SlideShare a Scribd company logo
1 of 33
業務システムにおける
 MongoDB 活用法
          Co-graph Inc.
 Yoshitaka Mori, Michael Nguyen
講師紹介
{ Name : Yoshitaka Mori / 森 善隆 }

            ・コグラフ 代表取締役
            ・プロダクトマネージャー / シニアエンジニア
            ・ナレッジマネジメント / コラボレーション / マッシュアップ
             / コンテンツ変換 / ブログ / リッチクライアント
            ・リアルコム / サイバーエージェント / XMLコンソーシアム など



{ Name : Michael Nguyen }
            ・コグラフ グローバルサービスデベロップメントマネージャー
            ・シニアエンジニア
            ・カリフォルニア大学 / 東京工業大学
            ・サーチ / ナレッジマネジメント / マーケティング
            ・リアルコム など
1. 開発している業務システム
A-SaaS プロジェクト
・会計・税理士事務所と中小企業向けに
・財務、税務、給与、減価償却などのサービスを提供
・クラウド / SaaS / ディザスタリカバリ
・中小企業は無料で利用できる場合もアリ




                http://www.a-saas.com/
税務 システムとは
・日本国内で課税される中小企業や個人の税務申告
 データを手軽に作成し、申告するためのシステム
・法人税、消費税、所得税、各種届出など
・法人税240、消費税20、所得税140
・電子申告 or 紙
よく目にする、耳にする、
パソコンからのオンライン税務申告
その中身は、e-Taxといいまして、
データのフォーマットや送受信の仕様が
  国税庁により公開されています
データのフォーマットは、
  XMLスキーマで定義されています。
そのスキーマに基づいたXMLインスタンス
     を税務申告データとして、
  国税庁のサーバーに送信することで
 オンラインの税務申告を実現しています
では、A-SaaSプロジェクトで開発する
  税務申告システムはどうしたか
では、A-SaaSプロジェクトで開発する
  税務申告システムはどうしたか

最終的にXMLでデータを送信(電子申告)
   するのであれば、はじめから
   そのスキーマを最大限に使おう
画面


 eTax
(XML)
         eTax
        (BSON)
なぜ MongoDB を採用したのか
選定の際の要件
・大量のXMLを
  まるごと、
  長期間(最低7年)、
  作成された時の状態のままで
 保管できること
 → 10年以上使う覚悟
・仕様が頻繁にかわる、決まっていないことに対応できるか
・十分なI/Oパフォーマンス
・十分な耐障害性、スケーラビリティ
・できれば、無償
MongoDB 構成図
  ・サーバー3台構成
  ・3-node Replica Set
  ・V2.0.2(今日現在、近々2.2系に上げる予定)
                                                            レプリカセットの用途

                                                            • データ冗長化
                                                            • 自動フェールオーバ/高可用化
                                                            • 分散読み込み
                                                            • メンテナンスが簡単(一般的なマ
                                                              スタスレーブ構成のクラスタに
                                                              比べて)
                                                            • 障害復旧



http://www.mongodb.org/display/DOCS/Replica+Sets+-+Basics
MongoDB を採用してみて
データ構造
・e-Tax(XML)がそのまま取り扱える
仕様変更
・ものすごく柔軟に対応できる
開発スピード
・DB/データまわりで頭と労力を使わない分、短期開発を実現。
 改正対応も速攻で(3週間とか)
過去のデータ保管
・過去すべてのデータがそのままの仕様で保管できていて、
 そのバージョン用のプログラムから、いまでも編集が可能。
耐障害性、スケーラビリティ、性能
・困ったことなし。(障害なし、チューニングなし)
これまでの実績
Webapp
・2011/4/10 最初のリリース(消費税:6帳票)
・その後 2012/10/15までに 42回のリリース(税務のみ)
 ・消費税:6(+2)帳票、改正対応1回、自動計算、会計連動、電子申告対応
 ・法人税:33 + 10(地方税)帳票、改正対応4回、自動計算、
      会計&減価償却連動、電子申告対応
 ・所得税:24帳票、会計&減価償却連動、電子申告対応
 ・その他帳票:18帳票、電子申告対応
これまでの実績
MongoDBまわり
✔ 無停止記録更新中(ほぼ、メンテナンスフリーで)
✔ Primary から Secondary への自動切り替りなし
✔ もちろん、Backup からの Restoreもなし
✔ データマイグレーションはたったの5回ほど


