tl;dr

• MongoDBではv2.6から cursor.maxTimeMS()によって処理をタイムアウトさせられる
• 各ドライバから使用可能
• mongooseでは mongoose.Query#maxTime メソッドで指定可能

サーバ側で処理をタイムアウトさせるには

MongoDBでは、v2.6からサーバ側で処理の実行タイムリミットを設定できます。
処理のタイムリミットは、cursor.maxTimeMS() メソッドを呼ぶことで設定できます。
この maxTimeMS を設定すると、指定したタイムリミットを超えて検索やアップデートが実行された場合、その処理を中止します。

以下のようにコンソールで試せます：

db.collection.find({description: /August [0-9]+, 1969/}).maxTimeMS(50)

各ドライバでのmaxTimeMSの使用方法

各ドライバといっても調べたものだけを列挙しておきます。

PHP

• MongoCursor::maxTimeMS

例：

$cursor = $collection->find();
$cursor->maxTimeMS(2000);

try {
    $results = iterator_to_array($cursor);
} catch (MongoExecutionTimeoutException $e) {
    echo "query took too long!";
}

ちなみに、PHPにはMongoCursor::timeout もあります。
このメソッドはクライアント側でタイムアウト処理を行うものです。
サーバ側では処理をキャンセルしないので、注意です。

node.js

こちらに詳しく書いてあります。
例:

var MongoClient = require('mongodb').MongoClient;

MongoClient.connect("mongodb://localhost:27017/test", function(err, db) {
    // Get an aggregation cursor
    var cursor = db.collection('data')
        .find({"$where": "sleep(1000) || true"})
        .maxTimeMS(50);

    // Get alll the items
    cursor.toArray(function(err, items) {
        console.dir(err);
        console.dir(items);
        db.close();
    });
});

mongooseでタイムアウトさせるには

MongoDBのnode.jsにおけるODM(Object Data Mapping)のmongooseでもmaxTimeMSに対応しています。
v3.8.13 から利用できるようになりました。
該当の変更は こちら。
実際には子分モジュールの mquery で実装されています。

使い方はシンプル：

var mongoose = require('mongoose');
mongoose.connect('mongodb://localhost/test');

var Cat = mongoose.model('Cat', { name: String });
Cat.find({name: 'Zildjian' }).maxTime(1000).exec(function(err, docs) {
    console.log(err); // --> { [MongoError: operation exceeded time limit] name: 'MongoError' }
});

operation exceeded time limit というメッセージのエラーが得られます。

このように、mongoose.Query オブジェクトを返すメソッドでmaxTimeメソッドが使えます。
Model#saveメソッド、Model#remove では残念ながら使えないようです。

エラーを判別しにくい問題

Errorオブジェクトにはエラー種別を明示的に判別するコードがありません。
そのため、とても不安な方法ですがエラーメッセージで判別する方法しか見当たりません(他に良い方法をご存知の方がおられましたらぜひご教授ください)。
メッセージによるタイムアウト判別は以下のようになります：

if(err.message === 'operation exceeded time limit') {
   // retry
}

なぜPHPにはMongoExecutionTimeoutExceptionがあるのにnode.jsでは無いんだ？

参考

• cursor.maxTimeMS() ? MongoDB Manual 2.6.4
• Mongo Driver and Mongo DB 2.6 Features ? MongoDB Node.JS Driver 1.4.9 documentation
• mongoose/History.md at master ? LearnBoost/mongoose
• bump mqurey to 0.9.0 to use maxTimeMS by yuukinajima ? Pull Request #2102 ? LearnBoost/mongoose
• aheckmann/mquery
• PHP: MongoCursor::maxTimeMS – Manual

ドキュメントレベルのロック

待ちに待ったdocument-level lockingです。
MongoDBは書き込みが弱い事が自分の中で有名(笑)ですが、それが大幅に改善されます。

MongoDB 2.6(stable)では、データベースレベルの書き込みロックです。
つまり、あるデータベースのコレクションに対して書き込みを行っている間は、同じデータベースのどのコレクションに対する読み書きもできないということです。
これがドキュメントレベルになることによって、同一のドキュメント以外なら読み書きできるようになる、という事です。

下図は、カンファレンスでのデモンストレーションの様子のキャプチャです。
同時に複数のクライアントが書き込みオペレーションを実行しています。
赤いグラフで縦軸が書き込み数です。左側の小さい山がdb-level lockingで、右の大きな山がdoc-level lockingです。
書き込みパフォーマンスが大幅に改善している事がわかります。

昔は書き込みロックはグローバルだったのを考えると、やっとまともに使えるようになったなぁという感じです。

そのほかのアップデート

プラッガブルなストレージエンジン

MongoDBのストレージエンジンはあんまり性能が良くない事で評判なんですが、プラッガブルになった事でMySQLみたいに付け替え可能になりました。
これで有志による性能がより高いストレージエンジンの開発が期待されます。

圧縮

On-dick compressionによってI/O効率が30〜80%よくなるそうです。

参考

さらに詳しい情報は以下をチェックしてください。

• Announcing MongoDB 2.8.0-rc0 Release Candidate and Bug Hunt
• Keynote at MongoDB World

