Why NoSQL Makes SenseWhy NoSQL Makes Sense        NoSQL Now  Dwight Merriman / 10gen  Dwight Merriman / 10gen
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Questions?         http://blog.mongodb.org/                @mongodb                me                 me ‐ @dmerr         ...
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Why NoSQL Makes Sense

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Former DoubleClick Founder and CTO Dwight Merriman wrote the first lines of MongoDB code in 2007. He drew upon his experiences building large scale, high availability, robust systems to create a new kind of database. This session will introduce some of the background to how and why MongoDB came about to address the need for a more scalable database, and provide some key use cases and rationale for a new product category in the database marketplace.

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  1. 1. Why NoSQL Makes SenseWhy NoSQL Makes Sense NoSQL Now Dwight Merriman / 10gen Dwight Merriman / 10gen
  2. 2. signs we needed something different signs we needed something different• doubleclick ‐ 400,000 ads/second• people writing their own stores people writing their own stores• caching is de rigueur• complex ORM frameworks• computer architecture trends p• cloud computing
  3. 3. the db space 2000  the db space 2000 ‐ 2010 + great for complex  dh i+ ad hoc queries easy transactions+ SQL gives us a standard  + great for tabular dataprotocol for the interface  + ad hoc queries easybetween clients and  ‐ O<‐>R mapping hardservers ‐ speed/scale challenges+ scales horizontally  ‐ not super agilebetter than operational dbs. some scale limits at  BI /  OLTP / massive scale i l reporting i operational i l‐ schemas are rigid‐ real time is hard; very good at bulk nightly data loads
  4. 4. the db space 2000  the db space 2000 ‐ 2010 + great for complex  dh i+ ad hoc queries easy transactions+ SQL gives us a standard  + great for tabular dataprotocol for the interface  + ad hoc queries easybetween clients and  ‐ O<‐>R mapping hardservers ‐ speed/scale challenges+ scales horizontally  ‐ not super agilebetter than operational dbs. some scale limits at  BI /  OLTP / massive scale i l reporting i operational i l‐ schemas are rigid‐ real time is hard; very good at bulk nightly data loads less issues  here
  5. 5. the db space 2000  the db space 2000 ‐ 2010 + great for complex  dh i+ ad hoc queries easy transactions+ SQL gives us a standard  + great for tabular dataprotocol for the interface  + ad hoc queries easybetween clients and  ‐ O<‐>R mapping hardservers ‐ speed/scale challenges+ scales horizontally  ‐ not super agilebetter than operational dbs. some scale limits at  BI /  OLTP / massive scale i l reporting i operational i l‐ schemas are rigid caching‐ real time is hard; very good at bulk nightly data loads app layer  flat files partitioning map/reduce
  6. 6. the db space the db space + fits OO programming  wellll + agile + speed/scale ‐ querying a little less  scalable  l bl add hoc dd h nonrelational ‐ not super transactionalBI / reporting (“nosql”) ‐ not sql OLTP /  OLTP / operational
  7. 7. data models
  8. 8. as simple as possible  but no simpler b l
  9. 9. as simple as possible  but no simpler b l• need a good degree of functionality to handle  a large set of use cases – sometimes need strong consistency / atomicity – secondary indexes – ad hoc queries
  10. 10. as simple as possible  but no simpler b l• but, leave out a few things so we can scale – no choice but to leave out relational – distributed transactions are hard to scale
  11. 11. as simple as possible  but no simpler b l• to scale, need a new data model.  some  options: – key/value – columnar / tabular – document oriented (JSON inspired)• opportunity to innovate ‐> agility pp y g y
  12. 12. mongodb philosphy mongodb philosphy• No longer one‐size‐fits all.  but not 12 tools either. N l i fit ll b t t 12 t l ith• By reducing transactional semantics the db provides, one can still solve an  interesting set of problems where performance is very important, and  horizontal scaling then becomes easier. hori ontal scaling then becomes easier• Non‐relational (no joins) makes scaling horizontally practical• Document data models are good• Keep functionality when we can (key/value stores are great, but we nee  more)• Database technology should run anywhere, being available both for  running on your own servers or VMs, and also as a cloud pay‐for‐what‐ you‐use service.  And ideally open source...
  13. 13. Questions? http://blog.mongodb.org/ @mongodb me  me ‐ @dmerr www.mongodb.orghttp://groups.google.com/group/mongodb‐userhtt // l / / db irc://irc.freenode.net/#mongodb thanks

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