✔ 中小企業、個人:5251
✔ 消費税:3190、法人税:1942、所得税:2354
✔ データ量:412MByte
2. アプリケーションアーキテクチャ
6. 業務システムでMongoDBを活用する
業務システムで使うメリット
A-SaaSプロジェクトでの実績から


・耐障害性、スケーラビリティが高い環境を簡単に
 構築できて、メンテナンスフリー
・無償
・データモデルの変更が容易
・データマイグレーションの機会が少なくなる、
 過去のデータと共存可能
・性能(困ったことなし)
業務システムで使うには

1. 実績をみる
  http://www.mongodb.org/display/DOCS/Production+Deployments




2. BSONだけど、あまり気にしない


3. サービスをインストール&起動してみる(5分)
  http://www.mongodb.org/downloads




4. ご相談ください
業務システムで使うには

MongoDBは、BSON/JSON を直接操作する
  アプリケーション専用のものではなく、
  JavaBeanとかXMLデータの保管や、
     RDBとの共存も実現できます

 また、いまではJPAなどがMongoDBを
     サポートしていますので、
  よりお手軽にMongoDBを使うことが
     できるようになりました。
業務システムで使うには
・対象業務:ミッションクリティカル / OR NOT
・データモデル:硬め / 柔らめ
・仕様変更:少なめ / 多め
・プロセス:ウォータフォール / アジャイル、Iterative
・ドキュメンテーション:ER図 / NO DOCUMENT


 ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■

        ミドルウェアにも
    コンシューマライゼーションの波?
メリット、デメリット、課題

メリット(実績から)

・耐障害性、スケーラビリティが高い環境を簡単に構築できて、
 メンテナンスフリー
・無償
・データモデルの変更が容易
・データマイグレーションの機会が少なくなる、過去のデータと共存可能
・性能(困ったことなし)

デメリット、課題

・経験のある技術者、アドミニストレータが少ない(MongoDBに限らず)
・SQLよりクエリを書くのに時間がかかった。(データ設計にも依存)
 → 複雑なクエリを簡単に書けるツール
・サーバーが何台もいるの?
 → ホスティングサービス、クラウドの活用
メリット、デメリット、課題
・SQLよりクエリを書くのに時間がかかった。
 → 階層の深いXMLを保存しているため

帳票KOB130をもっていて対象年度が23年である所得税のデータ件数
(削除済みは除く)
→ 階層が深いと
db.incomeTaxProcedure.find({"data.shot:RKO0010-110-
DATA.shot:RKO0010.shot:CONTENTS.shot:KOB130":{$exists:true},
"deleteStatus":{ $ne:2}, "data.shot:RKO0010-110-
DATA.shot:RKO0010.shot:CONTENTS.shot:IT.shot:NENBUN.gen:yy.#text":"23"}).
count();
→ もしフラットだったら
db.incomeTaxProcedure.find({"KOB130":{$exists:true}, "deleteStatus":{ $ne:2},
"NENBUN.yy":"23"}).count();
まとめ
・XMLを多用する業務システムでの
 MongoDBの活用と、その実績


・技術的なTips


・MongoDBを業務システムで使うには
ご清聴いただきありがとうございました!


