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![Document型
・Document型データベース
・どのような特徴なのか？
登録データ
｛”UserID” : ”１０００１”,
“Name” : ”名前”,
“Address” : ”住所”,
“Birthday” : ”1981/09/08”
“Tel” :”090-9999-8888”
“deleteFlg”:false
}
登録データ
｛”UserID” : ”１０００2”,
“Name” : ”名前”,
“Address” :”住所”,
“Birthday” :”1981/10/12”
“Tel” :”080-6666-7777”,
“Mail” :”test@abc.co.jp”,
“deleteFlg”:false
}
上記の2データを[Address=“住所”]の条件のもと扱える
データ構造の異なる2データを透過的に扱うことが出来る。
異なる部分の処理をアプリケーションに依存させる。](https://image.slidesharecdn.com/20140418infotalks-140422034004-phpapp02/75/20140418-info-talk-16-2048.jpg)
![インデックスの説明
・ハッシュIndex
データのカラムの値
カラムデータが同じデータ
100000
[{データ1},{データ5}]
100001 [{データ42},{データ452}]
108100
[{データ2},{データ6}, {データ9}]
200000
・・・
200100 ・・・
200200
・・・
300009
・・・
400000
・・・｛”UserID”:”１０００１”,
“Name”:”名前XX”,
“Address”:”住所XX”,
“Birthday”:”1981/09/08”
“Tel”:”090-9999-8888”
“deleteFlg”:false
}
カラムデータの部分が
同じデータが束ねられるて
管理される](https://image.slidesharecdn.com/20140418infotalks-140422034004-phpapp02/75/20140418-info-talk-52-2048.jpg)
![インデックスの説明
・テキストIndex
データのカラムの値
カラムデータが同じデータ
名前YY
[{データ1},{データ5}]
名前XX [{データ42},{データ452}]
名前ZZ
[{データ2},{データ6}, {データ9}]
・・・・・
・・・
・・・・・ ・・・
・・・・・
・・・
・・・・・
・・・
・・・・・
・・・｛”UserID”:”１０００１”,
“Name”:”名前XX”,
“Address”:”住所XX”,
“Birthday”:”1981/09/08”
“Tel”:”090-9999-8888”
“deleteFlg”:false
}
カラム内の文字列を構文解析し
転置インデックスを作成
解析には形態素解析器の
kuromojiを利用 m(_ _)m](https://image.slidesharecdn.com/20140418infotalks-140422034004-phpapp02/75/20140418-info-talk-53-2048.jpg)
![データ操作
・where部分
・取得条件を指定
指定は
カラム名 [条件式] パラメータ
条件式は “=“ , “text” , “<” ,”>” , “in”, “notin”
※ “=“及び、”text”は定義したインデックスカラムの場合
インデックス検索が行われる
※ 全てのデータに含まれないカラムの場合は含まれない
データは除外される](https://image.slidesharecdn.com/20140418infotalks-140422034004-phpapp02/75/20140418-info-talk-66-2048.jpg)
![データ操作
・sort部分
・並び替えを指定
指定は
カラム名 順序 [数値ヒント]
・順序はasc/desc
・数値ヒントはデータを数値として並び替える
※ データによってカラムが存在しない場合は後端へ](https://image.slidesharecdn.com/20140418infotalks-140422034004-phpapp02/75/20140418-info-talk-67-2048.jpg)
![[db tech showcase Tokyo 2014] L32: Apache Cassandraに注目！！（IoT, Bigdata、NoSQLのバ...](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/dbtstokyo2014l32datastaxapachecassandraiotbigdatanosql-141120022255-conversion-gate02-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[db tech showcase Tokyo 2015] A33:Amazon DynamoDB Deep Dive by アマゾン データ サービス ...](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/dbts-tokyo-2015a33amazon-dynamodbamazondataservicejapan-150623010315-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
20140418 info talkセミナー資料
