1. MongoDBを使ってみる
池田 直哉
Welcome to the probabilistic world

2. Profile
• 某企業でデータマイニングのコンサルタントを
しています
• 前職はシステムエンジニアだったり
• さらに言えば元々は某国立の工業系単科大学の
非常勤研究員です
• 専門
▫ 感性工学
▫ 機械学習
▫ 信号処理

3. 何でMongoDBを使おうと思ったのか
• 一次マルコフ性が成り立つことを仮定したシ
ミュレーション(aka Markov Chain Monte Carlo
methods: MCMC)を実施すると大量のoutputが
出る (データ件数×実施期間)
• 実際にレポートにするにあたっては、集計が必
要。(期待値の正しさしか成り立たない場合が多
いため)
• 大量のoutputを集計するだけの目的に適したも
のはないかと思案

4. インストールしてみた

5. 実際のところ
• まだ十分動かしていないので結論までは到達し
ていない
• だからタイトルも現在進行形
• とりあえず、直近のプロジェクトではSQL
ServerとBCPによるバルクインサートを使った
(逃げたとも言う)

6. MongoDBの便利なところ
• DB接続を実現するコネクタが十分な数がある
▫ C#
▫R
▫ Python
• ドキュメント志向でスキーマのないKVSだがコ
レクションの概念などRDBからの移行にとって
とっつきやすい概念が揃っている
• map-reduceが実装済み

7. 困った点
• 和書の技術書はないに等しい (他と抱き合わせ
販売のNoSQL本に出ている程度)

8. 今後の予定
• テストケースで実際に近い形で検証を進めてみ
る
▫ Rへ投入するためのデータ加工
▫ 出力結果の集計
• ある程度まとまった形で勉強会やblog、
slideshareなどで結果を共有する予定

9. To be continued…
もっと先を…<<予測>>したくはないか、少年