p*****2
发帖数: 21240 | |
d*******r
发帖数: 3299 | |
p*****2
发帖数: 21240 | 3
大牛谈谈感受？
MEAN和meteor都是基于Mongo的。感觉和node是浑然一天呀，天生的一对。
Mongo+Node+JS 真是要翻天了。
【在 d*******r 的大作中提到】
: 正在用 Mongo
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l**********n
发帖数: 8443 | |
d*******r
发帖数: 3299 | 5 我是 PyMongo+MongoDB 在用，项目规模还比较小。随便存点东西，或者做个
persistent 的 msg queue，让不同的servers/processes去poll, 还有把各种乱七八糟
存在不同server的logs扔到mongo里面。估计别人会用 kafka做 persistent msg queue
, 用 Cassandra 做 logs, 我项目小，存储, queuing, log 就都用mongo了，这样别人
用的时候，看看 Mongo 里面的 JSONs 就啥都明白了。
推荐一个 GUI: http://robomongo.org/
其他部门和测试的人用着也方便。
PyMongo里面可以直接把 Python dictionary (可嵌入原生list) 当成 JSON 扔进去存
，还是比较方便。就是 Mongo 官方例子都是 JavaScript, 看过后，在Python里实现可
能还要简单看看 PyMongo里面的代码或者注释。
还有，create_index(keys_for_index) or ensure_index(keys_for_index)之类的的函
数都可以设置 index 在内存里面的 timeout 时间的，不知道这个设置好了，能否减轻
所谓 "index 都要读入内存”的问题 -- 感觉板上都在说这个问题。
还没开始用 sharding 玩 scale out. 二爷有经验否？
大家用过的，也分享下经验吧. |
w**z
发帖数: 8232 | 6 Look at this overall ranking:
http://db-engines.com/en/ranking
shall we all move to MS SQL Server since it's up 20% for last month?
Rank Last Month DBMS Database Model Score Changes
1. 1. Oracle Relational DBMS 1467.79 -0.26
2. 2. MySQL Relational DBMS 1296.91 -12.38
3. 3. Microsoft SQL Server Relational DBMS 1226.02 +20.
14
4. 4. PostgreSQL Relational DBMS 228.25 -2.71
5. 5. DB2 Relational DBMS 188.31 -2.30
6. 6. MongoDB Document store 178.23 -4.84
7. 7. Microsoft Access Relational DBMS 174.99 +3.32
8. 8. SQLite Relational DBMS 97.30 -2.20
9. 9. Sybase Relational DBMS 94.51 -0.77
10. 10. Cassandra Wide column store 81.18 +0.67
By looking at this long term chart, hard to draw the conclusion between,
Mongo, PostgreSql and C*. And they are serving different use cases.
【在 p*****2 的大作中提到】
: http://db-engines.com/en/blog_post/25
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p*****2
发帖数: 21240 | 7
Mongo的优势是和Node，JS绑定，要火一起火呀。
【在 w**z 的大作中提到】
: Look at this overall ranking:
: http://db-engines.com/en/ranking
: shall we all move to MS SQL Server since it's up 20% for last month?
: Rank Last Month DBMS Database Model Score Changes
: 1. 1. Oracle Relational DBMS 1467.79 -0.26
: 2. 2. MySQL Relational DBMS 1296.91 -12.38
: 3. 3. Microsoft SQL Server Relational DBMS 1226.02 +20.
: 14
: 4. 4. PostgreSQL Relational DBMS 228.25 -2.71
: 5. 5. DB2 Relational DBMS 188.31 -2.30
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p*****2
发帖数: 21240 | 8
queue
robomongo我们组有人用，不过好像有问题。我让他用mongshell就没事了。
官方例子都是JS，还有平时在shell上也都是JS，所以JS还是最方便，这个确实是。我
用Ruby还是要多花不少时间的。
sharding我也没用过，感觉比较麻烦一些，没有cassandra啥的方便。不过能通过堆
machine scale也很不错了。很省人工。我用replicaset倒是。
【在 d*******r 的大作中提到】
: 我是 PyMongo+MongoDB 在用，项目规模还比较小。随便存点东西，或者做个
: persistent 的 msg queue，让不同的servers/processes去poll, 还有把各种乱七八糟
: 存在不同server的logs扔到mongo里面。估计别人会用 kafka做 persistent msg queue
: , 用 Cassandra 做 logs, 我项目小，存储, queuing, log 就都用mongo了，这样别人
: 用的时候，看看 Mongo 里面的 JSONs 就啥都明白了。
: 推荐一个 GUI: http://robomongo.org/
: 其他部门和测试的人用着也方便。
: PyMongo里面可以直接把 Python dictionary (可嵌入原生list) 当成 JSON 扔进去存
: ，还是比较方便。就是 Mongo 官方例子都是 JavaScript, 看过后，在Python里实现可
: 能还要简单看看 PyMongo里面的代码或者注释。
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g*****g
发帖数: 34805 | 9 MongoDB and Cassandra are like Apple and Orange. MongoDB is more popular.
But that doesn't make it the better NoSQL or worse. The two DBs are for
vastly
different use cases. People mostly use MongoDB for a drop-in schemeless
replacement for RDMBS. On the other other hand, people use Cassandra for
extreme performance and multi-DC support. The difference between MongoDB and
RDBMS is smaller than the difference between MongoDB and Cassandra. Both
are poised for long term. |
g*****g
发帖数: 34805 | 10 Not 20%, it's 20 points on a base of 1226, which is a small fluctuation.