               ご連絡先
  TEL: 03-5340-7450 FAX: 03-4333-0357
        E-Mail: a@co-graph.com

More Related Content

What's hot

監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性Ohyama Masanori
 
[Cloud OnAir] Google Cloud とつなぐ色々な方法 〜 つなぐ方法をゼロからご紹介します〜 2019年1月31日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud とつなぐ色々な方法 〜 つなぐ方法をゼロからご紹介します〜 2019年1月31日 放送[Cloud OnAir] Google Cloud とつなぐ色々な方法 〜 つなぐ方法をゼロからご紹介します〜 2019年1月31日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud とつなぐ色々な方法 〜 つなぐ方法をゼロからご紹介します〜 2019年1月31日 放送Google Cloud Platform - Japan
 
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
SQL大量発行処理をいかにして高速化するかSQL大量発行処理をいかにして高速化するか
SQL大量発行処理をいかにして高速化するかShogo Wakayama
 
[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介
[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介
[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介Amazon Web Services Japan
 
PostgreSQLの統計情報について(第26回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostgreSQLの統計情報について(第26回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)PostgreSQLの統計情報について(第26回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostgreSQLの統計情報について(第26回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法Amazon Web Services Japan
 
Visual StudioやAzureからAzure DevOpsを使う
Visual StudioやAzureからAzure DevOpsを使うVisual StudioやAzureからAzure DevOpsを使う
Visual StudioやAzureからAzure DevOpsを使うTakeshi Fukuhara
 
Hadoopのシステム設計・運用のポイント
Hadoopのシステム設計・運用のポイントHadoopのシステム設計・運用のポイント
Hadoopのシステム設計・運用のポイントCloudera Japan
 
Oracle Database / Exadata Cloud 技術情報(Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2020年7月9日)
Oracle Database / Exadata Cloud 技術情報(Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2020年7月9日)Oracle Database / Exadata Cloud 技術情報(Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2020年7月9日)
Oracle Database / Exadata Cloud 技術情報(Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2020年7月9日)オラクルエンジニア通信
 
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
Azure Cosmos DB の整合性レベルについて
Azure Cosmos DB の整合性レベルについてAzure Cosmos DB の整合性レベルについて
Azure Cosmos DB の整合性レベルについてOshitari_kochi
 
20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...
20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...
20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...Amazon Web Services Japan
 
S13 Oracle Database を Microsoft Azure 上で運用する為に~基本事項とベストプラクティス
S13 Oracle Database を Microsoft Azure 上で運用する為に~基本事項とベストプラクティスS13 Oracle Database を Microsoft Azure 上で運用する為に~基本事項とベストプラクティス
S13 Oracle Database を Microsoft Azure 上で運用する為に~基本事項とベストプラクティスMicrosoft Azure Japan
 
後悔しないもんごもんごの使い方 〜アプリ編〜
後悔しないもんごもんごの使い方 〜アプリ編〜後悔しないもんごもんごの使い方 〜アプリ編〜
後悔しないもんごもんごの使い方 〜アプリ編〜Masakazu Matsushita
 
Oracle Gen 2 Exadata Cloud@Customer:サービス概要のご紹介 [2021年7月版]
Oracle Gen 2 Exadata Cloud@Customer:サービス概要のご紹介 [2021年7月版]Oracle Gen 2 Exadata Cloud@Customer:サービス概要のご紹介 [2021年7月版]
Oracle Gen 2 Exadata Cloud@Customer:サービス概要のご紹介 [2021年7月版]オラクルエンジニア通信
 
ビッグデータサービス群のおさらい & AWS Data Pipeline
ビッグデータサービス群のおさらい & AWS Data Pipelineビッグデータサービス群のおさらい & AWS Data Pipeline
ビッグデータサービス群のおさらい & AWS Data PipelineAmazon Web Services Japan
 
AWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch Logs
AWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch LogsAWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch Logs
AWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch LogsAmazon Web Services Japan
 
AWSで作る分析基盤
AWSで作る分析基盤AWSで作る分析基盤
AWSで作る分析基盤Yu Otsubo
 
PostgreSQLのgitレポジトリから見える2021年の開発状況(第30回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostgreSQLのgitレポジトリから見える2021年の開発状況(第30回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)PostgreSQLのgitレポジトリから見える2021年の開発状況(第30回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostgreSQLのgitレポジトリから見える2021年の開発状況(第30回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 

What's hot (20)

