MongoDB *

Как и почему рутинное обновление Руби гемов менее чем за 1 час создало 475 новых подписок на общую сумму $73.271 долларов.

MongoDB — это NoSQL-база данных, которую в том или ином виде используют более четверти разработчиков. MongoDB и другие NoSQL-базы данных привлекают своей гибкостью: вместо жесткой схемы и вертикального масштабирования, у вас есть возможность развивать схему постепенно и масштабироваться горизонтально. Компания MongoDB вышла на биржу в 2017 году и сегодня стоит более 17 миллиардов долларов.

Документные базы данных используют вместо реляционных таблиц и столбцов вложенные пары ключ-значение. Одно из преимущество такого подхода в том, что вам не нужно преобразовать данные для взаимодействия с фронтендом — данные уже хранятся в необходимом виде (плюс-минус .map или .reduce). 

Работа с MongoDB через командную строку не всегда удобна, и в этом посте мы рассмотрим доступные графические инструменты.

В этой статье будет показано как создать Rust бэкэнд, который использует MongoDB, документо-ориентированную БД, для хранения данных и Redis для кэширования, ограничения количества HTTP запросов и нотификаций пользователя. Для большей наглядности созданное приложение также будет предоставлять REST API. В итоге будет получена следующая архитектура:

MongoDB является хранилищем, в то время как Redis используется для следующего:

• кэш (включая изображения)
• ограничение количества HTTP запросов
• нотификации с использованием паттерна publish-subscribe

"Размышления без практики приводят к заблуждению, практика без размышления приводит к затруднению."

Мы ведём войну с индивидуальностью у шардов в кластере MongoDB. Это продолжение статьи Шардинг от которого невозможно отказаться, а это значит, что наступила пора конкретики.

Как я и обещал, здесь мы рассмотрим подробнее:

• настройку процесса выравнивания размера шардов
• расчет поправок для коррекции границ
• мониторинг распределения данных в коллекциях

А не пора ли нам шардить коллекции?
Не-е-е:

• у нас нет времени, мы пилим фичи!
• CPU занят всего на 80% на 64 ядерной виртуалке!
• данных всего 2Tb!
• наш ежедневный бекап идет как раз 24 часа!

В принципе, для большинства проектов вcё оправдано. Это может быть еще прототип или круг пользователей ограничен… Да и не факт, что проект вообще выстрелит.
Откладывать можно сколько угодно, но если проект не просто жив, а еще и растет, то до шардинга он доберется. Одна беда, обычно, бизнес логика не готова к таким "внезапным" вызовам.
А вы закладывали возможность шардинга при проектировании коллекций?

Эта статья для продвинутых разработчиков.
Для тех, кто планирует шардинг своего кластера.
Для тех, кто уже шардировал кластер ранее, но админы все еще плачут.
Для тех, кто руками перемещал jumbo-чанки.

Сначала, мы будем учится жить со слонами.
Потом, мы их победим, но не сможем вернуться назад.

MongoDB — одна из самых популярных NoSQL/документоориентированных баз данных в мире веб-разработки, поэтому многие наши клиенты используют её в своих продуктах, в том числе и в production. Значительная их часть функционирует в Kubernetes, так что хотелось бы поделиться накопленным опытом: какие варианты для запуска Mongo в K8s существуют? В чем их особенности? Как мы сами подошли к этому вопросу?

Ведь не секрет: несмотря на то, что Kubernetes предоставляет большое количество преимуществ в масштабировании и администрировании приложений, если делать это без должного планирования и внимательности, можно получить больше неприятностей, чем пользы. То же самое касается и MongoDB в Kubernetes.

• Крайне важно разработать схему несмотря на то, что в MongoDB она необязательна.
• Аналогично, индексы должны соответствовать вашей схеме и шаблонами доступа.
• Избегайте использования больших объектов и больших массивов.
• Будьте осторожны с настройками MongoDB, особенно если речь идет о безопасности и надежности.
• В MongoDB нет оптимизатора запросов, поэтому вы должны быть осторожны при выполнении операций запроса.

• как мы от open source-решений пришли к Database as a Service;
• какие существуют подходы к развертыванию баз данных в облаке;
• как Kubernetes может заменить DBaaS, устранив зависимость от вендора и сохранив простоту СУБД как сервиса.

“Иногда мы платим больше всего за то, что получаем бесплатно.” — А.Эйнштейн

• Что будет с перформансом?
• На сколько операции замедлятся?
• Готовы ли мы пожертвовать скоростью ради (хоть какой-то) точности?

• Все ли операции будут замедлены за счет транзакций?
• На сколько замедлятся комбинации операций?

В наше время развернуть в облаке свой вебсайт с доменным именем второго уровня можно бесплатно. Вам интересно как? Читайте дальше.

Предлагаю вам разобрать то, как можно создать гостевую книгу на ASP.NET Core (с reCAPTCHA) и захостить ее бесплатно на довольно известном облачном хостинге (да, с ограничениями, но для персонального вебсайта с не особо большим трафиком годится вполне)

• сервис должен был работать сразу на N сайтах
• динамическая сегментация аудитории
• Коллаборативная фильтрация для целей прогнозирования в разных состояниях сегментов аудитории
• предварительно сгенеренная статика в виде рекомендованного контента + динамический подмес товаров на основе анализа кликстрима
• изменение контента, практически в реал-тайме, из оперативной памяти, с учетом динамических коэффициентов

Мы — отдел большой компании, развивающий важную систему на Java SE / MS SQL / db4o. За несколько лет проект перешел от опытного образца к промышленной эксплуатации и db4o превратилась в тормоз расчета, захотелось перейти с db4o на современную noSQL-технологию. Пробы и ошибки завели далеко от первоначального замысла — от db4o отказаться удалось, но ценой компромисса. Под катом размышления и подробности реализации.