sed -i -e 's/foo/piyo/g' file.txt

$ which perl
/usr/local/bin/perl

# visudo
-bash: visudo: コマンドが見つかりません

# yum search visudo
Loaded plugins: fastestmirror
Loading mirror speeds from cached hostfile
 * base: centos.mirror.pensativo.nl
 * epel: mirror.bytemark.co.uk
 * extras: centos.mirror.pensativo.nl
 * ius: pancks.sothatswhy.org.uk
 * updates: centos.mirror.pensativo.nl
Warning: No matches found for: visudo
No Matches found

visudoはsudoの中に

# yum search sudo
Loaded plugins: fastestmirror
Loading mirror speeds from cached hostfile
 * base: centos.mirror.pensativo.nl
 * epel: mirror.bytemark.co.uk
 * extras: centos.mirror.pensativo.nl
 * ius: pancks.sothatswhy.org.uk
 * updates: centos.mirror.pensativo.nl
============== N/S Matched: sudo ===================
sudo.x86_64 : Allows restricted root access for specified users

# yum -y install sudo
# visudo

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/*
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*/

COMMENT ON TABLE  members IS '会員テーブル';
COMMENT ON COLUMN members.id IS '会員ID';

COMMENT ON TABLE members  IS E'会員テーブル\n会員情報を格納するテーブルです。\n使い方はほげほげで、ふがふがに注意してください';

テーブルやカラムのコメントを見る

mydb=> \d+ members
       テーブル "public.members"
 カラム | 型      |  修飾語  | ストレージ | 説明
--------+---------+----------+------------+------------
 id     | integer | not null | plain      | 会員ID

mydb=> \dt+ members
                         リレーションの一覧
 スキーマ |    名前     |    型    |  所有者  | サイズ |    説明
----------+-------------+----------+----------+--------+------------
 public   | members     | テーブル | dqneo    | 16 kB  | 会員テーブル
                                                       : 会員情報を格納するテーブルです。
                                                       : 使い方はほげほげで、

おわりに

１．必ずレプリカセット(replica sets)を使いましょう

２．常に最新バージョンを使いましょう

３．32bitマシンで稼働させないで

４．ジャーナリング(journaling)は有効にしておこう

５．データファイルの置き場所に気を使いましょう

６．メモリにおさまるようにしましょう

７．負荷が上がったらスケールアップしましょう

８．シャーディングには要注意

９．Mongo MMSでサービスをグラフ化して監視しましょう

１０．MongoDBの各種資料をフォローしましょう

• ドキュメント:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Home
• Google Group: http://groups.google.com/group/mongodb-user
• バグ:https://jira.mongodb.org/
• ブログ:http://blog.mongodb.org/

ファイル名：count_by_hours.js

// accesslogを時間帯別に集計して、
// 結果を別コレクションに保存するMapReduce

//出力先コレクション名を定義
var colname = 'countbyhours'; 

// 自作ユーティリティ関数
var JSTDate = function (str) {  return ISODate(str + "T00+09:00");  };

var getYMDH = function (d) {
    d.setSeconds(0);
    d.setMilliseconds(0);
    d.setMinutes(0);

    yyyy = d.getFullYear();
    mm = d.getMonth() + 1;
    dd = d.getDate();
    hh = d.getHours();

    mm = new Number(mm).zeroPad(2);
    dd = new Number(dd).zeroPad(2);
    hh = new Number(hh).zeroPad(2);

    return yyyy + '-' + mm + '-' + dd + ' ' + hh + ':00:00';
};

// 期間指定のクエリ
var query  = { "timestamp" : { "$gte" : JSTDate("2011-11-01"), "$lt" : JSTDate("2011-11-02")  } };

// MapReduce処理
var m = function () { emit( getYMDH(this.timestamp), 1) };
var r = function(key,values) { return Array.sum(values); };

db.accesslog.mapReduce(m,r, { query : query , scope : getYMDH ,  out : {merge: colname} } );

