ubuntu に mongodb をインストール - with pymongo / vs couchdb

一段落ついたので、couchdb に引き続き mongodb もインストールしてみた。環境は同じく VMWare 上の ubuntu。シングルサーバ、シングルクライアント (python) な環境で比較することに。

というのも、設定に誤りがあるためか、 couchdb が期待できるようなパフォーマンスが出なかったため。100 万件のデータを insert 処理するストレステスト (本番バッチ処理環境を考慮) をしているのですが、途中で conflict -> socket error -> down になってしまう。途中 sleep を入れると socket error は出なくなるけど、それだと遅いのと、なんだか気持ち悪い。前ポストで書いたように、0.8.0, 0.11.0b, 0.10.0 で試したけど、結果は同じでした。何が悪いのだろう・・・。

気は取り直して、mongodb は期待する結果が得られたので、インストールと pymongo 経由での処理方法です。

  1. 依存パッケージ類のインストール 
    sudo aptitude install tcsh git-core scons g++
sudo aptitude install libpcre++-dev libboost1.37-dev libreadline-dev libmozjs-dev
  2. git から mongodb のダウンロードとインストール (/opt/mongo へ) 
    cd /usr/src/
git clone git://github.com/mongodb/mongo.git
cd mongo
sudo scons all
sudo scons --prefix=/opt/mongo install
  3. mongo ユーザの追加 
    sudo adduser --system --home /opt/mongo/ --no-create-home --shell /bin/bash --group --gecos "mongoDB Administrator" mongo
  4. db データディレクトリーの追加とパーミッション設定 
    sudo mkdir -p /data/db
sudo chown -R mongo:mongo /data/
sudo chmod a+x /data/db/
    データディレクトリは任意だけど、デフォルトのパスは上記のディレクトリになってる
  5. デーモン monbod の起動 
    sudo /opt/mongo/bin/mongod
    もしデータディレクトリを別の場所にしている場合は、--dbpath オプションで渡してやる 
    sudo /opt/mongo/bin/mongod --dbpath /path/to/db
    バックグラウンドプロセスで起動するために、末尾に "&" をつけてやる。
    もし、そのまま起動してしまった場合は <Ctrl>+z でプロセスを停止し、 bg でバックグラウンドプロセスに放り込む
    正常に起動した場合は、以下のようなメッセージが標準出力に表示される。 
    Fri Nov  6 11:43:02 Mongo DB : starting : pid = 3558 port = 27017 dbpath = /data/db master = 0 slave = 0  32-bit

** NOTE: when using MongoDB 32 bit, you are limited to about 2 gigabytes of data
**       see http://blog.mongodb.org/post/137788967/32-bit-limitations for more

Fri Nov  6 11:43:02 *** warning: spider monkey build without utf8 support.  consider rebuilding with utf8 support
Fri Nov  6 11:43:02 db version v1.1.3-, pdfile version 4.5
Fri Nov  6 11:43:02 git version: 9ecceafbca1c0f88ec69aa659f12a7098f563095
Fri Nov  6 11:43:02 sys info: Linux wb01 2.6.28-16-generic #55-Ubuntu SMP Tue Oct 20 19:48:24 UTC 2009 i686
Fri Nov  6 11:43:02 waiting for connections on port 27017
  6. mongodb の停止
    mongo プロンプトからやるか ps からプロセスIDを取得して kill するらしい。プロンプトでやろう (笑 
    sudo /opt/mongo/bin/mongo