【在 w**z 的大作中提到】
: Look at this overall ranking:
: http://db-engines.com/en/ranking
: shall we all move to MS SQL Server since it's up 20% for last month?
: Rank Last Month DBMS Database Model Score Changes
: 1. 1. Oracle Relational DBMS 1467.79 -0.26
: 2. 2. MySQL Relational DBMS 1296.91 -12.38
: 3. 3. Microsoft SQL Server Relational DBMS 1226.02 +20.
: 14
: 4. 4. PostgreSQL Relational DBMS 228.25 -2.71
: 5. 5. DB2 Relational DBMS 188.31 -2.30
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p*****2
发帖数: 21240 | 11
and
大牛说的很准确呀
【在 g*****g 的大作中提到】
: MongoDB and Cassandra are like Apple and Orange. MongoDB is more popular.
: But that doesn't make it the better NoSQL or worse. The two DBs are for
: vastly
: different use cases. People mostly use MongoDB for a drop-in schemeless
: replacement for RDMBS. On the other other hand, people use Cassandra for
: extreme performance and multi-DC support. The difference between MongoDB and
: RDBMS is smaller than the difference between MongoDB and Cassandra. Both
: are poised for long term.
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w**z
发帖数: 8232 | 12 You are right. 20 points is nothing then.
【在 g*****g 的大作中提到】
: Not 20%, it's 20 points on a base of 1226, which is a small fluctuation.
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d*******r
发帖数: 3299 | 13 能主要说说RoboMongo是啥问题吗？我其实主要用来让别的组查看JSON用的，比如
tester之类的,
不编辑 JSON.
【在 p*****2 的大作中提到】
:
: and
: 大牛说的很准确呀
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d******e
发帖数: 2265 | 14 mongodb比较灵活。适合需求变化大的情况。
等到恐龙系统时，在转其他数据库也来的及。
自然用的多。
【在 p*****2 的大作中提到】
:
: and
: 大牛说的很准确呀
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b*******s
发帖数: 5216 | 15 你搞得赵策老师最近都不来宝典了，就窝在菌斑夸java
【在 p*****2 的大作中提到】
: http://db-engines.com/en/blog_post/25
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s***o
发帖数: 6934 | 16 基本上是这个意思，scale上去了，要cross colo replication了，就很渣，不服可以
去搜，甚至自己试一下
【在 d******e 的大作中提到】
: mongodb比较灵活。适合需求变化大的情况。
: 等到恐龙系统时，在转其他数据库也来的及。
: 自然用的多。
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z****e
发帖数: 54598 | 17 nonono
db migration是pain in the ass
做过一次就不想再做第二次了
这种是提着脑袋上阵的活
搞不好就被踢出去了
【在 d******e 的大作中提到】
: mongodb比较灵活。适合需求变化大的情况。
: 等到恐龙系统时，在转其他数据库也来的及。
: 自然用的多。
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z****e
发帖数: 54598 | 18 我在旅行期间没啥兴趣聊工作相关的话题
军版跟小手几个聊聊我觉得蛮好，适度的娱乐
【在 b*******s 的大作中提到】
: 你搞得赵策老师最近都不来宝典了，就窝在菌斑夸java
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z****e
发帖数: 54598 | 19 关键就在于很多人不知道系统迁移是多么麻烦的一件事
很多公司几年都搞不定一个简单的db migration
【在 s***o 的大作中提到】
: 基本上是这个意思，scale上去了，要cross colo replication了，就很渣，不服可以
: 去搜，甚至自己试一下
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d*******r
发帖数: 3299 | 20 求相关吐槽的连接！
正在用，先看看有啥坑
【在 z****e 的大作中提到】
: nonono
: db migration是pain in the ass
: 做过一次就不想再做第二次了
: 这种是提着脑袋上阵的活
: 搞不好就被踢出去了
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w**z
发帖数: 8232 | 21 dataset has to fit in the memory, otherwise it is slow.
【在 d*******r 的大作中提到】
: 求相关吐槽的连接！
: 正在用，先看看有啥坑
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d*******r
发帖数: 3299 | 22 听说了，但是 mongoDB 的 index 不是可以设置 timeout 的吗? 只让hot data的index
在内存里的话，不能解决这类问题？dataset不光指 index?
【在 w**z 的大作中提到】
: dataset has to fit in the memory, otherwise it is slow.
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c****e
发帖数: 1453 | 23 MongoDB is very flexible and has very little learning curve if the developer
knows RDBMS. Born with JSon + integrative query, and setup cost is almost
none but sharding costs your tons of VMs. Perf/scale wise, it can hold your
product/service very long without too much tuning, if you are in a startup ,
as least it will be OK after your A round fund raising, so you don't need
worry too much as at that time, you can hire more talented engineers to fix
the problem. |
z****e
发帖数: 54598 | 24 这个吐槽吐不出来
随便找吧
做一次就知道了
基本上这种项目cio都是提着脑袋在做
【在 d*******r 的大作中提到】
: 求相关吐槽的连接！
: 正在用，先看看有啥坑
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