ビッグデータで利用されているNoSQL DBに対する探索行為に注意 - 警察庁
警察庁はこのほど、「ビッグデータ」などで利用され、注目を浴びているNoSQLデータベースであるMongoDBに対する探索行為が高水準で推移していると注意喚起を行っている。その他2種類のNoSQLデータベースに対しても探索行為が増加しているという。 2月にも、この「NoSQL」に分類されるデータベースに対する探索行為の増加について注意喚起を実施しているが、その後もMongoDBデータベースの情報収集を試みる問い合わせが依然として高い水準にあるという。 同庁は、MongoDBデータベースの情報収集を試みる問い合わせを行っている発信元IPアドレスについて調査を実施。その多くは、インターネットセキュリティの向上を目的として、攻撃を受ける可能性があるサービスが稼動しているIPアドレスの探索などの活動を実施している非営利組織(非営利組織A)や、あらゆるサービスに対して探索を実施して結果を蓄積するととも
トータルの人件費を安くできる--デファクトの可能性もある「MongoDB」の勘所
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「MongoDB」はNoSQLの中でもドキュメント型NoSQLに分類されます。MongoDBは他のNoSQLと同様に、リレーショナルデータベース（RDBMS）と比較してビックデータや非構造データの処理が得意といった特徴がありますが、ここではそういったNoSQLの一般的な特徴の紹介は割愛し、他のNoSQLとは違うドキュメント型NoSQLならではの特徴、そしてMongoDBならではの特徴を紹介します。 ドキュメント型ならではの特徴 ドキュメント型NoSQLではデータとして階層型データ構造であるJSONを扱います。図1にRDBMSのリレーショナルデータ構造、キーバリューストア（KVS）のキーバリューデータ構造、ドキュメント型NoSQLのJSO
キュレーションサービスにおけるRDBとNoSQLの使い分けを紹介 - Speee DEVELOPER BLOG
こんにちは！リードエンジニアのid:eva-hashimotoです。 先日行われた SpeeeKaigi で「キュレーションメディアにおけるMongoDB事例」を発表しました。 tech.speee.jp これは、あるキュレーションサービスを２年ほど運用してきた中で、大きなトラブルやアーキテクチャ変更が発生することなく稼働しているので参考として見ていただければと思います。 キュレーション記事のデータ みなさん１度はキュレーションサービスの記事を見たことがあると思います。しかしデータ構造まで考えて見る人は少ないと思うのでまず説明します。 記事のデータとしては大きく二つ分類できます。 タイトルやディスクリプションなどの共通データ 記事自体を構成するためのオリジナル文章や引用、画像、動画などの様々なパーツ このデータをRDBを用いて管理する場合の正規化は雑に考えると二つあるかなと。 パターン１
MERN - Express/Reactを使ったWeb開発フレームワーク MOONGIFT
Linux + Apache + PHP + MySQLの組み合わせがWeb開発のスタンダード的な位置づけになっていた頃、それぞれの頭文字をとってLAMPスタックと言うのが流行りました。同様にフレームワークが変わるために名称も異なってきました。 今回はMERNスタックを標榜するソフトウェアを紹介します。MongoDB + Express + React + nodeという組み合わせのアーキテクチャになります。 MERNの使い方 MERNのディレクトリ構成は次のようになっています。サーバサイドはMVCに分かれており、Reactを使ったサーバサイドレンダリングを行っています。 テストのサーバを立ち上げたところです。ブログエンジンとなっています。右側にReactで持っているオブジェクトの内容が確認できるのがユニークです。 データの詳細も確認できます。 クリックで画面は変わりますが、サーバへのアク
入門 Python 3
監訳者まえがき まえがき 1章 Pyの味 1.1 実世界でのPython 1.2 Pythonと他言語の比較 1.3 では、なぜPythonなのか 1.4 Pythonを避けるべきとき 1.5 Python 2 vs. Python 3 1.6 Pythonのインストール 1.7 Pythonの実行 1.7.1 対話型インタープリタの使い方 1.7.2 Pythonファイルの使い方 1.7.3 次は何か 1.8 Python公案 1.9 復習課題 2章 Pyの成分：数値、文字列、変数 2.1 変数、名前、オブジェクト 2.2 数値 2.2.1 整数 2.2.2 優先順位 2.2.3 基数 2.2.4 型の変換 2.2.5 intはどれくらい大きいのか 2.2.6 浮動小数点数 2.2.7 数学関数 2.3 文字列 2.3.1 クォートを使った作成 2.3.2 str()を使った型変換 2.
