記事へのコメント88

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    umisora2
    “ちなみに、10万行/秒というインポート性能は1テーブルあたりの値であり、テーブルを分割することで実用上は速度上限を気にする必要はなくなる。”

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    Gesaku_G
    “私はつねづね、こういうのが本来の意味でのクラウド(=データや計算をデータセンター全体に薄く広く分散させるアーキテクチャ)なんだなと思う。”

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    legoboku
    すごい "ひとつひとつのクエリを実行するたびに数百台〜数千台のマシンが同時並列に検索を実行している"“インデックスは一切作らず、すべてディスクのフルスキャン(テーブルスキャン)で処理する。”

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    tvsk
    価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億行なら2円だ(2014年5月現在)。]

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    crist18
    BigQuery速さの秘密

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    kouzukek
    Googleさんはすごいという話。大規模は正義

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    nishidy
    速すぎる列指向データベースBigTable、のFluentdプラグイン

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    aryuaryu
    うちも、BigQuery使ってみることにしました。これはすごいな。Googleすごすぎる。価格も安すぎる。

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    bopperjp
    importをリアルタイムにやっても使えるレベル。

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    naka-06_18
    「こんな速度でインポートしながらも並行してまったく普通にクエリできる点」とか Hadoop から利用可能とかやばいわ

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    zonu_exe
    “ここで述べられていることは私の個人的な意見に基づくものであり、私の雇用者には関係はありません”

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    stumsky
    「Hadoopとは何だったのか」 hadoop - Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja by @kazunori_279 on @Qiita

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    anoworl
    狂気っぽい

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    seikoudoku2000
    未来すぎる。/ “ひとつひとつのクエリを実行するたびに数百台〜数千台のマシンが同時並列に検索を実行している”

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    easy-breezy
    ノーインデクシングでフルスキャンなのに120億行を5秒で返すとか

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    kgrock
    Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja

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    nyop
    すげー。

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    inurota
    「1TBのデータを1秒でフルスキャンするには、いったい何台のディスクドライブを並列に回せばよいのか?という実験をし、その結果得られた答えが5,000台」それを素直に横展開するのがとてもGoogle的。

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    YuichiTanaka
    これやばいっすね

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    mano-junki
    hadoop bigquery fluentd google nosql

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    quanon
    「120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒」ってすごすぎる!!!

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    rx7
    "1TBのデータを1秒でフルスキャンにするには5,000台のディスクが必要"

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    buzztaiki
    120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了したってすげぇな。。。

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    igrep
    しゅごい。。。

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    kasajei
    面白そう!

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    csouls
    未来を感じる

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    Hash
    「これは速すぎる 何かのインチキである」

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    eagleyama
    “「1TBのデータを1秒でフルスキャンするには、いったい何台のディスクドライブを並列に回せばよいのか?」という実験をし、その結果得られた答えが5,000台”

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    sgtakeru
    BigQueryのパフォーマンスが桁違いすぎる。120億行を正規表現のフルスキャンで7秒程度。恐ろしい。

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    tmatsuu
    ようやく読んだ。なんつーか、そこまで追いつきたいけども遠い世界。

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    • shifumin2021/02/28 shifumin
    • yasuhiro12122019/04/13 yasuhiro1212
    • umisora22018/09/05 umisora2
    • Gesaku_G2018/04/03 Gesaku_G
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