> use admin
switched to db admin
> db.shutdownServer()
Fri Nov  6 11:55:57 terminating, shutdown command received
Fri Nov  6 11:55:57  dbexit:
Fri Nov  6 11:55:57      shutdown: going to flush oplog...
Fri Nov  6 11:55:57      shutdown: going to close sockets...
Fri Nov  6 11:55:57      shutdown: waiting for fs...
Fri Nov  6 11:55:57      shutdown: closing all files...
Fri Nov  6 11:55:57      closeAllFiles() finished
Fri Nov  6 11:55:57      shutdown: removing fs lock...
Fri Nov  6 11:55:57  dbexit: really exiting now
ERROR: Client::shutdown not called!
server should be down...
Fri Nov  6 11:55:57 trying reconnect to 127.0.0.1
Fri Nov  6 11:55:57 reconnect 127.0.0.1 ok
Fri Nov  6 11:55:57 JS Error: Error: error doing query: failed (anon):99
> exit
bye
[3]-  Done                    sudo /opt/mongo/bin/mongod
  7. pymongo のインストール (setuptools を使う) 
    sudo easy_install pymongo
  8. pymongo を使ってみる (pymongo のドキュメント通りにやってみる) 
    >>> from pymongo.connection import Connection
>>> connection = Connection("localhost", 27017)
Fri Nov  6 12:02:30 connection accepted from 127.0.0.1:29390 #2
Fri Nov  6 12:02:30 end connection 127.0.0.1:29390
>>> db = connection.test
>>> db.name()
u'test'
>>> db.my_collection
Collection(Database(Connection('localhost', 27017), u'test'), u'my_collection')
>>> db.my_collection.save({"x": 10})
Fri Nov  6 12:03:12 connection accepted from 127.0.0.1:29646 #3
Fri Nov  6 12:03:12 allocating new datafile /data/db/test.ns, filling with zeroes...
ObjectId('4af391f07ad5bd0fc4000000')
>>> Fri Nov  6 12:03:12 done allocating datafile /data/db/test.ns, size: 16MB, took 0.102 secs
Fri Nov  6 12:03:12 allocating new datafile /data/db/test.0, filling with zeroes...
Fri Nov  6 12:03:13 done allocating datafile /data/db/test.0, size: 64MB, took 0.55 secs
Fri Nov  6 12:03:13 building new index on { _id: ObjId(000000000000000000000000) } for test.my_collection...
Fri Nov  6 12:03:13 Buildindex test.my_collection idxNo:0 { name: "_id_", ns: "test.my_collection", key: { _id: ObjId(000000000000000000000000) } }
Fri Nov  6 12:03:13 done for 0 records 0.257secs
Fri Nov  6 12:03:12 insert test.my_collection 913ms

>>> db.my_collection.save({"x": 8})
ObjectId('4af392067ad5bd0fc4000001')
>>> db.my_collection.save({"x": 11})
ObjectId('4af392107ad5bd0fc4000002')
>>> db.my_collection.find_one()
{u'x': 10, u'_id': ObjectId('4af391f07ad5bd0fc4000000')}
>>> for item in db.my_collection.find():
...   print item["x"]
...
10
8
11
    最初に my_connection にアクセスした際に、test バイナリーファイルが作成されるみたいですね。
    適当に connection.foo, db.bar とかやっても動きます。
  • couchdb は CPU 使用率やメモリ使用率は少ないです。それと比較すると mongodb はストレステストの間中 99.9% の CPU を消費していました
  • couchdb はストレスをかけると comflict -> socket error -> down になりましたが、mongodb は落ちずにより高速に処理できました

ちょっと今回の検証では couchdb を使いこなせなかった感じです。とりあえず、mongodb を使うことにしましたが、 couchdb についてももうちょっと勉強したいと思います。あっ tokyo tyrant も。

コメント

コメントを投稿

このブログの人気の投稿

Python から Win32 API 経由で印刷する

Win32 API から印刷をするためには、プリンタデバイスコンテキスト (Printer DC) を利用します。具体的には以下のような順序で印刷します。 プリンタドライバからハンドルを取得する プリンタドライバのステータス API から印刷可能か同かを取得する プリンタデバイスコンテキストを作成する ドキュメントを開始する 必要であればフォント等を設定し、印字、改ページ処理などをする ドキュメントを終了する (この時点でプリンタスプールサービスに登録されるようです) プリンタデバイスコンテキストを開放する プリンタドライバのステータス API を監視し、印刷が正常に終了したかを取得する プリンタドライバのハンドルを解放する 太字の手順 (3 - 7) は Win32 API で共通ですが、それ以外の手順 (1, 2, 8, 9) はプリンタドライバに依存しているため、Python から制御したい場合はライブラリを作成する必要があります。これについては、ドライバマニュアルとにらめっこしながら ctypes.windll でがんばります・・・。プリンタ接続、用紙切れ、ミスフィード等のプリントエラーを制御する必要がなければ、書く必要はありません (排他制御が必要なプリンタを除く)。プリンタドライバ毎に変わる部分は置いといて、太字の Win32 API の部分の覚書です。 プリンタデバイスコンテキストを作成する import win32ui import win32con PRINTER_NAME = '[コンパネ -> プリンタとFAX -> に登録しているプリンター名]' PIXELS_PER_INCH = 1440 # 1 インチ毎のピクセル数 INCH_PER_POINT = 72 # 1 インチ毎のポイント数 SCALE_FACTOR = int(PIXELS_PER_INCH / INCH_PER_POINT) #　わざわざ計算せず 20 と指定する場合が多い dc = win32ui.CreateDC() dc.CreatePrinterDC(PRINTER_NAME) # 指定したプリンタ名のプリンタデバイスコンテキストを作成する self.dc.SetMapMode(win32con.MM
続きを読む