第3回 MongoDB勉強会 ダイジェスト
「第3回 MongoDB 勉強会 in Tokyo」 : ATND 先週土曜日（2011年5月14日）にフューチャーアーキテクトさんのセミナールームにて行われたMongoDBの勉強会に行ってきました。 MongoDBの仕様・機能などの体系的な話からチューニングの話、開発に利用する話、プロダクションとして運用している話と、バランスよくまとまっていてとても勉強になりました。 RDBとの違いや特有の挙動をきちんと把握して利用すれば、十分プロダクションで利用出来るというビジョンが見えました。 詳細は各発表者の方のスライドを見るとわかると思いますが、当日会場でメモしたものでダイジェスト的にまとめました。 MongoDB勉強会は毎月開催（予定）しているそうなので、興味を持たれた方は是非参加して見てください。 MongoDBコミュニティー：MongoDB JP | Google グループ 【発表1】Mo
Graylog ではじめるログ管理 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。インフラストラクチャー部 セキュリティグループの星 (@kani_b) です。 主に "セキュリティ" や "AWS" といったタグのつきそうなこと全般を担当しています。 Fluentd などのデータコレクタ、Kibana やその他 SaaS による可視化、Kafka, Kinesis, Spark などのストリーム処理といった様々な分野で「ログの処理」がホットですが、アプリケーションのログ (行動ログなど) に関する話題が多くを占めています。 そうしたログの他に重要なのが OS や各種ミドルウェアのシステムログです。これらはトラブルシューティングであったり、セキュリティ上の問題を見つけたり、といったことに使われますが、最低限 syslog でどこかに集約しているだけ、といった例をよく見かけます。 これらのログをきちんと検索可能にし、分析することで、今まで気づかなかったような問
スタートアップを支えるWEBサービス/技術 | blog.smarteducation.co.jp
谷川です。はじめての投稿でいきなりまとめですが、今現在使っている技術やサービスなどよく聞かれるので、まとめて書いておこうと思います。 スタートアップの方など、これから選定される方はメリットやなぜ導入したかも含めて書くのでご参考に！ モバイルアプリ Unity http://japan.unity3d.com/ 知育をやるならば、3Dは避けて通れない道です。 アプリはもちろん、映画などでもpixerを始め子供向けのコンテンツでは3Dが多く、3Dであれば選択肢はUnity一本でしょう。（最近は2Dにも対応しています） エンジニア・デザイナー中心にUnity合宿などを定期的に行っており、今後は主にUnityを使っていく予定です。 *Unity開発者大募集中です。 Cocos2d-x http://cocos2d-x.org iOSとAndroidをメインに、復数プラットフォームに対してアプリを配
Pythonでつくる検索エンジン(Webクローラ, Mecab, MongoDB, Flask) - c-bata web
検索エンジン自作入門 ~手を動かしながら見渡す検索の舞台裏 作者:山田 浩之,末永 匡発売日: 2014/09/25メディア: 単行本（ソフトカバー） (この記事で紹介しているのはTF-IDFとかの計算もない簡素なものです。) はじめに Webサービスのプログラミングに必要なことのだいたいは、スクレイピングに学んだ - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' ) この前↑の記事をみかけました。クローリングやスクレイピングは、色々と応用が効きそうなのでしっかり勉強したい。 PythonではScrapyという有名なクローリング・スクレイピング用のライブラリがありますが、今回は勉強としてScrapyを使わずに実装してみる。流れとしては以下のとおり Webクローラの構築 Mecabで日本語の形態素解析 検索エンジンの構築 データをMongoDBに格納 Fl
node.js+MongooseでMongoDBを試してみる – ServersMan@VPS – Tech Diary Blog
Mongooseを試してみましたが、mongoDBかなり扱いやすいです。 スキーマレスなドキュメント指向データベースはRDBMSのようなカラムをいちいち定義しなくていいので柔軟にデータベースが使えます。 ドキュメント指向データベースになれるとRDBMSはもう使えないかも・・。 1. mongoDBのインストール 前回の記事参照。 → MongoDBインストール手順 2. mongooseのインストール コマンド一発でOKです。 $ npm install mongoose 3. コードサンプル // MongoDB // MongoDBサーバーの設定 var mongoose = require('mongoose'); var crypto = require('crypto'); // Schemaを取得 var Schema = mongoose.Schema; // ModelのS
Mongoose v8.1.1: Schemas
If you haven't yet done so, please take a minute to read the quickstart to get an idea of how Mongoose works. If you are migrating from 7.x to 8.x please take a moment to read the migration guide. Defining your schema Creating a model Ids Instance methods Statics Query Helpers Indexes Virtuals Aliases Options With ES6 Classes Pluggable Further Reading Defining your schema Everything in Mongoose st
Mongoose ODM v8.1.3
Let's face it, writing MongoDB validation, casting and business logic boilerplate is a drag. That's why we wrote Mongoose. const mongoose = require('mongoose'); mongoose.connect('mongodb://127.0.0.1:27017/test'); const Cat = mongoose.model('Cat', { name: String }); const kitty = new Cat({ name: 'Zildjian' }); kitty.save().then(() => console.log('meow')); Mongoose provides a straight-forward, schem
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GitHub - flapdoodle-oss/de.flapdoodle.embed.process: ...will provide a platform neutral way for running processes in unittests.
MongoDB入門 (全15回) - プログラミングならドットインストール
GitHub - rwynn/monstache: a go daemon that syncs MongoDB to Elasticsearch in realtime. you know, for search.
8maki.jp
後悔しないもんごもんごの使い方 〜サーバ編〜
月間10億pvを支えるmongo db
ソーシャルゲームにおけるMongoDB適用事例 - Animal Land
MongoDBのインストール - Qiita