監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
 
[Cloud OnAir] Google Cloud とつなぐ色々な方法 〜 つなぐ方法をゼロからご紹介します〜 2019年1月31日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud とつなぐ色々な方法 〜 つなぐ方法をゼロからご紹介します〜 2019年1月31日 放送[Cloud OnAir] Google Cloud とつなぐ色々な方法 〜 つなぐ方法をゼロからご紹介します〜 2019年1月31日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud とつなぐ色々な方法 〜 つなぐ方法をゼロからご紹介します〜 2019年1月31日 放送
 
AWS Database Migration Service ご紹介
AWS Database Migration Service ご紹介AWS Database Migration Service ご紹介
AWS Database Migration Service ご紹介
 
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
SQL大量発行処理をいかにして高速化するかSQL大量発行処理をいかにして高速化するか
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
 
[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介
[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介
[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介
 
PostgreSQLの統計情報について(第26回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostgreSQLの統計情報について(第26回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)PostgreSQLの統計情報について(第26回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostgreSQLの統計情報について(第26回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
 
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法
 
Visual StudioやAzureからAzure DevOpsを使う
Visual StudioやAzureからAzure DevOpsを使うVisual StudioやAzureからAzure DevOpsを使う
Visual StudioやAzureからAzure DevOpsを使う
 
Hadoopのシステム設計・運用のポイント
Hadoopのシステム設計・運用のポイントHadoopのシステム設計・運用のポイント
Hadoopのシステム設計・運用のポイント
 
Oracle Database / Exadata Cloud 技術情報(Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2020年7月9日)
Oracle Database / Exadata Cloud 技術情報(Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2020年7月9日)Oracle Database / Exadata Cloud 技術情報(Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2020年7月9日)
Oracle Database / Exadata Cloud 技術情報(Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2020年7月9日)
 
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
 
Azure Cosmos DB の整合性レベルについて
Azure Cosmos DB の整合性レベルについてAzure Cosmos DB の整合性レベルについて
Azure Cosmos DB の整合性レベルについて
 
20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...
20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...
20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...
 
S13 Oracle Database を Microsoft Azure 上で運用する為に~基本事項とベストプラクティス
S13 Oracle Database を Microsoft Azure 上で運用する為に~基本事項とベストプラクティスS13 Oracle Database を Microsoft Azure 上で運用する為に~基本事項とベストプラクティス
S13 Oracle Database を Microsoft Azure 上で運用する為に~基本事項とベストプラクティス
 
後悔しないもんごもんごの使い方 〜アプリ編〜
後悔しないもんごもんごの使い方 〜アプリ編〜後悔しないもんごもんごの使い方 〜アプリ編〜
後悔しないもんごもんごの使い方 〜アプリ編〜
 
Oracle Gen 2 Exadata Cloud@Customer:サービス概要のご紹介 [2021年7月版]
Oracle Gen 2 Exadata Cloud@Customer:サービス概要のご紹介 [2021年7月版]Oracle Gen 2 Exadata Cloud@Customer:サービス概要のご紹介 [2021年7月版]
Oracle Gen 2 Exadata Cloud@Customer:サービス概要のご紹介 [2021年7月版]
 
ビッグデータサービス群のおさらい & AWS Data Pipeline
ビッグデータサービス群のおさらい & AWS Data Pipelineビッグデータサービス群のおさらい & AWS Data Pipeline
ビッグデータサービス群のおさらい & AWS Data Pipeline
 
AWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch Logs
AWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch LogsAWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch Logs
AWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch Logs
 
AWSで作る分析基盤
AWSで作る分析基盤AWSで作る分析基盤
AWSで作る分析基盤
 
PostgreSQLのgitレポジトリから見える2021年の開発状況(第30回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostgreSQLのgitレポジトリから見える2021年の開発状況(第30回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)PostgreSQLのgitレポジトリから見える2021年の開発状況(第30回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostgreSQLのgitレポジトリから見える2021年の開発状況(第30回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
 

Viewers also liked

業務システムにおけるMongoDB活用法
業務システムにおけるMongoDB活用法業務システムにおけるMongoDB活用法
業務システムにおけるMongoDB活用法Co-graph Inc.
 