- 1. Kobe Digital Labo,Inc. 岩瀬 高博 Twitter: @okuyamaoo Mail: ta.okuyamaoo@gmail.com FemtoDB On memory document database
- 2. 自己紹介 ・岩瀬 高博(@okuyamaoo) > (株) 神戸デジタル・ラボ所属 業務及び活動 >大規模e-コマースサイトのチューニング、運用 >分散処理、データベースの研究及び適応 >(独)情報通信研究機構 特別研究員 研究領域:大規模Webアーカイブ >分散KVSokuyama、CEP Setsuna の開発 >OSS、Java、DB、車が好き
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- 14. Document型 ・Document型データベースを詳しく ・扱うデータのフォーマットは？ 自由なデータフォーマットを扱える 例えばリレーションナルデータベースの場合は？ テーブル定義 create table UserMaster( UserID varchar(10) pkey, Name varchar(50), Address varchar(100), Birthday date, Tel varchar(15), deleteFlg boolean ) 事前にテーブル定義を作成 ↓ 定義に沿ったデータ構造で登録 定義をデータベースで管理する
- 15. Document型 ・Document型データベースを詳しく ・扱うデータのフォーマットは？ 自由なデータフォーマットを扱える ではDocument型の場合は？ 登録データ ｛”UserID” :”１０００１”, “Name” :”名前”, “Address”:”住所”, “Birthday” :”1981/09/08” “Tel” :”090-9999-8888”, “deleteFlg”:false } 登録されるデータ次第 ↓ データ構造に合った構造となる 定義をアプリケーションで管理する
- 16. Document型 ・Document型データベース ・どのような特徴なのか？ 登録データ ｛”UserID” : ”１０００１”, “Name”: ”名前”, “Address” : ”住所”, “Birthday” : ”1981/09/08” “Tel” :”090-9999-8888” “deleteFlg”:false } 登録データ ｛”UserID” : ”１０００2”, “Name” : ”名前”, “Address” :”住所”, “Birthday” :”1981/10/12” “Tel” :”080-6666-7777”, “Mail” :”test@abc.co.jp”, “deleteFlg”:false } 上記の2データを[Address=“住所”]の条件のもと扱える データ構造の異なる2データを透過的に扱うことが出来る。 異なる部分の処理をアプリケーションに依存させる。
- 17. Document型 ・Document型データベース ・代表的なソフトウェアは？ MongoDB 開発元：MongoDB Inc. 開発言語：C++ ライセンス：GNU AGPLv3.0 企業サポートなども展開している。 独自クライアントによる問い合わせが基本となる データはJSONで表現(内部はBSON)
- 18. Document型 ・Document型データベース ・代表的なソフトウェアは？ CouchDB 開発元：Apache Software Foundation 開発言語：Erlang ライセンス：ApacheLicense 2.0 Map/Reduceによるデータ操作 RestfulAPIによるアクセス (GET,POST,DELETなど) データはJSONとして表現
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- 24. 特徴は？ ・FemtoDBの特徴とは？ ・ データ構造 ・ インタフェース ・データアクセス機能 ・ トランザクション ・ データ管理機能
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- 29. データ構造 ・最小単位のJSON部分を詳しく JSON ・ネスト構造を持たない単純な構造のみ管理可能 ｛”UserID” :”１０００１”, “Name” :”名前”, “Address”:”住所”, “Birthday”:”1981/09/08”, “Tel”:”090-9999-8888”, “deleteFlg”:false } ｛”UserID” :”１０００１”, “Name” :”名前”, “Address” :”住所”, “Birthday” :”1981/09/08” “Tel” :”090-9999-8888”, “School” :{“小学校”:”XXXX”, “中学校”:”YYYY”, “高校”:”ZZZZZ”} “deleteFlg”:false } 扱える 扱えない
- 30. データ構造 ・最小単位のJSON部分を詳しく 異なる構造のJSONを1テーブルで扱える ・以下の2種類のJSONデータを同じ条件で取得可能 ｛”UserID” :”１０００１”, “Name” :”名前XX”, “Address”:”住所XX”, “Birthday” :”1981/09/08” “Tel” :”090-9999-8888”, “deleteFlg” :false } ｛”UserID” :”１０００2”, “Name” :”名前YY”, “Address” :”住所YY”, “Birthday” :”1985/09/08” “HighSchool”:”YYY高校”, “deleteFlg” :false } ・「deleteFlg = false」の条件で2件とも取得可能 ・「Tel = “090-9999-8888」の条件でUserIDが10001だけ取得
