GAE/Python - DataStoreの使い方をまとめてみた
DataStoreとは 本記事内のDataStoreは、GoogleAppEngineのデータストアのことを指す。GoogleAppEngineは、ファイルの書き込みが一切できないため、DataStoreを使う以外にデータを永続化する方法はない。短期であればmemcachedに保存することもできるが、memcachedに保存されたデータは保存期間が保証されないため、一時データをキャッシュして高速化(or 負荷軽減)以外には実質つかえない。 DataStoreの特徴 DataStoreの特徴は、スケーラブルであること。データ数が1万件でも1億件でもほぼ同じ時間で結果が返ってくる（らしい）。ただし、通常のRDBでは簡単にできる操作がDataStoreでは非常に重い処理だったり、不可能だったりするので注意。 苦手な処理 件数のカウント ⇒件数のカウントは、データ全体を取ってくる処理に近いだけの処
GAE/PythonでMemcachedを使ってみた « python練習帳
Memcached使ってみました。単純な例で動作を確認後、python-blog-systemの画像出力部分に適用し、ベンチマークをとりました。 Memcachedとは 分散KVS(キーバリューシステム)の一種です。いわゆるRDB(リレーショナルデータベース)は、スケールアウトに向かない構造をしているために、安いサーバをいっぱい並べても性能がリニアに向上しません。Memcachedでは、トランザクションや、データの耐久性などを保証しないかわりに、大量のデータを、高速にキャッシュすることができます。詳しい説明は本家でどうぞ⇒http://memcached.org/ 概要が知りたければwikipediaがお手軽です。 シンプルな例 まずは、非常にシンプルなコードを書いて動作を確認しました。 初回アクセス: 何も表示されません。 キーweatherに対して何も設定されておらず、Noneが返され
Google APP Engine Python入門(2010年2月版） - TechTalkManiacs
Google APP Engineについては初期のころのまとめはあるのですが、Pythonですとリリースからそろそろ2年近くになり内容も大きく様変わりしています。最速マスターシリーズでもGoogle APP Engineについてのまとめが無く、そろそろアップデートの必要があると思いまとめてみました。 基本的にwindows環境中心です。 最初に ドキュメントを見るときは必ず英語版を見ましょう。日本語版があるのはありがたいのですが、バージョンとしてはかなり古く、特に歴史の長いPython版では現行の内容とはかなりの隔たりがあります。 Google APP EngineのドキュメントのURLは以下のようなパターンになっています。 http://code.google.com/intl/ja/appengine/docs/**** これのうちjaが言語を表すコードになっていますので、これをenに
Google App Engine入門：実行効率を犠牲にせずに開発効率だけを上げるテクニック
一つ前の富豪プログラミングのエントリーともつながる話だが、Google App Engineは「ちゃんとスケーラビリティを考慮してアプリケーションを作るには何に気をつけなければならないか」を勉強するには絶好の環境だ。そこで今回は、その「ケチな大富豪的なプログラミング」の実践編。 Google App Engine上のアプリをいくつか書いているうちに、必要に迫られて自然発生的にできてきたのが、gdispatchという数十行のコードからなる小さなモジュール（ソースコードはgithubに置いてある）。これをGoogle App Engineに標準で付いて来るwebappと組み合わせてフレームワークとして使っている。 gdispatchを設計する上で重視したのは、 （１）Google App Engine上でのアプリの開発を効率化する上で「明らかにこれがあると開発効率が格段に向上する」というもの以
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PythonによるGoogle App Engine(GAE)プログラミング入門 - libro