財務諸表 (Financial Statements)

※ 業務 & 英語の勉強 財務諸表 (Financial Statements) の種類 諸表名 英語表記 概要 損益計算書 Profit and Loss Statement [P/L] ※ Income Statement など様々 収益と費用の状態を表す 貸借対照表 Balance sheet [B/S] 資産、負債、純資産を表す キャッシュ・フロー計算書 Cash flow Statement [C/S] 資金の増減を表す 株主資本等変動計算書 Statements of Shareholders' Equity [S/S] 純資産の変動状況を表す 損益計算書 損益計算書とは 収益から費用を差し引いた利益を計算するためのもの 利益 (profit) = 収益 (revenue) - 費用 (expense) 損益計算書の構成 記載内容 英語表記 概要 売上高 Sales 販売した財やサービスの金額 売上原価 Cost of Sales 財やサービスを生み出すための経費 期首繰越高＋当期仕入高－期末棚卸高 - 売上総利益 Gross Profit = 売上高 - 売上原価 ※ 売上高総利益率 [ 粗利益率] (Shareholder Equity Ratio) = 売上総利益 / 売上高 販売費及び一般管理費 Selling and General Administrative expenses [SGA] 売上原価以外の企業を運営するための経費 販売費: 販売手数料、広告宣伝費など 一般管理費: 人件費、福利厚生費、交際費、賃借料、減価償却費、雑費など - 営業利益 Operating Profit = 売上総利益 - 販売費及び一般管理費 営業外収益 Non-operating income 本業以外で経常的に発生する収益 受取利息、有価証券売却益、配当金、不動産賃貸収入など 営業外費用 Non-operating expense 本業以外で経常的に発生する経費 支払利息、有価証券売却損など - 経常利益 Ordinary Profit = 営業利益 + 営業外収益
続きを読む

Django と Python 3 - #python_adv

Django-ja の方からきました。こんにちわ。さて、昨日の Ian 先生のブログ にも書いてある通り、ついに Django にも本格的に Python 3 の足音が近づいてきました。ただし現在 alpha 版が公開されている 1.5 では "実験的" なサポートで、1.6 以降で正式にサポートする予定となっています。あくまでも "実験的" であり、プロダクションでの利用は "非推奨" となっています。Django コミュニティでは、この 1.5 でサポートをテストしてもらい、そのフィードバックを呼びかけています。なのでプロダクションでの利用は 1.6 まで待ちでしょうね。また Python 3 サポートと同時に、Django 1.4 では Python 2.4 がサポートから外れ、1.5 では Python 2.5 がサポートから外れます。これで 1.7 以降から django.utils 配下が軽くなっていくんでしょうかね (現在は 3 サポートのためにさらに増えてる)。 バージョン 下位互換 Python サポート 2.5 2.6 2.7 3.2 3.3 Django 1.4 > 1.2 ○ ○ ○ - - Django 1.5 > 1.3 - >= 2.6.5 ○ >= 2.7.3 △ 実験的 △ 実験的 Django 1.6 > 1.4 - >= 2.6.5 ○ >= 2.7.3 ○ ○ Python 2.5 系を利用している場合は、1.6 のリリースまで (2013 後半ぐらい?) に Python 2.6.5 以上 (2.7.3 以上を強く推奨) への移行が必要です。1.5 は今月 (2012/12) 中にリリース予定とのことなので、今のうちに Python 3 へ移行方法を抑えときたいなと。以下 Django ドキュメントの翻訳作業がてら " Porting to Python 3 " を元にご紹介。さすが
続きを読む