実行方法

Linux/UnixシェルからJSファイルを実行する

$ bin/mongo hostname/dbname  /home/dqneo/count_by_hours.js    

Mongoシェル内からJSファイルを実行する

$ bin/mongo

> load('/home/dqneo/count_by_hours.js');

• map関数本体がすっきりする
• 単体テストがやりやすくなる

> Array.shuffle([1,2,3,4,5]);
[ 1, 5, 2, 4, 3 ]

> Array.unique([1,2,3,3,2,1]);
[ 1, 2, 3 ]

> new Number(7).zeroPad(3)
001

$ ~/bin/mongo
> var wa = function (a,b){return a+b ;} 
> wa(2,3)
5
> exit
bye
(この時点で関数waは消滅する)

$ ~/bin/mongo

> wa(2,3)
Fri Dec 23 18:41:59 ReferenceError: wa is not defined (shell):1
(関数waはもう存在しない)

サーバ側に関数を保存する方法

> db.system.js.save({_id:'wa', value:function (a,b){return a+b;}});
> exit
bye

(一度ログアウト)

$ ~/bin/mongo

> db.system.js.findOne({_id:"wa"}).value(2,3);
5

(このままだと使いにくいので変数に割り当てる
> var wa = db.system.js.findOne({_id:'wa'}).value
> wa(2,3);
5

参考

• https://github.com/mongodb/mongo/blob/master/jstests/storefunc.js
• mongodbのmapReduceのscopeで変数は渡せるけれど、関数を渡せない問題の回避策

アクセスログを時間帯別に集計する

> db.accesslog.find();
{ "_id" : ObjectId("4eed6c60ee5b36a552000000"), "user_id" : 141637, "timestamp" : ISODate("2011-11-01T15:00:00.223Z") }
{ "_id" : ObjectId("4eed6c60ee5b36a552000001"), "user_id" : 141637, "timestamp" : ISODate("2011-11-01T15:00:00.432Z") }
{ "_id" : ObjectId("4eed6c60ee5b36a552000002"), "user_id" : 115383, "timestamp" : ISODate("2011-11-01T15:00:02.994Z") }
{ "_id" : ObjectId("4eed6c60ee5b36a552000003"), "user_id" : 190968, "timestamp" : ISODate("2011-11-01T15:00:03.871Z") }
{ "_id" : ObjectId("4eed6c60ee5b36a552000004"), "user_id" : 160751, "timestamp" : ISODate("2011-11-01T15:00:05.071Z") }
{ "_id" : ObjectId("4eed6c60ee5b36a552000005"), "user_id" : 121768, "timestamp" : ISODate("2011-11-01T15:00:05.163Z") }
 

SELECT
  to_char(timestamp, 'yyyy-mm-dd HH24'::text) AS ymdh  ,count(*)
FROM accesslog
WHERE  '2011-12-01' <= timestamp AND timestamp < '2011-12-02'
GROUP BY ymdh
ORDER BY ymdh
;

MapReduceを実行する

// 日本標準時を扱うためのユーティリティ関数

var JSTDate = function (str) {  return ISODate(str + "T00+09:00");  };


// 日付範囲指定で対象を絞る。
// このように一時変数に記憶させておくと便利。

var query  = { "timestamp" : { "$gte" : JSTDate("2011-11-01"), "$lt" : JSTDate("2011-11-02") } };


// map関数を定義。

var m = function () {


   var getYMDH = function (d) {

      d.setSeconds(0);
      d.setMilliseconds(0);
      d.setMinutes(0);

      yy = d.getFullYear();
      mm = d.getMonth() + 1;
      dd = d.getDate();
      hh = d.getHours();

      if (mm < 10) { mm = "0" + mm; }
      if (dd < 10) { dd = "0" + dd; }
      if (hh < 10) { hh = "0" + hh; }
      return yy + '-' + mm + '-' + dd + ' ' + hh + ':00:00';
   };

   emit(getYMDH(this.timestamp), {count:1});
};


