フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
![Google BigQuery の話 #yapcasia // Speaker Deck](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cc5fd563e94ea4365b5ea81c0afa9050ab1cf9a7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F5c680810121d0132c86f02e2e0c65448%2Fslide_0.jpg%3F3452163)
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か? 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery(Googleクラウドの大規模クエリサービス)について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。(Fluentd Meetupでの)プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる(これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも)。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
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