がっつりMongoDB事例紹介
がっつりMongoDB事例紹介がっつりMongoDB事例紹介
がっつりMongoDB事例紹介Tetsutaro Watanabe
 
MongoDB very basic (Japanese) / MongoDB基礎の基礎
MongoDB very basic (Japanese) / MongoDB基礎の基礎MongoDB very basic (Japanese) / MongoDB基礎の基礎
MongoDB very basic (Japanese) / MongoDB基礎の基礎Naruhiko Ogasawara
 
[コグラフ]spss modelerによるデータ加工入門
[コグラフ]spss modelerによるデータ加工入門[コグラフ]spss modelerによるデータ加工入門
[コグラフ]spss modelerによるデータ加工入門Co-graph Inc.
 
MongoDB on AWSクラウドという選択
MongoDB on AWSクラウドという選択MongoDB on AWSクラウドという選択
MongoDB on AWSクラウドという選択Yasuhiro Matsuo
 
MongoDB〜その性質と利用場面〜
MongoDB〜その性質と利用場面〜MongoDB〜その性質と利用場面〜
MongoDB〜その性質と利用場面〜Naruhiko Ogasawara
 
ドキュメントデータベースとして MySQLを使う!? ~MySQL JSON UDF~
ドキュメントデータベースとして MySQLを使う!? ~MySQL JSON UDF~ドキュメントデータベースとして MySQLを使う!? ~MySQL JSON UDF~
ドキュメントデータベースとして MySQLを使う!? ~MySQL JSON UDF~yoyamasaki
 
Mongo db + xsd:xml(20130219)
Mongo db + xsd:xml(20130219)Mongo db + xsd:xml(20130219)
Mongo db + xsd:xml(20130219)Michael Nguyen
 
MongoDB概要:金融業界でのMongoDB
MongoDB概要:金融業界でのMongoDBMongoDB概要:金融業界でのMongoDB
MongoDB概要:金融業界でのMongoDBippei_suzuki
 
[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...
[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...
[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...Insight Technology, Inc.
 
MongoDB インサイド SaaS型業務アプリケーション
MongoDB インサイド  SaaS型業務アプリケーションMongoDB インサイド  SaaS型業務アプリケーション
MongoDB インサイド SaaS型業務アプリケーションYuki Ishikawa
 
[db tech showcase 2015 Sapporo HOKKAIDO] MySQL as document database!?
[db tech showcase 2015 Sapporo HOKKAIDO] MySQL as document database!?[db tech showcase 2015 Sapporo HOKKAIDO] MySQL as document database!?
[db tech showcase 2015 Sapporo HOKKAIDO] MySQL as document database!?Ryusuke Kajiyama
 
MySQLメインの人がPostgreSQLのベンチマークをしてみた話
MySQLメインの人がPostgreSQLのベンチマークをしてみた話MySQLメインの人がPostgreSQLのベンチマークをしてみた話
MySQLメインの人がPostgreSQLのベンチマークをしてみた話hiroi10
 
db tech showcase2016 - MySQLドキュメントストア
db tech showcase2016 - MySQLドキュメントストアdb tech showcase2016 - MySQLドキュメントストア
db tech showcase2016 - MySQLドキュメントストアShinya Sugiyama
 
Casual Compression on MongoDB
Casual Compression on MongoDBCasual Compression on MongoDB
Casual Compression on MongoDBmoai kids
 
MongoDBではじめるカジュアルなタイムラインシステム
MongoDBではじめるカジュアルなタイムラインシステムMongoDBではじめるカジュアルなタイムラインシステム
MongoDBではじめるカジュアルなタイムラインシステムHitoshi Asai
 
Spark Job Server and Spark as a Query Engine (Spark Meetup 5/14)
Spark Job Server and Spark as a Query Engine (Spark Meetup 5/14)Spark Job Server and Spark as a Query Engine (Spark Meetup 5/14)
Spark Job Server and Spark as a Query Engine (Spark Meetup 5/14)Evan Chan
 
