$ docker pull mongo
Latestは3.2です。
早いです。
11月5日に MongoDB Blog でアナウンスされたばかりです。3系の最新版ということになります。
軽く主な変更点に触れておこうと思います。
1）注目はストレージエンジンです。負荷状況に応じた最適化の選択肢の設定を行いやすくなった点です。これにより複数のストレージ稼働でのスケールがより柔軟になり運用の負担を軽減します。
2）ドキュメントバリデーションも強化されました。
3）インデックス作成時にフィルタをかけることによりメモリ容量を節約する。
4）BIコネクタ (BI Connector) が導入されました。
主なところをリストしてみました。
BIコネクタの導入は簡易なBI分析に向けて、ビッグデータ的な大がかりではないようなちょっとしたことがいろいろ可能になるような夢を感じますね。
では、pullしたmongoDBコンテナを起動します。
$ docker run --name mongo-sampler -d mongo:latest
さて、起動したら念のため ps で確認してみてください。
クライアントを起動してMongoDBを扱いたいわけですが、ホスト側のローカル環境にはMongoのコマンドは存在しません。
そのために、クライアントの役割を演じるコンテナをひとつ起動します。
$ docker run -it --link mongo-sampler:mongo --rm mongo sh -c 'exec mongo "$MONGO_PORT_27017_TCP_ADDR:$MONGO_PORT_27017_TCP_PORT/sample-db"'
MongoDBの操作が終わればクライアントのコンテナは必要なくなるので -rm でオプションを設定して、これからログインするコンテナを抜けると同時に終了するように設定します。
--link で既に起動してある MongoDB のコンテナに接続します。
sh -c でシェルスクリプト経由で、$MONGO_PORT_27017_TCP_ADDR:$MONGO_PORT_27017_TCP_PORT のコマンドを実行します。内容は、Dockerで自動的に生成される環境変数でMongoDBのIPアドレスとポート番号を参照するようにします。
最後の sample-db は MongoDB に作成するデータベースです。
先のDockerコマンドを実行するとMongoDBのコンテナにログインするので、作成されたデータベースを使ってみます。
> use sample-db
switched to db sample-mongo
データを投入します。
> db.records.insert({_id:1,title:"MongoDBへテストレコードを投入する。",number:100})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.record s.insert({_id:2,title:"続いてレコードをもう1件投入します。",number:101})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
検索します。
> db.record s.find()
{ "_id" : 1, "title" : "MongoDBへテストレコードを投入する。 ", "number" : 100 }
{ "_id" : 2, "title" : "続いてレコードをもう1件投入します。 ", "number" : 101 }
更新します。
> db.books.update({ _id:2 }, { $set : { title: "上書きします。" } })
確認します。
> db.record s.find()
{ "_id" : 1, "title" : "MongoDBへテストレコードを投入する。 ", "number" : 100 }
{ "_id" : 2, "title" : "上書きします。 ", "number" : 101 }
削除します。
> db.books.drop()
true
> db.record s.find()
>
> exit
bye
そしてプロセスを抜けたので、クライアントのコンテナは消滅しました。
NoSQLを実感してください。
