NoSQLのMongoDBを立ち上げてみる

　NoSQLの代表格の１つ、MongoDBも使ってみましょう。

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■まずは、ダウンロード。

ここのサイト

http://www.mongodb.org/downloads

から、ダウンロードできます。こんなかんじ。

Windowsの３２ビットのところを、クリックして、ダウンロード。
ＺＩＰファイルがダウンロードできますので、それを解凍します

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■インストール

ここ

MongoDB のインストール
http://keicode.com/db/mongodb-install.php

にインストール方法が書いてあります。

Ｃドライブ直下に、dataというフォルダを作成し、
その下に、dbというフォルダと、いまダウンロードして解凍したフォルダを
置くというものです。こんなかんじ。

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■サーバー起動

ここ

MongoDB をコマンドラインクライアントで使う (基本編)
http://keicode.com/db/mongodb-basics.php

に詳しく書いてあるけど、

まず、
C:￥data￥mongodb-win32-i386-2.0.2￥bin
（￥は、全角で打っているけど、本当は半角）
の下にある、
　　mongod.exe
をダブルクリックでもコマンドラインでもいいから起動する。
※注意：mongod dが付いているほう。（ついていないのは、クライアント）

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■クライアント起動

コマンドラインを起動して、
cd C:￥data￥mongodb-win32-i386-2.0.2￥bin
（￥は、全角で打っているけど、本当は半角）
でmongoDBのbinにいったら、
mongo
でクライアントを起動したあと、さっきの、

MongoDB をコマンドラインクライアントで使う (基本編)
http://keicode.com/db/mongodb-basics.php

にあるように、

db.things.save({"first_name":"Keisuke","email":"dadosan@keicode.com"});
db.things.find();

を実行してみた。


なんか、ここまではできたみたい。

M2Mやライフログにおける、ビッグデータ処理としてのnode.jsとCassandra

　Ｍ２Ｍという分野がある。
　マシン　to マシンということで、主に、センサー情報をネットワークを介してコンピューターに渡し、（人間を介在させず）
直接処理するような話。

　遠隔操作や監視などに主に使われるが、予測などにも役立つと期待されている。
　ただし、センサ数を増やし、データ収集時間間隔を短くすると、データが大量になってしまう。いわゆるビッグデータ。

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　一方、ライフログというのがある。
　これは昔からやられているけど、最近は、ケータイのＧＰＳとかを使って、自動的に今いる位置を教えたりする。
　これらのデータと、その他のパーソナルデータが多量にとれれば、いろんなことに使えるかもしれないと期待されている。

　たとえば、

　　　　六本木ヒルズと天王洲アイルに行く人の違いは？とか
　　　　（ごめん、適当に書いた。比較としては、あまりよくないかも）

　　　　埼玉に住んでいる人は、週末、どんなところからきているかとか

　　　　各人の帰宅経路を推測し、
　　　　　　その経路情報をいっせいにシミュレーションすることにより
　　　　どこが壊れたら、帰宅困難になり、
　　　　　　どこで、どうこまるかのシミュレーション

　とかとか、いろいろ考えられる。

　でも、これは、データを集める対象者を増やし、データ収集時間間隔を短くすると、
データが大量になってしまう。いわゆるビッグデータ。

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　この２つのデータには、大きな特徴がある。
　それは、Ａ（Ｍ２ＭならセンサＡ、ライフログならＡさん）が出すデータは、
　Ｂがだすデータとは独立なことだ。
　いいかえると、ＡさんとＢさんが、何らかの資源共有をする必要がない。

　ということは、トランザクション管理がいらないということだ。

　ってことは、Eventual Consistency（結果整合性）がとれれば、問題ないってことだ。この手のデータは・・・

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　ただし、大量データなので、大量に処理できないといけない。
　ApacheなどではC10K問題（クライアント１万台問題）がおこってしまうかもしれない。
　じゃあ、node.js？

　ＣＡＰ定理中、一貫性を常に保っていないといけないわけじゃない。
　上記のように、トランザクション管理がいらないとなると、かりに数分遅れでも、
　その時間までに、全部コミットが終わっていれば、その時間の状況は取れる。
　（センサーなどで、すぐに処理しないといけないものの場合は、そうじゃないかもしれないが）

　ということは、可用性＋分断耐性＋Eventual Consistency（結果整合性）っていうデータベースがいる？
　じゃあ、Cassandra？

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　というわけで、ビックデータになるようなものは、トランザクションはいらないけど（データが独立、ないしは、データは送信前に確定している）大量に送信し、格納したいという要求が出てくる。

　そういった場合、node.jsとCassandraという組み合わせは、アリなのかもしれない。