[CB16] 難解なウェブアプリケーションの脆弱性 by Andrés Riancho
[CB16] 難解なウェブアプリケーションの脆弱性 by Andrés Riancho[CB16] 難解なウェブアプリケーションの脆弱性 by Andrés Riancho
[CB16] 難解なウェブアプリケーションの脆弱性 by Andrés RianchoCODE BLUE
 
MongoDB WiredTiger Internals
MongoDB WiredTiger InternalsMongoDB WiredTiger Internals
MongoDB WiredTiger InternalsNorberto Leite
 

Viewers also liked (20)

業務システムにおけるMongoDB活用法
業務システムにおけるMongoDB活用法業務システムにおけるMongoDB活用法
業務システムにおけるMongoDB活用法
 
がっつりMongoDB事例紹介
がっつりMongoDB事例紹介がっつりMongoDB事例紹介
がっつりMongoDB事例紹介
 
MongoDB very basic (Japanese) / MongoDB基礎の基礎
MongoDB very basic (Japanese) / MongoDB基礎の基礎MongoDB very basic (Japanese) / MongoDB基礎の基礎
MongoDB very basic (Japanese) / MongoDB基礎の基礎
 
[コグラフ]spss modelerによるデータ加工入門
[コグラフ]spss modelerによるデータ加工入門[コグラフ]spss modelerによるデータ加工入門
[コグラフ]spss modelerによるデータ加工入門
 
MongoDB on AWSクラウドという選択
MongoDB on AWSクラウドという選択MongoDB on AWSクラウドという選択
MongoDB on AWSクラウドという選択
 
MongoDB〜その性質と利用場面〜
MongoDB〜その性質と利用場面〜MongoDB〜その性質と利用場面〜
MongoDB〜その性質と利用場面〜
 
ドキュメントデータベースとして MySQLを使う!? ~MySQL JSON UDF~
ドキュメントデータベースとして MySQLを使う!? ~MySQL JSON UDF~ドキュメントデータベースとして MySQLを使う!? ~MySQL JSON UDF~
ドキュメントデータベースとして MySQLを使う!? ~MySQL JSON UDF~
 
Mongo db + xsd:xml(20130219)
Mongo db + xsd:xml(20130219)Mongo db + xsd:xml(20130219)
Mongo db + xsd:xml(20130219)
 
MongoDB概要:金融業界でのMongoDB
MongoDB概要:金融業界でのMongoDBMongoDB概要:金融業界でのMongoDB
MongoDB概要:金融業界でのMongoDB
 
[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...
[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...
[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...
 
MongoDB インサイド SaaS型業務アプリケーション
MongoDB インサイド  SaaS型業務アプリケーションMongoDB インサイド  SaaS型業務アプリケーション
MongoDB インサイド SaaS型業務アプリケーション
 
[db tech showcase 2015 Sapporo HOKKAIDO] MySQL as document database!?
[db tech showcase 2015 Sapporo HOKKAIDO] MySQL as document database!?[db tech showcase 2015 Sapporo HOKKAIDO] MySQL as document database!?
[db tech showcase 2015 Sapporo HOKKAIDO] MySQL as document database!?
 
MongoDB3.2の紹介
MongoDB3.2の紹介MongoDB3.2の紹介
MongoDB3.2の紹介
 
MySQLメインの人がPostgreSQLのベンチマークをしてみた話
MySQLメインの人がPostgreSQLのベンチマークをしてみた話MySQLメインの人がPostgreSQLのベンチマークをしてみた話
MySQLメインの人がPostgreSQLのベンチマークをしてみた話
 
db tech showcase2016 - MySQLドキュメントストア
db tech showcase2016 - MySQLドキュメントストアdb tech showcase2016 - MySQLドキュメントストア
db tech showcase2016 - MySQLドキュメントストア
 
Casual Compression on MongoDB
Casual Compression on MongoDBCasual Compression on MongoDB
Casual Compression on MongoDB
 
MongoDBではじめるカジュアルなタイムラインシステム
MongoDBではじめるカジュアルなタイムラインシステムMongoDBではじめるカジュアルなタイムラインシステム
MongoDBではじめるカジュアルなタイムラインシステム
 
