Readノードの選択

システムで保証する一貫性のレベルに応じて，Replica Setsのノード群の中でどのノードからReadするかを選択可能となりました。一貫性レベルが強い順に以下の5段階が設定できます。システムにデータの強い一貫性が求められる場合はPRIMARYに，結果整合性（※1）でも十分な場合にはそれ以外に設定してReadの性能と可用性を向上させることが可能となりました。

※1　結果整合性

書き込みが行われたPRIMARYノードからReadを保証せず，状況や設定によってSECONDARYノードからREADする。最新の状態が反映されているかどうかは保証されないが，可用性と性能は向上する（例：DNS⁠）⁠。

@collection.find({:doc => 'foo'}, :read => :primary)    #primaryノードからReadする
@collection.find({:doc => 'foo'}, :read => :secondary)  #secondaryノード群からReadする

Tagを利用したSharding

Shardingに参加しているノードにTagを追加しTagRangeを設定することで，指定したレンジのデータを任意のノードに格納することが可能になりました。この機能により，uid=1～100のデータは東京データセンターのノード，uid=101～200のデータはNew Yorkデータセンターのノード，というDR（ディザスタリカバリ）を考慮したデータ配置が可能となります。2.2の目玉機能のひとつで，前述のReadノードの設定と合わせて"Data Center Awareness"（※2）と表現されています。

> sh.addShardTag("shard0000", "TokyoDC");
> sh.addTagRange("appdb.users", { "uid" : 1  }, { "uid" : 100  }, "TokyoDC");

※2　Awareness（アウェアネス）

ある問題に対する人々の知識の程度，危機・問題意識の高さ，といった意味

TTL（Time To Live） Collections

一定時間が経過した後，データが削除されるTTL Collectionsが定義可能になりました。

起点とするフィールドに{"expireAfterSeconds":数値}というハッシュを第二引数に入れてensureIndex()でインデックスを作成することで，起点に入力されたdate-type型から計測して，先ほどexpireAfterSecondsのvalueとして入れた数値秒後にドキュメントデータが削除されます。

制限として，データサイズ上限が決められるCapped Collectionsでは使用できません。

// eventsコレクションのデータを，created_atフィールドを起点に30秒後に
// 削除されるように設定
> db.events.ensureIndex( { “created_at”: 1 }, { expireAfterSeconds: 30 } )

// statusにはdate-type型を入れる。new Date()でOK
// statusがdata-type型以外，またはcreated_atが無いデータは消えない
> db.events.insert( { "myid" : 1, "created_at"    : new Date() } );
> db.events.insert( { "myid" : 2, "created_at"    : "String"   } );   
> db.events.insert( { "myid" : 3, "time_field"    : new Date() } ); 

> db.events.count();
// => 3

//30秒後
> db.events.count(); 
// => 2
> db.events.find({},{"_id":0})
{ "myid" : 2, "created_at" : "String" }
{ "myid" : 3, "time_field" : ISODate("2012-11-28T16:04:19.781Z") }
// "myid" : 1 のデータが消えている

次回のテーマ

今回はv2.2で追加/改善された主な機能を紹介しました。次回はMongoDBのクエリに関して説明します。

MongoDBと他のNoSQLを比較した場合の特徴のひとつとして，JOINを除くほぼすべてのSQLを再現できることが挙げられます。スムーズな理解につながるよう，SQLと比較しながらMongoDBのクエリを紹介していきます。