先週行われたグーグルのイベント「Google I/O」で発表された、大規模データをSQLライクな命令によって高速に処理してくれる新サービス「BigQuery」。3日前に公開した記事「グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作」で、その概要をお伝えしました。 そのBigQueryについて、Google I/Oのセッションに参加されていたスティルハウス 佐藤一憲氏が「BigQueryってなんぞ？」とエントリをブログに書いています。自由にコピペしていいと許可をいただいたので、あらためてBigQueryとはどんなものなのか、ポイントを紹介しましょう。 大規模なデータを処理できるといえば、思い浮かぶのはMapReduceです。佐藤氏はBigQueryとMapReduceの違いをこう書いています。 MapReduceとはどう違う？ 大規模な
Google App Engine上でアプリを作りはじめて約二ヶ月。いろいろと分かって来たこともあるので、自分へのメモも含めてまとめてみる。まずは、Datastoreの話から。 なによりも大切なのはデータベースの設計 あたりまえと言えばあたりまえの話だが、App Engine上でアプリを作る上でもっとも大切なこと（＝頭を使うべきところ）は、データベースの設計である。特にリレーショナル・データベース（RDB）上でのアプリ作りに慣れた人には、大きな「発想の転換」が必要なので、ここは注意が必要。 特に絶対にやっては行けないのは、 将来RDB上へ移行できるようにレイヤーを作って、その上にアプリを作る RDB上に作ったアプリをデータモデルを大幅に変更せずにApp Engine上に移植する RDBを前提に設計されたフレームワークをApp Engine上に載せて、その上にアプリを作る など。App En
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