Spark Job Server and Spark as a Query Engine (Spark Meetup 5/14)
Spark Job Server and Spark as a Query Engine (Spark Meetup 5/14)Spark Job Server and Spark as a Query Engine (Spark Meetup 5/14)
Spark Job Server and Spark as a Query Engine (Spark Meetup 5/14)
 
[CB16] 難解なウェブアプリケーションの脆弱性 by Andrés Riancho
[CB16] 難解なウェブアプリケーションの脆弱性 by Andrés Riancho[CB16] 難解なウェブアプリケーションの脆弱性 by Andrés Riancho
[CB16] 難解なウェブアプリケーションの脆弱性 by Andrés Riancho
 
MongoDB WiredTiger Internals
MongoDB WiredTiger InternalsMongoDB WiredTiger Internals
MongoDB WiredTiger Internals
 

Similar to 業務システムにおけるMongoDB活用法

AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁Akiko Kosaka
 
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
  AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁  AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁Akiko Kosaka
 
いよいよ SAP Business Suite 正式サポート! SAP on AWS
いよいよ SAP Business Suite 正式サポート!  SAP on AWSいよいよ SAP Business Suite 正式サポート!  SAP on AWS
いよいよ SAP Business Suite 正式サポート! SAP on AWSMasaru Hiroki
 
楽天インターネットスケーラブルコンピューティング;丸山先生レクチャーシリーズ2010第3回@楽天
楽天インターネットスケーラブルコンピューティング;丸山先生レクチャーシリーズ2010第3回@楽天楽天インターネットスケーラブルコンピューティング;丸山先生レクチャーシリーズ2010第3回@楽天
楽天インターネットスケーラブルコンピューティング;丸山先生レクチャーシリーズ2010第3回@楽天Hiro Yoshioka
 
Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会
Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会
Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会Dai Utsui
 
しばちょう先生が語る!オラクルデータベースの進化の歴史と最新技術動向#2
しばちょう先生が語る!オラクルデータベースの進化の歴史と最新技術動向#2しばちょう先生が語る!オラクルデータベースの進化の歴史と最新技術動向#2
しばちょう先生が語る!オラクルデータベースの進化の歴史と最新技術動向#2オラクルエンジニア通信
 
Data Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdays
Data Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdaysData Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdays
Data Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdaysKenta Suzuki
 
Data Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdays
Data Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdaysData Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdays
Data Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdaysVOYAGE GROUP
 
Microsoftのすぐに使える簡単・安心・クラウドコンピューティング
Microsoftのすぐに使える簡単・安心・クラウドコンピューティングMicrosoftのすぐに使える簡単・安心・クラウドコンピューティング
Microsoftのすぐに使える簡単・安心・クラウドコンピューティングkumo2010
 
RWC2012(ワコムアイティ&テクノプロジェクト)
RWC2012(ワコムアイティ&テクノプロジェクト)RWC2012(ワコムアイティ&テクノプロジェクト)
RWC2012(ワコムアイティ&テクノプロジェクト)Techno Project Co., Ltd.
 
RACCOON 活用シーン Vol.5(2021/03/04)
RACCOON 活用シーン Vol.5(2021/03/04)RACCOON 活用シーン Vol.5(2021/03/04)
RACCOON 活用シーン Vol.5(2021/03/04)Tatsuya Kurobuchi
 
Big data解析ビジネス
Big data解析ビジネスBig data解析ビジネス
Big data解析ビジネスMie Mori
 
ユーザ目線の実践的BPM
ユーザ目線の実践的BPMユーザ目線の実践的BPM
ユーザ目線の実践的BPMShigeaki Wakizaka
 
Data Center As A Computer 2章前半
Data Center As A Computer 2章前半Data Center As A Computer 2章前半
Data Center As A Computer 2章前半Akinori YOSHIDA
 
Logs are better with elastic apm 20210623
Logs are better with elastic apm 20210623Logs are better with elastic apm 20210623
Logs are better with elastic apm 20210623Shotaro Suzuki
 