DynamoDBがJSONデータをサポートした

今月(2014年10月10日)のことですが、Amazon DynamoDBがいろいろアップデートしました：

• Amazon DynamoDBのアップデート ? JSON、 拡張された無料試用枠, フレキシブルスケーリング、 より大きなアイテム

その中でもJSONデータサポートは注目のアップデートです。
これは具体的にどういうことか説明します。
DynamoDBはスキーマレスのNoSQLです。
これまで、カラム（属性）には単一データまたはセット（重複を許さない配列）が格納できました。
しかしながら、入れ子構造は格納できませんでした。
JSONデータのサポートとは、この入れ子構造が取り扱えるようになったということです。
つまり、MongoDBのように、JSON形式のデータをそのままデータベースに格納できるようになったのです。

既存ODMライブラリに手を加えて対応させた

node.js向けのODMライブラリにはいくつかあります。
vogels はその中でもいい感じのライブラリです。
しかし残念ながら、あまり精力的にメンテナンスされてるとは言いがたく、今回のアップデートに対してもまだ対応していない様子です。
そこで、自分で対応させてみることにしました。
フォークしたものがこちらにあります：

• noradaiko/vogels

いちおうプルリクしてありますが、マージされるのを待てません笑

vogelsの使い方

まずは基本的な使い方をドキュメントから引用してざっくり説明します。
次に、入れ子構造のデータを扱うための方法を説明します。

設定

AWS SDKのキーをファイルから設定します。

var vogels = require('vogels');
vogels.AWS.config.loadFromPath('credentials.json');

もちろん直接値を渡して設定もできます。

var vogels = require('vogels');
vogels.AWS.config.update({accessKeyId: 'AKID', secretAccessKey: 'SECRET'});

基本

データモデルの定義方法は以下のとおりです：

var Account = vogels.define('Account', function (schema) {
  schema.String('email', {hashKey: true});
  schema.String('name').required(); // name attribute is required
  schema.Number('age'); // age is optional
  schema.Date('created', {default: Date.now});
});

ハッシュとレンジキーを指定しての定義：

var BlogPost = vogels.define('Account', function (schema) {
  schema.String('email', {hashKey: true});
  schema.String('title', {rangeKey: true});
  schema.String('content');
  schema.StringSet('tags');
});

書き込み：

Account.create({email: 'foo@example.com', name: 'Foo Bar', age: 21}, function (err, acc) {
  console.log('created account in DynamoDB', acc.get('email'));
});

読み込み：

Account.get('test@example.com', function (err, acc) {
  console.log('got account', acc.get('email'));
});

簡単ですね！
クエリやセカンダリインデックスなどの使い方はドキュメントを参照してください。

入れ子構造の取り扱い方

ここからが本題です。
DynamoDBでは、MapとListという新しいデータ型を追加することで入れ子構造の格納を実現しています。
先述の通り、vogelsではスキーマを定義して、それに合わせたデータを出し入れします。
vogelsで入れ子構造を取り扱うには、このスキーマをMapとListを使用して定義します。

Map

MapはJavaScriptでいうオブジェクトです。まずは以下の例をみてください。

var Photo = vogels.define('Photo', function (schema) {
  schema.String('userid', {hashKey: true});
  schema.Map('location');
});

Photo.create({userid:'john', location: {name: "東京タワー", latitude:35.65858, longitude: 139.745433}}, console.log);

この例では、Photoモデルのlocation属性がMap型として定義されています。
中身には、場所に関するデータが格納されています。
単純ですね！
もちろん、このlocationの中身もスキーマで定義できます。

var Photo = vogels.define('Photo', function (schema) {
  schema.String('userid', {hashKey: true});
  schema.Map('location', function(schema) {
    schema.String('name');
    schema.String('latitude');
    schema.String('longitude');
  });
});

Mapの中に更にMapを格納することもできます。
Mapの中身のスキーマを定義しなかった場合、未定義となり制約は与えられず、自由なフォーマットのデータが格納できます。

List

ListはJavaScriptでいう配列です。使い方は以下のとおり。

var Photo = vogels.define('Photo', function (schema) {
  schema.String('userid', {hashKey: true});
  schema.List('likes');
});

Photo.create({userid:'john', likes: ['emily']}, console.log);

こちらも直感的ですね。
Listの各要素の形式が同じで尚且つMap型の場合は、以下のように要素のスキーマを定義できます。

var Photo = vogels.define('Photo', function (schema) {
  schema.String('userid', {hashKey: true});
  schema.List('likes', function(schema) {
    schema.String('userid');
    schema.Date('likedAt');
  });
});

MongoDBとの併用はかなりイケてる？

JSON形式のドキュメントがそのまま格納できるDBMSとして、有名なのはMongoDBです。
今回のJSONサポートによって、DynamoDBはMongoDBと同じフォーマットでデータを取り扱えるようになりました。
これは、「併用しやすい」という事です。
併用すると何が嬉しいか、考えてみます。

DynamoDBは運用コストが低くスケーラビリティが高いのがウリのデータベースです。
その代わり、検索の柔軟性を犠牲にしています。
それに対してMongoDBは検索の柔軟性が高いのが強みです。
しかしながら、DaaSは価格が高いし自分で運用するのは大変です。
DynamoDBとMongoDBを併用することによって、互いの弱みを補い合えるかもしれません。

MongoDBを既に使っていた人にとっては、すごい良いニュースではないでしょうか。