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누구든지 CouchDB를 사용하고 있습니까? (5)

몇 가지 시나리오에서 couchdb를 사용하고 있습니다. 개발중인 http://devk.it 의 문서 저장소와 분산 전자 메일 배달 시스템의 템플릿 저장소로 훨씬 더 큰 규모입니다.

CouchDB는 그것이하는 일에 매우 매끄럽지 만, 예상했던 것처럼 동시성 레벨이 높은 상태에서 실행될 수 없었다. 또한 최대 문서 크기는 첩기 웹의 최대 입력 버퍼 크기가 하드 코딩되어 있기 때문에 1MB로 상당히 제한적입니다. 그러나 헤더 파일을 변경하고 다시 컴파일하면이 한계를 극복 할 수 있습니다.

저는 CouchDB 프로젝트를 지난 2 년 간 관심을 가지고 보았습니다. 이제는 Apache Incubator 프로젝트입니다. 그 이전에는 CouchDB 웹 사이트가 프로덕션 코드 유형 면책 조항에 사용되지 않아 가득 차 있었기 때문에이 코드를 주의 깊게 살펴 보았습니다. 라이브 프로젝트 나 테크놀로지 파일럿을 위해 CouchDB를 사용하고 있다면 여러분의 경험을 알고 싶을 것입니다.


저는 CouchDB를 사용하여 월간 35k 이상의 활성 사용자에게 Facebook 응용 프로그램을 제공합니다. MySQL을 사용하는 동안은 Perl에서 Erlang으로 전체 프로젝트를 이식 한 후 금을 사용하여 모든 데이터를 CouchDB로 마이그레이션하고이를 대신 사용하기로 결정했습니다.

CouchDB는 함께 작업 할 훌륭한 데이터 저장소였습니다. 웹 기반 서비스의 주요 업체가되는 것은 당연하다고 생각합니다.


나는 CouchDB를 사용하여 블로그에 기사 평점을 저장 (및 제공)하고 있습니다. 그것은 정확하게 교통량은 아니지만 지금까지 견고한 암석이었습니다.

언젠가는 CouchDB에 저장할 가능성이있는 덧셈을 추가 할 계획입니다.

OSX에서 바로 시작하려면 CouchDBX 를 다운로드 하면 됩니다. 나는 똑같은 HTTP 동사 등을 통해 '소파'와 상호 작용하기 위해 RestClient 와 함께 Sinatra 백엔드를 사용합니다.

큰 재미.


나는 그 중 한 사람 (6 개월 쯤)에서 일하는 사람들 (Jan) 중 한 사람을 알고 그 후로 계속 놀았습니다. 나는 CouchDB를 둘러싼 공동체가 매우 지식이 많고 도움이된다는 것을 알았습니다. 문제가 발생할 때마다 적어도 몇 분이나 몇 시간 만에 해결되었습니다.

우리는 기본적으로 우리가 비 관계형 방식으로 데이터를 저장하도록 요구하는 이번 주 프로젝트를 시작했으며 CouchDB의 문서 지향 저장소로 인해이를 사용할 기술 중 하나로 선택했습니다. 이것이 실제로 프로덕션에서 실행할 첫 번째 시간이지만, 여전히 그것에 대해 꽤 확신합니다. :)

단지 여기 업데이트 (2009-10-25) :

CouchDB의 첫 번째 설치는 20GB이고 4 천만 개의 레코드를 호스팅합니다. 2009 년 1 월부터 생산을 시작했으며 계속 좋았습니다. 읽기 ( GET ) 속도가 뛰어나고 복잡한 데이터를 저장하는 데 사용합니다. 그런 다음 바로 잡아 당깁니다.

우리의 두 번째 couchdb 할부에는 두 개의 데이터베이스가 있습니다. 하나는 160,000,000 개 이상의 문서 (210GB)이며, 하루에 150,000 ~ 300,000 개의 문서로 증가합니다. 나머지는 단지 3 천 5 백만 건의 문서 (7GB)입니다. 이 설정에는 읽기와 쓰기가 훨씬 많으며 초기 테스트는 매우 잘 수행됩니다.

1 0.10.x 문서 데이터베이스에 대한보기 건물은 대략 일주일이 걸렸지 만 그 이후로 Amazon EC2 인스턴스가 더 업그레이드 0.10.x 릴리스에는 많은 성능이 포함되어 있으므로 CouchDB 0.10.x ( 0.9.1 )로 업데이트 할 준비를 0.10.x 시야가 개선되었습니다.


생산에 couchdb를 두 번 사용했습니다. 우선 wiki가 프로젝트를 좋아했고 couchdb가 그 역할을위한 완벽한 후보자라고 생각합니다. 모든 문서의 버전을 저장하면 많은 도움이됩니다. 두 번째 프로젝트는 꽤 쿼리가로드되었고 아이디어는 소셜 데이터를 먼저 덤핑 한 다음 다양한 필터로 쿼리했습니다. 표준 CouchDB 쿼리 기능처럼 보였습니다. 그러나 Lucene을 전체 텍스트 인덱서처럼 추가 한 다음 Lucene 부분에서 많은 쿼리를 수행합니다. 그리고 그 해결책은 충분히 좋아 보인다.





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