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MEANとは、LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)に変わる技術としてじわじわと注目されはじめているアーキテクチャです。このアーキテクチャMEAN(MongoDB, Express, AngularJS, Node.js)は、シンプルでかつ強力なアーキテクチャで、現在のJavaを利用したアプリケーション開発とは一線を画すところです。HTML5開発にとってJavaの役割が殆どなくなるというのも注目すべき点だと考えます。MEANで一般的に言われる注目すべき事項は次のところです： JavaScriptフルスタックである データモデルとしてクライアントからデータベースに至までJSON そして、この記事を書こうと思ったきっかけですが、2014/10/5(日) Mozilla Open Web Day in Tokyo | Mozilla Japan でのMEAN解説展示で、様
タイトルの通り、playとmongoでrest apiを実装してみようと思います。 apiの実装ならsprayなどを使う手もあると思いますが、以前playで実装したときにだいぶ残念な感じになってしまったので、リベンジとしてplay-salatのサンプルを咀嚼しつついろいろ書き直してみました。 要件 サンプルとして以下のようなブログの記事を操作するAPIを作成します。 作りたいのはこんな感じの物です。 API HTTPメソッド エンドポイント 概要 GET /api/posts 記事一覧の取得 POST /api/posts 記事の作成 GET /api/posts/:id 記事の取得 PUT /api/posts/:id 記事の更新 DELETE /api/posts/:id 記事の削除 レスポンスのイメージ [ { 'id':'123456ABCDEF`, 'title': '今日の晩ご
普段はMySQLか、もしくはPostgreSQLな仕事ばかりでMongoDBを使うようなことは無かったので、一度MongoDBを触ってみようと思い、記事の作成とそこにコメントを付けていくようなアプリを書いてみた。ログインはめんどいので割愛。 play-mongo-sample ODM MongoDBへのアクセスには、Salatというscalaのケースクラスとの変換をやってくれるORMならぬODMを使用。Play framework(scala)からはプラグインのplay-salatを使うと簡単に扱えるようだ。1.0.9だとライブラリ依存関係の解決でエラーが出てしまう(https://github.com/leon/play-salat/issues/28)ので、1.1-SNAPSHOTで。 記事の構造 MongoDBだと埋め込みオブジェクトが持てるので、記事にコメントのオブジェクトを埋め込
Integration of Hadoop and MongoDB, Big Data’s Two Most Popular Technologies, Gets Significant Upgrade | 10gen, the MongoDB company MongoDB Connector for Hadoopは、Hadoopへの入出力データとしてMongoDBを使えるようにするソフトウェアで、新バージョンでは主に以下の機能が追加されています。 Apache HiveからMongoDBのデータへSQLライクな問い合わせ インクリメンタルなMapReduceジョブのサポートによる、アドホックな分析を容易に実現 MongoDB BSONファイルをHadoop Distributed File System（HDFS）上に保存することで、データの移動を削減 これにより以下のようなメリットが
12. データ構造 { "_id" : "45feae009015221f", "45feae009015221f" : { "name" : "あきひろ", "job" : { "level" : 15, "exp" : 24 } } } 13年8月1日木曜日 13. データ構造{ "_id" : "45feae009015221f", "45feae009015221f" : { "name" : "あきひろ", "job" : { "level" : 15, "exp" : 24 }, "subjob" : { "level" : 1, "exp" : 1 } } } 13年8月1日木曜日
24. $ npm install mongodb # ドライバーのインストール $ vi index.js $ node index.js # 実行 { name: 'matsukaz', _id: 51f7efbed66a41de0f000001 } var MongoClient = require("mongodb").MongoClient; var url = "mongodb://127.0.0.1:27017/db1"; var data = {name : "matsukaz", age : 34}; // 作成したデータ MongoClient.connect(url, function(err, db) { // 接続 var userColl = db.collection("user"); userColl.save(data, function(err) { /
Based on v12 いくつかMongoDB用の管理ツールがあります。 Tim Gourley's blog はツールのよいまとめです。 Fang of Mongo Futon4Mongo Mongo3 MongoHub for OS X Myngo Opricot PHPMoAdmin Mongui 詳細 (まだ) Fang of Mongo djangoとjqueryで作られたWebベースのユーザインタフェースです。 このツールでは、mongodb内のデータを簡単に楽しく見ることができます。 機能: クエリビルダーの中でのフィールド名の補完 データロード中の表示 使いやすいコレクションの統計 コレクションが選ばれてないときには、コレクションウィンドウを無効に twitter stream プラグイン 多くのマイナーなユーザビリティのfix chromeやfirefoxのサポ
Sharding is a method for distributing data across multiple machines. MongoDB uses sharding to support deployments with very large data sets and high throughput operations. Database systems with large data sets or high throughput applications can challenge the capacity of a single server. For example, high query rates can exhaust the CPU capacity of the server. Working set sizes larger than the sys
How and why to use django-mongokit (aka. Django to MongoDB) Here I'm going to explain how to combine Django and MongoDB using MongoKit and django-mongokit. MongoDB is a document store built for high speed and high concurrency with a very good redundancy story. It's an alternative to relational databases (e.g. MySQL) that is what Django is tightly coupled with in it's ORM (Object Relation Mapping)
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Scaling Django Apps With Amazon AWS | PDF | Load Balancing (Computing) | Amazon Web Services