今こそ知りたいSpring Batch(Spring Fest 2020講演資料)
今こそ知りたいSpring Batch(Spring Fest 2020講演資料)今こそ知りたいSpring Batch(Spring Fest 2020講演資料)
今こそ知りたいSpring Batch(Spring Fest 2020講演資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用
【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用
【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用Amazon Web Services Japan
 
Intalio Cloudの詳細
Intalio Cloudの詳細Intalio Cloudの詳細
Intalio Cloudの詳細Tomoaki Sawada
 

Similar to 業務システムにおけるMongoDB活用法 (20)

AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
 
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
  AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁  AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
 
いよいよ SAP Business Suite 正式サポート! SAP on AWS
いよいよ SAP Business Suite 正式サポート!  SAP on AWSいよいよ SAP Business Suite 正式サポート!  SAP on AWS
いよいよ SAP Business Suite 正式サポート! SAP on AWS
 
楽天インターネットスケーラブルコンピューティング;丸山先生レクチャーシリーズ2010第3回@楽天
楽天インターネットスケーラブルコンピューティング;丸山先生レクチャーシリーズ2010第3回@楽天楽天インターネットスケーラブルコンピューティング;丸山先生レクチャーシリーズ2010第3回@楽天
楽天インターネットスケーラブルコンピューティング;丸山先生レクチャーシリーズ2010第3回@楽天
 
BPStudy20121221
BPStudy20121221BPStudy20121221
BPStudy20121221
 
Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会
Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会
Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会
 
しばちょう先生が語る!オラクルデータベースの進化の歴史と最新技術動向#2
しばちょう先生が語る!オラクルデータベースの進化の歴史と最新技術動向#2しばちょう先生が語る!オラクルデータベースの進化の歴史と最新技術動向#2
しばちょう先生が語る!オラクルデータベースの進化の歴史と最新技術動向#2
 
Data Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdays
Data Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdaysData Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdays
Data Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdays
 
Data Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdays
Data Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdaysData Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdays
Data Engineering at VOYAGE GROUP #jawsdays
 
Microsoftのすぐに使える簡単・安心・クラウドコンピューティング
Microsoftのすぐに使える簡単・安心・クラウドコンピューティングMicrosoftのすぐに使える簡単・安心・クラウドコンピューティング
Microsoftのすぐに使える簡単・安心・クラウドコンピューティング
 
RWC2012(ワコムアイティ&テクノプロジェクト)
RWC2012(ワコムアイティ&テクノプロジェクト)RWC2012(ワコムアイティ&テクノプロジェクト)
RWC2012(ワコムアイティ&テクノプロジェクト)
 
RACCOON 活用シーン Vol.5(2021/03/04)
RACCOON 活用シーン Vol.5(2021/03/04)RACCOON 活用シーン Vol.5(2021/03/04)
RACCOON 活用シーン Vol.5(2021/03/04)
 
Big data解析ビジネス
Big data解析ビジネスBig data解析ビジネス
Big data解析ビジネス
 
ユーザ目線の実践的BPM
ユーザ目線の実践的BPMユーザ目線の実践的BPM
ユーザ目線の実践的BPM
 
Data Center As A Computer 2章前半
Data Center As A Computer 2章前半Data Center As A Computer 2章前半
Data Center As A Computer 2章前半
 
Logs are better with elastic apm 20210623
Logs are better with elastic apm 20210623Logs are better with elastic apm 20210623
Logs are better with elastic apm 20210623
 
今こそ知りたいSpring Batch(Spring Fest 2020講演資料)
今こそ知りたいSpring Batch(Spring Fest 2020講演資料)今こそ知りたいSpring Batch(Spring Fest 2020講演資料)
今こそ知りたいSpring Batch(Spring Fest 2020講演資料)
 
【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用
【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用
【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用
 
Intalio Cloudの詳細
Intalio Cloudの詳細Intalio Cloudの詳細
Intalio Cloudの詳細
 
Reflex works20120818 1
Reflex works20120818 1Reflex works20120818 1
Reflex works20120818 1
 

業務システムにおけるMongoDB活用法