- 31. 特徴は？ ・FemtoDBの特徴とは？ ・ データ構造 ・ インタフェース ・データアクセス機能 ・ トランザクション ・ データ管理機能
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- 34. インタフェース ・RestfulAPIインタフェース ・リクエスト：パスとメソッドの組み合わせ ・レスポンス：JSON形式による応答 FemtoDB Request: GET :/femtodb/dataaccess ｛”UserID”:”１０００１”, “Name”:”名前”, “Address”:”住所”, “Birthday”:”1981/09/08” “Tel”:”090-9999-8888” “deleteFlg”:false } Response: text/json
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- 36. 特徴は？ ・FemtoDBの特徴とは？ ・ データ構造 ・ インタフェース ・トランザクション ・ データアクセス機能 ・ データ管理機能
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- 43. 特徴は？ ・FemtoDBの特徴とは？ ・ データ構造 ・ インタフェース ・トランザクション ・ データアクセス機能 ・ データ管理機能
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- 52. インデックスの説明 ・ハッシュIndex データのカラムの値 カラムデータが同じデータ 100000 [{データ1},{データ5}] 100001[{データ42},{データ452}] 108100 [{データ2},{データ6}, {データ9}] 200000 ・・・ 200100 ・・・ 200200 ・・・ 300009 ・・・ 400000 ・・・｛”UserID”:”１０００１”, “Name”:”名前XX”, “Address”:”住所XX”, “Birthday”:”1981/09/08” “Tel”:”090-9999-8888” “deleteFlg”:false } カラムデータの部分が 同じデータが束ねられるて 管理される
- 53. インデックスの説明 ・テキストIndex データのカラムの値 カラムデータが同じデータ 名前YY [{データ1},{データ5}] 名前XX[{データ42},{データ452}] 名前ZZ [{データ2},{データ6}, {データ9}] ・・・・・ ・・・ ・・・・・ ・・・ ・・・・・ ・・・ ・・・・・ ・・・ ・・・・・ ・・・｛”UserID”:”１０００１”, “Name”:”名前XX”, “Address”:”住所XX”, “Birthday”:”1981/09/08” “Tel”:”090-9999-8888” “deleteFlg”:false } カラム内の文字列を構文解析し 転置インデックスを作成 解析には形態素解析器の kuromojiを利用 m(_ _)m
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- 63. データ操作 ・データ操作API ・データ登録 URLパス：/femtodb/dataaccess メソッド：POST パラメータ：table=usermst ：data={JSON形式} 実際にURLで指定すると以下のようになる $curl http://localhost:8080/femtodb/dataaccess -d “table=usermst“ -d“data={‘userid’:’0001’, ‘name’:’名前XXX’, ‘address’:’住所XXX’}” -d “data={‘userid’:’0002’, ‘name’:’名前YYY’, ‘tel’:’090-9999-8888’}” -X POST 主キーの概念はないので同一内容のデータも複数登録される
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- 66. データ操作 ・where部分 ・取得条件を指定 指定は カラム名 [条件式] パラメータ 条件式は “=“, “text” , “<” ,”>” , “in”, “notin” ※ “=“及び、”text”は定義したインデックスカラムの場合 インデックス検索が行われる ※ 全てのデータに含まれないカラムの場合は含まれない データは除外される
- 67. データ操作 ・sort部分 ・並び替えを指定 指定は カラム名 順序 [数値ヒント] ・順序はasc/desc ・数値ヒントはデータを数値として並び替える ※データによってカラムが存在しない場合は後端へ
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- 72. データ操作 ・データ操作API ・トランザクションIDの付加 全てのデータ操作APIにトランザクションIDを 付加することが出来る 例)更新の場合 $curl http://localhost:8080/femtodb/dataaccess -d “table=usermst“ -d“where=userid = 0001” -d “data={‘deleteflg’:’1’}” -d “transactionno=1002” -X PUT
- 73. 特徴は？ ・FemtoDBの特徴とは？ ・ データ構造 ・ インタフェース ・トランザクション ・ データアクセス機能 ・ データ管理機能
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