介
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濱本 一慶（はまもと かずのり）
@airish9
アプリケーションエンジニア
DocumentDB始めました
Document指向DBはDocumentDBが初めて！
ふくあずの二次元担当

3. 気が付いた
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4. 気が付いた
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5. 気が付いた
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6. さて。。。
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7. 今日のお話しについて
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初めての方向けのお話しです
難しい話はしません
DocumentDBって言葉を覚えてもらえれば…

8. DocumentDBとは
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2014/08/21 Preview
2015/04/08 GA
各種SDK
.NET / Java / node.js / Python / JS

9. DocumentDBとは
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NoSQLドキュメントデータベースサービス
スキーマフリー
スケーラブル
一貫性

10. ドキュメントデータベース
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11. ドキュメントと言えば…
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12. ドキュメントと言えば…
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13. じゃあ…
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14. じゃあ…
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15. これです
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16. DocumentDBとは
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17. DocumentDBとは
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18. スキーマフリー
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NoSQLドキュメントデータベースサービス
スキーマフリー
スケーラブル
一貫性

19. スキーマフリー
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RDBの場合はテーブル定義に沿ったデータのみ格納
name age sex birthday tel url
山田太郎 29 male 1985/12/24 09097948706 NULL
name address tel url
あじゅーるパン工房 福岡県福岡市中央区天神… 0921234567 NULL

20. スキーマフリー
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DocumentDBは異なるデータも一纏めに格納

21. データの追加方法
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22. データの追加方法
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Azure Portalを利用
ドキュメントエクスプローラー
プログラムで作成（各種SDK）を利用
データインポートツールを使用
DocumentDB Data Migration Tool

23. データのインポート
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DocumentDB Data Migration Tool
GitHubで公開されてます
バイナリはMicrosoftダウンロードセンターで！
https://github.com/azure/azure-documentdb-datamigrationtool

24. DocumentDB Data Migration Tool
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多くのデータソースに対応
JSON / CSV / MongoDB / Amazon DynamoDB
Azure Table Storage / HBase / DocumentDB

25. スケーラブル
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NoSQLドキュメントデータベースサービス
スキーマフリー
スケーラブル
一貫性

26. スケーラブル
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27. お金の話
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28. お金の話
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コレクション単位での時間課金
2,500円/月(S1) ～ 10,000円/月(S3)

29. 整合性
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NoSQLドキュメントデータベースサービス
スキーマフリー
スケーラブル
整合性

30. 整合性
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ポータルから規定の整合性を変更
整合性
レベル
Strong
(強固)
Bounded
staleness
(制限あり）
Session
(セッション)
Eventual
(最終的)
一貫性 強い 弱い
ﾊﾟﾌｫｰﾏﾝｽ 悪い 良い

31. データの検索方法
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32. データの検索方法
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Azure Portalを利用
クエリエクスプローラー
プログラムで（各種SDK）を利用
.NETだとLINQが使えるので便利

33. クエリエクスプローラー
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ブラウザからSQL Likeなクエリを発行できる

34. SQL構文
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RDBと同じようなSQLでデータ検索を行う
SELECT / FROM / WHERE / ORDER
組み込み関数 / 演算子 / ユーザー定義関数(UDF)
SELECT * FROM c WHERE c.name = "山田太郎"

35. SQL構文
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SQL構文といってもRDBと同じではない
WHERE句の条件は５つまで
ORDER句の複数カラムソートはできない
JOINはできない
https://azure.microsoft.com/ja-
jp/documentation/articles/documentdb-sql-query/

36. インデックス
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インデックス作成モード
同期(Consistent) インデックスは常に同期
非同期(Lazy) インデックスを非同期更新
なし(None) 更新しない

37. インデックス
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インデックスの種類
Hash 等値クエリ（=)に使用
Range
範囲クエリ(>,<,>=,<=,!=)に使用
Order Byをサポート
Spatial 空間クエリとして使用可能

38. 検索時に困った事が
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日付の検索がうまくいかない…
SELECT
*
FROM c
WHERE
c.creteDateTime >= “2015-08-01"

39. 検索時に困った事が
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40. 検索時に困った事が
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41. エポック時間で解決
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public static int ToEpoch(this DateTime date)
{
if (date == null) return int.MinValue;
DateTime epoch = new DateTime(1970, 1, 1);
TimeSpan epochTimeSpan = date - epoch;
return (int)epochTimeSpan.TotalSeconds;
}
 DateTimeからエポック時間を得られる拡張メソッドを用意
int epoch = DateTime.Now.ToEpoch();

42. エポック時間で解決
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public class DatetimeEpoch
{
public DateTime Date { get; set; }
public int Epoch
{
get
{
return (this.Date.Equals(null) ||
this.Date.Equals(DateTime.MinValue)) ? int.MinValue :
this.Date.ToEpoch();
}
}
}
 DateTimeとEpochを保持するクラスを用意

43. エポック時間で解決
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public class Item
{
[JsonProperty(PropertyName="id")]
public string Id { get; set; }
[JsonProperty(PropertyName = "name")]
public string Name { get; set; }
[JsonProperty(PropertyName = "description")]
public string Description { get; set; }
[JsonProperty(PropertyName = "isComplete")]
public bool Completed { get; set; }
[JsonProperty(PropertyName = "createdDatetimeEpoch")]
public DatetimeEpoch CreatedDatetimeEpoch { get; set; }
}
 JSONのモデルクラスにDatetimeEpochクラスのプロパティを指定

44. エポック時間で解決
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 JSONの中にEpoch時間(int)をもつので検索ができるようになる
{
"id": “XXXXXXX",
"name": "懇親会",
"description": "ここからが本番",
"isComplete": false,
"createdDatetimeEpoch": {
"Date": "2015-08-29T10:41:45.4245053+09:00",
"Epoch": 1440844905
}
}
Client.CreateDocumentQuery<Item>(Collection.DocumentsLink)
.Where(r =>
r.CreatedDatetimeEpoch.Epoch >= DateTime.Now.ToEpoch())
.AsEnumerable();

45. Demo
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46. 終わりに
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DocumentDBで管理するのはJSONとjavascript
課金はCollection単位の時間課金
SQL Likeな検索
様々なデータソースからのインポート

47. 終わりに
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