// reduce関数を定義。

var r = function(key,values) {
    var result = { count: 0};
    values.forEach(function(value){
      result.count += value.count;
    });
    return result;
};


// mapReduceを実行。
// 結果は'myresults'というコレクションに保存されます。

db.accesslog.mapReduce(m,r, { query : query , out : 'myresults' } );


// 結果をみる

db.myresults.find();
{ "_id" : "2011-11-01 00:00:00", "value" : { "count" : 7546 } }
{ "_id" : "2011-11-01 01:00:00", "value" : { "count" : 2885 } }
{ "_id" : "2011-11-01 02:00:00", "value" : { "count" : 823 } }
{ "_id" : "2011-11-01 03:00:00", "value" : { "count" : 823 } }
{ "_id" : "2011-11-01 04:00:00", "value" : { "count" : 590 } }
{ "_id" : "2011-11-01 05:00:00", "value" : { "count" : 579 } }
{ "_id" : "2011-11-01 06:00:00", "value" : { "count" : 1365 } }
{ "_id" : "2011-11-01 07:00:00", "value" : { "count" : 3230 } }
{ "_id" : "2011-11-01 08:00:00", "value" : { "count" : 4344 } }
{ "_id" : "2011-11-01 09:00:00", "value" : { "count" : 5754 } }
{ "_id" : "2011-11-01 10:00:00", "value" : { "count" : 8066 } }
{ "_id" : "2011-11-01 11:00:00", "value" : { "count" : 9099 } }
{ "_id" : "2011-11-01 12:00:00", "value" : { "count" : 12266 } }
{ "_id" : "2011-11-01 13:00:00", "value" : { "count" : 12504 } }
{ "_id" : "2011-11-01 14:00:00", "value" : { "count" : 7752 } }
{ "_id" : "2011-11-01 15:00:00", "value" : { "count" : 7876 } }
{ "_id" : "2011-11-01 16:00:00", "value" : { "count" : 6843 } }
{ "_id" : "2011-11-01 17:00:00", "value" : { "count" : 6197 } }
{ "_id" : "2011-11-01 18:00:00", "value" : { "count" : 5069 } }
{ "_id" : "2011-11-01 19:00:00", "value" : { "count" : 8490 } }
has more

it
{ "_id" : "2011-11-01 20:00:00", "value" : { "count" : 10966 } }
{ "_id" : "2011-11-01 21:00:00", "value" : { "count" : 17013 } }
{ "_id" : "2011-11-01 22:00:00", "value" : { "count" : 18394 } }
{ "_id" : "2011-11-01 23:00:00", "value" : { "count" : 15914 } }

追記

var m = function () {

   var getYMDH = function (d) {

     d.setSeconds(0);
     d.setMilliseconds(0);
     d.setMinutes(0);

     yy = d.getFullYear();
     mm = d.getMonth() + 1;
     dd = d.getDate();
     hh = d.getHours();

     if (mm < 10) { mm = "0" + mm; }
     if (dd < 10) { dd = "0" + dd; }
     if (hh < 10) { hh = "0" + hh; }
     return yy + '-' + mm + '-' + dd + ' ' + hh + ':00:00';
   };

   emit(getYMDH(this.timestamp), 1);
};


var r = function(key,values) {
    return Array.sum(values);
};

db.accesslog.mapReduce(m,r, { query : query , out : 'myresults' } );

db.myresults.find();
{ "_id" : "2011-11-01 00:00:00", "value" : 7546 }
{ "_id" : "2011-11-01 01:00:00", "value" : 2885 }
{ "_id" : "2011-11-01 02:00:00", "value" : 823 }
{ "_id" : "2011-11-01 03:00:00", "value" : 823 }
{ "_id" : "2011-11-01 04:00:00", "value" : 590 }
{ "_id" : "2011-11-01 05:00:00", "value" : 579 }
{ "_id" : "2011-11-01 06:00:00", "value" : 1365 }
{ "_id" : "2011-11-01 07:00:00", "value" : 3230 }
{ "_id" : "2011-11-01 08:00:00", "value" : 4344 }